数据融合的对流层天顶延迟估计方法

作者：刘赞; 陈西宏; 刘强^*; 张爽

来源：宇航学报, 2020, 41(05): 586-591.

• 对流层天顶延迟
• GPT2w模型
• Saastamoinen模型
• Askne模型

为提高对流层天顶延迟(Zenith tropospheric delay,ZTD)的估计性能,提出了基于数据融合的ZTD估计方法。估计干延迟采用Saastamoinen模型,估计湿延迟采用Askne模型,地表气象测量设备提供给两模型所需的气压、温度以及水汽压,Askne模型所需的加权温度、温度变化率和湿度变化率由全球气压和温度2w(Global pressure and temperature 2w,GPT2w)模型提供。当气象测量设备不可用时,上述所有气象参数均来自于GPT2w模型。利用国际GPS服务(International GPS service, IGS)提供的数据进行验证,结果表明:当地表测量设备存在时,所提方法较Saastamoinen模型提高了8mm;当全部气象参数来自GPT2w时,本方法较GPT2w+Saastamoinen模型提高了8.1mm;对于季节分明的测站,误差趋势同样具备季节性;对于海拔高和气候干燥的的测站,估计误差较小。

• 单位
  空军工程大学防空反导学院