GNSS-R潮位监测抗差估计

针对GNSS-R反演潮位过程中，由测站天线相位中心与潮位基准面高度的不确定性造成的误差，本文提出了基于抗差估计的优化方法。通过确定观测值的最优权重，削弱水面高度粗差反演值，求解高精度测站高度，进而提高GNSS-R反演潮位的精度。基于HNLC、SC02、TDAM、TPW2这4个IGS GNSS连续运行跟踪站的数据，进行潮位反演试验，结果表明，与传统反演方法相比，本文方法计算所得测站高度分别提升了1.01、1.31、16.2、1.22 cm，反演潮位的均方根误差分别降低了26.7%、34.4%、84%、31.6%。同时，还证明了本文方法求解出的自潮位基准面起算的测站高度，可应用于后续无验潮站或验潮...

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Published inCe hui xue bao Vol. 52; no. 2; pp. 195 - 205
Main Authors 王泽明, 李浩军, 孙亚峰
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.02.2023
同济大学测绘与地理信息学院,上海200092%上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司,上海200125
Subjects
Algorithms
Mathematical analysis
Optimization
Robustness
Tracking stations
抗差估计
信噪比
全球导航卫星系统反射技术
精准测站高
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ISSN1001-1595
1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2023.20210540

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Summary:针对GNSS-R反演潮位过程中，由测站天线相位中心与潮位基准面高度的不确定性造成的误差，本文提出了基于抗差估计的优化方法。通过确定观测值的最优权重，削弱水面高度粗差反演值，求解高精度测站高度，进而提高GNSS-R反演潮位的精度。基于HNLC、SC02、TDAM、TPW2这4个IGS GNSS连续运行跟踪站的数据，进行潮位反演试验，结果表明，与传统反演方法相比，本文方法计算所得测站高度分别提升了1.01、1.31、16.2、1.22 cm，反演潮位的均方根误差分别降低了26.7%、34.4%、84%、31.6%。同时，还证明了本文方法求解出的自潮位基准面起算的测站高度，可应用于后续无验潮站或验潮站数据中断情况下潮位的反演。
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2023.20210540