吕成亮,王晓珅(天津市测绘院,天津 300381)

GAMIT基线解算质量指标分析

吕成亮∗,王晓珅
(天津市测绘院,天津 300381)

摘 要:详细介绍GAMIT基线解算分步处理与自动化处理的质量评价指标,同时分别利用fortran语言和bash编写自动提取单天解标准化均方差和基线重复率自动计算的程序,实现快速评定基线解算结果质量的功能。

关键词:GAMIT;单天解标准化均方差;基线重复率;质量评定

1 引 言

GAMIT是美国麻省理工学院(MIT)和美国加利福尼亚大学SCRIPPS海洋研究所(SIO)共同研制用于定位和定轨的GPS数据分析软件。其基于Fortran语言和标准C语言编写,包括多个可以独立运行的程序化模块。GAMIT广泛应用于定轨及长距离的定位,尤其是监测全球性的板块运动[1]。

近年来,GAMIT在数据自动处理方面做了较大改进,在精度范围允许的条件下,GAMIT可以运用sh_ gamit进行快速自动化处理。比较GAMIT自动化处理和分步处理,虽然两者得到的结果基本一致,但是对应的质量评价指标却不完全相同。而且,sh_gamit只能实现基线的自动解算,并不包含对基线解算结果的质量评定功能。

本文在分析GAMIT基线解算结果质量指标的基础上,以单天解标准化均方差和基线重复率为基线解算结果的质量评价指标,编写了相应的快速提取、计算和绘图程序,以实现对基线解算结果的快速质量评定。

2 质量评价指标

2．1分步处理质量指标

(1)单天解标准化均方差

单天解标准化均方差NRMS ( Normalized Root Mean Square)。它表示单时段解算出的基线值偏离其加权平均值的程度[2]。

其中:

Yi为第i日的基线边长;

Y为单天解基线边长的加权平均值;

通常情况下,NRMS小于0．3视为该项质量评定指标合格。NRMS值越小,基线解算的精度越高。若NRMS太大,则说明处理过程中周跳可能未得到完全修复。此时,可以首先利用SCANDD命令进行观测值的双差检验。通过对所有的双差组合进行检查,以此来判断观测信号不佳的卫星号,从而在后续的数据处理中屏蔽该卫星的数据,提高基线解算精度。当上述步骤依然无法降低NRMS值时,可以考虑用CVIEW手工对残余周跳进行修复[3]。

(2)基线重复率

基线重复率是衡量基线解算质量的重要指标之一,它反映了基线内符合精度,其值越小,基线内符合精度越高。基线重复率包括基线向量的重复性和相对重复性两个指标,分别由以下两公式计算[1]:

其中:Rl为基线向量的重复性;

n为基线单日解数目;

Rr为基线向量的相对重复性;

¯L为单天解基线边长的加权平均值;

Li为第i日的基线边长。

2．2自动化处理质量指标

在自动化处理情况下,评价基线解算结果质量有三个指标[3～5]:

(1)是否具有进行合理估计的足够数据;

(2)数据噪声水平是否满足与所选模型匹配;

(3)误差是否足够小。

下面以IGS在中国境内的wuhn、bjfs、kunm、shao、lhas共5个站点在2000年全年的观测数据为测试数据进行基线解算。如图1所示,以第123天基线解算结果为例,对上述三个质量指标进行具体说明。

图1　sh_gamit_123．summary

基线解算结果的质量指标保存在sh_gamit_123．summary中,分析如下:

(1)Number of stations used表示参与数据处理的测站数,Total xfiles表示创建x文件的总数。通常情况下,两者应该相等。如果参与数据处理的测站数小于创建x文件的总数,说明虽然某些x文件已经被创建,但是由于它们观测时间太短,不满足process．defaults中关于最短观测时间的设置,因此这部分站点不会参与数据处理。当然,如果是在sites．defaults中设置了xsite项,排除了某些站参与数据处理,也会造成创建的x文件数大于参与数据处理的测站数。

(2)RMS那部分中,显示的是各个测站和卫星的均方根误差(由于篇幅限制,仅列出1号～24号卫星),紧随其后的是其中质量最好的两个测站和质量最差的两个测站相应的均方根误差。这部分中,第一列的数据单位是mm,后面的所有列的单位都是0．1 mm。

一般最好的测站的RMS应该在3 mm～5 mm;最差的测站RMS应该在7 mm～9 mm。如果在10 mm～15 mm之间说明该测站有很大的噪声;如果RMS大于15 mm,说明该站的观测存在问题。这种问题可能是接收机的某种故障造成的,也有可能是因为测站附近多路径误差太大或者天气很恶劣。除此之外,如果测站的初始坐标有较大的误差或者观测时间太短以致引起收敛问题也会导致RMS值过大。

需要注意的是,如果最“好“的测站RMS值为0,说明该站的数据已经移除。这种情况极有可能是因为测站的先验坐标质量太差,那么在atucln．post．sum文件的最开始就可以看到伪距的RMS值很大。

(3)双差数据统计那四行表示的是不同情况下的nrms,依次是:约束浮动解;约束固定解;松弛浮动解;松弛固定解。其中左边的是先验值,右边的是最后确定值。

(4)最后一个部分是表示宽巷模糊度(WL)和窄项模糊度(NL)固定的百分比。一般WL应该大于90%,NL应该大于80%。

3 程序实现

3．1单天解标准化均方差

利用GAMIT进行基线解算,NRMS保存在基线解算结果O文件中。对于时间跨度较大的基线处理而言,如果逐一查看结果文件进行NRMS值检查,将会耗费大量时间。为此,笔者基于Fortran语言编写了相应的程序,实现如下功能:提取所有结果文件中的NRMS 值,并生成相应的NRMS随时间分布图。其中,程序中的核心部分是NRMS的提取与保存,相应的代码如下所示:

program readdata

implicit none

real∗8 a,grow(365)

character∗55::f_name="files_name．txt" character∗80::infile

open(10,file=f_name,status="old")

open(30,file='pwen09',status='unknown')

do 21 j=1,365

read(10,∗,file=f_name,end=301) infile

open(20,file=infile,status="old")

do 22 i=1,6

read(20,∗,end=23)

22 continue

23 read(20,"(44x,f7．5)") grow(j) 21 continue

write(30,"(f7．5)") grow 301 continue

close(10) close(20) close(30) stop end

以某区域CORS网联合IGS在中国境内的wuhn、bjfs、kunm、shao、lhas共5个站点为例,选取其2009年1月～2010年11月的数据,进行基线解算,解算策略如下:

(1)引入的5个IGS站点作为基准点,并在基线解算的过程中进行适当的约束;

(2)基线解算星历采用IGS提供的事后精密星历;

(3)采用松弛解(RELAX)解算模式,即在定位的同时估计卫星轨道;

(4)用LC观测解模糊度;

(5)采用PWL分段线性方法估计天顶对流层延迟参数,估计间隔为2 h;

(6)考虑测站的固体潮、海潮、极潮和大气负荷潮等模型改正;

(7)考虑测站的电离层折射改正,利用LC观测值组合来消除电离层折射的影响;

(8)考虑卫星时钟改正和站钟差改正,利用广播星历中的钟差参数对卫星钟差进行模型改正,利用伪距观测值计算接收机钟差。

利用笔者编写的程序,从单天解O文件中提取NRMS值并绘图,结果如图2所示。

从图2中可以发现,99．8%的单天解NRMS值均小于0．2,NRMS的最大值小于0．25,完全小于该项指标临界值0．3。基于此得出结论:基线解算的该项质量指标符合要求。

图2　NRMS时间分布图

3．2基线重复率

不同于NRMS值,GAMIT基线解算的结果中并没有直接计算基线向量的重复性和相对重复性。因此,评价该项质量指标必须事先根据基线解算结果O文件中基线的长度,按照式(2)～式(4)分别计算基线向量的重复性和相对重复性。基于此,笔者利用bash编写了相应的脚本程序,从单天解的O文件中抓取每条基线的长度,按照上述公式计算基线向量的重复性和相对重复性,并进行批处理。程序的核心部分如下:

#! / bin/ bash

ls＞a

mkdir file0 only_data

echo X-Y＞issue

while read line;

do

file0= $ line

echo $ file0

awk '/ X-Y/ ' " $ file0"＞" $ file0"0

cat issue " $ file0"0＞" $ file0"01

rm " $ file0"0

while read line;

do

awk '{print $ 1"" $ 16}' $ file＞" $ file0"data;

done < " $ file0"01

mv " $ file0"01 file0

mv " $ file0"data only_data

done < a

rm a file0/ a01 only_data/ adata file0/ test_do01 only_data/ test _dodata issue

同样以3．1节中的基线解算结果为例,运行笔者的程序,计算基线向量的重复性和相对重复性。由于篇幅的限制,计算得到的每条基线的重复性和相对重复性的结果不在此一一列出。将每条基线重复性作为观测值,利用线性拟合的办法求出固定部分和比例系数部分是最为常用的分析办法。采用的线性拟合模型为下式:

按照式(5),将计算得到的基线重复性和基线长度数据导入MATLAB中进行线性拟合,得到的拟合图形如图3所示。

图3　线性拟合结果

通常情况下,基线重复率指标合格是指基线向量的相对重复性精度在10-9量级,常数部分为毫米级。由图3可知,计算得到的常数部分值为2．3 mm,比例系数为7．86×10-10。因此可以得出结论:基线解算的该项质量指标符合要求。

4 总 结

基线解算是GPS数据处理中工作量最大的一步,也是进行后续分析的基础。因此,对于基线解算结果进行质量评定非常重要。

本文首先详细介绍了GAMIT分步过处理的质量指标和利用sh_gamit进行基线解算的质量指标。其次,编写相关程序,实现了以下功能:①自动提取单天解标准化均方差并将结果绘制成随时间变化的曲线图;②自动计算基线重复率。最后结合MATLAB对计算得到的基线重复率进行线性拟合,更为准确的表达基线解算结果中基线重复率这项质量评价指标。

参考文献

[1] 鄂栋臣,詹必伟,姜卫平等．应用GAMIT/ GLOBK软件进行高精度GPS数据处理[J]．极地研究,2005,17(3):173 ～182．

[2] 李征航,张小红．卫星导航定位新技术及高精度数据处理方法[M]．武汉:武汉大学出版社,2009．

[3] T．A．Herring,R．W．King,S．C．McClusky,GAMIT Reference Manual,Department of Earth,Atmospheric,and Planetary Sciences Massachusetts Institute of Technology,2009．

[4] T．A．Herring,R．W．King,S．C．McClusky,Introduction to GAMIT/ GLOBK, Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences Massachusetts Institute of Technology, 2010．

[5] T．A．Herring,R．W．King,S．C．McClusky．GLOBK Reference Manual,Department of Earth,Atmospheric,and Planetary Sciences Massachusetts Institute of Technology,2009．

Analysis of Quality Index for Baseline Solution by GAMIT

Lv Chengliang,Wang Xiaoshen
(Tianjin Institute of Surveying and Mapping,Tianjin 300381,China)

Abstract:For the indicators of Baseline solution,sh_gamit is different from processing step by step．This article introduces both of them in detail．In order to evaluate the quality of results quickly,it takes the normalized root mean square and the relative recurrence rate of baseline to program by fortran and bash．

Key words:GAMT;normalized root mean square;the relative recurrence rate of baseline;estimation of quality

文章编号:1672-8262(2015)06-59-04中图分类号:P228

文献标识码:B

收稿日期:∗2015—07—07

作者简介:吕成亮(1986—),男,硕士,工程师,主要从事GPS数据处理方面的研究。

基金项目:住房和城乡建设部科技项目(2011-K3-10)