张小红，朱　锋，薛学铭，唐　龙

武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079

Using Allan Variance to Analyze the Zero-differenced Stochastic Model

Characteristics of GPS

ZHANG Xiaohong，ZHU Feng，XUE Xueming，TANG Long

School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China(No.41474025);Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(No.2013141110001)

利用Allan方差分析GPS非差随机模型特性

张小红，朱锋，薛学铭，唐龙

武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079

Using Allan Variance to Analyze the Zero-differenced Stochastic Model

Characteristics of GPS

ZHANG Xiaohong，ZHU Feng，XUE Xueming，TANG Long

School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China(No.41474025);Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(No.2013141110001)

摘要：非差GPS定位中，通常采用以观测值服从高斯白噪声条件的估计准则进行参数求解。研究表明卫星端误差、传播路径误差、测站环境误差等会破坏观测值的白噪声特性，并且未模型化误差同样具有不利影响。这不仅破坏了估计准则的假设条件，而且部分非白噪声有可能被状态参数吸收，影响估计的准确性。本文将观测值白噪声、有色噪声和未模型化误差一同纳入GPS非差随机模型，以验后残差来表征GPS数据的随机特性，进行Allan方差分析，研究噪声成分及其参数。结果表明，GPS非差噪声组合主要为WN+GM，相位白噪声为2.392mm，GM过程噪声为4.450，相关时间为52.074s，伪距白噪声为0.936m，GM过程噪声为0.833，相关时间为14.737s，相位的GM过程噪声与卫星相关性较大，而其余噪声则与测站相关性较大，大量分析结果表明GPS非差随机模型并不服从高斯白噪声假设，有待精化。

关键词：Allan方差；GPS数据；随机模型；噪声成分；噪声参数；验后残差

1引言

以GPS为代表的空间大地测量技术广泛用于大规模连续地壳形变监测[1-4]，这些观测网的成果依赖于高精度的数据处理方法，各网基本采用GAMIT、BERNESE或GIPSY软件解算。其中，GAMIT和BERNESE采用最小二乘法估计参数[5-6]，而GIPSY采用Kalman滤波估计参数[7]。这两种估计方法均假定观测值噪声为高斯正态分布的条件下进行参数求解。然而，研究表明，卫星端误差、传……