GNSS基线解算的优化技术
gnss 短基线解算 -回复
gnss 短基线解算-回复GNSS（全球导航卫星系统）短基线解算是一种利用GNSS数据确定接收器之间相对位置的技术方法。
它通过对接收到的卫星信号进行观测和分析，以获取接收器之间的相对距离和姿态信息。
本文将详细介绍GNSS 短基线解算的步骤和原理。
第一步：数据采集和准备在进行GNSS短基线解算之前，首先需要进行数据采集并准备好相应的GNSS观测数据。
通常，至少需要两个接收器同时观测同一组卫星信号，并记录观测数据。
这些接收器之间的距离应足够小，以确保精确的解算结果。
第二步：数据处理和分析在数据采集完成后，需要对观测数据进行处理和分析。
这包括对接收器观测到的卫星信号进行时刻同步、相位测量和信号跟踪等处理步骤。
同时，还需要对接收器的时钟误差进行校正，以确保解算结果的准确性。
第三步：载波相位差分解算在数据处理和分析完成后，可以利用载波相位差分解算技术来获取接收器之间的相对距离信息。
该技术基于全球导航卫星系统的信号相位差分，利用相位差分技术消除大部分误差，从而得到准确的距离信息。
第四步：解算结果评估完成载波相位差分解算后，需要对解算结果进行评估。
这可以通过比较解算后的结果与实际测量值之间的差异来进行。
通常，使用坐标残差和误差概率等指标来评估解算结果的准确性和可靠性。
第五步：数据后处理和精度提高如果评估结果发现解算精度不够高，可以进行数据后处理和精度提高的措施。
这可以包括使用精密轨道和钟差数据、改进数据处理算法等方法来提高解算结果的准确性。
此外，还可以结合其他地面测量数据进行验证和校正，以进一步提高解算精度。
总结起来，GNSS短基线解算是一种通过对接收器观测到的卫星信号进行处理和分析，以确定接收器之间相对位置的技术方法。
通过上述步骤，可以获取准确的相对距离和姿态信息，为各种测量和定位应用提供基础数据。
随着GNSS技术的不断发展和改进，短基线解算的精度和可靠性将得到进一步提高，为各个领域的应用提供更加准确和可靠的解决方案。
GNSS大地测量中基线测量和基线处理方法详解
GNSS大地测量中基线测量和基线处理方法详解GNSS是全球导航卫星系统的缩写，是一种利用卫星和地面测量设备实现高精度定位的技术。
在测绘和地理信息领域，GNSS被广泛应用于大地测量中。
大地测量中的基线测量和基线处理方法是保证测量数据精度的关键环节。
本文将详细介绍GNSS大地测量中的基线测量和基线处理方法，以及其中涉及的相关知识。
1. GNSS基本原理GNSS是通过接收地面上的卫星信号来测量接收器与卫星之间的时间差，从而计算出接收器的位置。
卫星发射的信号经由大气层传播到达接收器，其中包含导航消息和时间信息。
接收器接收到信号后，通过计算信号传播时间以及接收到的多个卫星的位置，可以确定接收器的位置。
GNSS技术的精度取决于测量的基线长度和数据处理方法。
2. 基线测量方法基线指的是测量点之间的距离，基线测量方法就是通过GNSS技术测量两个或多个站点之间的距离。
常用的基线测量方法包括静态测量、快速静态测量和动态测量。
静态测量是最常用和精度较高的一种基线测量方法。
在静态测量中，观测者将接收器放置在需要测量的站点上，进行长时间观测。
观测时间越长，得到的数据精度越高。
快速静态测量是一种缩短观测时间的方法，通过增加接收器接收到的卫星数量，提高测量的精度。
而动态测量则是在移动状态下进行的，主要应用于需要实时动态定位的场景。
3. 基线处理方法基线测量完成后，需要进行基线处理以获得最终的测量结果。
基线处理是指将观测的GNSS数据进行解算和处理，得出测量结果的过程。
基线处理的方法主要有单点解、差分解和相对定位解。
单点解是将每个接收器作为一个独立的测量点，没有考虑到其他接收器的数据。
差分解是以某个接收器的测量结果为基准，将其他接收器的测量结果与之进行差分处理，得出相对位置。
相对定位解则是通过同时解算多个接收器的测量结果，得出各个接收器的相对位置。
对于基线处理来说，数据的质量和精度对结果影响较大。
常用的数据处理方法包括平差法、滤波法和Kalman滤波法。
gnss 短基线解算 -回复
gnss 短基线解算-回复GNSS（全球导航卫星系统）短基线解算是一种利用多颗卫星的观测数据来计算测量点之间的相对位置的方法。
它是一种相当常见的技术，被广泛应用于地理测量、地震监测、航空航天等领域。
下面将逐步介绍GNSS短基线解算的原理和步骤。
第一步：数据采集在进行GNSS短基线解算之前，首先需要进行数据采集。
通常情况下，我们需要准备两个或更多的GNSS接收机，并将它们安装在测量点上。
接收机会同时接收多颗卫星的信号，并记录下它们的观测数据，包括卫星的位置、接收机的时刻等。
第二步：数据预处理在进行解算之前，我们需要对采集到的观测数据进行预处理。
这包括对数据进行时钟偏差和系统误差的校正，以及对观测数据进行差分处理。
差分处理是一种常见的技术，可以提高GNSS解算的精度和可靠性。
在差分处理中，我们会使用一个已知的参考站的观测数据与待测站的观测数据进行比较，从而消除大部分的系统误差。
第三步：解算原理GNSS短基线解算的原理基于卫星的信号传播时延。
当一个接收机接收到多颗卫星的信号时，信号会经过大气层、电离层等影响传播速度的介质，导致接收到的信号与卫星的真实位置存在微小的误差。
通过测量这些误差，我们可以得出测量点之间的相对位置。
第四步：解算步骤GNSS短基线解算通常分为以下几个步骤：1. 卫星定位：根据接收机的观测数据和卫星的位置信息，计算出每个接收机与卫星的距离。
2. 相对位置估计：通过比较接收机之间的距离差异，可以估计出测量点之间的相对位置。
这个过程中一些误差可能会被减小或消除，例如大气延迟误差。
3. 参数调整：在进行相对位置估计之后，可能会存在一些误差。
这时，我们需要通过参数调整来优化解算结果。
参数调整的方法通常是最小二乘法，通过最小化观测值与预测值的差异，来找到最优的参数值。
4. 精度评估：最后，我们需要对解算结果进行精度评估。
常见的评估方法包括统计分析、偏差分析等。
通过这些分析，我们可以得到GNSS短基线解算的精度和可靠性。
GPS基线向量解算及平差处理技巧
基线向量解算及平差软件特点与问题一、基本方法：1、基线清理数据量大的时候，基线解算比较耗时。
GPS观测接收机数量较多时，会因为自然同步产生许多长基线，即许多相距较远的点连接而成的基线。
这些长基线往往同步观测时间不长，属于不必要的基线，对于控制网质量也无多大益处，所以为了节省计算时间，应在基线解算前将其清理删除。
删除时可在图上选择，也可以在基线表中根据距离选择删除。
2、处理超限闭合环基线解算完成后，首先要检查环闭合差（同步或异步环），对于闭合差大的环，应该进行处理。
一般按相对精度≤1／20000估算，相对闭合差应小于50ppm。
所以大于50 ppm的环应进行处理。
闭合环超限处理是一项繁琐、耗时的工作，也是GPS控制网数据处理的主要内容，主要的技巧和方法可以归纳为：（1）、超限基线处理过程中一些基线要重新解算，解算后会影响到相关环闭合差，所以处理需要反复进行。
作为一般的原则，首先处理相对闭合差较大的环，然后处理环闭合差较小的环。
（2）、整理归纳超限闭合环，分析是否涉及到一条共同基线，例如几组超限闭合环（J012，J015，J016）、（J013，J015，J102）、…,（J012，J020，J015）就涉及到共同基线J012→J015，这条基线有问题的可能性就较大。
（3）、处理时首先分析可能有问题的基线是否必要，如果是连接两个不相邻的点，并且涉及到环甚多，则可以直接将其删除。
井研算例网形复杂回路众多，一般可直接删除不合格基线。
（4）、如果一个闭合差超限的环，相关基线均不能简单删除（删除后影响图形结构，减少了重要环路），应该改变基线解算参数，重新计算相关基线。
方法是在网图上选中重解基线，重新设置高度角，历元间隔、参考星等设置，点击“基线解算”→“解算选择基线”。
（5）、基线解算的精度指标rms和ratio是基线解算质量的参考指标，前者是中误差，后者是方差比(,rms越小，表明基线解算质量越高，ratio越大，表明整周未知数解算越可靠，所以重解基线，要关注这两项指标，但是这两项指标只作参考，最重要的指标还是闭合差。
基线解算步骤
基线解算步骤
基线解算步骤如下：
1.数据准备：获取观测数据，并进行预处理，包括格式转换、数
据筛选、异常值处理等。
2.初始基线向量估计：根据观测数据，采用合适的算法估计初始
基线向量。
常用的算法包括最小二乘法、卡尔曼滤波等。
3.基线向量优化：根据初始基线向量和观测数据，采用迭代算法
不断优化基线向量，直到满足收敛条件或达到预设迭代次数。
常用的算法包括梯度下降法、共轭梯度法等。
4.参数估计：根据优化后的基线向量，估计相关参数，如卫星轨
道参数、地球引力场参数等。
5.精度评估：根据估计的参数和观测数据，评估基线解算的精
度，包括位置精度、速度精度等。
6.结果输出：将基线解算结果输出，包括基线向量、参数估计
值、精度评估结果等。
需要注意的是，基线解算过程中可能存在多种误差源，如卫星信号干扰、大气折射误差等。
为了提高解算精度，可以采用一些降噪算法和模型对观测数据进行预处理，如滤波算法、插值算法等。
同
时，在基线解算过程中需要注意处理多路径效应和电离层误差等问题，可以采用相应的模型和方法进行补偿和修正。
GNSS定位技术误差源分析与优化方法
GNSS定位技术误差源分析与优化方法导语：随着现代科技的迅猛发展，全球导航卫星系统（GNSS）定位技术在各个领域得到广泛应用。
然而，由于各种误差源的存在，GNSS定位的精度和可靠性受到了一定的限制。
本文将从误差源的角度出发，对GNSS定位技术的误差进行分析，并提出一些优化方法。
一、信号传播误差GNSS定位技术的基础是通过接收卫星发射的信号进行定位，而信号在传播过程中会遇到多种误差。
首先，大气层中的大气延迟会对信号的传播速度和路径产生影响。
此外，电离层会引起信号的频移和相位延迟。
另外，信号在传播过程中还会受到多径效应的影响，即信号在传播途中经历反射、散射等现象导致多个路径形成，使得接收机接收到的信号存在多条路径的叠加。
为了减小信号传播误差，可以通过差分技术进行差分定位，利用参考站和测量站的数据进行误差修正。
二、接收机硬件误差接收机硬件本身也会引起定位误差。
例如，接收机的时钟偏差会引起伪距测量误差，而接收机的天线相位中心偏移会引起载波相位测量误差。
此外，接收机还可能受到热噪声、多普勒频移等因素的影响。
为了减小接收机硬件误差，可以选择高精度的接收机，进行校准和校验。
三、多路径效应误差多路径效应是指信号在传播过程中遇到反射、散射等现象，导致接收机接收到的信号存在多条路径的叠加。
这会引起接收机测量信号的多个到达时间，从而导致定位的误差。
减小多路径效应误差的方法包括改进天线设计、选择适合的工作环境、使用差分定位等。
四、卫星轨道误差卫星轨道误差是指卫星在运行过程中轨道参数与实际轨道之间的差异。
由于外部扰动因素的影响，卫星的轨道参数会发生变化，导致信号的传输时间和卫星位置的误差。
为了减小卫星轨道误差，可以使用精密星历文件和差分定位技术辅助定位。
五、时钟误差GNSS接收机中的时钟经常会有一定的误差。
由于时钟不同步，造成卫星信号到达接收机的时间测量误差。
为了补偿时钟误差，可以使用差分定位技术或者利用接收机的内部时钟进行校正。
简述GNSS高精度数据处理方法与技术
算处理获取未知监测站的具体坐标值，在其基础上进行解算，从而获取与其相邻的一些同步观测网坐标值，如果布设的C级网观测点数量足够，则能够获取G P S控制网的所有坐标值。
本次研究框架网的起算点设置为地心，围绕该中心设置失径、经度、维度的松弛量，依次为0.10m、0.05m、0.05m。
在不考虑卫星轨道对此次测量造成误差的情况下，设置检测时间间隔为10s。
452018.07 |46 | CHINA HOUSING FACILITIES3高精度数据处理方法在上述G A M I T /G L O B K 的基线处理技术的基第一步，同步环检验核对的基线处理。
使用G A M I T 基线处理获取的结果，成功解方法不同，采用全组合解处理方法，在解算过选取均方根误差值作为标准，经过标准化处理至0.50之间，则认为该数值合理，如果不在此本次研究设置12个框架网，其对应的N R M 的数值为0.161。
关于C 级网，通过48个时段的计算，所有N 的值有8个。
因此，从G P S 网整体效果来看，基第二步，重复基线处理，提高数据精度。
通过观察时间段的解向量重复性，可以掌握此项判断指标的计算公式如下：在公式（1）中， W 代表重复性；代表不同整个网络的重复由两部分构成，其中一部分 在公式（2）中，代表不同分量重复性精度应的固定误差。
使用比例误差数值与固定误差数采用上述计算方法获取整网基线向量对应级网数值为2.52c 、-0.82d；沿着东西分量的框沿着垂直分量的框架网数值为7.14c /m m 、0.02d m m 、0.08d ，C 级网数值为2.46c 、-0.18d 。
由第三步，中误差数值处理。
通过框架网解算可知，本次研究的基线总数东西分量、长度分量，这3个分量的误差均在1大小为16m m ，整个网络的解算精度没有出现过南北分量以外，还有一部分误差来自东西分量10.8m m 。
本次研究在各个观测点中引入一个对N R M S 值、基线重复性精度均有所提高，最终数4GNSS 为了验证本文提出的数据处理方案是否满足对整网进行平差处理，并将基线解算处理结束好的要求，通过平差处理获取坐标值，完成整0.005m 。
gnss基线解算和平差
gnss基线解算和平差
GNSS基线解算是指通过对两个或多个接收机同时接收到的卫星信号进行观测分析，以确定接收机之间的相对位置和速度。
基线解算的步骤主要包括下面几个方面：
1. 信号观测：通过GNSS接收机同时接收到的卫星信号进行观测，包括载波相位观测和伪距观测。
2. 数据预处理：对观测数据进行预处理，包括对数据进行质量控制、数据修复、数据缺失处理等。
3. 数据处理：通过对观测数据进行解算算法处理，确定接收机之间的相对位置和速度。
4. 解算结果分析：对解算结果进行统计分析，评估解算的准确性和可靠性。
平差则是指在基线解算的基础上，通过对解算结果进行优化调整，使得解算结果更加准确和可靠。
平差的主要目标是解决解算中的误差和不确定性，最小化误差，调整解算结果，从而提高解算精度。
平差的基本原理是通过测量结果的误差分析，建立误差模型，然后利用最小二乘法进行参数估计，通过修正观测结果，提高解算的精度和可靠性。
平差可以分为相对平差和绝对平差两种形式，相对平差是在基线解算的基础上进行的，绝对平差则是在基线解算之前进行的，通过引入已知控制点进行解算。
平差的结果可以提供更加精确的测量结果，用于工程测量、导航定位等领域。
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GNSS基线解算的优化技术
作者：代祥勇
来源：《价值工程》2014年第21期
摘要：对影响GNSS基线解算质量的主要因素进行分析，结合实例阐明基于南方测绘Gnssadj软件基线解算的优化技术和方法。
Abstract： The paper analyzes the main factors influencing the GNSS baseline solution quality， clarifies the optimization technique and method of mapping the south baseline solution based on Gnssadj software combined with examples.
关键词： GNSS；基线解算；基线向量；固定解；精细化处理
Key words： GNSS；baseline；baseline vector；fixed solution；fine processing
中图分类号：P228.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）21-0217-02
0 引言
GNSS基线向量是GNSS同步观测的直接结果，也是进行GNSS网平差，获取最终点位的观测值。
在基线解算时，常碰到个别短基线难以处理合格，在此情况，有必要对基线进行优化处理。
1 影响GNSS基线解算结果的因素及解决方案
1.1 基线解算时所设定的起点坐标精度不高，导致基线向量发生偏差。
其影响程度可用公式表示：■≈■
式中△D为基线向量偏差，D为基线长度，△S为已知点坐标偏差，H为卫星轨道高度，可见基线向量偏差与起算点误差成正比。
解决方案：作业时尽量收集测区附近精度较高的已知点，测区附近的高等级点均进行联测。
如果测区的七参数已知，可以在整网平差时，所有基线起点的坐标均由一个点坐标衍生而来，使得基线结果均具有某一系统偏差，然后在GNSS网平差处理时，输入已知七参数参与平差。
1.2 少数卫星的观测时间太短，导致与该卫星有关的整周未知数固定困难。
打开卫星相位跟踪图，如图1所示，横轴代表观测时间，纵轴代表卫星编号，G代表GPS 卫星，R代表格洛纳斯卫星，红色线和蓝色线分别代表L1和L2载波的观测量。
解算时可以屏蔽掉观测时间短的卫星数据，如图1中R18号卫星跟踪时间太短，可以不让其参加基线解算。
1.3 在整个观测时段里，有个别卫星或个别时间段里周跳太多，致使周跳修复不完善，整周未知数固定困难，严重影响基线向量的质量。
如图2所示，G12卫星在第11个历元时间段里残差值超过0.060米，解算时可以屏蔽掉残差较大的时间段数据。
1.4 多路径效应，对流层折射或电离层折射影像，致使观测值的改正数普遍较大。
多路径效应对基线向量的水平方向影响较大，大气折射对基线的垂直方向影响较大。
多路径效应和大气折射的影响均可通过残差图分析，可在卫星相位跟踪窗口里删除掉质量较差的时间段数据。
1.5 其它因素：接收机本身的精度不高，致使数据质量太差。
比如接收机的测相精度的降低，接收机的时钟不准确等。
2 基线精细化处理实例
在基线解算中，有时发现基线处理不合格的情况，当长基线Ratio
下面以某镇E级控制网为例说明基线精细化处理的基本原则和操作，解算软件为南方测绘Gnssadj。
该项目为E级网，点位平均距离5km，用5台南方S86T GNSS接收机同步观测，采样间隔为15秒，高度截止角15度，同步观测时间为80分钟。
图3为软件默认设置解算的结果，其中基线GN01-GN02，GN02-CF20，GN01-CF20三条基线均为浮动解。
以基线GN02-CF20为例，分析其残差图，如图2，部分时间段残差较大，从数据编辑中查看卫星相位跟踪图，如图1，看到历元有中断的地方较多，中断处表示当时卫星信号失锁，为无效历元。
删除无效历元时点中，然后按住鼠标左键拖拉框选中有历元中断的地方即可剔除无效历元，点中可恢复剔除历元。
退出数据编辑框，重新解算剔除无效历元后的基线，基线解仍为浮动解。
再分析GN02-CF20基线，其基线长度为5.4km，同步观测时间为96分钟，可知基线较长，同步观测时间较长，可以尝试把高度截止角和采样间隔调大。
通过基线解算设置中（如图4）调整高度截止角为25度，历元间隔设置为30秒，重新解算该基线，基线解仍为浮动解。
再尝试调整观测组合方案分别为L1（GPS），L2（GPS）及IonoFree（GPS），解算结果如表1所示。
当选择IonoFree（GPS）解算时，解算结果合格。
综上所述，基线精细化处理一般采用以下四种措施：
2.1 剔除无效历元参考基线解算报表，对于卫星的健康状况恶劣，卫星信号经常失锁，整周模糊度搜索失败，禁用无效历元，当基线的某处参差超过±0.1m时，可以考虑删除相应时间段的卫星数据，同时注意同一时段观测值的数据剔除率不能大于数据总量的10%。
2.2 确定合适的历元间隔采集高质量的载波相位观测值是解决周跳问题的根本途径，适当增加采集密度是诊断和修复周跳的重要措施。
2.2.1 对基线同步观测时间较短时，可缩小历元间隔，让更多的数据参与解算。
同步观测时间较长时，要增加历元间隔，让更少的数据参与解算。
2.2.2 数据周跳较多时，可增加历元间隔，使解算时跳过中断的数据继续解算。
2.2.3 确定合适的高度截止角
如果更改历元间隔来解算无法使基线方差比增加，再来调整高度截止角。
确定合适的高度截止角原则：
①若同步观测时间较长，观测卫星数较多，GDOP值较小，根据点位环视图有障碍，增加高度截止角解算；
②若同步观测时间较短，观测卫星数较少，GDOP值较大，点位环视条件好，可降低高度截止角解算。
2.2.4 调整观测组合方案对于短基线（10km）通常选择L2。
L1测量噪声小，但不利于求解模糊度；L2利于求解模糊度，但测量噪声大。
如果GPS观测值是双频观测值，则可采用无电离层观测值（Iono-free）来进行基线解算。
用以上四种方法综合交叉使用来解算基线合格后再检核异步环、同步环和重复基线限差合格后才能网平差。
所述四种基线精细化方法只是一个大致的原则，可以根据基本原则合理的相互配合进行设置，以使基线解算达到要求。
在基线解算中还要求同步环中各条基线解算设置条件尽量保持一致，而修改了基线设置后又很难使其保持一致从而造成闭合环差过大。
因此，一般只对基线方差比小于解算通过条件的基线进行重解，其他基线不作改动。
3 结论
基线优化并非万能，在控制网设计和观测时必须严格按照规范执行；对于个别不能得到合格解的基线，可以通过删除无效历元，设置合适的高度截止角和历元间隔及观测组合方案，通常都能得到合格解。
按这种方法重新优化基线，一般就不需要再进行外业重测，从而节省大量的返工时间。
优化后的基线参与网平差，能有效提高网的精度和可靠性。
参考文献：
[1]李征航，黄劲松.GPS测量与数据处理（第二版）[M].武汉大学出版社，2010.
[2]杨润书.GPS基线解算的优化技术[J].测绘通报，2005（05）.
[3]王国祥.GPS基线解算与质量控制[J].铁道勘察，2005（06）.
[4]南方测绘GNSS软件解算说明书.。