基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型

王梦璇; 杜源; 黄观文; 李昕; 薛佳琦

doi:10.13203/j.whugis20240185

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基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型

大地测量学与测量工程 | 更新时间：2026-11-05

- 基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型
- GNSS Comprehensive Stochastic Model Based on Empirical Cumulative Distribution Normalization Optimization
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第5期页码：987-995
- 作者机构：
  
  1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安，710054
  2.智能北斗陕西省高校工程研究中心，陕西西安，710054
  3.自然资源部生态地质与灾害防控重点实验室，陕西西安，710054
- 作者简介：
  
  王梦璇，硕士，主要研究方向为GNSS高精度高可信定位。2021226007@chd.edu.cn
  杜源，博士。dy2021@chd.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFC3008402);国家自然科学基金(42204026);陕西省自然科学基础研究计划(2019JC-20);陕西省重点研发计划(2022KW-09;2021LLRH-06);中央高校基本科研业务费专项(300102264905)
- DOI：10.13203/j.whugis20240185
  中图分类号： P223
- 收稿：2024-11-12，
  
  纸质出版：2026-05-05
- 稿件说明：
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王梦璇,杜源,黄观文，等.基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):987-995.

WANG Mengxuan,DU Yuan,HUANG Guanwen,et al.GNSS Comprehensive Stochastic Model Based on Empirical Cumulative Distribution Normalization Optimization[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):987-995.
王梦璇,杜源,黄观文，等.基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(5):987-995. DOI：,10.13203/j.whugis20240185

WANG Mengxuan,DU Yuan,HUANG Guanwen,et al.GNSS Comprehensive Stochastic Model Based on Empirical Cumulative Distribution Normalization Optimization[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(5):987-995. DOI：,10.13203/j.whugis20240185

摘要

在复杂滑坡监测环境下，全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）信号受大气延迟、多路径效应、局部遮挡等因素的影响，基于单一指标的高度角或信噪比随机模型无法满足复杂场景下的高精度定位需求。多模多频GNSS数据在复杂环境下站间数据质量差异也对建立精准可靠的随机模型提出了更高的要求。针对此，提出了一种基于经验累积分布归一化最优的GNSS综合随机模型，该模型基于高度角和信噪比信息进行构建，利用权重系数细化了单一模型间、多频多系统间以及测站间的差异对随机模型的影响程度。高遮挡环境下实验结果显示，模型连续10天的平均历元固定率为97.8%，相比高度角随机模型、信噪比随机模型和引入主成分分析的综合随机模型分别提高24.4%、25.6%和15.3%。固定解在东西向、北向和高程方向的均方根值分别为0.007 m、0.007 m和0.012 m。模型在提高历元固定率的同时，固定解精度能够满足复杂滑坡监测环境下GNSS厘米级定位需求。

Abstract

Objectives

In the complex landslide monitoring environment

the global navigation satellite system (GNSS) signals are affected by factors such as atmospheric delay

multipath effect

and local occlusion

resulting in the elevation or signal-to-noise ratio stochastic model based on a single index can not meet the high-precision positioning in complex scenes. Meanwhile

variations in data quality among stations using multi-mode and multi-frequency GNSS observations further increase the demand for accurate and reliable stochastic modeling.

Methods

In order to solve this problem

a GNSS comprehensive stochastic model based on empirical cumulative distribution normalization optimization is proposed. The model is constructed based on elevation and signal-to-noise ratio information

and the weight coefficient is used to refine the influence of differences between single model

multi-frequency and multi-system and stations on the stochastic model.

Results

The experimental results under high occlusion environment show that the average fixed rate of the new model for ten consecutive days is 97.8%

which is 24.4%

25.6% and 15.3% higher than that of the elevation stochastic model

the signal-to-noise ratio stochastic model and the comprehensive stochastic model with principal components analysis

respectively. The root mean square error of the fixed solutions is 0.007 m in the east/west and north directions and 0.012 m in the up direction.

Conclusions

The new model improves the epoch fixed rate while the accuracy of fixed solution can meet the requirement of GNSS centimeter positioning in complex landslide monitoring environment.

关键词

Keywords

references

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