劉 宸,趙 鶴,朱偉剛,劉長(zhǎng)建,馮 緒
(1.北京衛(wèi)星導(dǎo)航中心,北京 100094; 2.信息工程大學(xué),河南 鄭州 450001)
電離層延遲誤差是衛(wèi)星導(dǎo)航定位中重要的誤差源之一,目前應(yīng)用最為廣泛的是Klobuchar電離層模型[1-2]。Klobuchar模型簡(jiǎn)單,電離層延遲修正率約50%~60%[3]。為了滿足日益增長(zhǎng)的導(dǎo)航定位精度的需求,不同的Klobuchar模型的精化方案被提出,均在不同程度上提升了模型的修正率,其中文獻(xiàn)[4]在對(duì)各種適用范圍較廣的模型精化方案進(jìn)行歸納總結(jié)的基礎(chǔ)上,提出了適用于不同尺度區(qū)域的Klobuchar-like模型,具體模型如式(1)。
(1)
式中,A、B、C分別為夜間延遲關(guān)于時(shí)間的常數(shù)項(xiàng)、一階項(xiàng)、二階項(xiàng)系數(shù),A2為白天余弦函數(shù)振幅,A3為電子總數(shù)目峰值的地方時(shí)時(shí)刻,A4為余弦函數(shù)周期,它們均為緯度φM的多項(xiàng)式,具體取值方法參照文獻(xiàn)[4]。
當(dāng)前,電離層模型參數(shù)估計(jì)方法有線性化后序貫平差[5]或最小二乘求解法[6-7]、Klobuchar-self求解法[8]、松弛搜索法[9]和經(jīng)驗(yàn)?zāi)P屯馔魄蠼夥╗10]等。Klobuchar模型及其精化模型均為以未知參數(shù)為分段條件的分段函數(shù),且Klobuchar-like模型更為復(fù)雜,另外參與參數(shù)擬合的數(shù)據(jù)中可能存在粗差或者異常值,如GIMs數(shù)據(jù)[11]等。因此,本文提出了基于抗差估計(jì)的Klobuchar-like電離層模型參數(shù)估計(jì)方法,該方法適用于Klobuchar模型及其精化模型這類以求解參數(shù)為分段條件的分段函數(shù)。
由于式(1)為分段非線性方程,不易直接求解,本文將分兩步對(duì)參數(shù)進(jìn)行求解:
1)利用各站點(diǎn)的VTEC迭代解算出單緯度模型參數(shù)X=[ABCA2A3A4]T;
2)用緯度φM的多項(xiàng)式表示所有站點(diǎn)的單緯度模型參數(shù)求解其他系數(shù)。該方法同樣適用于Klobuchar模型及其精化模型。
在求解單緯度參數(shù)X=[ABCA2A3A4]T時(shí),通過(guò)泰勒一階展開(kāi)將式(1)線性化,即
VTECi=
(2)
其中,i為迭代的次數(shù),Δ為
(3)
(4)
(5)
(6)
具體實(shí)現(xiàn)迭代解算出單緯度參數(shù)X的算法步驟為
①愛(ài)丁堡蝕刻劑(Edinburgh Etch)由英國(guó)愛(ài)丁堡版畫(huà)工作室畫(huà)家佛蘭德哈克·基克本(Friedhard Kiekeben)發(fā)明并命名。
初始權(quán)陣P分兩種給定形式:一是將各站點(diǎn)每個(gè)時(shí)刻的VTEC值當(dāng)作獨(dú)立等權(quán)觀測(cè)值,初始權(quán)陣P為單位權(quán)矩陣;二是將各站點(diǎn)每個(gè)時(shí)刻的VTEC值當(dāng)作獨(dú)立非等權(quán)觀測(cè)值,可利用文獻(xiàn)[11,15]給出的雙線性內(nèi)插法計(jì)算出站點(diǎn)每個(gè)時(shí)刻的VTEC值的RMS值,取pj=1/RMSj,若RMSj=0.0,令RMSj=0.1。初始權(quán)取pj=1/RMSj表示站點(diǎn)的VTEC值在精度上存在差異,更加符合實(shí)際情況。
本文分別以站點(diǎn)VTEC無(wú)異常值、單異常值以及雙異常值等3種情況,分別利用最小二乘估計(jì)和抗差估計(jì)解算Klobuchar-like的模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為利用GIMs獲取的2016-09-22 CHAN站VTEC和RMS值。
圖1給出了Klobuchar-like模型兩種定權(quán)方法的最小二乘擬合結(jié)果。從圖1中可以看出,初始權(quán)等權(quán)和不等權(quán)最小二乘估計(jì)曲線基本重合。
表1給出了初始權(quán)取不同權(quán)值時(shí)Klobuchar-like模型參數(shù)最小二乘解與VTEC修正率。分析表1可知,等權(quán)與不等權(quán)時(shí)模型參數(shù)間差異均在0.1以內(nèi),高階項(xiàng)的參數(shù)解算結(jié)果的差異在0.001以內(nèi);等權(quán)最小二乘解的Klobuchar-like模型修正率為96.96%,不等權(quán)為97.05%,兩者差異在0.1%以內(nèi)。由此可見(jiàn),等權(quán)和不等權(quán)結(jié)果差異很小,可以忽略不計(jì)。
當(dāng)站點(diǎn)VTEC無(wú)異常值、初始權(quán)相等時(shí),分別采用最小二乘和抗差估計(jì)解算Klobuchar-like模型參數(shù),其中抗差估計(jì)的權(quán)函數(shù)分別取Huber、IGGⅢ和文獻(xiàn)[16]提出的兩種新的改進(jìn)方案(分別記為IGGⅢ+和 IGGⅢ++,下同),結(jié)果如圖2所示。
由圖2可知,最小二乘和抗差估計(jì)解算的VTEC曲線基本重合。為了清晰對(duì)比無(wú)粗差時(shí)抗差估計(jì)與最小二乘解的參數(shù)間的差異,表2進(jìn)一步給出了抗差估計(jì)與最小二乘估計(jì)結(jié)果和修正率的差值。
表1 初始權(quán)不同權(quán)值時(shí)Klobuchar-like模型參數(shù)最小二乘解與VTEC修正率
圖1 Klobuchar-like模型最小二乘擬合結(jié)果
圖2 初始權(quán)等權(quán)時(shí)不同權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)的參數(shù)擬合結(jié)果
表2 初始權(quán)等權(quán)時(shí)不同權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)與最小二乘參數(shù)解算結(jié)果的差值 m
分析表2可知,無(wú)粗差時(shí),抗差估計(jì)解算的參數(shù)與最小二乘解算的參數(shù)間差異較小,基本在0.2以下,高階項(xiàng)的參數(shù)(B和C)解算結(jié)果的差異均在0.01以內(nèi),模型修正率差異均在0.05%以內(nèi)。由此可見(jiàn),無(wú)粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí),4種權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)結(jié)果與最小二乘解算的Klobuchar-like模型參數(shù)差異較小,模型修正率差異也很小,可以忽略不計(jì)。
圖3 初始權(quán)為1/RMS時(shí)不同權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)結(jié)果
表3 初始權(quán)為1/RMS時(shí)不同權(quán)函數(shù)時(shí)抗差估計(jì)方法參數(shù)解算結(jié)果與最小二乘解的差值
由圖4可以看出2016-09-22 CHAN站的VTEC不含明顯的異常值,為了滿足單粗差的實(shí)驗(yàn)條件,在地方時(shí)3h處添加了一個(gè)“+40TECU”的粗差,進(jìn)行模擬試驗(yàn)。圖4給出了單粗差時(shí)初始權(quán)分別為等權(quán)和1/RMS的最小二乘估計(jì)的結(jié)果。從圖4中可以看出,單粗差時(shí),初始權(quán)等權(quán)和不等權(quán)最小二乘估計(jì)的參數(shù)所計(jì)算的Klobuchar-like模型的VTEC曲線夜間部分均偏離了站點(diǎn)VTEC,而白天的擬合效果較好。造成該現(xiàn)象的原因在于,粗差所加入的位置在夜間3 h處,而白天的VTEC并未加入粗差。同時(shí)可以看出,初始權(quán)為1/RMS的最小二乘估計(jì)參數(shù)計(jì)算的Klobuchar-like模型VTEC偏離稍遠(yuǎn)。
圖4 單粗差時(shí)Klobuchar-like模型最小二乘擬合結(jié)果
圖5給出了含單粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí)分別采用最小二乘和抗差估計(jì)結(jié)果。從圖5中可以看出各種權(quán)函數(shù)下的抗差估計(jì)的結(jié)果非常符合無(wú)粗差時(shí)的站點(diǎn)VTEC變化趨勢(shì),表明了抗差估計(jì)的有效性。
圖5 單粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí)不同權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)結(jié)果
表4進(jìn)一步給出了它們與無(wú)粗差、始權(quán)等權(quán)時(shí)最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)解和修正率的差異。由表4可知單粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)與無(wú)粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)參數(shù)差異較大,且修正率降低幅度也較大。此外由文獻(xiàn)[11-12]可知,GIMs設(shè)定的異常值為999.9TECU,實(shí)際GIMs中還有更大的異常值(約3500TECU),如此之大的異常值將導(dǎo)致最小二乘估計(jì)的模型修正率驟降??共罟烙?jì)的模型參數(shù)差異均在0.2以內(nèi),高階項(xiàng)的模型系數(shù)差異均在0.01以內(nèi),模型修正率差異也很小,最高為0.06%,達(dá)到了很好的抗差效果。
表4 單粗差、初始權(quán)為各種參數(shù)解與無(wú)粗差時(shí)最小二乘解的差值 m
當(dāng)站點(diǎn)VTEC含單粗差、初始權(quán)取1/RMS時(shí),分別采用最小二乘和抗差估計(jì)解算結(jié)果如圖6。由圖6同樣可見(jiàn),各種權(quán)函數(shù)下的抗差估計(jì)結(jié)果也非常符合無(wú)粗差時(shí)的站點(diǎn)VTEC變化趨勢(shì),同樣表明了抗差估計(jì)結(jié)果的有效性。表5進(jìn)一步給出了它們與無(wú)粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)解和修正率的差異。由表5可知,單粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)與無(wú)粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)參數(shù)差異較大,且修正率降低幅度較大;本實(shí)驗(yàn)所加入的粗差量級(jí)較小,修正率降低約5.10%,一旦粗差量級(jí)較大,最小二乘估計(jì)的修正率也將驟降??共罟烙?jì)的模型參數(shù)差異均在0.3以內(nèi),高階項(xiàng)的模型系數(shù)差異均在0.02以內(nèi),模型修正率差異也很小,最高為0.04%,達(dá)到了很好的抗差效果。
圖6 單粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)不同權(quán)函數(shù)的抗差估計(jì)結(jié)果
表5 單粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)各種參數(shù)解與無(wú)粗差時(shí)最小二乘解的差值 m
為了滿足雙異常值的實(shí)驗(yàn)條件,在CHAN站的VTEC地方時(shí)4 h、和15 h處均添加了“+40TECU”的粗差,進(jìn)行模擬試驗(yàn)。
圖7給出了雙粗差時(shí)初始權(quán)分別為等權(quán)和的最小二乘估計(jì)的結(jié)果。從圖7中可以看出,雙粗差時(shí),初始權(quán)等權(quán)和不等權(quán)最小二乘估計(jì)的曲線白天和夜間部分均偏離了站點(diǎn)VTEC,且粗差位置附近偏離更為嚴(yán)重。
圖7 雙粗差時(shí)Klobuchar-like模型最小二乘擬合結(jié)果
圖8給出了含雙粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí)分別采用最小二乘和抗差估計(jì)結(jié)果。從圖8中可以看出各種權(quán)函數(shù)下的抗差估計(jì)的結(jié)果非常符合無(wú)粗差時(shí)的站點(diǎn)VTEC變化趨勢(shì),表明了抗差估計(jì)的有效性。
表6進(jìn)一步給出了它們與無(wú)粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí)最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)解和修正率的差異。由表6可知單粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)與無(wú)粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)參數(shù)差異較大,且修正率降低幅度也較大。實(shí)驗(yàn)所加入的粗差量級(jí)較小,則修正率降低約4.10%,一旦粗差量級(jí)較大,最小二乘估計(jì)的修正率也將驟降。抗差估計(jì)的模型參數(shù)差異均在0.4以內(nèi),高階項(xiàng)的模型系數(shù)差異均在0.04以內(nèi),模型修正率差異也很小,最高為0.06%,達(dá)到了很好的抗差效果。
表6 雙粗差、初始權(quán)等權(quán)時(shí)各種參數(shù)解與無(wú)粗差時(shí)最小二乘解的差值 m
當(dāng)站點(diǎn)VTEC含雙粗差、初始權(quán)取1/RMS時(shí),分別采用最小二乘和抗差估計(jì)解算,結(jié)果如圖9。由圖9可見(jiàn),各種權(quán)函數(shù)下的抗差估計(jì)結(jié)果也非常符合無(wú)粗差時(shí)的站點(diǎn)VTEC變化趨勢(shì),同樣表明了抗差估計(jì)結(jié)果的有效性。表7進(jìn)一步給出了它們與無(wú)粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)解和修正率的差異。由表7可知,單粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)的模型參數(shù)與無(wú)粗差時(shí)的最小二乘估計(jì)參數(shù)差異較大,且修正率降低幅度較大;本實(shí)驗(yàn)所加入的粗差量級(jí)較小,修正率降低約3.87%,一旦粗差量級(jí)較大,最小二乘估計(jì)的修正率也將驟降。抗差估計(jì)的模型參數(shù)差異均在0.5以內(nèi),高階項(xiàng)的模型系數(shù)差異均在0.02以內(nèi),模型修正率差異也很小,最高為0.04%,達(dá)到了很好的抗差效果。
圖9 單粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)不同權(quán)函數(shù)時(shí)抗差估計(jì)結(jié)果
表7 雙粗差、初始權(quán)為1/RMS時(shí)各種參數(shù)解與無(wú)粗差時(shí)最小二乘解的差值 m
由上述模型參數(shù)最小二乘擬合與抗差估計(jì)實(shí)驗(yàn)可知:當(dāng)站點(diǎn)VTEC不含異常值時(shí),最小二乘估計(jì)與抗差估計(jì)結(jié)果間差異很小,且模型修正率差異也很小,均可以忽略不計(jì);當(dāng)站點(diǎn)VTEC含異常值(包括單異常值和雙異常值)時(shí),最小二乘估計(jì)參數(shù)偏差均較大且模型修正率下降較大,而抗差估計(jì)解算結(jié)果與無(wú)粗差的最小二乘解和模型修正率差異均很小,可以忽略不計(jì)。因此,在不知道數(shù)據(jù)是否含異常值時(shí),均可采用本文所提出的基于抗差估計(jì)的模型參數(shù)估計(jì)方法。
針對(duì)Klobuchar模型及其精化模型均為以未知參數(shù)為分段條件的分段函數(shù)、參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)可能還有粗差的情況,提出了基于抗差估計(jì)的Klobuchar-like模型參數(shù)擬合方法。該方法也可被借鑒與其他以未知參數(shù)為分段條件的分段函數(shù)的擬合情況。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性。建議不論參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)中是否含有粗差,均建議采用基于抗差估計(jì)的參數(shù)估計(jì)方法。