基于QOCA的多源空间数据联合解精度分析
1 引言 多源空间大地测量技术的联合解（combination）是空间测量领域的一项重要技术手段，从理论上讲，联合解可以充分吸取各项空间大地测量技术的观测优势，进一步压缩随机观测误差，改善解的时空分布，得到精度更高的结果。如伸长基线干涉（VLBI）观测对...
- 作者：于 亮，余春平，张英利来源：2014测绘学会|2014年12月26日
多源空间大地测量技术的联合解（combination）是空间测量领域的一项重要技术手段，从理论上讲，联合解可以充分吸取各项空间大地测量技术的观测优势，进一步压缩随机观测误差，改善解的时空分布，得到精度更高的结果。如伸长基线干涉（VLBI）观测对坐标系原点不敏感，而已卫星轨道运动为基准的观测（如SLR、GPS）对坐标原点比较敏感，但对坐标系的旋转，尤其是绕Z轴的旋转却不敏感，这些模糊度要依靠地面台站网的约束来消除。
本文基于QOCA软件，对多源空间数据联合解的精度进行分析。QOCA可以方便的对各种松约束大地测站坐标和速度解进行联合解算，能够对空间大地拟观测值(GPS、VLBI、SLR等)和陆地大地测量拟观测值（EDM、三角测量、水准测量等）进行联合解算，同时还可以联合解算SAR(合成孔径雷达)数据、重力、地震活动以及地表蠕变数据，获得测站坐标、测站速度、网参数以及同震和震后形变参数等地壳形变信息，还可以获得应变速率和伽马等级，同时能够探测隐藏在拟观测值中的异常值，通过稳健性分析直接处理噪声时间序列。本文分别利用QOCA和GLOBK对国际IGS在中国区域的7个核心站数据进行处理分析，选取我国周边分布较为合理的5个核心站作为约束，将定位结果同ITRF 2008公报进行比较。给出了利用QOCA进行多源空间数据处理的方法，并对其进行了精度评估。
2.1 QOCA联合解的实现
QOCA中采用st_filter程序实现将多种空间观测数据进行联合解。st_filter并不直接处理空间大地测量的原始数据，而是用各项技术前处理结果的松弛解作为类观测求解联合解，其功能类似GLOBK，st_filter本身也可以作为整个台站网时间序列的联合解求出有关参数，如速度场、同震形变场等，一般QOCA的使用方法是利用st_filter做单天联合解，然后将单天解结果作为输入，利用analyze_tseri求解各种形变参数。
QOCA的软件组织架构及其数据处理一般流程如图1、2所示[1]。
图1 QOCA组织架构图 图2 QOCA一般处理流程图
每一种空间大地测量技术都有其模糊度，多源空间数据联合处理，首先要将不同模糊度进行统一。这些模糊度要依靠地面台站网的约束来消除，没有地面台站网的约束，这些空间大地测量台站松弛解能够自由整体旋转和平移。因此求解空间大地测量观测联合解的第一步是在保持松弛约束的条件下把用各项技术前处理结果的松弛解捆绑在一起，形成一个内部自洽的统一解。只要各个解中有足够的公共参数（公共台站坐标，公共卫星轨道等），就能把各个解通过整体旋转和平移组成成一个自定义的共同系统。将不同技术的模糊度变为统一系统的模糊度。
第二步是用地面台站网的约束把这个统一系统联接到设定的大地参考系上。QOCA中采用的方法是约束一批台站的重心和旋转与这些台站在大地参考系的中心和旋转在最小二乘意义下一致。其数据表达式为[2]：
其中sita为台站网内约束的7参数，它的估计为：
约束后的解更新为：
驱动文件（driver file）里装载所有的输入输出文件的路径和名字，以及各种选择的参数，必须由用户手工创建。驱动文件采用自由格式，每一行第一列如果是空格，则为命令行，如果不是空格则为注解行。命令行的次序可以互换。每个命令行分两部分，在冒号（：）前面是命令的分类，在冒号的后面是命令的内容。在每个命令的分类中有一个关键字（keyword）。程序靠辨认关键字来确定命令属于哪一类，用冒号来分别两部分。
本文采用GAMIT基线解输出的ascii h-file格式文件作为输入数据进行联合解算。例如，本文算例中采用的数据解算驱动文件如下：
……（文件头，略）
input satellite list file(sate_list): ../tables/week.svs-A
input site list file(site_list) ../tables/site.list
input qob list file(in_list): ../datafile.list
utpm table file: ../tables/pmu.bull_a
leap second file: ../tables/leap.sec
apriori value file: ../tables/apriori.file
output file: ../tables/output/filter.out
mapping file: ../tables/output/2008-05-11.comb.map coordinate
residual_file: ../tables/output/2008-05-11.comb.res coordinate
otl_sigma (enu, meter): 0.35 0.25 0.3
otl_residual (enu, meter): 0.35 0.30 0.5
otl_nodata (xyz, meter): 50.0 50.0 50.0
reference frame: WGS84
reference coordinate, rtime: geodetic 2008.000
resolution : resolution 0.0 0.0
filtering mode: forward
apr_attribute: 1
end:
constraint commands:
exit:
对该文件的详细说明，见文献1中所述部分。
按照驱动文件要求组织好文件，运行st_filter程序即可得到计算结果。
本文对中国境内的7个IGS核心站连续运行观测数据进行计算，选取由国际GNSS地球动力学服务（International GNSS Service for Geodynamics）提供的全球IGS跟踪站的数据和GNSS精密星历，作为GNSS网平差的基准。基准点的选取应具有合理的几何分布，我国位于北半球，且大部分位于高纬度地区，平均纬度39°，由于GNSS测量的地面点三维空间坐标精度并不相同，Z方向坐标精度一般低于其它两个放系那个2倍左右，因此选取IGS基准站时应顾及如何提高Z坐标精度问题。另外，基准站的选取，除了从几何上考虑外，还应该由足够的数量，以获得所需的统计强度。对选取的IGS基准站坐标施加不同的约束，就产生不同的平差基准，选择不当或处理不当，对平差结果的影响是系统性的，即使采用同样的观测资料，结果也可能具有很大差异。为了便于和全球IGS网联合平差，解算时选择中国大陆及周边周边的5个IGS站[3]：SELE、ULAB、KHAJ、DAEJ、TWTF，其位置分布见图3。
图3 基准站选取分布图
基准站数据处理中,采用ITRF2008坐标参考框架。在各子网内以单日时段24小时以内观测为基本单位，采用无基准算法，将当日固定、流动观测资料联合处理，解算各参数，并给出其方差/协方差矩阵，形成所谓单日时段解。基线解算的参数设置如表1所示。
表1 基线解参数设置
|
参数 |
模型 | |
|
观测值 |
观测量 |
LC-AUTCLN |
|
历元间隔 |
30s | |
|
截止高度角 |
10° | |
|
天线相位中心改正 |
AZEL模型 | |
|
误差改正 |
IGS先验坐标 |
IERS公布的ITRF2008下坐标 |
|
卫星星历 |
IGS卫星精密星历 | |
|
对流层模型 |
Saastamoinen+GMF模型，13个延迟参数 | |
|
电离层改正 |
双频无电离层组合观测值消除 | |
|
大气负荷 |
不考虑 | |
|
潮汐改正 |
固体潮、海潮、极潮（IERS2003） | |
|
接收机钟差 |
过程估计+白噪声，先验约束：9000m | |
|
测站坐标 |
参数估计 | |
|
光压改正 |
BERNE | |
在使用QOCA中st_filter时，要求在apriori文件中给出台站的先验坐标。先验坐标不同对于运行结果是有一定程度的影响的。实际的先验坐标是台站的线性运动坐标，往往不能反映那天的台站真实先验坐标。对于先验坐标的获取，一般有两种方式。一是采用QOCA中的mk_net坐标转换工具对GAMTI基线处理后的lfile中提取，二是从.org文件中提取unc行数据进行坐标转换得到。经过对比发现，第二种方法较好。为说明QOCA同GLOBK计算结果的精度分析，采用GAMIT软件对基线进行处理，分别利用QOCA同GLOBK对GAMIT解算的hfile进行联合处理。
实验一：先验坐标对解算的影响分析。分别利用两种方式提取待解算站点的先验坐标，采用st_filter进行联合解，考察先验坐标不同对联合解的精度影响。
试验二：QOCA与GLOBK平差精度分析。对GAMIT基线解算文件，基准站采用同样约束，分别利用GLOBK、QOCA进行联合解，考察QOCA同GLOBK的解算精度。
实验一：表2是在处理第2013年第150天hfiles时，得到的先验坐标进行st_filter处理得到的残差的比较。
表2 分别使用.org文件和lfile.文件的先验坐标获得的联合解残差比较
|
Site |
使用.org文件 |
使用lfile.文件 | ||||
|
R(e)(m) |
R(n)(m) |
R(u)(m) |
R(e)(m) |
R(n)(m) |
R(u)(m) | |
|
CHAN_GPS |
0.001 |
-0.006 |
-0.007 |
-0.216 |
0.592 |
-1.043 |
|
KUNM_GPS |
0.012 |
-0.017 |
0.058 |
-0.782 |
0.761 |
-1.526 |
|
LHAS_GPS |
0.012 |
-0.021 |
0.008 |
-0.540 |
0.666 |
-1.492 |
|
LHAZ_GPS |
0.008 |
-0.006 |
0.324 |
-1.192 |
1.013 |
-1.631 |
|
URUM_GPS |
-0.009 |
-0.002 |
-0.039 |
-0.806 |
0.139 |
-0.791 |
|
BJFS_GPS |
-0.008 |
0.000 |
-0.032 |
-0.562 |
0.239 |
-0.786 |
|
SHAO_GPS |
-0.013 |
0.003 |
-0.529 |
-0.788 |
-0.331 |
1.674 |
|
WUHN_GPS |
-0.015 |
0.014 |
-0.309 |
-0.827 |
-0.432 |
1.238 |
实验二：对于GAMIT计算得到的h文件，分别采用QOCA和GLBOK进行联合解计算，采用QOCA进行联合解同采用GLOBK联合解进行分析，结果如下表所示：
表3 QOCA与GLOBK联合解精度分析
|
Site |
QOCA计算结果与ITRF2008对比 |
GLOBK计算结果与ITRF2008对比 | ||||
|
X(m) |
Y(m) |
X(m) |
Y(m) |
Zm) |
Z(m) | |
|
CHAN_GPS |
0.031 |
-0.026 |
-0.016 |
0.022 |
-0.033 |
-0.007 |
|
KUNM_GPS |
0.012 |
-0.017 |
-0.032 |
-0.061 |
-0.026 |
0.058 |
|
LHAS_GPS |
0.012 |
-0.021 |
-0.040 |
-0.066 |
-0.092 |
0.008 |
|
LHAZ_GPS |
0.008 |
-0.006 |
-0.042 |
0.013 |
-0.031 |
0.324 |
|
URUM_GPS |
-0.009 |
-0.002 |
-0.006 |
0.039 |
-0.091 |
-0.039 |
|
BJFS_GPS |
-0.008 |
0.000 |
-0.062 |
0.029 |
-0.086 |
-0.032 |
|
SHAO_GPS |
-0.013 |
0.003 |
-0.088 |
-0.031 |
0.074 |
-0.529 |
|
WUHN_GPS |
-0.015 |
0.014 |
-0.027 |
-0.032 |
0.038 |
-0.309 |
在以上研究的基础上，本文主要得出如下结论：
（1）本文对两种概略坐标获取方式进行比较，发现从soln目录下的.org文件提取概略坐标，这种方法得到的单日联合解精度更高。
（2）本文研究中，在采用相同约束情况下，st_filter模块和GLOBK分别计算得到CORS站单日联合解的结果是一致的。两者功能类似，都不直接处理空间大地测量原始数据，而是用各项技术的前处理结果的松弛解作为拟观测值求解联合解，都能对所有观测值的所有单独时段平差得到一个平均坐标值，都能从几年的观测值中获得站坐标平均值来估计测站速度。
（3）同GLOBK相比，QOCA软件适应面更加广泛，功能更加强大。st_filter的解算速度更快，适应面更广，可以直接读取各种各样格式的数据文件。同时st_filter可对每个估计参数设置有效的时间间隔，并且其单天解结果可直接作为QOCA另外一个模块analyze_tseri的输入数据，求解速度场、地震同震形变场等形变参数。
综上，QOCA是一个功能非常强大的GNSS数据资料后处理软件，本文初步介绍了它的st_filter模块在计算单日解方面的使用。由于篇幅关系，本文并没有对QOCA进行非线性运行、运动速率、地震同震位移和震后位移等功能进行介绍，需要继续进行探索。随着国内学习QOCA的研究人员越来越多，以及QOCA软件的不断更新，它在空间大地测量数据后处理方面的使用必将得到广泛的推广。
参考文献
[1].http://gipsy.jpl.nasa.gov/qoca/
[2].Parkinson,B.W.，Spilker,J.J.J.Eds．Global Positioning System: Theory and application Volume I [M]．Washington DC: American Institute of Aeronautics and Astronautics，1994．100-172．
[3].杨志强，王利，付宗堂．GPS监测清仓板块运动数据的GAMIT/GLOBK处理方法及有关问题[J]．西安工程学院学报，1999.9,21(3)：50-52.
[4].Thornton C.L.，Border J.S.Radiometric Tracking Techniques for Deep Space Navigation[R]．John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, 2003
The accuracy analysis of multi-source spatial data Based on QOCA
Yuliang Yu-chunping Zhang-yingli
(xi’an division of surveying and mapping, shanxi xi’an 710054)
【Abstract】QOCA(Quasi-Observation Combination Anaylsis) is a software package that combines various loosely constrained geodetic site coordinate and velocity solutions (as quasi observations) to obtain crustal deformation information. It can receive the GIPSY,GAMIT/GLOBK,BERNESE data and other SINEX or BlueBook format data. It can obtain the station coordinates,speed ,the network parameters,the strain speed rate,the level of gamma and coseismic or post-seismic deformation parameters. It also can detect hidden in quasi observation outliers, be able to deal with the noise directly by robustness analysis of time series. In this paper ,it introduced the principles of QOCA, and then compare the results with GAMIT/GLOBK, proved that under the same condition of constraints QOCA has the same precision with GAMIT/GLOBK.
【Key Words】Baseline calculating, QOCA, velocity model, GAMIT/GLOBK, Adjustment
