Ассимиляционная модель ионосферы на основе независимой оценки аппаратных дифференциальных задержек Титов Антон Александрович

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Обзор по теме диссертации 12

1.1 Введение 12

1.2 Обзор средств дистанционного мониторинга ионосферы 13

1.3 Методы моделирования состава ионосферы. 16

1.4 Выводы 20

Глава 2. Описание ассимиляционной модели ионосферы 21

2.1. Физически обоснованная теоретическая численная модель ионосферы 21

2.2. Применение методики ассимиляции данных для определения текущего состояния ионосферы 26

2.3. Структурная схема ассимиляционной модели ионосферы 30

2.4. Результаты валидации ассимиляционной модели по независимым экспериментальным данным

2.4.1. Сравнение с данными радара некогерентного рассеяния 32

2.4.2. Сравнение данных ассимиляционной модели с данными сети ионозондов 36

2.4.3. Сравнение региональной модели с данными системы COSMIC/FORMOSAT-3 43

2.5. Моделирование ионосферы в возмущенных условиях 45

Глава 3. Оценка дифференциальных аппаратных задержек глобальных навигационных спутниковых систем 55

3.1 Введение 55

3.2 Методы и алгоритм определения дифференциальных аппаратных задержек ГНСС 57

3.3 Входные данные 75

3.3.1. Формат обмена навигационными данными RINEX. Файлы наблюдений . 75

3.3.2. Формат обмена навигационными данными RINEX. Навигационные файлы. 76

3.3.3. Формат данных SP3. Файлы эфемерид и поправок бортовых часов 77

Глава 4. Технология мониторинга состояния ионосферы на основе ассимиляционной модели 79

4.1. Описание технологии мониторинга состояния ионосферы метода с применением разработанного метода расчета дифференциальных аппаратных задержек 79

4.2. Оценка дифференциальных аппаратных задержек

4.2.1. Определение дифференциальных аппаратных задержек 82

4.2.2. Сравнение разработанного метода оценки дифференциальных аппаратных задержек с другими методами 87

4.3. Определение оптимального порядка аппроксимации распределения вертикального полного электронного содержания. 99

4.3.1. Определение оптимального порядка аппроксимации распределения вертикального ПЭС для европейского региона (GPS) 99

4.3.2 Определение оптимального порядка аппроксимации распределения вертикального ПЭС для европейского региона (ГЛОНАСС)

4.3.3. Определение оптимального порядка аппроксимации распределения вертикального ПЭС при использовании глобальной сети станций ГНСС 114

4.4 Расчет дифференциальных аппаратных задержек по данным реального времени 118

4.4.1 Описание программного комплекса BNC 120

4.4.2 Входные и выходные данные BNC 121

4.4.3 Результаты расчетов дифференциальных аппаратных задержек по данным реального времени. Сравнение и анализ 126

4.5 Применение технологии мониторинга состояния ионосферы для станций Росгидромета в режиме квази-реального времени 130

5. Заключение 145

6. Список литературы

• Методы моделирования состава ионосферы.
• Результаты валидации ассимиляционной модели по независимым экспериментальным данным
• Формат обмена навигационными данными RINEX. Файлы наблюдений
• Сравнение разработанного метода оценки дифференциальных аппаратных задержек с другими методами

Введение к работе

Актуальность темы исследования. На сегодняшний день существует

множество инструментов изучения ионосферы. Но далеко не все они пригодны

для глобального мониторинга ее текущего состояния. Так, в частности,

физически обоснованные теоретические численные модели реализуются

отдельно для случаев возмущенной и не возмущенной ионосферы, и сами по

себе не могут претендовать на адекватность отражения текущей ситуации.

Эмпирические модели, представляющие собой статистическое усреднение

большого количества экспериментальной информации, способны выдавать

медианные значения основных параметров ионосферы, наиболее характерных

для данного времени и географического положения. Необходимым условием

для мониторинга состояния ионосферы является использование оперативной

экспериментальной информации.

Одна из перспективных возможностей получения такой

экспериментальной информации о состоянии ионосферы связана с

использованием радиосигналов глобальных навигационных спутниковых

систем. Навигационный сигнал содержит в себе информацию об интегральном

количестве электронов на пути его распространения. В последнее десятилетие

данные ГНСС (Глобальные навигационные спутниковые системы) стали также

применяться для мониторинга и изучения ионосферных процессов. Технология

определения концентрации по данным навигационных станций, базирующаяся

на измерениях фазы и псевдодальности, является известной и применяется уже

более 10 лет.

Для коррекции измеренной приемником псевдодальности и более точного

определения ионосферной составляющей ошибки необходимо знать задержку

спутниковых часов (которая связана с релятивистскими эффектами и

неточностями атомного осциллятора), дифференциальные задержки сигнала

спутника и приемника (связанные с тем, что двухчастотный сигнал

распространяется в электрической цепи с конечной скоростью, зависящей от

несущей частоты) и ошибку часов приемника. Ошибки и задержки часов

регулярно транслируются и могут быть получены из RINEX-файлов (сокр. Receiver Independent Exchange Format). При распространении сигнала в приемопередающей аппаратуре происходит задержка сигнала, величина которой зависит от частоты самого сигнала. Абсолютные значения задержек каждой из частот для ассимиляции данных не представляют ценности, в отличие от их разницы, которая называется дифференциальной аппаратной задержкой.

Дифференциальные аппаратные задержки (так же часто используется следующая альтернативная терминология: поправка, смещение и т.д.) DCB (Differential code biases) – один из наиболее важных источников ошибок данных наблюдений сетей ГНСС, генерируемые в цепи передатчика и приемника. Определение DCB является необходимым условием при вычислении полного электронного содержания (ПЭС) вдоль трассы визирования спутник-Земля, а также для решения задач коррекции навигационного сигнала и других прикладных задач.

Дифференциальные задержки сигнала являются технической

информацией, без которой ни ассимиляция собранных данных, ни
осуществление мониторинга состояния ионосферы не были бы возможны.
Ошибка при определении дифференциальных задержек в 1 нс соответствует
ошибке ПЭС примерно в 2.9 TECU (1TECU =110¹⁶ электронов/м²). При этом
абсолютная величина DCB приемника по оценкам измерений GPS и ГЛОНАСС
может доходить до нескольких десятков наносекунд. Таким образом, для задач
восстановления состояния ионосферы отсутствие или некорректное

определение значений DCB может привести к ошибкам определения ПЭС в десятки единиц TECU, т.е. к ошибкам по порядку совпадающим с суточными вариациями ПЭС. Для навигационных задач ошибка позиционирования при этом будет составлять десятки метров.

Аналитический центр Международной службы ГНСС IGS (сокр.

International GNSS Service) регулярно осуществляет оценку DCB для

GPS/ГЛОНАСС спутников и приемников сети IGS так же, как и другую

необходимую вспомогательную информацию.

Однако использование такой информации накладывает ряд ограничений. В частности:

Данные передаются исключительно для станций, состоящих в сети IGS, и никаким образом не могут быть использованы для станций, не входящих в состав этой сети;

Максимальная дискретизация данных аналитических центров составляет одни сутки, что не позволяет отслеживать внутрисуточную вариативность;

Данные службы IGS ограничиваются системами GPS и ГЛОНАСС, и не могут быть применены при необходимости использования других ГНСС;

Служба IGS предоставляет данные с задержкой более суток от реального времени. Возможность получения DCB в реальном или квази-реальном времени отсутствует.

И еще одним немаловажным фактором является зависимость от данных зарубежного центра IGS и Интернет-соединения, что не всегда является удобным и надежным методом.

В связи с этим возникла необходимость разработки и реализации независимого метода расчета дифференциальных задержек для новых и уже имеющихся станций, в первую очередь, развернутых Росгидрометом на территории России.

Цель работы заключается в разработке и реализации метода оценки дифференциальных аппаратных задержек космического и наземного сегмента глобальных навигационных спутниковых систем и создание на этой основе технологии мониторинга состояния ионосферы в режиме квази-реального времени с помощью трехмерной ассимиляционной модели.

Задачи исследования:

1. Сделать обзор имеющихся на данный день методов и алгоритмов определения дифференциальных аппаратных задержек ГНСС.

1. Подобрать оптимальный метод для решения глобальной и региональной задачи оценки дифференциальной аппаратной задержки.

2. Подготовить выборки данных спутниковых наблюдений с наземных отечественных и зарубежных приемников.

3. Разработать и реализовать численный метод для оценки дифференциальных аппаратных задержек космического и наземного сегмента.

4. Адаптировать разработанный численный метод для работы в режиме приближенному к реальному времени с большим количеством данных.

5. Провести валидацию разработанного метода.

6. Провести анализ временной изменчивости дифференциальных аппаратных задержек.

7. Провести испытания приема данных в режиме реального времени, оценить полноту и оперативность. Оценить возможность применения этих данных для расчета DCB.

8. Провести испытания технологии мониторинга состояния ионосферы на основе трехмерной ассимиляционной модели с применением полученных значений DCB.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан численный метод для оценки дифференциальных аппаратных задержек космического и наземного сегмента.

2. Получена точность независимого расчета дифференциальных аппаратных задержек для наземного сегмента GPS в 0.2 нс (на примере европейского региона).

3. Проведены оценки порядка аппроксимации глобального и регионального широтно-долготного распределения ПЭС по сферическим гармоникам.

4. Приведена оценка и величина дисперсии широтно-долготного распределения высоты центра масс электронов в вертикальном столбе.

5. Получены оценки дифференциальных аппаратных задержек по данным ГНСС реального времени.

6. Проведены расчеты трехмерных полей концентраций заряженных частиц в ионосфере с учетом оценки дифференциальных аппаратных задержек ГНСС станций некалиброванных сетей приемников.

Теоретическая и практическая значимость работы. Непосредственным практическим значением полученных результатов является использование дифференциальных аппаратных задержек в задачах мониторинга параметров ионосферы и задачах коррекции навигационного сигнала. В частности, такой подход позволяет создать уникальную независимую систему определения дифференциальных задержек, базирующуюся на данных системы ГЛОНАСС (без использования GPS). Кроме того, дифференциальные аппаратные задержки могут быть получены для тех станций, для которых подобного рода данные не предоставляются ни одним аналитическим центром. Практическая и научная ценность данной работы состоит также в реализации протокола NTRIP (сокр. Networked Transport of RTCM via Internet Protocol), используемого при передаче данных, с целью получения DCB без существенных временных задержек. Такая технология усвоения данных в ассимиляционной модели применена впервые и позволяет осуществлять мониторинг изменений состояния ионосферы близкий к реальному времени.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модификация ассимиляционной модели ионосферы, которая позволяет осуществлять анализ состояния ионосферы на основе данных некалиброванных сетей приемников глобальных навигационных спутниковых систем, отличающаяся регулярной независимой оценкой DCB.

2. Оценки порядков аппроксимации глобального и регионального

широтно-долготного распределения ПЭС по сферическим

гармоникам. Показано, что оптимальным с точки зрения точности и

скорости оценки является разложение до 4-го порядка

аппроксимации для регионального распределения ПЭС (на примере европейского региона) и до 16 порядка для аппроксимации глобального распределения ПЭС.

3. Рассчитываемые DCB с высокой степенью точности (СКО ~ 0.2 нс, на примере европейского региона) соотносятся с результатами расчетов, публикуемыми международной службой IGS. Вследствие этого, независимый расчет трехмерных полей электронной концентрации на некалиброванной сети осуществляется с той же точностью, что и расчет полей, на калиброванных сетях, с использованием других вариантов ассимиляционной модели, созданной в ЦАО.

4. Достигнута оперативность получения дифференциальных аппаратных задержек в несколько минут. Что при использовании данных ГНСС реального времени позволяет получать информацию о состоянии ионосферы с небольшой задержкой.

Степень достоверности и апробация результатов. Степень

достоверности полученных результатов подтверждается результатами

валидации и статистикой сравнения расчетов разработанной системы с независимыми экспериментальными данными, а также разработками других авторов.

Основные положения и результаты диссертационной работы

докладывались автором на следующих научных конференциях: «Базы данных,

инструменты и информационные основы полярных геофизических

исследований», Троицк, Россия, 2011; II Всероссийская научная конференция

«Проблемы военно-прикладной геофизики и контроля состояния природной

среды», Санкт-Петербург, Россия, 2012; научно-технический семинар

«Направления совершенствования математических моделей геофизических

факторов при баллистическом обеспечении вооружения РВСН и войск ВКО»,

Юбилейный, Россия, 2012; международная конференция «European Navigation

Conference», Вена, Австрия, 2013; Всероссийская конференция «Современные

проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, Россия,
2013; XXIV Всероссийская научная конференция «Распространение

радиоволн», Иркутск, Россия, 2014; XXXX Научная ассамблея

Международного комитета по исследованию космического пространства COSPAR, Москва, 2014; ESWW (11th European weather week), Льеж, Брюссель, 2014; Международный военно-технический форум «АРМИЯ-2015», Кубинка, 2015.

Публикации. Основные положения диссертационной работы отражены в 10 научных журналах, в том числе в 5 статьях в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК, а также получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ и 1 свидетельство о государственной регистрации базы данных.

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения,
четырех глав, заключения и списка литературы и двух приложений. Список
цитируемой литературы включает 101 источник. Общий объем

диссертационной работы составляет 182 страниц, в том числе 73 рисунка и 13 таблиц.

Методы моделирования состава ионосферы.

В ходе многочисленных исследований второй половины XX века удалось выявить многие общие свойства ионосферы. В частности, были определены особенности ионосферы на различных широтах, ее поведение в зависимости от времени суток и сезона, оценена зависимость распределения электронной концентрации различных её слоев [16]. Эти исследования показали чрезвычайную сложность и нерегулярность происходящих в ионосфере процессов.

Осуществлять глобальные наблюдения за процессами, происходящими в ионосфере, возможно только при помощи дистанционных методов. Для того чтобы результаты дистанционного зондирования (ДЗ) ионосферы были своевременно применены они должны отвечать нескольким существующим требованиям. В частности: 1. Известная погрешность. Неточность измерения ионосферных характеристик с помощью того или иного инструмента не должна превышать 10%, а источники ошибок должны быть оценены и дифференцированы. 2. Широкая зона покрытия. С увеличением пространственного диапазона исследования, существенно расширяется класс приложений, в рамках которых могут быть использованы полученные данные. 3. Оперативность обновления и доступность экспериментальной информации. В противном случае, данные перестают быть применимы для практических задач мониторинга ионосферы и становятся актуальны только для фундаментальных исследований На данный момент существует несколько инструментов, позволяющих осуществлять ДЗ ионосферы, которые в полной мере или частично соответствуют представленным требованиям. Ионозонды, имеющие густое покрытие континентальной и островной части суши, безусловно, относятся к таким. По данным Центра солнечных данных (англ. UK Solar System Data Centre), Великобритания, современная глобальная сеть ионозондов насчитывает более 300 станций [17]. Такие станции радиозондирования позволяют достаточно точно определять параметры плазмы над пунктами наблюдений в интервале высот от 60 км до слоя максимума ионосферы. Использование наземных и бортовых ионозондов в комплексе является мощным инструментом изучения и мониторинга ионосферных процессов [18].

Для изучения ионосферных процессов так же применяются радары некогерентного рассеяния (РНР). Создание и поддержание работоспособности такого мощного инструмента является сложным и дорогостоящим процессом. Под эгидой Международного радиосоюза (УРСИ) с помощью РНР ведутся регулярные координированные наблюдения по Программе мировых дней (ежемесячно в течение двух дней — во время новолуний и одного дня — в первую четверть Луны). Эти дни определены и утверждены ассамблеей в Брюсселе. Получаемые при этом экспериментальные данные составляют основу для широкого спектра исследований по cолнечно-земной физике, в том числе для выполнения важнейших международных проектов Global Change, CEDAR, STEP и др. [19].

На сегодняшний день существует всего около 10 РНР, в том числе и в России (ИСЗФ РАН, Иркутск [20]). Малая распространенность и периодичность измерений, конечно, не позволяют осуществлять мониторинг состояния ионосферы, но по информативности локальных измерений РНР могут считаться одним из ключевых инструментов. Диапазон высот измерений параметров ионосферы с помощью РНР очень большой, примерно от 200 до 1200 км [20], что позволяет рассмотреть практически все ионосферные процессы. Состояние ионосферы по проводимым с помощью РНР измерениям, характеризуется распределением концентраций, температур и скоростей электронов и ионов [21].

Огромный потенциал для исследования и мониторинга состояния ионосферы имеют и глобальные навигационные спутниковые системы (ГНСС). На данный момент космический сегмент ГНСС включает 56 регулярно передающих сообщения спутников систем GPS+ГЛОНАСС, а также 6 (двухчастотных) геостационарных спутников системы SBAS и 6 спутников Galileo. Из-за специфики орбит, на территории РФ доступны лишь 2 спутника SBAS (GSAT-8 и GSAT-10) [22]. Спутники систем GPS, ГЛОНАСС и Galileo не являются геостационарными и имеют большую зону покрытия.

Более 2000 станций GPS распределены по Земле [23] и могут передавать данные измерений полного электронного содержания с высоким разрешением. С помощью этих данных реализуются задачи по определению структуры ионосферы, мониторингу происходящих явлений и отслеживанию вариаций ионосферных параметров. Информация о прохождении навигационного сигнала включает в себя сведения о содержании электронов на пути распространения сигнала. Дистанционные измерения концентрации электронов, в свою очередь, позволяют осуществлять не только мониторинг процессов ионосферы и анализ движения ионосферных неоднородностей, но и проводить оценки распространения радиоволн при прохождении через ионосферу Земли.

Мониторинг состояния ионосферы с помощью спутниковых навигационных систем обладает рядом неоспоримых преимуществ, в частности, возможностью получения глобальной информации, высокая надежность и сравнительно низкая стоимость получения информации, быстрый рост сети наземных приемников и вместе с ним и увеличение объема экспериментальных данных. Передача данных со станций ГНСС, как правило, осуществляется в автономном режиме и не требует постоянного присутствия оператора. При этом сбор экспериментальной информации может осуществляться как по расписанию, так и круглосуточно.

Результаты валидации ассимиляционной модели по независимым экспериментальным данным

Чтобы не проводить оценку ошибку при «сшивке» фазовых измерений, уровень неоднозначности (выступающий в роли константы в формуле (3.5)) определяют для каждого набора наблюдений временного ряда спутниковых измерений, который использует одну и ту же фазовую задержку. Таким образом, при вычислениях параметр N фигурирует, как правило, в качестве количества измерений, содержащихся в одной неразрывной траектории.

При выполнении диссертационной работы помимо МНК, были опробованы методы, используемые в работах Ма и Шаера [9, 73], Маннучи [68] и Джин [77]. Однозначно сказать, какой из этих методов является наиболее точным, не представляется возможным, ввиду отсутствия эталонного значения. Но в ходе их реализации были отмечены некоторые недостатки самих вычислительных методов. В частности, [9, 73] требует вспомогательную информацию, такую как положение спутников для каждого измерения, что замедляет процесс вычисления. В [68] используется дополнительное значение SNR (сокр. Signal to noise ratio, соотношение сигнал-шум), также содержащиеся в файлах RINEX. Отсутствие данного значения для измерения приводит к уменьшению количества наблюдений. Поскольку различие между скорректированными sTEC, полученными методами МНК и [77] не были существенными, в дальнейших расчетах использовался только метод МНК. Исходя из формул (3.2) и (3.4) sTEC = irA гЛ1гі + dl2 + d2j + lP2j -Ilj-di- d±j - 4x ) (3.10) Усреднение составляющей 4,2,; 4,ij по нескольким измерениям по одной сессии спутник-приемник дает малую величину по сравнению с остальными компонентами. Приняв DCB1 = dl2-d[и DCBj = d2J - dtJ sTEC = гіг гл (№і Jiі) + DCBl + DCBi) (3.11) Необходимо отметить, что величина DCB, используемая в данной главе имеет размерность длины и соответствует величине отставания одного сигнала относительно другого.

В [74] показано, что первый порядок разложения ионосферной групповой задержки для частот ГНСС примерно в 400 раз превышает второй. Наглядным примером (рис 3.3) служит графическое представление частотной зависимости первого и второго порядка разложения для различных уровней ионизации и угла наблюдения, приведенный в [74]. На рис. 3.3 задержки приведены в метрах. Соотношение между порядками разложения для групповой (формула 3.12) и фазовой (формула 3.13) задержки может быть выражено следующим образом:

Таким образом, величина разложения второго порядка для фазовой задержки еще мене существенна по отношению к члену разложения первого порядка. В виду малости эффекта более высоких порядков, ионосферная задержка сигнала ГНСС, может быть оценена первым приближением и представлена следующим образом [74]: 40.3

Основная часть электронов в ионосфере распределена в диапазоне высот от 60 до, примерно, 1000 км. Пользуясь моделью «тонкой оболочки», ионосферу принято аппроксимировать сферой, охватывающей Землю. Таким образом, сигнал, распространяясь от спутника к приемнику, пронизывает ионосферу в одной конкретной точке IPP (сокр. Ionospheric Pierce Point, точка проникновения). На рис. 3.4 это происходит в точке Р под зенитным углом х Рис. 3.4. Геометрический путь луча от спутника (S) к приемнику (R) через точку проникновения (Р) в слой ионосферы (Источник [9]).

Определение вертикального ПЭС из наклонного происходит при помощи аппроксимации функцией-проекцией MF (mapping function): VTEC = MF(x)sTEC

Значения высоты «тонкой сферы» от поверхности Земли, а, следовательно, и радиуса оболочки ионосферы значительно отличаются друг от друга в различных работах, и варьируются от 350 км до 500 и более. Большинство авторов для преобразования наклонного ПЭС в вертикальный прибегают к вводу коэффициента а, учитывающего отклонение зенитного угла х от реального вследствие искажения трассы сигнала. В табл. 3.1 приведены используемые высоты тонкого слоя ионосферы и поправочного коэффициента а.

Значения взяты из модели аналитической группой CODE Ввиду большого количества разнообразных «эталонных» высот, встречающихся в различных публикациях, в данной работе был поставлен численный эксперимент по выявлению положения центра масс (центра инерции) электронов в ионосфере. Вычисления проводились для различных геоположений, времени суток и сезонов. Данные были получены автором с помощью трехмерной ассимиляционной модели ионосферы ФГБУ ЦАО. Оценка положения центра масс проводилась согласно уравнению (3.17) классической механики с использованием взвешенной среднеарифметической высоты: (3.17) где гс — радиус-вектор центра масс, г\ — радиус-вектор /-й точки системы, "№-Ї — масса /-й точки, в нашем случае концентрация электронов.

Пример такого анализа представлен на рис 3.5 и 3.6. Цветовая шкала отражает расчетную высоту «слоя ионосферы» в метрах (внизу приведен множитель 105). Для нескольких различных дней года были восстановлены трехмерные распределения электронной концентрации для 00:00, 06:00, 12:00 и 18:00 UTC. В численном эксперименте использовалась грубая сетка в 10 по широте и 10 по долготе, что для поставленной задачи является достаточным. Широты были ограничены значениями 75 с.ш. и 75 ю.ш. Высота вертикального столба была ограничена 80км снизу и 1500км сверху. Отличие рис. 3.5 и 3.6 состоит в том, что первый из них сделан для полуночи на гринвичском меридиане, второй - для полудня. При сравнении можно видеть, как смещается вниз центр масс под воздействием солнечного излучения. Цветовая шкала обоих рисунков представлена в метрах. 67

По результатам численных экспериментов для разных сезонов и усреднения по всему земному шару были получены значения от 474.4 км до 539.8 км. Среднее значение составило 503.1 км с дисперсией 23.7 км. Таким образом, используемая нами высота ионосферного слоя была принята равной: (Я) = 503.1 ±23.7 км (3.18)

За параметр а, учитывающий отклонение угла х от реального вследствие искажения трассы сигнала, в формуле (3.16) в дальнейших расчетах было принято значение 0.9782 [77], поскольку оценка (Я), проведенного в диссертационной работе, оказалась наиболее близка к значению, представленному в [77].

Мы рассматриваем наклонный ПЭС sTEC = sTECiJ , как измерения вдоль луча на пути между приемником /, спутником j в эпоху (временная шкала ГНСС) / для і = 1,2 ..., г, j = 1,2 ..., s, I = 1,2 ..., t, где s - количество доступных спутников, г - количество приемников, t - количество измерений. Полагая, что VTEC является функцией i,j, I, т.е. приемника, спутника и эпохи, вертикальное значение ПЭС (3.16) записывается следующим образом: (/і/г)2 Л VTECijt = MF(x) sTEClJt- 2 (DCВ1 + DCBj) (3.19) Уравнение (3.19) содержит неизвестные VTECi J h DC В1 и DCBj. Для определения DC В1 и DCBj среднего за сутки количество неизвестных составляет (sxrxt) + s + r, превышая количество уравнений, которое равно количеству sTEC, т.е. (s Xr xt). В этом случае уравнение не может быть решено. Если рассматривать систему GPS, то для ежеминутных измерений от 300 станций, количество неизвестных составит почти 14 млн., что не только является затруднительным для вычислений, но и может приводить к неустойчивости решения.

Формат обмена навигационными данными RINEX. Файлы наблюдений

С целью определения оптимального порядка разложения был проведен более детальный анализ. В качестве количественной характеристики использовались средние, среднеквадратичные значения и среднеквадратичное отклонение от среднего значения разности полученных DCB и эталонных. Параметры представлены формулами (4.2), (4.3) и (4.4), соответственно. Средние значения отклонения DCB спутников для всех рассмотренных случаев имеют порядок 10 5 нс. Такая малая величина объясняется условием равенства нулю суммы DCB всех спутников (следовательно, и равенства нулю суммы отклонений от эталонных значений) и точностью вычислений. При этом уровень среднеквадратичного отклонения от среднего составляет 0.19-0.28 нс. В виду малости среднего значения, среднеквадратичные величины практически совпадают с СКО. Поскольку на суммарные значения DCB приемников не распространяется какое-либо общее условие вариативность величины среднего существенно выше. В зависимости от порядка разложения и дня эксперимента она колеблется от -0.08 до 0,20 нс. Уровень среднеквадратичного значения варьировался от 0,09 до 0.28 нс. Результаты полученных средних значений сведены в табл. 4.6 и 4.7 для приемников и спутников соответственно.

Для того чтобы экспериментально оценить какой порядок разложения vTEC является более приоритетным для каждого анализируемого дня был выбран порядок с наименьшим значением среднеквадратичной величины отклонения DCB от эталонного. Значения RMS других порядков были отнормированы на данную величину. Таким образом, полученный коэффициент 8, отражает отклонения среднеквадратичных значений. Коэффициент может быть представлено следующим образом - (4.5).

Из рис. 4.24 видно отклонение DCB приемника от значений аналитического центра максимальное для разложения с порядком 3. В трех днях из пяти RMS этой аппроксимации значительно превосходит процентное отклонение от минимального RMS. Несколько меньше уровень отклонения для разложения вертикального ПЭС по полиномам Лежандра с максимальным порядком 6. Несмотря на то, что для одного из дней данная величина для 6-го порядка является наименьшей в остальные дни, в проведенных экспериментах, показала результат, уступающий четвертому и пятому порядку разложения.

Процентное отклонение DCB приемников с использованием 4-го и 5-го порядка разложения показали наилучшие результаты. Для четырех из пяти дней их показания слабо различимы (см. рис. 4.24). Для последнего рассматриваемого в [77] дня минимальное отклонение от эталонных значений соответствует разложению пятого порядка. Таким образом, статистически данный порядок выглядит наиболее подходящим для определения DCB приемников региона данного размера.

Для спутников в четырех из 5 рассматриваемых случаев 3 равнялось нулю. Таким образом, результаты разложения vTEC до третьего порядка для определения DCB спутников лучше согласуются с эталонными.

Необходимо отметить, что использование упрощенной аппроксимации, описываемой четвертым порядком разложения для определения DCB приемников, показывает отклонения несколько выше, чем при использовании 5 порядка. Понижение порядка разложения может быть использовано для компенсации возникающих ошибок при определении DCB космического сегмента.

Определение оптимального порядка аппроксимации распределения вертикального ПЭС для европейского региона (ГЛОНАСС)

Аналогичный эксперимент был проведен, основываясь на данных системы ГЛОНАСС. При рассмотрении отдельно взятого региона использовались европейские станции, поддерживающие прием сигнала российской системы. При сравнении использовались лишь те станции, задержки которых определяет центр CODE (JPL не передает DCB для системы ГЛОНАСС), т.к. лишь эти станции могли участвовать в сравнении. На территории России нет достаточного количества станций, удовлетворяющих этим условиям. Поэтому европейский регион был выбран как наиболее близкий для центральной части РФ. Сравнение проводилось по среднесуточным значениям задержек для 6 различных дней. Количество используемых станций при анализе в эти дни варьировалось от 19 до 21 (в частности, данные со станций zimj и zim2 были не всегда доступны). Расположение всех используемых станций приведено на рис. 4.26

Сравнение разработанного метода оценки дифференциальных аппаратных задержек с другими методами

Протокол передачи данных NTRIP позволяет получать информацию в формате RINEX в реальном времени. В частности: RINEX (Receiver Independent Exchange Format) файлы наблюдений ( .yyO), собранные со станций сетей EUREF (Regional Reference Frame Sub-Commission for Europe) и международной геофизической сети IGS Передаваемые сообщения с эфемеридами, представленными в RINEX v2 и RINEX v3 файлах навигации ( .yyN, .yyG, .yyP). Данная информация предоставляется по каналам Интернет не от каждой станции вышеуказанных сетей, а от отдельных специализированных их центров. Файлы, содержащие корректировки к навигационным файлам ( .yyC). Такого рода информация предназначена для того, чтобы повысить точность определения положений спутников и задержку часов.

Различного рода технические ошибки, учитывающие состояние на данный момент используемых станций, ошибки разъединения и прочие.

BNC может быть использовано для получения данных, поступающих от NTRIP вещателей, таких как http://www.euref-ip.net/home, http://www.igs-ip.net/home, http://products.igs-ip.net/home, или http://mgex.igs-ip.net/home

При тестировании протокола было оценен уровень пропускной способности Интернет-каналов, необходимый для получения фалов наблюдения [96]. Средний входящий интернет трафик для регулярного обновления RINEX файлов наблюдений с одной наземной станции составляет 2.3 Кбайт/с. Для большинства станций объём информации, получаемый по сети Интернет, находится в интервале 1...3 Кбайт/с и варьируется в данном диапазоне в зависимости от количества наблюдаемых на данный момент спутников у каждого приемника.

В рамках тестирования возможностей сетей EUREF (European Reference Frame) и IGS в период с 13 по 22 сентября 2011 года (непрерывно в течение 10 суток) диссертантом была собрана статистика о регулярности (систематичности) передачи данных от наземных ГНСС станций, принадлежащих указанным выше сетям и поддерживающих протокол NTRIP [98]. Одной из целей функционирования данных сетей EUREF и IGS является обеспечение доступа потребителей к спутниковым данным высокого качества. Сети EUREF и IGS состоят более чем из 200 наземных ГНСС станций с точно известными координатами положения в Международной земной системе координат. Большая часть станций работает постоянно и непрерывно передает, спутниковые данные в специализированные центры обработки.

В качестве критерия надежности – доступности – было принято отношение положительных (подтверждающих наличие RINEX данных) откликов от станции к общему числу запросов к ней. Для оценки регулярности и доступности информации, получаемой с помощью протокола NTRIP, в вышеназванный 10-дневный тестовый период времени с интервалом в 1 час считывались полные списки доступных на данный момент наземных станций сетей EUREF и IGS, предоставляемых на их Интернет-ресурсах [99, 100] соответственно. Анализ полученных данных показал, что работа некоторых наземных станций не регулярна, и передача информации с них происходит очень часто со сбоями, что, по-видимому, связано с тем, что на таких станциях не решены в полном объеме технические вопросы надежной непрерывной передачи данных при помощи протокола NTRIP.

Доступность данных с таких станций по сравнению с другими существенно отличается. Их количество составляет менее 0,5% от общего числа станций, поддерживающих NTRIP. Данные о надежности передачи данных в протоколе NTRIP за рассматриваемый тестовый период от всех станций приведены в табл. 4.10. Большая же часть станций сетей EUREF и IGS в тестовый период была доступна в более чем 95% случаев (примерно 89% станций в обеих сетях). Доступность данных ГНСС в интервале от 90 до 100% представлена на гистограммах на рис. 4.36. По шкале абсцисс отмечено соотношение отклика на запрос к отдельно взятой станции к общему количеству данных запросов (в процентном эквиваленте). По оси ординат – число станций, соответствующих данному соотношению доступности. Рисунок a отражает ситуацию для сети EUREF (количество станций, доступных на протяжении всего тестирования - 66), б – сеть IGS (количество станций, доступных на протяжении всего тестирования - 68), в – станции обеих сетей (количество станций, доступных на протяжении всего тестирования - 108).

По результатам полученной статистики можно сделать вывод, что основная масса рассмотренных в рамках тестирования станций способна передавать информацию в реальном времени и может быть использована для получения непрерывного ряда данных о ПЭС. При тестировании 83 наземные станции сети EUREF и 91 станция IGS (из них 31 станция зарегистрирована в обеих сетях) имели сбои менее чем в 0.5% случаях или не имели сбоев в передаче данных вообще. Такая статистика тестовых испытаний показывает, что имеется достаточно большое число наземных станций, способных транслировать RINEX данные в режиме текущего времени.

С помощью комплекса BNC были получены наблюдения для 10 станций, которые были одобрены Федеральным агентством геодезии и картографии Германии. Схематичное расположение станций приведено на рис. 4.37. Практически все используемые станции расположены по вдоль границы Германии. Спецификой определения DCB по данным реального времени является отсутствие возможности определения точного местоположения спутников, используемого в пост-обработке. Согласно [101] самые быстрые SP3 положения спутников «ultra-rapid» доступны с задержкой в 6 часов от реального времени, окончательные данные SP3 становятся доступны только через 12-14 дней. В данном случае альтернативой точным положениям спутников «final SP3» служат навигационные файлы, которые могут быть переданы вместе с файлами наблюдений.

В то время как данные CODE и других аналитических центров предоставляются с задержкой более суток, время расчета DCB для 10 станций не превосходит несколько минут. Данные, полученные в режиме близком к реальному времени, в последствии сравнивались с DCB, предоставляемыми CODE в пост-обработке. Результаты сравнения дифференциальных поправок, накопленные за несколько дней, представлены на рис. 4.38. Степень детерминированности одних значений от других отражена на рис. 4.39. Как видно из рисунка все полученные значения лежат вблизи медианной линии, а остаточные значения разбросаны равномерно.