联合地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据精化地心坐标参考框架理论与方法研究

The maintaining and refining for geocentric coordinate reference frame is always the hot-point research in geodesy field. This project is aimed to theory and method research on refining the geocentric coordinate reference frame with combination GNSS and SLR data of ground station and Low Earth Orbiter (LEO) considering that the LEO GNSS and SLR data were not used in the construction of geocentric coordinate reference frame. Through theory deduce, relativity analysis, emulation testing and real-data validation, the contribution of different measurements on the refining the geocentric coordinate reference frame will be systemically studied. Methods such as outlier detection, system error compensation, cross validation and robust estimation et al, will be combined for improving the pre-processing of the GNSS and SLR data of ground station and LEO. The adaptive fusion for the GNSS and SLR data of ground station and LEO will be developed. The strategy of combining observation level fusion and normal equation level fusion are proposed and the optimal weighting method will be studied to balance the contribution of different measurement. Based on united software platform, the up-to-date IERS standard and high-efficient parallel computation technology, a adaptive fusion software for combining the GNSS and SLR data of ground station and LEO will be developed. The outcomes of this project will helpful for the new generation ITRF construction and improvement. It can also provide the technology sustain and software in reserve for refining and updating China Geocentric Coordinate System.

基于GNSS/SLR"星上并置"测量模式，开展联合地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据精化地心坐标参考框架理论与算法研究。通过理论推导与相关分析，系统分析各类数据在构建地心坐标参考框架的贡献；结合粗差探测、系统误差补偿、交叉检核等算法，完善GNSS和SLR数据预处理方法；研究卫星激光反射器质心改正与天线相位中心改正的有效标定与模型化方法，提高各改正量的估计精度和可靠性；建立地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据自适应融合算法，采用观测量融合与法方程融合相结合的处理策略，有效削弱GNSS和SLR数据间的系统误差影响；采用动态随机模型优化方法，有效平衡各类数据的贡献，提升GNSS和SLR参考框架的一致性；基于统一平台、最新IERS标准和高效并行算法，研制一套地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据自适应融合软件。项目成果将为新一代ITRF的建立提供参考，为我国地心坐标系的精化提供技术支撑和软件储备。

维持和精化地心坐标框架关系到国家安全、经济建设、深空测绘、卫星导航和科学研究等众多领域，因此地心参考框架的维持与精化一直是大地测量的研究热点。本项目针对大量未被开发利用的低轨卫星GNSS和SLR数据，开展联合地面站和低轨卫星GNSS /SLR数据精化地心坐标参考框架的理论与算法研究。主要研究内容包括：1）地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据的贡献分析；2）地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据预处理方法研究；3）卫星激光反射器质心改正和GNSS PCV精细估计与建模；4）联合地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据求解站坐标和地球自转参数的理论与方法研究；5）地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据自适应融合及其高效并行算法研究；6）地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据自适应融合软件研制。取得的创新性成果如下：1）提出了一套利用地面站和低轨卫星GNSS和SLR数据精化地心坐标参考框架的理论与算法，构建了相应的自适应融合函数模型和随机模型，大大提升了GNSS/SLR数据融合处理的自洽性和稳健性；2）提出了GM(1,1)+ARIMA、LS+AR+AF等一系列地球自转参数预报算法，显著提升了地球自转参数的预报精度和可靠性；3）提出了基于等价性原理的GNSS数据并行MPI处理算法，大大提高了大规模GNSS网数据处理以及GNSS/SLR数据融合处理的效率；4）揭示了地面站和低轨卫星SLR数据系统误差分布规律，提出了联合GNSS和LEO卫星激光数据联合确定测站坐标的理论与方法，获得了毫米级框架点精度；5）解决了低轨卫星姿态数据缺失下的PCV建模与精密定轨问题，有效提高定轨的精度和可靠性；6）建立了Multi-GNSS数据融合处理中系统偏差估计与预测模型，为多GNSS数据融合系统误差处理提供了有效手段；7）基于Bernese5.2软件平台，改编研制了一套统一、高效的地面站和低轨卫星GNSS/SLR数据自适应融合软件。项目成果将为构建新一代ITRF参考框架和我国全球地心参考框架的精化与更新提供借鉴和参考。