多模多频全球导航卫星系统差分码偏差统一定义与精确估计方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41674043
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0402.卫星大地测量学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The differential code biases are one of the important error sources in the multi-GNSS data processing and has to be corrected as precisely as possible. The main problems of existing methods for differential code biases research is that (1) the definition is skimble-scamble, (2) the estimation is imprecise and (3) the application is inconvenience. In view of this , this contribution will firstly propose an unified definition of differential code biases for multi-GNSS, including BDS, GPS, GLONASS and Galileo based the mechanism of differential code bias and its influence factor which are related to the structure characteristic of navigation signals in multi-GNSS; and then an exact mathematical model for simultaneously estimating of the parameters of all types of differential code biases in current multi-GNSS and the parameters related to the ionosphere; thirdly, an correction methods of satellite and receiver differential code biases are individually developed. The proposed algorithm of differential code biases estimation can not only guarantee the consistency of all types of differential code biases estimates and the convenience of differential code biases application, but also improve the accuracy and reliability of differential code bias of satellite and receiver, respectively. Finally, the software for the estimation of differential code biases base on the proposed algorithm will be developed, and the classical application of differential code biases correction in BDS/GNSS-based precise positioning and ionosphere monitoring will be carried out. . The project is the extending and complementing of applicant’s recent research result, and the corresponding achievement is not only able to provide the important knowledge-base and supports of differential code biases correction, but also to offer technical references for the participation of discussing the unified definition of differential code bias in the frame of international GNSS services. Therefore, the related research has the important theoretical and the practical significance on the multi-GNSS data processing and BDS development.
精确处理和修正差分码偏差是有效利用多模多频全球导航卫星系统观测信息提升GNSS服务和应用效能的前提和基础,现有差分码偏差处理技术存在着“定义不统一、求解不严密、使用不便捷”等突出问题。针对此,本项目拟结合不同导航系统的信号结构特点,通过进一步认识和掌握差分码偏差产生的机理和影响因素,创新性地提出一种多模多频差分码偏差的统一定义和表达方式,构建具备同步估计所有类型差分码偏差参数的严密数学模型,设计面向实时应用的卫星和接收机差分码偏差修正方法,进一步提高卫星和接收机多模多频差分码偏差修正精度和可靠性;在此基础上,通过改进现有的相关数据处理软件,在高精度电离层监测和精密定位领域开展典型的试验应用。. 本项目是申请人已有研究成果的延续和拓展,相关研究不仅可以为差分码偏差精确修正提供重要支撑,还可为我国参与IGS差分码偏差标准制定和产品发布提供技术参考,具有重要的理论和现实意义。

结项摘要

差分码偏差是多模卫星导航系统高精度数据处理所必须要克服的误差源之一。针对此,本项目在全面分析和深入认知导航卫星码偏差产生机制的基础上,充分考虑我国北斗全球卫星导航系统混合星座结构和全星座三频信号特点,创新性提出了基于观测量的非差码偏差统一定义方法;同时,结合区域高精度电离层模型,设计了非差码偏差参数联合估计方法以及编码播发方案;研制了多模GNSS差分码偏差精确估计和产品计算软件;基于全球分布的约200个基准站观测数据,业务化计算GPS、BDS2、BDS3、Galileo和GLONASS码偏差参数产品,正式提交至IGS产品中心向全球科学用户提供服务,成功申请国际IGS电离层分析中心,代号为CAS。. 试验结果显示:以“绝对”参数的形式实现码偏差参数的统一表征,不仅有利于开展实时编码和播发服务,而且不同系统、不同频点类型用户仅需要通过线性变换即可获得相应码偏差改正数,使用十分便捷;CAS和CODE、DLR码偏差产品的互差在0.30ns之内;总体上看,现阶段不同算法估计的码偏差参数基本一致,其精度基本在0.20ns左右,可支持用户实现高精度电离层监测和实时精密定位;CAS码偏差产品不同系统或卫星的月稳定性均在0.15ns左右,现阶段实时播发采用逐天更新的策略是完全可以满足高精度定位要求的。. 本项目研制的差分码偏差估计方法及其业务化产品已成功应用于北斗系统地面运控,支持北斗二号和三号系统群延迟参数计算方法升级优化;应用于华为智能手机,辅助支持手机实现车道级定位;作为IGS例行数据产品对外提供服务,被德国宇航中心、法国空间局、武汉大学、千寻位置等国内外相关机构采用,受到国内外广泛关注。. 以本项目研究成果为基础,项目团队发表学术论文7篇,其中SCI检索4篇,申请发明专利1项,软件著作权1项,培养研究生2名,满足了任务书中的指标要求。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
IGS real-time service for global ionospheric total electron content modeling
全球电离层总电子含量建模的 IGS 实时服务
  • DOI:
    10.1007/s00190-020-01360-0
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Journal of Geodesy
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Li Zishen;Wang Ningbo;Hern;ez-Pajares Manuel;Yuan Yunbin;Krankowski Andrzej;Liu Ang;Zha Jiuping;Garcia-Rigo Alberto;Roma-Dollase David;Yang Heng;Laurichesse Denis;Blot Alexis
  • 通讯作者:
    Blot Alexis
High-rate Doppler-aided cycle slip detection and repair method for low-cost single-frequency receivers
低成本单频接收机的高速多普勒辅助周跳检测与修复方法
  • DOI:
    10.1007/s10291-020-00993-0
  • 发表时间:
    2020-06-08
  • 期刊:
    GPS SOLUTIONS
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Zhao, Jiaojiao;Hernandez-Pajares, Manuel;Yuan, Hong
  • 通讯作者:
    Yuan, Hong
Integrity investigation of global ionospheric TEC maps for high-precision positioning
全球电离层TEC地图完整性调查以实现高精度定位
  • DOI:
    10.1007/s00190-021-01487-8
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    Journal of Geodesy
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jiaojiao Zhao;Manuel Hern;ez Pajares;Zishen Li
  • 通讯作者:
    Zishen Li
多模多频卫星导航系统码偏差统一定义与处理方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    导航定位授时
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李子申;王宁波;袁运斌
  • 通讯作者:
    袁运斌

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其他文献

利用精密单点定位求解电离层延迟
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    张宝成;欧吉坤;李子申;袁运斌
  • 通讯作者:
    袁运斌
利用精密单点定位由GPS观测数据求解视线方向电离层延迟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Science China Earth Sciences
  • 影响因子:
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  • 作者:
    张宝成;欧吉坤;袁运斌;李子申
  • 通讯作者:
    李子申
附加电离层延迟约束的实时动态PPP快速重新初始化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁文武;欧吉坤;李子申;袁运斌
  • 通讯作者:
    袁运斌
利用半参数核估计法预报全球电离层总电子含量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王喜江;边少锋;李子申;蒋可;任青阳;潘雄
  • 通讯作者:
    潘雄
利用非组合精密单点定位技术确定斜向电离层总电子含量和站星差分码偏差
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张宝成;欧吉坤;袁运斌;李子申
  • 通讯作者:
    李子申

其他文献

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李子申的其他基金

融合非同步星地异构GNSS、测高和DORIS观测的全球电离层TEC实时精确监测方法
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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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