【摘 要】
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为了摆脱实测气象参数的限制,提升对流层延迟改正模型算法的普适性和效率,介绍了Saastamoinen模型、UNB3m模型、EGNOS模型3种常用的对流层延迟改正模型.在对3种模型的算法和
【机 构】
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东南大学交通学院,南京 210096
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为了摆脱实测气象参数的限制,提升对流层延迟改正模型算法的普适性和效率,介绍了Saastamoinen模型、UNB3m模型、EGNOS模型3种常用的对流层延迟改正模型.在对3种模型的算法和模型参数进行介绍与分析的基础上,提出了一种综合的对流层延迟模型算法.该算法通过GPT模型估计出温度和气压参数,通过UNB3m模型估计水汽压参数,然后将计算得到的温度、气压和水汽压运用于Saastamoinen模型中以计算测站天顶对流层延迟.算法将GPT模型、UNB3m模型、Saastamoinen模型3种模型相结合,其精度与传统模型相当,但扩大了适用范围.该算法在缺少实测气象数据的情况下,能够较精确地给出对流层延迟的先验值,具有一定的实际工程意义.
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