车载网络RTK高程精度研究.doc

车载网络RTK高程精度研究
范占永1 吴 栋1 蒋 华1 李春进2
（1. 苏州工业园区测绘有限责任公司，江苏 苏州 215021；
2. 南京工业大学测绘学院，江苏 南京 210009）

摘 要 基于网络通讯条件下的大区域实时动态定位测量模式—网络RTK系统，已是目前重要的测绘基准设施；但针对大面积的工程测绘，网络RTK却受到采集速度慢、人员要求高等局限。本文主要介绍车载网络RTK的原理，并在实验区道路进行数据采集，论述了基于最小二乘法的高程拟合及精度评定方法，分析了道路高程数据的相对精度与绝对精度，验证了车载网络RTK应用于道路高程数据采集的可行性，可满足相关领域测图要求通过对道路线性精度的分析，也证明了车载网络RTK高程精度较高、稳定性良好、比常规网络RTK更便捷、更快速等特点。
关键词 车载网络RTK；高程精度；线性精度

1 引言
基于网络通讯条件下的大区域实时动态定位测量模式—网络RTK系统，已是目前重要的测绘基准设施，使得一个地区的所有测绘工程成为一个整体。其在数字城市、数字矿山等数字化建设上起到举足轻重的作用，是当前信息化测绘不可缺少的重要组成部分。
将网络RTK与车载相结合，对道路数据进行采集，成为目前网络RTK研究的热点，然而对其高程精度的研究较少，缺乏明确的规范内容。本文利用实践数据对车载网络RTK的高程精度进行研究，根据车载网络RTK采集数据点多、成线状分布的特点，利用道路线性精度来评定其高程精度，效果良好，可作以后研究的依据。
2 车载网络RTK原理
车载网络RTK是在车辆上安装RTK流动站设备，在均匀速度的运动状态下进行RTK坐标采集。其测量原理为：利用参考站的原始观测数据，计算任意历元GPS卫星的三维位置以及参考站网络基线的轨道差值、对流层延迟及电离层延迟；再根据虚拟基站的位置和设定的卫星高度截止角计算该虚拟基站可观测到的GPS卫星，并计算出虚拟基站和可视卫星之间的距离，获取车载RTK模拟观测值的真值；同时根据虚拟基站的位置以及参考站网络的空间差值线形内插得到空间相关差值；然后在距离真值上模拟空间相关差值、模拟观测噪声、粗差及周跳等，生成流动站高精度差分信息。最后根据观测时间、采样率等辅助信息，结合WGS-84坐标转换参数和水准面精化模型，进行车载RTK连续数据采集。其基本模拟流程见图1。

图1 车载网络RTK原理
3 线性精度评价方法
车载网络RTK采集的高程数据多，图形结构成线性形式，对采用线性精度评定提供了基础。采用的基本原理为：采用最小二乘拟合方法对车载网络RTK数据进行线性回归分析，将原始数据在取定的函数类中，求，使得差值的平方和最小，即

从几何意义上讲，就是寻求与原始数据的距离平方和为最小的曲线。求出曲线，在道路每10m里程桩插值。对比两者在10m里程桩的高程差值，计算中差值，即道路线性精度。
4 高程精度分析
本文在实验区内地形平坦，道路交通发达、路网密集，具有良好的通视条件，大部分地区可使用网络RTK作业。为验证线性精度评价方法的可行性，在实验区里提取4条道路（记为道路1、2、3、4）1公里左右的原始数据；每条道路有在不同时间下采集的数据A和数据B；对数据进行预处理，剔除粗差等。
4.1 拟合长度的选取
分别在4条道路上，选择50m、100m、200m、300m、400m、500m、600m和1000m的道路长度进行拟合，计算各自中差值，得到所选道路相同长度下的平均拟合中差值。
表1 道路拟合长度与平均拟合中差值
长度（m）
50
100
200
300
400
500
600
1000
平均采集点数（个）
8
15
29
40
54
67
81
134
平均拟合中差值（cm）
0.87
1.84
3.76
6.43
5.05
11.28
21.31
29.37
从表1可知，道路拟合长度越长，平均中差值越大；综合考虑拟合精度、解算效率与插值效果等因素，满足中差值优于±5.0cm的前提下，本次选择250m作为道路高程拟合长度。
4.2 内符精度的比较
对4条道路进行每250m长度的数据拟合，当拟合相关系数R达到98%以上时，选作高程曲线方程，并在道路里程桩插值。对不同时间段采集的高程数据作分析，按A-B获取相同道路里程桩的高程差值。

图2 数据A和数据B的差值分布图
由图2可知：数据A与数据B的差值绝对值最大为，最小值为；其差值分布主要在之间，两边出现的次数随着差值的增大而减小。两者的差值中差值为，差值落在一倍中差值和两倍中差值的概率分布为、，只有极少数差值在3倍中差值。
4.3 外符精度的比较
鉴于数据A与数据B的观测方式相同，而且两者的差值值相差不大，取任意一组数据（数据A）与常规RTK采集数据（竣工数据）在相同里程桩比较，其差值分布图如图3所示。

图3 数据A和常规RTK采集数据的差值分布图
由图3可知：数据A与常规RTK采集数据的差值绝对值最大为，最小值为；其差值分布主要在之间，两边出现的次数随着差值的增大有减小的趋势，但是在有些区间出现波动。
为进一步了解三种数据的差值情况，挑选不同路上的差值数据进行细部比较，如表2所示在4条不同道路里程桩上，数据A、数据B和常规RTK采集数据的部分情况。
表2 道路里程桩高程及中差值
里程
数据A
（m）
数据B
（m）
常规RTK采
集数据（m）
里程
数据A
（m）
数据B
（m）
常规RTK采
集数据（m）
1：K1+0
1：K1+10
1：K1+25
┊
1：K1+230
1：K1+240
2：K2+600
2：K2+610
2：K2+620
┊
2：K2+830
2：K2+840
3.923
4.038
4.199
┊
4.394
4.274
6.230
6.410
6.662
┊
6.847
6.631
3.922
4.041
4.214
┊
4.397
4.283
6.252
6.434
6.683
┊
6.862
6.651
3.947
4.050
4.225
┊
4.420
4.298
6.267
6.403
6.682
┊
6.873
6.666
3：K3+300
3：K3+310
3：K3+320
┊
3：K3+530
3：K3+540
4：K4+750
4：K4+760
4：K4+770
┊
4：K4+980
4：K4+990
3.507
3.471
3.427
┊
3.395
3.365
3.309
3.431
3.558
┊
4.040
4.106
3.476
3.496
3.431
┊
3.385
3.356
3.290
3.438
3.562
┊
4.068
4.132
3.605
3.572
3.498
┊
3.494
3.358
3.321
3.465
3.565
┊
4.031
4.105
由表2可知，在不同路段、不同时间下，车载网络RTK采集的两次数据稳定，差值变化小，最大差值为、最小差值仅为，而且三条道路上的中差值都小于。车载网络RTK采集的数据与常规RTK采集数据的中差值基本小于，在道路3的两次车载网络RTK采集的数据相近，其观测精度相差较小，但是与常规RTK采集数据的差值较大、中差值大于。对其进行现场踏勘，发现两侧空旷无遮挡，网络RTK初始化固定快。放样路段各个里程桩点位，进行道路水准复测，得到实测数据，实测数据与表2数据的差值情况如图4所示。

图4 实测数据与表2数据差值
分析图4发现：常规RTK采集数据与实测数据差值较大，最大值超过；数据A与数据B的差值波动较小，其中差值中误差分别为、和前面分析结果一致。常规RTK采集数据由于时间较长、失去实时性，道路的沉降或者破坏造成了不符合。而车载网络RTK采集的数据与实测数据接近，数据可靠、精度良好。将道路3出现误差的常规RTK采集数据修改为实测数据后，重新生成差值分布图，如图5所示。

图5 数据A和实测数据的差值分布图
图5差值分布更加趋于正态分布，图形没有出现如图3中的波动。
5 结论
实践表明，车载网络RTK具有较高的精度和数据快速获取优势，可应用于GIS数据采集，道路纵断面测量等领域。通过对车载网络RTK高程精度的计算分析后，得出以下结论：
1）通过相对精度与从整体到细部的绝对精度的比较分析，道路高程差值集中分布在2倍中误差内，最小二乘拟合方法可有效评定车载网络RTK高程精度。
2）通过线性精度评定车载RTK高程精度可达到网络RTK的精度，并且高于GIS数据采集所要求的±10cm高程精度；其中误差小于±5cm，满足1:1000地形图高程采集要求。此外，在线路纵断面测量中可代替常规网络RTK。
3）车载网络RTK数据快速获取便捷，且具有现势性，大大方便了GIS数据的采集与更新，有利于建立真实的数字高程模型。
4）若车载网络RTK在采集数据时，网络信号不好，易造成数据缺失，减少重复工作量的有效途径之一就是数据的拟合与插值。选择缺失数据的拟合长度和在缺失数据段左右两边多长距离进行拟合最佳，都有待进一步研究。

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