COSMOS

Ausgangssituation / Motivation

Globale Satellitennavigationssysteme (GNSS) sind ein integraler Bestandteil vieler wissenschaftlicher und kommerzieller Anwendungen. Die Bestimmung präziser Orbits von Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn ist auf hochqualitative GNSS-Produkte angewiesen. Beispiele für solche Satelliten sind jene des EU-Erdbeobachtungsprogramms Copernicus sowie die Schwerefeldmissionen GRACE/GRACE-FO und GOCE.

Auch eine Vielzahl von Anwendungen auf der Erde benötigen diese Produkte, zum Beispiel die Schätzung terrestrischer Wasserspeicheränderungen, Erdbebenüberwachung, GNSS-Reflektometrie, Troposphären- und Ionosphärenforschung, die Vermessung oder das Bauwesen.

Aus GNSS-Beobachtungen abgeleitete Stationskoordinaten spielen des Weiteren in der Bestimmung des International Terrestrial Reference Frame eine wichtige Rolle. Die Analysezentren des International GNSS Service erzeugen solche Produkte, indem sie Beobachtungen von einem globalen Netzwerk an Bodenstationen zu einer oder mehreren GNSS-Konstellationen prozessieren.

Bislang bezieht diese Art der Prozessierung nur eine elevationsabhängige a priori Modellierung der Beobachtungsvarianzen mit ein und vernachlässigt zeitliche Korrelationen. Zahlreiche Studien haben unterdessen den positiven Einfluss der Miteinbeziehung fortgeschrittener stochastischer Modellierung auf die GNSS-Prozessierung und daraus resultierender Produkte gezeigt. Diese Studien waren allerdings meist auf kurze Zeiträume und auf Basislinien, Precise Point Positioning oder kleine regionale Netzwerke beschränkt.

Der Einfluss von stochastischer Modellierung des Beobachtungsrauschens auf globale GNSS-Prozessierung wurde bisher noch nicht in großem Umfang untersucht. Die stochastischen Eigenschaften von hochstabilen Atomuhren, die sich an Bord von GNSS-Satelliten befinden oder mit einigen Empfängern verbunden sind, können ebenfalls auf diese Art modelliert werden. Eine stochastische Modellierung der Uhrenfehler wird bisher ebenfalls nicht in globaler GNSS-Prozessierung genutzt, obwohl Studien gezeigt haben, dass dies die resultierenden Produkte verbessert.

Inhalte und Zielsetzungen

Wir wollen den Stand der Technik von globaler Multi-GNSS-Prozessierung durch das Einbringen von umfangreicher stochastischer Modellierung des Beobachtungsrauschens und der Uhrenfehler voranbringen.

Methodische Vorgehensweise

Im ersten Schritt geht es darum, die beste parametrische Beschreibung der Kovarianzmatrix des Beobachtungsrauschens und der stochastischen Eigenschaften der Uhrenfehler zu finden.

Um diese Modelle in die Prozessierungskette einzubinden und weiterhin die Möglichkeit zum Prozessieren von großen Gleichungssystemen zu erhalten, ist es notwendig, eine geeignete und effiziente Struktur der Normalgleichungen zu implementieren.

Weiters planen wir, die Modellkoeffizienten automatisch mittels Varianzkomponentenschätzung anzupassen, da dadurch eine realistischere Modellierung des Rauschens erreicht wird.

Unsere Arbeitsgruppe besitzt langjährige Erfahrung mit stochastischer Modellierung aus der Schwerefeldbestimmung, wo sich dadurch Verbesserungen in der Genauigkeit der Schwerefeldlösungen von 20-40% erzielen ließen.

Erwartete Ergebnisse

Wir erwarten eine ähnliche Verbesserung auch in der GNSS-Prozessierung, wobei dies durch eine mindestens zehnjährige Zeitreihe von GNSS-Produkten bewertet wird. Diese Datenreihe wird zusammen mit allen Erkenntnissen und entwickelten Methoden auf Open-Access-Basis veröffentlicht.

Im Jahr 2020 werden erstmals vier Systeme (GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou) voll operationell sein. Die gemeinsame Verwendung der verschiedenen Beobachtungstypen bietet sich daher für die stochastische Modellierung des Beobachtungsrauschens an.

Weiters ermöglicht die Modellierung der Uhrenfehler es, die hohe Qualität der Atomuhren an Bord der GNSS-Satelliten auszunutzen. Dies ist besonders für die ultrastabilen Wasserstoffmaser von Galileo relevant.

Projektleitung

Technische Universität Graz

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Rechbauerstraße 12
A-8010 Graz
Web: www.tugraz.at