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Providing real-time precise positioning services with Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) has a profound impact on various fields such as autonomous driving, natural hazard monitoring and early warning, and surface loading. Stable, reliable, and high-precision real-time satellite orbits and clocks are the prerequisites for real-time Precise Point Positioning (PPP) services. Serving as the essential information for real-time precise positioning, satellite orbits are usually estimated with the latest available observations and predicted for real-time applications. However, the orbit accuracy drops progressively when the orbit update interval becomes longer. This thesis focuses on investigating the provision of high-precision satellite orbits in the real-time, including dynamic orbit modeling, ambiguity fixing and data processing strategy. Solar radiation pressure (SRP) is the most critical non-gravitational force acting on satellite orbits, especially in the eclipsing seasons. Taking GPS orbit as an example, it is demonstrated that the number of unknown parameters in the Empirical CODE Orbit Model (ECOM), which served as a parameterization model, can be reduced if there is a precise a priori box-wing model. For those eclipsing satellites, the shadow factor is recommended to apply in the D (pointing toward to the Sun) direction instead of all three directions. The active parameters in Y and B directions could absorb some unknown forces under eclipse seasons. The superiority of combining the a priori precise box-wing model with five-parameter ECOM (ECOM1) as well as adding shadow factor only in the D direction is proved by orbits and Earth rotation parameters. Compared with the solution with only the ECOM1 model as a parameterization model, the RMS values of orbit day boundary discontinuity (DBD) are improved by 17.8%, 22.7%, and 26.1% for the BLOCK IIR satellites in eclipsing seasons in the along, cross, and radial direction, respectively. Another key role for high-precision satellite orbits is carrier phase integer ambiguity resolution (IAR). Besides double difference (DD) IAR, undifferenced (UD) IAR has also been proven to be achievable in precise orbit determination (POD). The POD solution derived from UD IAR is demonstrated to be superior to that from DD IAR. For example, the orbit accuracy of BDS MEO satellites is improved by 21.7% and 10.4% in the along and cross component, respectively. Similar results can be observed from geodetic parameters including ERPs, station coordinates and geocenter coordinates. The orbits and geodetic parameters demonstrate that the differences between DD IAR and UD IAR solutions stem from the absence of independent DD ambiguities and incorrectly fixed DD ambiguity, in which the former takes the primary leading to orbit differences. Solving the above two problems is challenging, particularly when dealing with a massive network, so UD IAR is highly recommended for daily GNSS data processing. In the last part, a novel data processing strategy that parallels the epoch processing and significantly enhances the computation efficiency is proposed. In our proposed strategy, a 24-hour processing job is split into several sub-sessions that are processed in parallel, and then stacked to solve and recover parameters. Together with paralleling other procedures such as orbit integration and using open multi-processing (openMP), the multi-GNSS POD of 120 satellites using 90 stations can be fulfilled within 30 min. With historical information, including fixed UD ambiguities and cleaned observations, the network solution with 100 stations and 120 satellites can be finished in 10 min, in which one iteration of parameter estimation only costs 3 min. The predicted orbits derived from epoch-parallel-based solution equal to the legacy sequential batch solution. Compared with IGS products, the average 1D RMS values of user-available predicted orbits updated per 10 min are 3.1, 5.8, 3.4, 138.8, 18.1, and 6.8 cm for GPS, GLONASS, Galileo, BDS GEO, BDS IGSO, and BDS MEO satellites, respectively. The DBDs of corresponding orbits are around 1.0 cm for MEO satellites. This thesis demonstrates the feasibility of the proposed strategies in providing high-precision near real-time satellite orbits. The refined satellite force modeling and ambiguity fixing strategy improve the accuracy, while the proposed epoch-parallel strategy can shorten orbit update time effectively with the aid of multi-nodes and historical information. The stable and high-precision satellite orbits are beneficial for real-time clock estimation, precise point positioning, and atmospheric sounding.
Die Bereitstellung von Echtzeit-Präzisionspositionierungsdiensten mit Globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) hat einen tiefgreifenden Einfluss auf verschiedene Bereiche wie autonomes Fahren, Überwachung von Naturgefahren und Frühwarnungsystemen sowie Oberflächenbelastung. Stabile, zuverlässige und hochpräzise Echtzeit-Satellitenbahninformationen und Taktkorrekturen sind die Voraussetzung für Echtzeit-Präzisionspositionsbestimmungsdienste. Satellitenorbits, die als wesentliche Informationen für die Echtzeit-Präzisionspositionierung dienen, werden in der Regel mit den neuesten verfügbaren Beobachtungen geschätzt und für Echtzeitanwendungen vorhergesagt. Die Genauigkeit der Bahnen nimmt jedoch progressiv ab, wenn das Intervall für die Bahnaktualisierung länger wird. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Untersuchung der Bereitstellung von hochpräzisen Satellitenorbits in Echtzeit, einschließlich dynamischer Bahnenmodellierung, Fixierung der GNSS-Mehrdeutigkeiten und Datenaufbereitungsstrategie. Der Strahlungsdruck der Sonne (SRP) ist die kritischste nicht-gravitative Kraft, die auf Satellitenorbits wirkt, insbesondere in den Erdschattendurchgängen. In dieser Studie wird am Beispiel der GPS-Bahn gezeigt, dass die Anzahl der unbekannten Parameter im Empirischen CODE-Orbitmodell (ECOM), das als Parametrisierungsmodell dient, reduziert werden kann, wenn ein präzises a priori Box-Wing-Modell vorhanden ist. Für diese sich im Schatten befindlichen Satelliten wird empfohlen, den Schattenfaktor in Richtung D (zum Sonnenpunkt hin) anstatt in allen drei Richtungen anzuwenden. Die aktiven Parameter in den Richtungen Y und B könnten einige unbekannte Kräfte während der Eklipsesaisons absorbieren. Die Überlegenheit der Kombination des a priori präzisen Box-Wing-Modells mit dem fünfparameterigen ECOM (ECOM1) sowie der Hinzufügung des Schattenfaktors nur in Richtung D wird durch Bahnen und Erdrotationsparameter nachgewiesen. Im Vergleich zur Lösung mit nur dem ECOM1-Modell als Parametrisierungsmodell werden die RMS-Werte der Bahngrenzdiskontinuität (DBD) der BLOCK IIR-Satelliten in den Eklipsesaisons in der Längs-, Quer- und Radialrichtung um 17,8%, 22,7% bzw. 26,1% verbessert. Eine weiterer wichtiger Faktor für hochpräzise Satellitenorbits ist die Lösung der Trägerphasen-Mehrdeutigkeiten (IAR). Neben der Auflösung der doppelten Differenz (DD) hat sich gezeigt, dass auch die Auflösung der undifferenzierten (UD) IAR bei der präzisen Bahnbestimmung (POD) erreichbar ist. Die aus UD IAR abgeleitete POD-Lösung erweist sich als überlegen gegenüber der aus DD IAR. Beispielsweise wird die Bahngenauigkeit der BDS-MEO-Satelliten in den Längs- und Querkomponenten um 21,7% bzw. 10,4% verbessert. Ähnliche Ergebnisse sind bei geodätischen Parametern wie ERPs, Stationskoordinaten und Geozentrumkoordinaten zu beobachten. Sowohl die Bahnen als auch die geodätischen Parameter zeigen, dass die Unterschiede zwischen DD IAR und UD IAR-Lösung auf das Fehlen unabhängiger DD-Mehrdeutigkeiten und falsch fixierter DD-Mehrdeutigkeiten zurückzuführen sind, wobei die erstere die Hauptursache für Bahnunterschiede darstellt. Die Lösung der beiden oben genannten Probleme ist besonders bei der Bewältigung eines großen Netzwerks herausfordernd, daher wird UD IAR für die tägliche GNSS-Datenverarbeitung dringend empfohlen. Im letzten Teil wird eine neuartige Datenverarbeitungsstrategie vorgeschlagen, die die Epochenverarbeitung parallelisiert und die Recheneffizienz erheblich verbessert. In unserer vorgeschlagenen Strategie wird ein 24-Stunden-Verarbeitungsvorgang in mehrere Teilabschnitte unterteilt, die parallel verarbeitet und dann gestapelt werden, um Parameter zu lösen und wiederherzustellen. Zusammen mit der Parallelisierung anderer Verfahren wie der Bahnenintegration und der Verwendung von Open-Multi-Processing (OpenMP) kann die Multi-GNSS-POD von 120 Satelliten mit 90 Stationen innerhalb von 30 Minuten durchgeführt werden. Mit vorhandenen Informationen, einschließlich fixierter UD-Ambiguitäten und bereinigter Beobachtungen, kann die Netzwerklösung mit 100 Stationen und 120 Satelliten in 10 Minuten abgeschlossen werden, wobei eine Iteration der Parameterabschätzung nur 3 Minuten dauert. Die aus epochenparallelen Lösungen abgeleiteten vorhergesagten Bahnen entsprechen der traditionellen sequentiellen Batch-Lösung. Verglichen mit IGS-Produkten zeigen sich 1D-RMS-Werte der alle 10 Minuten aktualisierten vorhergesagten Bahnen für GPS-, GLONASS-, Galileo-, BDS-GEO-, BDS-IGSO- und BDS-MEO-Satelliten von 3,1, 5,8, 3,4, 138,8, 18,1 bzw. 6,8 cm. Die DBDs der entsprechenden Bahnen liegen bei etwa 1,0 cm für MEO-Satelliten. Diese Arbeit zeigt die Machbarkeit der vorgeschlagenen Strategien zur Bereitstellung von hochpräzisen Satellitenbahnen in Echtzeit auf. Die verfeinerte Modellierung von Satellitenkräften und die Strategie der Mehrdeutigkeitsfixierung verbessern die Genauigkeit, während die vorgeschlagene epochenparallele Strategie die Bahnenaktualisierungszeit effektiv verkürzen kann, unterstützt durch mehrere Rechnerknoten und verfügbare Informationen. Die stabilen und hochpräzisen Satellitenorbits sind vorteilhaft für die Echtzeit-Uhrenschätzung, die präzise Punktpositionierung und die Beobachtung der Atmosphäre.
