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Integer Ambiguity Resolution for Multi-GNSS and Multi-Signal Raw Phase Observations

Reckeweg, Florian (2020):
Integer Ambiguity Resolution for Multi-GNSS and Multi-Signal Raw Phase Observations.
In: Schriftenreihe der Fachrichtung Geodäsie, 58, Darmstadt, Technische Universität Darmstadt, ISBN 978-3-935631-47-1,
DOI: 10.25534/tuprints-00011483,
[Ph.D. Thesis]

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Dissertation_TUDa_FReckeweg_2020.pdf
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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Integer Ambiguity Resolution for Multi-GNSS and Multi-Signal Raw Phase Observations
Language: English
Abstract:

The continuous modernisation of existing Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and the development of new systems with a multitude of different carrier frequencies and a variety of signal modulations creates a true multi-GNSS and multi-signal environment available today. Still most precise GNSS processing strategies rely on dual-frequency measurements only by applying the Ionosphere-Free (IF) Linear Combination (LC) of GNSS observables and therefore do not benefit from the available multi-signal environment. While in this processing approach the first order effect of the ionospheric delay can be eliminated almost completely, the formation of linear combinations of GNSS observables leads to a noise increase for the resulting observations and a loss of some of the physical characteristics of the original signals, like the integer nature of the carrier phase ambiguity. In order to benefit from the multi-GNSS and multi-signal environment available today, the scientific analyses and precise applications presented in this work are based on the raw observation processing approach, which makes use of the original (raw) observations without forming any linear combinations or differences of GNSS observables. This processing strategy provides the flexibility to make use of all or a selection of available multi-GNSS and multi-signal raw observations, which are jointly processed in a single adjustment as there is no inherent limitation on the number of usable signals. The renunciation of linear combinations and observation differences preserves the physical characteristics of individual signals and implies that multi-signal biases and ionospheric delays need to be properly determined or corrected in the parameter estimation process. The raw observation processing approach is used in this work to jointly process measurements from up to three different GNSS, including eleven signals tracked on up to eight different carrier frequencies in one single adjustment. The bias handling for multi-GNSS and multi-signal applications is analysed with a focus on physically meaningful parameter estimates to demonstrate the benefits of handling clock offset parameters, multi-signal code biases and ionospheric delay estimates in a physically meaningful and consistent way. In this context, receiver-specific multi-GNSS and multisignal biases are analysed and calibrated by the use of a GNSS signal simulator. The disadvantages of eliminating physical characteristics due to the formation of linear combinations of observations or commonly used parameter estimation strategies are demonstrated and discussed. The carrier phase Integer Ambiguity Resolution (IAR) approach developed and implemented in the course of this work is based on the joint processing of multi-GNSS and multi-signal raw observations without forming any linear combinations or observation differences. Details of the implemented IAR approach are described and the performance is analysed for available carrier signal frequencies of different GNSS. Achieved results are compared to the conventional IAR approach based on IF linear combinations and the so called Widelane (WL) and Narrowlane (NL) ambiguities. In addition, the resolution of inter-system integer ambiguities is analysed for common GNSS signal frequencies. The performance of the implemented IAR approach is demonstrated and analysed by the joint Precise Orbit Determination (POD) of multi-GNSS satellites based on fixed multi-frequency carrier phase ambiguities. The improvement of the satellite orbit and clock quality by fixing raw observation ambiguities confirms the successful implementation of the IAR approach based on raw observation processing. Multi-GNSS satellite orbits and clock offsets determined with this approach are compared to results generated with the conventional IF linear combination processing approach and independent external products. This comparison demonstrates an at least equivalent performance of the implemented IAR approach based on raw observation processing. In addition, the fixed raw observation ambiguities are used to investigate and discuss characteristics of multi-GNSS and multi-frequency phase biases.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die kontinuierliche Modernisierung existierender Globaler Navigationssatellitensysteme (GNSS) und die Entwicklung neuer Systeme mit einer Vielzahl verschiedener Trägerfrequenzen und Signalmodulationen führt zu einem wahren MultiGNSS- und Multi-Signal-Umfeld, das heutzutage zur Verfügung steht. Dennoch beruhen die meisten präzisen GNSS-Prozessierungsstrategien nur auf Zweifrequenz-Messungen durch die Verwendung der ionosphären-freien (IF) Linearkombination (LC) von GNSS-Beobachtungen und profitieren daher nicht von der verfügbaren Multi-Signal-Umgebung. Während bei diesem Prozessierungsansatz ionosphärische Laufzeitverzögerungen erster Ordnung fast vollständig eliminiert werden können, führt die Linearkombinationsbildung von GNSSBeobachtungen zu einem Anstieg des entsprechenden Beobachtungsrauschens und dem Verlust gewisser physikalischer Eigenschaften der Originalsignale, wie dem ganzzahligen Charakter der Trägerphasen-Mehrdeutigkeit. Um von dem Multi-GNSS- und Multi-Signal-Umfeld, das heutzutage zur Verfügung steht, zu profitieren, basieren die wissenschaftlichen Analysen und präzisen Anwendungen, die in dieser Arbeit präsentiert werden, auf dem Prozessierungsansatz für Rohbeobachtungen. Dieser Ansatz verwendet die originalen (Roh-)Beobachtungen, ohne jegliche Linearkombinations- oder Differenzbildung von GNSS-Beobachtungen. Diese Prozessierungsstrategie bietet die Flexibilität alle verfügbaren oder eine Auswahl an Multi-GNSS- und Multi-Signal-Rohbeobachtungen gemeinsam in einer Ausgleichsrechnung zu verarbeiten, da keine inhärente Limitierung der Anzahl an benutzbaren Signalen existiert. Der Verzicht jeglicher Linearkombinations- und Beobachtungsdifferenzbildung bewahrt die physikalischen Eigenschaften der einzelnen Signale und bedeutet, dass systematische Multi-Signal-Messabweichungen und ionosphärische Laufzeitverzögerungen in dem verwendeten Parameterschätzverfahren korrekt bestimmt oder korrigiert werden müssen. Der Prozessierungsansatz für Rohbeobachtungen wird in dieser Arbeit verwendet, um Messungen von bis zu drei verschiedenen GNSS und elf Signalen auf bis zu acht verschiedenen Trägerfrequenzen gemeinsam in einer Ausgleichsrechnung zu verarbeiten. Die Handhabung von systematischen Messabweichungen für Multi-GNSS- und Multi-Signal-Anwendungen wird analysiert mit Fokus auf die Bestimmung physikalisch sinnvoller Parameterwerte. Die Vorteile eines physikalisch sinnvollen und konsistenten Umgangs mit Uhrenfehlern, systematischen Multi-Signal-Codeabweichungen und ionosphärischen Laufzeitverzögerungen werden demonstriert. In diesem Zusammenhang werden empfängerspezifische systematische Multi-Signal-Messabweichungen analysiert und mit Hilfe eines GNSS-Signalsimulators kalibriert. Die Nachteile der Eliminierung physikalischer Eigenschaften durch die Linearkombinationsbildung von GNSS-Beobachtungen oder häufig verwendete Parameterschätzverfahren werden demonstriert und diskutiert. Der im Rahmen dieser Arbeit entwickelte und implementierte Ansatz zur Bestimmung ganzzahliger Trägerphasen-Mehrdeutigkeiten (IAR) basiert auf der gemeinsamen Verarbeitung von Multi-GNSS- und Multi-Signal-Rohbeobachtungen ohne die Bildung jeglicher Linearkombinationen und Beobachtungsdifferenzen. Details des implementierten IAR-Ansatzes werden beschrieben und die Leistungsfähigkeit für verfügbare Trägerfrequenzen verschiedener GNSS analysiert. Erzielte Ergebnisse werden mit dem konventionellen IAR-Ansatz verglichen, der auf der Verwendung ionosphären-freier Linearkombinationen und so genannter Widelane (WL) und Narrowlane (NL) Mehrdeutigkeiten beruht. Darüber hinaus wird die Bestimmung ganzzahliger Trägerphasen-Mehrdeutigkeiten zwischen zwei Systemen für gemeinsame Signalfrequenzen analysiert. Die Leistungsfähigkeit des implementierten IAR-Ansatzes wird anhand der gemeinsamen präzisen Orbitbestimmung (POD) von Multi-GNSS-Satelliten, die auf fixierten Mehrfrequenz-Trägerphasen-Mehrdeutigkeiten basiert, demonstriert und analysiert. Die Verbesserung der Orbit- und Uhrenqualität von Satelliten durch die Fixierung von Mehrdeutigkeiten für Rohphasen-Beobachtungen bestätigt die erfolgreiche Implementierung des IAR-Ansatzes unter der Verwendung von Rohbeobachtungen. Die mit diesem Ansatz bestimmten Multi-GNSS-Satellitenorbits und -uhrenfehler werden mit Ergebnissen basierend auf der konventionellen Verarbeitung von ionosphären-freien Linearkombinationen und unabhängigen externen Produkten verglichen. Dies demonstriert eine mindestens äquivalente Leistungsfähigkeit des implementierten IAR-Ansatzes basierend auf der Verarbeitung von Rohbeobachtungen. Darüber hinaus werden fixierte Trägerphasen-Mehrdeutigkeiten von Rohbeobachtungen benutzt, um Eigenschaften von systematischen Multi-GNSS-Mehrfrequenz-Phasenabweichungen zu untersuchen und zu diskutieren.German
Series Name: Schriftenreihe der Fachrichtung Geodäsie
Volume: 58
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 550 Geowissenschaften
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Geodesy > Physical and Satellite Geodesy
Date Deposited: 15 Apr 2020 07:04
Last Modified: 09 Jul 2020 06:27
DOI: 10.25534/tuprints-00011483
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-114831
Referees: Becker, Prof. Dr. Matthias and Enderle, Prof. Dr. Werner and Eichhorn, Prof. Dr. Andreas
Refereed: 5 December 2019
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/11483
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