测绘工程中北斗卫星导航系统与GNSS 技术的融合定位精度优化研究

一、引言

定位精度是测绘工程的核心指标，直接决定地形测绘、工程测量、地籍调查等工作的成果质量。传统单一卫星导航系统（如 GPS）在测绘应用中易受卫星信号遮挡、电离层扰动、多路径效应等因素影响，导致定位精度波动。北斗卫星导航系统完成全球组网后，其与 GNSS（涵盖 GPS、GLONASS、Galileo 等）的融合定位模式，通过多系统卫星信号的协同利用，可显著提升卫星可见数量与几何构型精度，为测绘工程提供更可靠的定位保障。然而，当前北斗 - GNSS 融合定位仍面临硬件接口不兼容、数据处理算法适配性不足、系统误差耦合等问题，制约了定位精度的充分发挥。

二、北斗与 GNSS 融合定位的技术优势及现存问题

（一）融合定位的核心技术优势

北斗与 GNSS 融合定位通过 “ 多系统互补、多信号协同” 实现定位性能的全面提升，主要体现在三个方面：其一，增强卫星可见性，融合系统可同时接收来自北斗（B1、B2、B3 频段）、GPS（L1、L2 频段）、GLONASS 等多系统卫星信号，在城市峡谷、山区等遮挡严重区域，卫星可见数量可提升 30%-50% ，有效避免单一系统信号失锁导致的定位中断；其二，优化几何精度因子（GDOP），多系统卫星的协同观测可显著降低GDOP 值，例如在工程测量中，融合定位的 GDOP 值可从单一 GPS 的1.5-2.0 降至 1.0 以下，直接提升定位精度；其三，提升抗干扰能力，通过多频段信号的交叉验证，可有效削弱电离层延迟、多路径效应等干扰因素的影响，增强复杂环境下定位的稳定性。

（二）融合定位面临的主要问题

尽管融合定位具备显著优势，但在实际测绘应用中仍存在三类关键问题：一是硬件协同适配不足，部分测绘接收机对北斗多频段信号的接收灵敏度较低，且不同系统信号的接收模块存在时序同步偏差，导致数据采集不同步；二是数据处理算法滞后，传统 GNSS 数据处理算法难以充分融合北斗信号的轨道参数与钟差模型，易出现数据解算偏差，尤其在多系统信号混杂的复杂场景下，解算效率与精度难以兼顾；三是系统误差耦合严重，北斗与 GNSS 的轨道坐标系、时间基准存在细微差异，若误差校正不彻底，易导致各系统误差相互叠加，反而降低定位精度。

三、北斗 - GNSS 融合定位精度的优化策略

针对融合定位中的关键问题，需从硬件、算法、误差控制三个层面构建系统性的精度优化体系，实现多系统信号的高效协同与精准解算。

（一）硬件协同适配优化：构建一体化接收与同步体系

硬件是融合定位的基础，需通过设备升级与接口标准化实现北斗与GNSS 信号的高效接收与同步。其一，优化接收机硬件性能，选用支持北斗 B1C/B2a 新信号、GPS L1C/A/L2C 等多频段的全系统接收机，提升信号接收灵敏度，例如将接收机的捕获灵敏度从 - 160dBm 提升至 -165dBm，确保复杂环境下的信号稳定接收；同时集成多通道信号处理模块，实现不同系统信号的并行接收与预处理。其二，建立高精度时间同步机制，采用原子钟（如铷钟）作为接收机内部时间基准，通过北斗双向时间传递技术与 GNSS 系统时间进行校准，将各系统时间同步误差控制在 1ns 以内；同时在数据采集阶段引入时间戳标记，确保北斗与 GNSS 观测数据的时序一致性。其三，标准化硬件接口与数据格式，采用 RTCM 3.3 等通用数据格式传输观测数据，统一接收机与数据处理终端的通信接口（如以太网、USB3.0），避免数据传输过程中的格式转换误差。

（二）数据处理算法优化：创新多系统协同解算模型

数据处理算法是提升融合定位精度的核心，需通过模型创新实现多系统观测数据深度融合与精准解算。首先，构建多系统联合定位模型，用加权最小二乘法建立北斗与 GNSS 联合观测方程，根据卫星几何构型与信号质量动态调整权重，如对信号强、几何位置优的卫星赋高权重（0.8 - 1.0），弱信号卫星赋低权重（0.3 - 0.5）以提升解算精度。其次，引入卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法，针对动态测绘场景，如无人机航测、移动测量车，实时融合当前观测数据与历史解算结果，预测定位状态并修正误差，像无人机航测可将平面定位精度从 10cm 提至 5cm 以内。最后，推广深度学习辅助解算模型，用神经网络学习多系统信号误差特征与解算规律，优化修正传统算法解算结果，在信号遮挡严重区域可降低定位误差 20%-30%_oo （三）系统误差控制优化：建立全流程误差校正体系。误差控制是保障融合定位精度的关键，需针对主要误差源建立全流程校正机制。其一，进行高精度轨道与钟差校正，采用北斗精密轨道钟差产品与 GNSS 精密星历，通过广播星历与精密星历差值修正轨道误差，从米级降至厘米级，同时用卫星钟差拟合模型实时校正卫星钟差。其二，校正电离层与对流层误差，用双频观测法消除电离层一阶误差，针对对流层误差，用 Saastamoinen或 Hopfield 模型结合气象数据实时校正，在高海拔、高纬度地区可降低对流层误差 40%-50%, 。其三，抑制多路径效应，硬件上用扼流圈天线减少多路径信号接收，数据处理上用小波分析算法分离多路径误差成分或用滑动平均法平滑影响，如静态测绘可将多路径误差导致的定位偏差控制在2cm 以内。

四、工程应用实例与效果验证

以某山区高速公路工程测绘项目为例，验证北斗 - GNSS 融合定位精度优化策略的实际效果。该项目位于地形复杂的山区，传统 GPS 定位在峡谷区域常出现信号失锁，平面定位精度仅能达到 15-20cm ，难以满足工程要求。采用优化后的融合定位方案：选用全系统多频段接收机，采用联合定位模型与卡尔曼滤波算法，同时实施全流程误差校正。应用结果显示：在峡谷区域卫星可见数量从 5-7 颗提升至 12-15 颗，GDOP 值稳定在0.8-1.0；平面定位精度达到 3-5cm，高程定位精度达到 5-8cm，完全满足高速公路工程测绘的精度要求；同时数据解算效率提升 40% ，大幅缩短了野外作业时间。

五、结论

北斗与 GNSS 的融合定位是提升测绘工程定位精度的必然趋势，通过硬件协同适配、数据处理算法创新与全流程误差控制，可有效解决融合应用中的关键问题，实现定位精度与稳定性的双重提升。

参考文献

[1]陈如银. 北斗卫星导航系统在测绘工程中的实际应用[J].中国设备工程,2023,(17):263-265.

[2] 田瑜基. 北斗导航系统在测绘工程中的应用[J]. 技术与市场,2020,27(05):37-38.