RINEXAV：全球导航卫星系统站网选择和优化的开源软件 对全球大地测量参数的影响.

软件X 22（2023）101372原始软件出版物RINEXAV：基于RINEX文件定性分析的全球导航卫星系统全球网络选择开源软件FilipGazdyn，Radoszaw Zajdel，Krzysztof Soznica弗罗茨瓦夫环境与生命科学大学，大地测量学和地理信息学研究所，波兰弗罗茨瓦夫ar t i cl e i nf o文章历史记录：2022年12月7日收到2023年3月14日收到修订版，2023年数据集友情链接：https：//cddis. nasa.gov/archive/gnss/data/daily/，https：//github.com/RInexav-py-modules/保留字：IGSGNSSMGEX数据挖掘a b st ra ct利用全球导航卫星系统观测确定全球大地测量参数需要使用一个均匀分布的全球台站网络。站点的均匀分布对于推导地球自转参数、地球质心坐标、轨道确定和实现国际地球参考系至关重要。有必要选择最具代表性的一组台站，提供全球导航卫星系统对最佳质量，即考虑诸如观测的数量、测量的信噪比或信号多径指示符的因素。本文介绍了一种基于RINEX文件定性分析的GNSS站网选择和优化开源软件RINEXAV。所提供的软件使用户能够根据规定的标准最大限度地增加观测数量，保持台站的均匀分布，并从现有台站中自动选择最合适的台站。为了实现这一点，该软件使用多标准决策和聚类方法。本文介绍了RINEXAV软件在地球科学中的描述、使用和影响。版权所有2023作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v.1.0用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-22-00412Code Ocean compute capsule版权所有（c）2022 RINEXAV使用git的代码版本控制系统使用Python 3的软件代码语言、工具和服务编译要求，操作环境依赖Python包：Numpy，Pandas，Streamlit，sklearn如果可用开发人员文档/手册链接技术支持电子邮件filip. upwr.edu.pl1. 动机和意义目前，国际全球导航卫星系统（GNSS）服务（IGS）[1]拥有一个完善的全球台站网络，包括总共500多个台站，其中360多个台站允许跟踪多GNSS信号;多GNSS实验（MGEX）[2]。世界各地还有大量永久性GNSS台站在区域和国家网络内运行[3]。最多的车站*通讯作者。电子邮件地址：filip. upwr.edu.pl（Filip Gaiddyn），radoslaw. upwr.edu.pl（Radoslaw Zajdel），krzysztof. upwr.edu.pl（Krzysztof Soirnica）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101372全球网络，例如，这些由IGS运营的公司位于欧洲和美洲，而不是非洲，亚洲或大洋洲地区。全球导航卫星系统观测在地球科学中发挥着至关重要的作用全球大地测量参数的确定，如地球自转参数、地球质心坐标选择适当的网络是以离散的全球网格形式表示地球的先决条件，并对估计参数随时间变化背后的信息的地球物理解释产生深远影响。由于计算过程复杂，无法使用所有现有的全球导航卫星系统台站来计算全球大地测量数据，2352-7110/©2023作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softxFilip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013722图1.一、RI N E X A V 软 件 功 能 的简化图，1（蓝色）-第 一个 版本，2（红色）-第 二个版本。参数这些是，特别是，计算时间和算法。因此，至关重要的是选择最具代表性的台站组，它们提供最高质量的GNSS观测[5多准则决策算法和聚类方法的联合使用k-means可以帮助进行快速和质量敏感的站点选择。本文介绍了RINEXAV软件，这是一个GNSS永久站选择软件，专门为需要从各种科学目的的GNSS站点中找到最佳GNSS站点网络的用户提供，但特别侧重于支持确定全球大地测量参数。RINEXAV由两个主要模块组成第一个的作用是检索用户数据库中收集的接收者独立交换系统（RINEX）文件[9]，并创建有关RINEX文件可用性和质量的日常状态文件。使用BKG NTrip客户端可以实现这一点2.12.17 [10]和GFZRNX [11]程序。第二模块允许分析所选时间间隔中的可用网络，并基于在第一模块中获取的质量参数做出决定。第一模块的结果是第二模块操作的初始化的先决条件。一些作者提出了基于几何参数的自动选站方法，旨在改进一些基于GNSS的全局参数。Zhang [12]利用地面站的轨道精度衰减因子（ODOP）搜索几何上最佳的站网以进行精密定轨。此外，Xue和Yang [13]使用了台站相对于地心的几何DOP（GDOP），旨在方便全球大地测量参数的确定另一方面，Yang等人[14]基于网格控制概率和随机优化算法，开发了一种考虑站的几何和定性因素的全局网络选择方法。基于台站质量监测阈值的优化，还提出了长期电离层异常监测的自动选站算法[15，16]。最常见的情况是，在特定案例研究中使用的站点选择算法的信息只是缺失，并且可能是根据研究人员的经验手动执行的就提供基于全球导航卫星系统的正式产品的IGS分析中心而言，台站选择通常基于各分析中心之间商定的优先级清单，如IGS Repro3优先级列表[17]或EPN电台分类文件1，考虑到-其他方面，如与其他空间大地测量技术合用同一地点，观测时间序列的历史悠久。对于欧洲轨道确定中心（CODE）AC [18]，在最终的台站选择之前，还评估了观测文件的全球分布、可用性和内容。Maennel等人[19]解释说，对于IGS产品，1 http://www.epncb.oma.be/_productsservices/ReferenceFrame/Station_www.example.com根据GFZ，台站选择以预选和台站分类为基础，并辅之然而，缺乏关于如何实际执行这项任务的细节。这项研究提供了RINEXAV软件，这是第一个开放源码软件，用于根据用户采用的几何和定性标准自动选择多用途台站。第2节描述了RINEXAV软件的体系结构第2.1节重点介绍下载数据和根据质量评估创建状态文件的过程RINEX文件第2.2节提供了与用于选择台站网络的决策算法相关的关键特征和假设。图形用户界面（GUI）和Python函数的描述在第3.1节和第3.2节中演示。最后，第3.3节展示了算法如何在单个集群基础上工作的示例2. 软件描述与确定全球大地基准参数、精确轨道确定或实现基于全球导航卫星系统测量的地面参照系统有关的每一项研究都依赖于提供原始观测的选定全球台站网络。据作者所知，在所有可用的、公开可用的和有文件记载的全球导航卫星系统相关工具中，没有一个提供了还基于信号质量参数自动选择这种网络的解决方案。 由于需求，软件已经使用许多库（numpy，pandas，scikit-learn）在Python编程语言中实现。该软件由两个模块组成。模块的总体方案如图1所示。第一个负责RINEX文件的质量评估，创建日常状态文件。由于目前有关确定全球大地测量参数和实现地球参考系的研究主要是在根据IGS台站网络的数据，制作了两个版本的该模块。 第一个是通过FTP服务器连接到地壳动力学数据信息系统（CDDIS）数据库。这允许用户以用户选择的时间间隔从IGS网络下载所有数据，如果该站正在接收多GNSS信号。第一个模块的第二个版本允许用户分析来自任何台站网 络 的 30 秒 RINEX 文 件 ， 方 法 是 将 这 些 文 件 放 在 专 用 文 件 夹\src\status_file_from_folder\data中。如果用户想要使用其中一个版本，则必须启动不同的工具。它们用红色和蓝色标记，并在图1和图2中分别用数字1和2表示。1和2.第二个模块负责用于基于来自第一模块的状态文件在给定时间间隔内决定最佳可能的站网络。 这是通过保持网络分布的均匀性来实现的。Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013723图二、状态文件创建期间的数据流方案，1（蓝色）-第一个版本，2（红色）-第二个版本。2.1. RINEX文件图2显示了创建每日状态文件的模块中的数据流。整个模块提供了创建与RINEX文件的可用性和质量相关的日常状态文件的能力。该模块的第一个版本允许从IGS网络站直接下载RINEX文件。对于用户来说，可以从CDDIS下载它们。然后，由于RINEX文件的Hatanaka压缩[20]，使用版本4.1.0的RNXCMP程序执行解包和转换为RINEX格式2在下一个步骤中，RINEX格式的文件在两个程序GFZRNX和BKG NTrip Client中进行处理，从中生成汇总统计数据的报告。然后对输出进行处理，目的是提取关于每颗卫星观测可用性的信息以及在每一可用频率上观测的质量参数。此信息以逗号分隔值（CSV）格式保存，称为状态文件。2.2. 选择最优测站网络的决策算法最佳台站网络的选择取决于应用，应考虑不同的标准。当实现特定的数据时，观测的区域过剩以及半球之间的不对称性可能会干扰其实现[21确定全球大地参数，如地球自转参数或地心2 https://terras.gsi.go.jp/ja/crx2rnx.html运动，需要使用一个充分代表地球形状的台站网络。大地网对地球形状的不准确表示当考虑规模实现时，相位中心天线校准将是一个关键因素[25，26]。其他区域或当地研究目的可能会提出进一步要求，例如，用于感测雪高和表面温度变化的多路径选择标准[27]。多标准决策是一个复杂的过程，并且具有大量的观察和相互冲突的标准，它需要先进的算法来支持该过程[28]。多准则决策算法的应用范围很广，可以用来解决任何需要决策的问题。这取决于多种因素[29]。每一种多准则决策方法都有其程序方法，根据该方法进行排序并确定选择近年来，这些方法已被应用于许多实际问题，例如，商业和营销管理或供应链管理和物流[30]。空间数据聚类是将一组对象分组为类或簇的过程，其中一个簇内的对象彼此非常相似，但它们并不相似在任何其他集群中的对象[31]。使用空间数据聚类算法和各个站点的坐标，可以将站点分组为在距离方面彼此接近的聚类。k-means算法[32]是一种简单有效的算法，用于在数据中找到聚类它是迭代下降聚类最流行的方法之一它是为定量变量设计的，相异度是使用欧几里得距离的平方计算的k-means算法是Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013724图3.第三章。 用于数据分析和台站选择的数据流方案。其特征在于相对于集群的中心执行的计算。在层次聚类算法的情况下，它基于层次结构的组成，其中层次结构的每个级别的聚类是通过合并或拆分下一个较低级别的聚类来创建的[33]。所创建的状态文件提供数据集，对数据集进行分析以最佳选择全球GNSS网络。示例文件位于\src\make_decision\rv3_stats 文件夹中。RINEXAV软件旨在分析任何时间段的文件。用户还可以选择接收信号的频率。将多频载波相位观测值与伪距观测值进行线性组合，可以形成具有特殊性质的组合观测值。 组合观测的特征直接受组合频率的类型和数量的影响[34]。Zajdel等人[25]考虑使用不同信号形成无电离层线性组合，即B1 I/B3 I和B1 C/B2 a，以实现地球参考框架的尺度。Strasser等人。[35]证明，考虑一个跟踪在所谓的原始处理方法中，尽可能多的信号有利于确定全球大地测量参数。使用多频率方法保留了原始测量精度，并允许充分利用每个单独观测类型中包含特定频率的选择是关键的兴趣，潜在的软件用户。一旦选择了时间段和频率，文件将被处理。平均质量参数和RINEX文件的可用性在一个给定的站在选定的频率计算。RINEX文件可用性根据可用性文件计算，即可用RINEX文件数与每个工作站分析中指定天数如果在给定信道（例如C2I）上指定30 天的数据 ，则用户对 于每个质量参数 （例如信噪 比（SNR）、多径等）可以具有30个值然后计算每个质量参数的算术平均值，存储给定信道的值（例如，C2I）。每个频率的质量参数的聚合缩小了分析的范围在选定时间具有最高观测数的频率被选择用于进一步的步骤。完整的工艺流程如图所示。3.第三章。RINEXAV软件还可根据用户选择的其他参数进行设计。可以选择聚类和多准则决策方法。由于在用户选择的每个时间间隔中可用站的网络可能会改变，而且由于用户选择任何数量的站的可能性，因此在研究各种方法的操作之后，为此目的实现了k均值[32]和分层聚类方法[33]。我们排除了其他算法，例如DBSCAN[36]搜索核心对象，即具有密集邻域并自动操作而无法指定集群数量的对象。目前，所选算法在地理信息学领域也有许多科学应用[37，38]。一旦选择了时间间隔和用户可以选择两种可用的算法，k-means和聚类。该算法将整个站点集合分成组，然后在下一步中使用这些组来执行每个组中最佳站的决策过程。然后使用多标准决策算法;其选择取决于用户（TOPSIS或COPRAS）。对于每个组，该算法将站从最好到最差进行排名，以供以后选择。这一过程是根据特定时期的每日状况文件中所载的数据进行的。该决定是考虑到信号质量参数，这是：SNR，多径，观察的数量，和间隙的数量。所有这些参数都是由BNC软件计算的，因此，我们参考文档以获得更多的了解Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013725见图4。示例性选择40个站（红色），在GPS L1上的观测时间为2021年1月1日至2021年3月1日，RINEX文件可用性超过90%，甚至全球分布和RINEX文件的最佳质量。从其中选择工作站的每个群集都使用不同的颜色进行标记。(For对本图图例中所指颜色的解释，读者可参考本文的网络版用于计算单个参数的算法[39]。除了通过台站接收器在任何特定时间进行测量获得的所有参数外，外部研究也可提供质量和可用性证据。为此，我们使用了Paul Rebis- chung博士[17]对全球GNSS台站网络进行的分类。该分类是为IGS Repro3倡议做准备，IGS对2020年国际地球参考框架（ITRF）的直接贡献[40]。这一分类基于对IGS全球网络从1994年到2019年初收集的GNSS数据的完整历史的分析根据台站对实现地面参考框架的重要性，将台站分为随后的优先级组。在文件（IGS Repro3工作站优先级列表3）中描述和规定了每个优先级。用户可以指定站的优先级作为决策算法的标准之一。另外，软件用户可以给每个参数赋予一定的权重，从而影响软件的决策。例如，如果用户想要获得具有尽可能多的观测值的台站网络，则用户需要为该参数指示更高的权重。RINEXAV允许在两种决策方法之间进行选择：TOPSIS（通过与理想解的相似性进行排序的技术;[41]）和COPRAS（复杂比例评估; [42]）。它们基于计算到理想解和最小理想解的欧氏距离。然后，被评估为最佳选择的值必须最接近理想解，同时距离最不理想解最远。理想的解决方案是最大化收益标准和最小化成本标准，而最不理想的解决方案是最大化成本标准和最小化收益标准。这两种方法都基于一个决策矩阵和输入其中的权重，但在最终计算排名所依据的指标方面有所不同。在TOPSIS的情况下，这是总体偏好得分，在COPRAS的情况下，是相对显著性值。选择这些方法是因为它们在研究中经常出现[43，44]，用它们对替代品进行排名的可能性以及加权参数的可能性。一系列步骤的结果（图。（3）是一个站。图4显示了这样的结果 一个选择。用户查询涉及GPS L1上选择的40个观测站，观测时间为2021年1月1日至2021年3月1日3 http://acc.igs.org/repro3/repro3.html采用K均值聚类方法和TOPSIS决策算法，RINEX文件可用率达到90%以上。模块2的输出导致选择以全局均匀性和每组中最佳可能信号质量为特征由于算法选择，在选择最佳站点时也保持了客观性。这意味着选择是根据事实作出的，没有任何用户偏见、意见影响或对电台质量的兴趣。该算法还为用户提供了检索台站名称以及平均统计数据的机会。这可以以表格的形式实现，该表格包含所选期间在选择之前和之后的3. 说明性实例创建的选择算法是一个完全自给自足的工具，用于执行与给定网络的信号质量和观测相关的分析。所提供的模块相互结合，可以分析数据并选择最佳站点，同时保持其均匀分布。该程序根据用户在文件夹中放置的数据库上设置的参数进行选择，这确保了最终用户的最大简单性。第一个模块有两个版本，当与RINEX文件的用户数据集一起使用时，用户必须记住使用有关站点的信息（X，Y，Z，经度，纬度，高度，优先级）完成文件。此步骤必须在第二个模块生效之前完成。自动版本允许直接从CDDIS下载数据，还需要输入用户想要检索数据的日期或时间范围。模块2可以在Python函数控制台模式和Streamlit GUI中使用第3节将描述这些能力，并显示在一个单一的集群站选择的例子。3.1. 使用Python脚本版本要运行决定在给定时间段内选择哪个工作站的算法，请使用\src\make_decision中的文件并打开make_decision.py函数。该函数需要rv3_stat文件夹中选定期间的所有状态文件。在运行脚本之前，用户需要自定义make_decision.py函数代码开头定义的变量。为了允许用户配置决策算法的设置，Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013726图五. 示例配置-（a）和（b）;结果-（c）。必须完成\src\make_decision\config.yml文件中的设置。要设置的参数包括时间段、使用频率的系统、使用的信号、权重的每个参数，RINEX文件的百分比可用性，聚类方法，多标准决策方法，以及选择后的站点数量。3.2. 使用Streamlit GUI创建了一个使用Streamlit框架的开源应用程序，以使最终用户更容易使用该软件。 用户可以从文件\src\make_decision运行GUI界面\streamlit_app.py。该接口可以通过从控制台运行命令streamlitrun streamlit_app.py来触发。应用程序显示在本地主机上的默认Internet浏览器窗口环境中。参数的选择是通过一个用户友好的界面进行的，结果除了交互式台站列表外，还以地图的形式显示。图5显示了示例配置的窗口和结果。整个软件使用本地主机和Web浏览器运行标记为a和b的部分是通过config.yml文件提出的示例配置。标记为c的部分是车站网络的表格和地图形式的结果。3.3. 软件用例示例根据该方法，基于每个聚类的排名做出决策。本示例重点关注由232个台站组成的全球网络，这些台站在2022年1月1日至3月1日期间对北斗三号系统的B1频率进行了观测。该特定频率的数据在信道I和X上接收计算每个通道的平均参数。最后，在每个台站选择接收观测最多的信道此外，该算法过滤掉了那些在指定时间段内RINEX文件可用性低于90%的电台下一步是对满足北斗三号系统B1接收信号条件的台站进行集群。我们选择了k-means方法 作为进一步考虑的聚类方法。此选择仅用于呈现示例解决方案。决定将所有台站分为100个组群，选出前100个台站。分析关注全球网络，然而，我们将重点放在欧洲地区，只是为了提供一个说明性的例子，多标准决策算法的行动。当我们关注这一领域时，我们可以看到位于欧洲的大约60个站形成了16个集群。在每个聚类中，该算法根据表12022年前60天接收北斗三号B1的示例集群中选定站点的参数统计。站前科号OBS.SNR差距多径秩WROC00POL55075745.571200.1361GRAZ00AUT24505442.46610.5562WARN00DEU55348344.701120.4773公司简介115328244.80570.4364OBE400DEU113590942.51510.3875GOP600CZE113289342.021160.4246BOR100POL22481541.972410.5867BAUT00DEU115251244.631910.4598POTS00DEU25087240.913980.6069GOPE00CZE114272041.553610.62310预定参数，诸如站的重要性级别、观测的数量、信噪比、信号中的间隙的数量以及多径。图6、红圈表示在所有竞争对手中排名最好的站，是用户在质量方面的首选。该选择是使用TOPSIS方法进行的，假设每个参数的权重相同。绿色多边形突出显示聚类，将详细讨论下一步的分析它包含10个车站，覆盖波兰西部，德国东部，捷克共和国和奥地利。在这一组中，根据多标准分析对台站进行单独考虑。表1示出了在分析的间隔中出现的平均质量参数最后一列记录了算法分配给给定站点的排名位置。在 属 于 标 记 集 群 的 站 点 中 ， 其 中 三 个 站 点 的 优 先 级 为2（GRAZ00AUT、BOR100POL和POTS00DEU），两个站点的优先级为5（WROC00POL和WARN00DEU）。下一个参数是观测值 的 数 量 ， 这 是 上 述 台 站 WARN00DEU 、 POTS00DEU 和WROC00POL的最高值。在SNR参数、间隙数和多径的情况这些电台也是算法自动创建的排名中排名对最终选择最合适的台站有重大影响的是WROC00POL台站的低多径参数它比其他车站低3倍以上4. 影响所提出的解决方案是一种解决与全球网络选择相关的科学问题的新方法，Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013727见图6。在 欧 洲 地 区 的 车站选择与分类和标记的 质 量 方 面 的最佳选择。对确定全球大地测量参数的支持。在许多情况下，例如，气候研究或参照基准定义，台站的长期稳定性和可靠性至关重要。确定全球大地测量参数，如地球自转参数、地球质心位移（地球参考系的原点）、地球动力学和地球物理学研究，以及利用GNSS观测实现ITRF，都需要使用全球均匀分布的地面站网络。该算法的应用为研究永久测站网的选择对全球大地测量参数质量的影响提供了基础。该 软 件 可 以 连 接 到 数 据 中 心 ， 如 地 壳 动 力 学 数 据 信 息 系 统（CDDIS）或支持区域计算中心，例如，欧洲参考基准常设全球导航卫星系统网络（EPN）或IGS的全球导航卫星系统数据分析服务，补充其全球导航卫星系统数据分析服务。5. 结论最终产品是基于RINEX文件的定性分析程序它完全用Python编程语言编写，并从其级别链接到其他专业程序，如GFZRNX，BKG NTrip Client和CRX2RNX。在确定全球大地测量参数或与实现地球参考系统有关的计算时，它可以以自动和客观的方式增加获得更好结果的可能性。该软件代码是开放的，并灵活的进一步改进，即考虑额外的参数，这可以支持决策和选择算法。在许多可能性中，包括给定站4处的不连续性文件和用于确定不连续性的天线校准5、6、7的可用性。4 https://itrf.ign.fr/ftp/pub/itrf/itrf2020/ITRF2020-soln-gnss.snx5 http://acc.igs.org/repro3/repro3_antenna_info_060819.pdf6 http://acc.igs.org/repro3/repro3_receiver_info_060819.pdf7 http://ftp.aiub.unibe.ch/users/villiger/igsR3_2077.atx不同的信号，选择算法似乎是最迫切的需要。该算法可以成功地实现任何分析中心，从GNSS站收集数据的多GNSS数据的分析，以获得一个良好分布的观测站网络竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作数据可用性本 研 究 中 使 用 的 文 件 可 从 地 壳 动 力 学 数 据 信 息 系 统https://cddis.nasa。gov/archive/gnss/data/daily/.软件库的永久链接可 在 以 下 链 接 获 得 ： https://github.com/RINEXAV/Rinexav-py-modules/。致谢这 项 工 作 是 在 波 兰 国 家 科 学 中 心 （ NCN ） 资 助 UMO-2021/42/E/ST 10/00020的资助框架内实现的APC由弗罗茨瓦夫环境与生命科学大学（UPWr）资助。部分研究是在UPWr法定研究资金资助的学生实习期间进行的。最后，我们要感谢IGS提供和分发IGS站的原始数据。引用[1]放大图片作者：Johnston G，Riddell A，Hausler G.全球导航卫星系统国际服务。In：Teunissen PJ，Montenbruck O，editors.全球导航卫星系统史普林格手册。Cham：Springer Handbooks，Springer; 2017，http：//dx.doi.org/10.1007/978-3-319-42928-1_33网站。Filip Gaziddyn、Radoszidaw Zajdel和KrzysztofSozidnica软件X 22（2023）1013728[2] Montenbruck O，Steigenberger P，Prange L，Deng Z，Zhao Q，PerosanzF，国际全球导航卫星系统服务（IGS）的多重全球导航卫星系统实验（ MGEX ） - 成 就 、 前 景 和 挑 战 。 Adv Space Res 2017;59 ： 1671-97.http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2017.01.011网站。[3] Bruyninx C ， Legrand J ， Fabian A ， et al. GNSS metadata and datavalidation in the EUREF Permanent Network. GPS 解 算 2019;23 ： 106.http://dx.doi的网站。org/10.1007/s10291-019-0880-9。[4] [10]杨文，李文，李文. ITRF 2014：新发布的国际地球参考框架，用于模拟非线 性 台 站 运 动 。 J Geophys Res ： Solid Earth 2016;121 ： 6109-31.http://dx.doi.org/10.1002/2016JB013098.[5] Zajdel R，Sojnica K，Dach R，Bury G，Prange L，Jäggi A.多GNSS处理中的网络效应和地心运动的处理。J Geophys Res：Solid Earth 2019;124：5970-89. http://dx.doi.org/10.1029/2019JB017443网站。[6] Hadas T，Kazmierski K，Sonica K.利用完全可用的伽利略星座进行仅伽利略双 频 绝 对 定 位 的 性 能 。GPS索 卢 特2019;23 ： 108.http://dx.doi.org/10.1007/s10291-019-0900-.第九届全国人民代表大会[7] Hadas T ， Krypiak-Gregorczyk A ， Hernán-Pajares M ， Kaplon J ，Paziewski J，Wielgosz P，et al. Impact and implementation of higher-orderionospheric effects on precise GNSS applications. J Geophys Res ： SolidEarth 2017;122：9420-36. http://dx.doi.org/10.1002/2017JB014750网站。[8] Hadas T，Hobiger T.使用伽利略系统进行实时GNSS气象学的好处。IEEEGeosci Remote Sens Lett 2021;18 （ 10 ） ： 1756-60. http://dx.doi 的 网 站 。org/10.1109/LGRS.2020.3007138。[9] 罗梅罗一世编辑RINEX接收器独立交换格式版本4.00. 2021年，https://files.igs.org/pub/data/format/rinex_4.00.pdf。[10]Weber Georg ， Mervart Leopard ， Stürze Andrea ， Rülke Axel ， StöckerDirk.BKGntrip 客 户 端 （ BNC ） 版 本 2.12.18 。 2016 年 ，https://igs.bkg.bund.de/ntrip/bnc。[11]尼 尚 湖GFZRNX - RINEX GNSS 数 据 转 换 和 操 作 工 具 箱 。 2016 年 ，http://dx.doi.org/10.5880/GFZ.1.1.2016.002，GFZ数据服务。[12]张丽，党英，程英，薛S，顾刚，韩东。北斗GEO/IGSO/MEO地面监测站配置的分析与优化Acta Geod Cartogr Sin 2016;45（S2）：82。网址：//dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.F029网站。[13] X树强，Y元喜.用于单点定位的嵌套锥体，具有最小GDOP。39，（11）：2014，第1369-74页，WHDXXBXXKXB.http://ch.whu.edu.cn/en/article/id/3126网站。[14]杨X，王Q，薛S.超快速定轨和实时钟差估计中GNSS监测站选择的随机优化算法 。 MathProblEng2019; （ 2019 ） .http://dx.doi 的 网 站 。org/10.1155/2019/7579185.[15]作者：Kim M.优化全球导航卫星系统台站选择，以支持长期监测飞机着陆系统的电离层 异常。IEEE TransAerosp Electron Syst 2017;53 （1）：236-46.http://dx.doi.org/10.1109/TAES.2017.2650038.[16]王S，黄S，方H. 全球导航卫星系统地面站的选择，以使用信息内容生成全球电离层图。空间天气2022;20（1）. http://dx.doi.org/10.1029/2020SW002675网站。[17]维利格·阿图罗即将切换到IGS 20/igs20.atx和repro 3标准。2022，IGS邮件编号8238，2022年7月26日。https://lists.igs.org/pipermail/igsmail/2022/008234.html.[18]Dach R，Selmke I，Villiger A，Arnold D，Prange L，Schaer S，et al.综述最 近 基 于 CODEC Repro3 贡 献 的 GNSS 建 模 改 进 。 Adv Space Res 2021;68（3）：1263-80. http://dx.doi.org/10.1016/j.asr的网站。2021.04.046[19]Männel B，Brandt A，Bradke M，Sakic P，Brack A，Nischan T. GFZ的IGS后处理活动状况。In：Freymueller JT，Sánchez L，editors. 100年以后：大地测量学的下一个世纪。Cham：Springer International Publishing; 2020，p. 37-43. http://dx.doi.org/10.1007/1345_2020_98网站。[20]Hatanaka Y全球导航卫星系统观测数据的压缩格式和工具。55.第五十五章：你是谁 https://www.gsi.go.jp/common/000045517的网站。PDF.[21] 布莱维特湾地球动力学和气候变化研究的地球参考框架要求。In：vanDam T，editor.国际大地测量学协会专题讨论会，第146卷。Cham：Springer; 2015，http://dx.doi.org/10. 1007/1345_2015_142.[22] 库赫特·亚历山大，梅西埃·弗拉维安，莫亚德·约翰，比安卡勒·理查德。DORIS导出的地心运动中的系统误差减轻。J Geophys Res：Solid Earth2018;123（11）：10，110-42，161.http://dx.doi.org/10.1029/2018JB015453.[23]Zajdel R，Sojnica K，Drozdzewski M，et al.网络约束对基于LAGEOS SLR观测 的 地 面 参 考 框 架 实 现 的 影 响 。 J Geod 2019;93 ： 2293-313.http://dx.doi.org/10.1007/s00190-019-01307-0.[24]Collilieux X，Altamimi Z.网络效应对起源和规模的影响：以卫星激光测距为例。In：Sideris MG，editor.观察地球的变化。国际大地测量学协会专题讨论会。133. Berlin，Heidelberg：Springer; 2009，http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85426-5_4.[25] 张晓刚，王晓刚，王晓刚.关于北斗三号对实现地球参考框架尺度的潜在贡献。GPS解决方案2022;26（4）：1-18。http://dx.doi.org/10.1007/s10291-022-01298-0网站。[26]Villiger A，Dach R，Schaer S，Prange L，Zimmermann F，Kuhlmann H，et al. GNSS scale determination using calibrated receiver and Galileo satelliteantenna patterns. J Geod 2020;94（9）：1-13. http://dx.doi.org/10的网站。1007/s00190-020-01417-0。[27] Jin S，Najibi N.从GPS反射信号探测格陵兰岛的积雪高度和地表温度变化AdvSpaceRes2014;53（11）：1623http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2014.03.005网站。[28]Khosravi K，Shaanh H，Pham BT，Adamowski