针对基于单系统单卫星GNSS-MR (GNSS Muhipath Reflectometry)土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点,为获取更优的延迟相位估值,并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性,同时简化繁杂的选星过程,提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法.该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR (Signal to Noise Ratio)观测值的筛选,然后采用基于IGGⅢ (Weight Function Ⅲ Developed by Institute of Geodesy and Geophysics)权函数的抗差估计解求延迟相位,进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合.实验结果表明,相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合(方案1)和单卫星组合(方案3),得益于抗差估计良好的鲁棒性,基于抗差估计的多系统多卫星组合(方案2)和单卫星组合(方案4)获得了较高的建模精度,所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012;同时,方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度,土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023;此外,相比于方案4,方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上,采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度,从而不仅避免了复杂的选星过程,而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度.
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