机载POS系统可同时获取移动目标三维位置和三轴姿态信息^[1-2]，它一方面克服了GPS因信号屏蔽或遮挡无法定位的问题，另一方面也修正了INS因时间累计而产生的漂移误差，其集成性能优于各自独立系统^[3]。按照信息交换或组合程度的差异，机载POS可分为紧耦合和松散组合两种基本组合模式。

松散组合是利用Kalman滤波技术对GPS信号求最优解，再以此最优解修正INS的漂移误差，其优点在于实施方案简单，易于实现，通常可获得厘米级的定位精度。但在测量过程中，飞行器与卫星参考站之间必须保持不间断的通信连接，相互间的基线距离越大，对大气延迟效应的纠正精度越低。因此机载POS的松散组合方式受飞行器运动速度、环境遮挡和运行时间等因素影响较大，可靠性和抗干扰能力有待进一步提高。为了克服松散组合的上述不足，国内外学者从20世纪90年代开始进行紧耦合模式的研究，Casper等^[4]系统地介绍了紧耦合的概念和构建方式；Jan W等^[5]阐明了紧耦合相比于松散组合的系统优势；周坤芳等^[6]介绍了紧耦合POS系统的特性及其关键技术；罗大成等^[7]对该技术进行了仿真研究和成果分析。上述文献均表明，紧耦合直接地理定位技术具有受环境干扰小、测量精度高和导航定位能力强的特点。本文基于该技术，运用虚拟参考基站(virtual reference station，VRS)网络服务和惯导辅助实时动态测量(inertially-aided real time kinematic，IARTK)方法，完成了对沈阳城区机载POS数据的解算，对其结果的分析可以得出，紧耦合组合模式的成果精度即使在地面基站较少、相距较远的情况下，仍能得到很好的精度；在无基站情况下使用单点定位解算，精度也能符合规范要求。

1、 关键技术 1.1 VRS理论

GPS的定位精度是机载POS成果优劣的重要指标，其定位精度主要受限于系统误差，此误差效果不能通过差分计算完全消除，其理论值尺度表现为目标与参考站两者间基线长度的百万分之一。如需得到厘米级的解算精度，目标与参考站之间的距离不得超过30 km。基线长度的限制使得航空遥感测量的机载数据载波相位差分的精度往往不高，在进行大范围的航空遥感时这种不足体现得尤为显著。

为了在摆脱短基线限制的同时保证获取数据的可靠性和高精度，增强机载POS系统的实用性，紧耦合引入了虚拟参考站--VRS理论^[8]。其主要思想是：利用现有的地面参考站建立一个专属的网络，通过对网络中所有参考站观测值的联合解算得到系统误差的纠正参数，通过内插算法产生一套全新的更准确的观测数据，一旦有待观测目标进入该VRS网络范围，即用修正后的观测值对目标的机载POS数据进行误差纠正。建立VRS的主要优势在于：①基线长度可以大于30 km；②求解固定整周模糊度的时间大幅度缩减，可靠性增强；③减少甚至避免了地面基站的架设。

图 1所示是由4个GNSS参考基站组成的VRS网。浅灰色区域(区域1)表示当观测目标位于该范围内时，相当于有一个无形的虚拟基站位于其中，其系统误差不随它与参考站之间的距离增大而增加，而是稳定在相当于30 km基线长度的百万分之一尺度范围内(近似于RMS=3~10 cm)。区域1内的误差值大小，只取决于组成VRS网的参考基站密度、联合解算精度、各参考站观测值质量和获取数据时的大气活跃度。当利用VRS技术获取的数据精度与30 km基线长度时相当时，飞行器与最近一个参考站的距离可延伸至70 km。在某些不需要很高精度的航空遥感测量中，即使基线距离超过70 km，仍可以获得整周模糊度的解，但前提条件是需在70 km基线范围内保持一段时间的观测以进行模糊度纠正的初始化工作，之后当最短基线长度为100 km时，其均方差精度约为10~15 cm。当最短基线超过100 km时，解算精度将大幅度下降。

对于同样一组机载POS数据，首先使用由4个参考基站组成的VRS，飞行器与参考站间的基线长度为77~95 km；再利用传统的解算方案，基线平均长度为25 km，最大距离不超过45 km。两种解算方案的结果对比如图 2所示，实践证明采用VRS理论的解算结果与传统手段的结果有较好的一致性。但需要强调的是，在使用前者时其基线长度是后者的3~4倍。

1.2 惯导辅助动态模糊度解算(IAKAR)

INS的原理是通过整合在惯性测量单元中的加速度计数器和陀螺仪，以非常高的频率记录速度和方位角度变化，进行位置、速度和角度信息的计算，其精度主要受时间累计误差的影响。因此人们提出了GPS辅助INS的测量方法，其中的GPS+INS松散组合原理结构如图 3(a)所示。它的关键组成部分在于Kalman滤波对GPS观测值的纠正，运用最小二乘回归算法来估计INS的测量误差并进行修正，并输出结果，其精度通常可达1~10 cm。松散组合形式对GPS信号的依赖程度很高，当GPS信号失锁时，将严重影响其成果精度。由于地球自转率矢量的水平投影实际上是随纬度的升高而减小的，这也对INS的解算结果(特别是北方向的)产生了影响。上述不足严重制约了GPS+INS松散组合方式作为高精度遥感手段在实践中的应用。

紧耦合组合通过更深层次的GPS+INS集成和误差控制手段，较好地克服了松散组合的种种缺陷，为获取稳定而又高精度的定位定向数据提供了新的技术解决方案。图 3(b)显示了紧耦合的结构框架，它与松散组合的最大不同之处在于拥有一个处理初始观测数据的Kalman滤波单元。松散组合的Kalman滤波是处理机载GPS的定位结果，当卫星失锁时无GPS定位信息输出，Kalman滤波器不工作；而紧耦合则直接处理接收机所获取的伪距和相位信息，当GPS失锁或可见卫星数目少于4颗时，Kalman滤波器仍对机载接收机输出的伪距和载波相位信号进行处理。紧耦合的另一关键技术是有一个与Kalman滤波器相连的模糊度评价和解算单元，它利用INS数据来辅助计算初始模糊度的解，并当GPS信号失锁时，确保该解仍处于稳定状态。这种技术在对机载POS观测数据进行后处理时称之为IAKAR，该方法在卫星失锁条件下可保持厘米级的定位精度，在有足够可见卫星时能在数秒内恢复整周模糊度的解，从而使定位精度迅速提升至1~2 cm的级别，后处理运算时会对数据进行前向和后向两次解算过程，以确保因卫星失锁时相位信息丢失而造成的模糊度解误差得到更好的重建和纠正。此外，紧耦合还集成了GPS方位角测量系统修正北方向的地球自转率问题，距离测量指示系统作为辅助信息源抑制INS系统误差。上述理论和技术的成功集成，使机载POS紧耦合在恶劣环境下仍可获得较好的定位效果。

2、 应用与分析 2.1 试验数据

工作区位于辽宁省沈阳市四环及周边地区，利用UCXP航空数码相机获取了19个架次的航空遥感数据，影像地面分辨率优于5 cm，机载POS使用Applanix公司的POS AV510，后处理软件为POSPac MMS V6.2版本。地面由5个CORS站构建VRS网，为保证数据完整性，在沈阳市区内还人工架设了一台地面基站，编号SYJZ，采样间隔1 s。5个CORS站有3个位于测区范围外，距离工作区最近距离6 km，最远距离95 km。

2.2 技术方案

对采集的机载POS数据，采用紧耦合方式进行处理，得到每张影像的像主点外方位元素，利用该成果对精度验证样区进行空中三角测量，通过立体测量得到验证区内30个检查点的三维坐标信息，将该测量值与地面实测值进行对比分析，评价总体误差精度。同时，为了体现紧耦合技术的优势，同时运用松散组合和精密单点定位技术解算精度验证样区的影像外方位元素，与紧耦合结果进行对比，并参照相关的规范分析成果能满足的最大成图比例尺精度。

2.3 结果分析

运用紧耦合方法对工作区所有架次的机载POS、地面基站数据进行联合解算，经检校后的位置和速度差分结果如图 4所示(列举第20140501架次)。

从图 4中可以看出，平面位置中误差小于0.05 m，高程中误差小于0.1 m，速度中误差小于0.03 m/s，满足规范^[9]中1:500比例尺成图精度要求，可以进行定位定向成果输出。

在工作区西南角选取由4条相邻航线、每条航线上10个像对组成精度验证样区，样区内均匀分布30个检查点，将由紧耦合方式解算出的成果引入空三工程，进行基于POS成果的光束法空三严密平差，将平差计算后在立体模型下量测外业检查点的三维坐标与验证区实测坐标进行对比，得到平面中误差为0.61 m，高程中误差为0.3 m。

根据规范标准^[10]中的精度指标，平面中误差基本满足1:500比例尺0.6 m的规范要求，高程中误差符合丘陵地区1:500比例尺0.4 m的成图要求。工作区西南角的精度验证区，以农耕用地和乡镇为主，利用紧耦合直接地理定位技术得到的外方位元素，平面精度基本满足相应地形的规范要求，但高程精度不满足。值得注意的是，在进行精度验证样区的空三加密工作中，未引入任何的地面控制点参与。因此将30个检查点中4个分布在样区四角点和1个位于样区中间的点，作为已知点再次进行空三解算并与剩余检查点进行对比分析，其结果为平面中误差0.4 m，高程中误差0.18 m。该结果说明，在紧耦合直接地理定位定向结果的基础上，只需少量的地面控制点参与即可满足大比例尺成图的精度要求。

同时，笔者利用相同的数据，进行了紧耦合、松散组合和精密单点定位(precise point positioning，PPP)3种解算方式的机载POS数据预处理计算，其对比情况见表 1。

由表 1数据可见，在平面、高程和速度方向上，紧耦合方式的解算精度要明显优于其他两种解算方案，采用精密单点定位的结果在尺度上比紧耦合方式低2~3倍，但其精度仍符合1:10 000比例尺的相关指标要求^[9]，在对成果精度要求不高、工作区无法进行基站布设时，可采用该种方式进行快速影像图制作。

3、 结论

(1) 通过对比分析，紧耦合组合方式摆脱了松散组合的各种条件限制，具有受环境影响小、抗干扰能力强等优点，经系统检校后的成果可直接进行大比例尺成图作业，若能在工作区周边布设少量地面控制点，则可进一步提高成图精度。为大范围高效率获取优质机载POS成果奠定了技术基础，是今后GPS+INS组合的主要研究和发展方向。

(2) POS数据拥多种数据解算方式，成果精度方面，紧耦合方式最佳，松散组合次之，精密单点定位方式最弱。

(3) 国内紧耦合技术的推广主要受限于地面参考基站的数据共享问题，各地方的数据不能直接通过网络下载，获取程序较为繁琐，故人工架设地面基站还是目前最普遍的方式，人工地面基站受其数目和观测时间的影响，在一定程度上降低了最终成果的精度指标。