近年來，許多從事基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的測量人反映RTK信號不穩(wěn)定、精度不高。在焦急的情況下，他們不禁質(zhì)疑：“CORS服務(wù)水平為何逐年下降？”

我們理解大家的擔(dān)憂，但要找到問題的根源，我們需要先了解天空中的電離層。

請注意，電離層這個“大敵”仍在“積蓄力量”，但大家不必過于擔(dān)心，因?yàn)槲覀冇杏行У姆椒▉響?yīng)對這個問題，而且非常簡單實(shí)用！

那么，電離層究竟是什么呢？

電離層是位于地球表面60至1000公里高度的高層大氣區(qū)域，其中含有大量的自由電子和離子。電離層會隨著太陽輻射、地球氣候和太空氣候等外部條件的變化而不斷變化，其形態(tài)變幻莫測、難以捉摸。

近期，我國南方和中部地區(qū)的許多省份的測量人都明顯感受到了電離層變化活躍帶來的影響?？紤]到太陽活動逐漸進(jìn)入高峰期，未來5年，這種影響將持續(xù)存在，并可能在未來的2-3年內(nèi)加劇。

需要注意的是，電離層的活躍程度也呈現(xiàn)出日變化和季節(jié)性特點(diǎn)。一般來說，春夏之交和秋冬之交較為活躍；4月至7月間北京時間20:00至02:00活躍頻繁；10月至11月間北京時間12:00至18:00活躍頻繁，20:00至02:00偶爾活躍。

那么，電離層為什么會影響RTK的穩(wěn)定性呢？

來自導(dǎo)航衛(wèi)星的GNSS信號必須穿越包圍地球的電離層才能到達(dá)地面。電離層會改變信號的傳播速度和路徑，從而導(dǎo)致電離層誤差。

要獲得精準(zhǔn)的定位數(shù)據(jù)，修正電離層誤差是必不可少的步驟。然而，電離層的活躍性大大增加了其不規(guī)律性，使得這一步驟的難度也隨之增加。在電離層活躍期，為什么RTK難以保持穩(wěn)定？實(shí)際上，未經(jīng)精確修正的誤差已經(jīng)進(jìn)入了差分?jǐn)?shù)據(jù)，導(dǎo)致RTK無法獲得穩(wěn)定解。

那么在未來5年里，大家該如何工作呢？

雖然電離層活躍確實(shí)是行業(yè)面臨的難題，但正如前面所提到的，我們已經(jīng)有了思路，并且已經(jīng)形成了解決方案，所以請大家放心。

首先是人工智能。相信大家對人工智能在圍棋領(lǐng)域的強(qiáng)大能力有所了解，它能夠迅速地嘗試各種可能性并進(jìn)行不斷自我學(xué)習(xí)。在電離層活躍期，人工智能的高效參與可以有效提高修正精度。

針對這一問題，我們建立了名為CHC IAM的模型。CHC IAM模型背后是由上百臺服務(wù)器組成的人工智能訓(xùn)練集群，以及由超過千萬小時觀測數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓(xùn)練和驗(yàn)證樣本——這些觀測數(shù)據(jù)都是從一萬多種不同場景實(shí)地采集而來的。

目前，CHC IAM模型的修正精度已可以在98%的場景下達(dá)到1cm以內(nèi)。

僅靠人工智能就能解決電離層問題嗎？

還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。除了人工智能的參與，系統(tǒng)化的視角也是解決電離層難題的有效途徑之一，例如：云端網(wǎng)的一體化。

電離層誤差的修正需要終端和服務(wù)端的共同參與。當(dāng)兩者無法用雙方能理解的語言進(jìn)行交流，并采用一致的思路和標(biāo)準(zhǔn)來解決問題時，這種合作可能會變成彼此之間的“消耗”。

因此，我們在自有終端和服務(wù)端之間建立了交互式傳輸協(xié)議，并同時配置了CHC IAM模型，讓“雞同鴨講”和“各自為政”變成了“心有靈犀”和“齊心協(xié)力”。這樣一來，整個團(tuán)隊的運(yùn)作變得有條不紊：

終端開啟并收到觀測數(shù)據(jù)后，會立即使用CHC IAM模型進(jìn)行電離層特征提取，并將特征數(shù)據(jù)通過交互式傳輸協(xié)議發(fā)送到服務(wù)端?；谠撎卣鲾?shù)據(jù)，服務(wù)端完成電離層建模和誤差修正，然后將差分?jǐn)?shù)據(jù)和建模結(jié)果標(biāo)識回傳給終端，終端進(jìn)行雙向驗(yàn)證后完成解算。加入用戶位置的電離層特征可以大大提高服務(wù)端建模的效果，從而提升終端性能。

依靠CHC IAM模型和交互式傳輸協(xié)議這兩大“法寶”，華測一張網(wǎng)云端同源2.0版實(shí)現(xiàn)了華測終端+華測賬號搭配較“混搭”方案提高20%以上的定位性能提升，市場反響熱烈。在經(jīng)歷過電磁暴的影響之后，這一招依然有效。面對愈演愈烈的電離層活躍期，各位測量人千萬別忘了升級云端同源2.0！

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