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5.4 Beeinflussung der Signalqualität durch stationsspezifische Einflussfaktoren 61
• die Basislinienlänge
herangezogen. Eine allgemeingültige Interpretation der Ergebnisse gestaltet sich schwierig. Gleichung (5-16) liefert
schwach signifikant die besten Ergebnisse, wenn die prozentual gelösten Mehrdeutigkeiten beurteilt werden (Abbildung
5-17). Eine Analyse der resultierenden sog. FRAC-Werte 5-17 erbringt keine eindeutig beste Lösung. Dargestellt ist in
Abbildung 5-18 die repräsentative Basislinie DAL1-OHG1 bei einer minimalen Elevation von 10°. Betrachtet man die
innere Genauigkeit des Ausgleichungsprozesses, so werden die niedrigsten Werte für Gleichung (5-13) erhalten, woraus
gefolgert werden kann, dass auf Grund der schlechten Genauigkeit der Wurzel-Gewichtsfunktion mehr Phasenmehrdeutigkeiten
unter Verwendung der SIGMA-Strategie festgesetzt werden können. Werden die Koordinatenänderungen
in Abhängigkeit von Elevationswinkel und Gewichtsansatz betrachtet, so liefert Gleichung (5-13) die robustesten
Ergebnisse (Abbildung 5-19).
Abbildung 5-18: Einfluss der Gewichtsfunktion auf die
Häufigkeit der FRAC-Werte, Basislinie DAL1-OHG1,
SCAR2002, 15 Tage, Cut-off-Winkel: 10°
Abbildung 5-19: Einfluss der Gewichtsfunktion auf die
Länge der Basislinie, Basislinie OHG1-VER1, SCAR2002,
15 Tage, Cut-off-Winkel: 10°
Neben den o.g. rein elevationsabhängigen Ansätzen können Skalierungen auch in Abhängigkeit von S/NR-Werten
ermittelt werden. GIANNIOU (1996) verwendet alternative Gewichtsfunktionen in Abhängigkeit von S/NR und Linearkombination.
WIESER (2002) bestimmt Varianzen für undifferenzierte Phasenbeobachtungen, wobei keine monotone
Variation des Gewichtes bzw. der Genauigkeit einer Einzelbeobachtung mit der Elevation angenommen wird; vielmehr
erfolgt mit
fσσ (S/NR) =
v
i
C / N
−
10
0
+ c 10
(5-19)
i
Ein Übergang auf S/NR-Werte. Durch S/NR-basierte Varianzfunktionen wird weiterhin empfänger- und stationsspezifischen
Einflussfaktoren, die auf die Signalqualität einwirken, Rechnung getragen.
Um verifizieren zu können, inwieweit der Verlauf der Varianzfunktionen (Gleichungen (5-13)-(5-18)) der stationsspezifischen
Signalqualität entspricht, wurden GPS-Daten der Beobachtungskampagnen SCAR98 und SCAR2002
analysiert.
Mittels der Software TEQC kann ein erster Eindruck hinsichtlich der S/NR-Werte gewonnen werden. Bei der
RINEX 5-18 -Konvertierung von GPS-Beobachtungen des firmenspezifischen DAT-Formats von Trimble werden die
S/NR-Werte standardisiert in neun Klassen eingeteilt, siehe hierzu Tabelle 5-7.
Frequenz
Tabelle 5-7: TEQC-Klasseneinteilung der S/NR-Werte der 4000-Serie von Trimble
Klasse 1
S/NR4000 S/NRTEQC
Klasse 5
S/NR4000 S/NRTEQC
Klasse 9
S/NR4000 S/NRTEQC
L1 ab 3 1 ... ab 8 5 ... ab 40 9
L2 ab 1 1 ab 5 5 ab 60 9
Eine Visualisierung ausgewählter Stationen in Abhängigkeit von der Elevation ist für SCAR98 mit Abbildung 5-20,
Abbildung 5-21 und Abbildung 5-22 bzw. für SCAR2002 mit Abbildung 5-23, Abbildung 5-24 und Abbildung 5-25
gegeben. Hierbei werden keine absoluten S/NR-Werte in Abhängigkeit vom Elevationswinkel dargestellt, sondern es
erfolgt eine für L1 und L2 unabhängige Normierung. Unter der Annahme, dass maximale S/NRTEQC-Werte den Betrag 9
5-17 FRAC-Wert: Abweichung zur nächsten ganzen Zahl (Phasenmehrdeutigkeit).
5-18 Receiver INdependent EXchange. Diese Funktionalität ist seit RINEX-Standard 2.10 enthalten.