北斗CORS站数据自动处理分析技术研究与实现

刘欢¹，李志才¹，闫伟^2,3，周大山^2,3，张志全^2,3

1. 中国矿业大学（北京） 地球科学与测绘工程学院，北京 100083；
2. 天津市测绘院有限公司，天津 300381；
3. 天津市时空信息工程技术重点实验室，天津300381

摘  要：在国家北斗导航卫星系统（Beidou navigation satellite system, BDS）规模化建设、连续运行参考站系统（continuous operational reference system, CORS）网络北斗化升级的迫切需求下，当前CORS站数据自动化处理系统主要聚焦于多系统观测数据处理，尚缺乏针对单BDS的CORS自动化处理系统的研究。本文通过设计优化自动化处理技术方案，对观测数据解算步骤进行二次开发，设计一套基于Bernese5.4的单北斗观测数据全流程自动化处理的技术，实现从单北斗原始观测数据预处理、辅助及控制文件配置、数据解算到成果后处理分析的全流程自动化处理，最终构建CORS站北斗数据自动处理分析系统。通过选取天津市CORS网络中10个基准站连续31d的实测数据进行实证分析，结果表明：本系统解算的单BDS观测数据坐标日解内符合精度优于3mm，外符合精度优于5.5mm；相较于传统人工干预模式，自动化处理效率有大幅提升，10个站点日解时间稳定控制在8min以内，28个站点日解时间稳定控制在12min以内。

关键词：连续运行参考站；Bernese5.4；自动化处理；单北斗；GNSS数据解算；内符合精度；稳定性

引用格式：刘欢, 李志才, 闫伟, 周大山, 张志全. 2025. 北斗CORS站数据自动处理分析技术研究与实现. 时空信息学报, 32(4): 399-408
Liu H, Li Z C, Yan W, Zhou D S, Zhang Z Q. 2025. Research and implementation of automatic data processing and analysis technology for Beidou CORS station. Journal of Spatio-temporal Information, 32(4): 399-408, doi: 10.20117/j.jsti.202504008

1  引  言

连续运行参考站系统（continuous operational reference system，CORS）作为集成卫星定位技术、计算机网络技术及数字通信技术于一体的现代空间信息基础设施，是构建新型测绘基准体系的核心组成部分（孟涛等，2022）。自2001年深圳建成我国首个CORS示范系统以来，各省级行政区域相继开展区域性CORS网络建设，截至当前已实现全国范围基准站网全覆盖（步东亮，2021；陈明和武军郦，2017；张鹏等，2018）。

随着基准站规模的快速增长，各系统产生的多源异构全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）观测数据呈现海量化特征，导致数据处理和分析呈指数级攀升，传统人工干预型处理模式已难以满足现代化测绘基准的时效性要求（姜卫平，2017；曹炳强等，2021；余壁宏和戚克培，2021）。有研究通过开发自动化系统来替代人工干预，以实现更高效的数据处理。例如，姜英明等（2016）采用客户–服务器（client/server，C/S）架构开发，集合数据库管理软件MySQL和高精度GPS数据处理程序GAMIT/GLOBK，实现了无人值守情况下的区域CORS站数据的全自动处理，解决了传统人工解算中效率低下的问题；但其仅满足厘米级的精度要求。随着GNSS数据处理的发展，祝敕捷等（2021）基于GAMIT/GLOBK、JAVA，采用面向对象的程序设计建立了CORS站数据自动处理系统，使得精度进一步提高，达到毫米级监测精度。然而，受单北斗导航卫星系统（Beidou navigation satellite system，BDS）定位性能影响，上述研究中CORS站数据自动化处理系统主要聚焦于多系统观测数据处理，针对单BDS的CORS站数据的自动化处理系统研究尚不足。

随着北斗三号全球导航卫星系统的全面建成并投入运营，“十四五”规划中明确提出深化北斗系统推广应用，推动北斗产业高质量发展。在测绘地理信息领域，进行CORS网络北斗化升级改造，已成为提升国家时空信息安全可控能力的重要战略举措，其中，构建针对单BDS的CORS自动化处理系统是关键环节。针对当前单BDS的定位性能，许多研究已经开始验证（张澄，2020；张辉和张琦，2020）。此外，王东升等（2024）利用中国地震科学试验场BDS观测数据，系统地分析了北斗星座定位性能与观测数据质量，表明试验场BDS观测数据质量与GPS相当；张风霜等（2025）利用GAMIT/GLOBK高精度解算软件，对陆态网络八个基准站北斗三号观测数据进行了长基线解算精度分析，得到水平分量重复性为0.5～2mm，垂向分量重复性为3～6mm，证明了BDS基线相对定位精度已与GPS系统大致相当。因此，构建针对单BDS的CORS自动化处理系统已成为可能。

Bernese软件是由瑞士伯尔尼大学（University of Bern）天文研究所研发的高精度GNSS数据处理软件，是国内CORS中心数据处理与分析的常用工具之一（Tian和Shen，2016；张彩红等，2015）。相较于其他高精度数据处理软件，Bernese软件支持Windows和UNIX双系统运行，且具有强大的自动批处理功能BPE（Bernese processing engine），有利于支持CORS自动化系统建设（Dach等，2015；Tian和Shen，2016；Zhang等，2005）。因此，本文基于最新版Bernese5.4设计CORS系统单BDS观测数据全流程自动化处理技术，具体地，通过智能化数据采集、Bernese核心算法模块化封装、并行集群处理设计及后处理智能分析等技术，实现从原始单BDS观测数据预处理、辅助及控制文件配置、数据解算到成果质量评估的全流程自动化处理，并最终构建单BDS观测数据自动化处理与分析系统（BDS data automated processing and analysis system，BDS-APA）。

2  单BDS-APA关键技术

单北斗观测数据处理涉及观测数据准备、辅助文件下载与整理、配置文件编辑、工程创建、数据解算、结果后处理等多个环节。实验通过整合构建全流程自动化技术，基于Bernese5.4相关模块进行二次开发实现单北斗数据解算。

2.1  全流程自动化技术

针对观测数据自动化处理，提出融合多源异构数据智能采集、核心算法模块化封装、基于BPE的并行集群处理，以及后处理智能分析的全流程自动化解决方案。

1）多源异构数据智能采集

Bernese软件在解算前需获取与观测时段严格匹配的精密辅助数据，包括星历文件（SP3）、钟差文件（CLK）、极移参数（ERP）及电离层模型（IONEX）等（邰贺和付妍，2011）。实验基于Python架构开发自动化数据获取引擎，随后进行适应性优化，并提出动态双层辅助文件下载算法，规则如

式中，t为目标数据时段；F(t)为t时段所包含的所有精密产品文件；P_final(t)为时段t对应的最终精密产品；P_rapid(t)为时段t对应的快速精密产品。上述算法优先下载并调用高精度的最终精密产品，当目标时段的最终产品尚未发布时，系统将自动切换至下载并使用快速精密产品。这用于填补最终产品发布前的空窗期，实现更加时效的数据处理。

此外，还通过采用基于年积日的分级目录存储结构，替代原有的单一文件夹存储模式，来改进辅助文件存储管理方案，从而优化长时段数据处理的系统性能。同时，新增数据质量自动检测功能，通过在本地存储前对下载数据与源数据进行一致性校验，以有效避免因数据异常导致的处理中断问题。这种方案的设计既可解决辅助文件自动下载的问题，又能动态适应观测数据的解算需求，使得数据准备效率得以提高。

2）核心算法模块化封装

本模块基于Python脚本对Bernese软件的关键操作流程进行标准化封装，实现包括配置文件编辑、工程目录构建及控制文件配置等解算处理前核心准备步骤的自动化处理。利用Bernese软件批处理调用窗口，实现外部命令控制，内部解算自治的工作流程。

针对高报错率环节配置文件编辑，开发自动化校验框架。通过解析测站名称、观测日期等数据，对站点坐标文件（*.CRD）、测站信息文件（*.STA）、海潮负载参数文件（*.BLQ）等关键配置文件，进行格式规范性检查与逻辑一致性验证，以提升数据处理的稳健性。

3）基于BPE的并行集群处理

BPE是Bernese软件的自动处理模块，是一个由程序、脚本文件、控制程序等构成的完整系统。为适应大规模GNSS网的处理效率，通过深度融合BPE的时段、站间和算法级并行能力，提出一种多维协同并行处理架构。采用动态分层控制机制，核心特点为可实现三重并行维度的协同优化。

在时段维度，引入自适应并行控制模型：

式中，N_p(t_a)为t_a时刻的并行时段数；为用户定义的最大时段并行数；N_nodes为计算节点总数；M_i为节点i最大任务容量；L_i(t_a)为节点i最大负载；a(t_a)为CPU资源权重；为单时段平均任务数；β(t_a)为内存资源权重；为单时段内存需求，根据，可以精确计算瞬时可用资源总量，从而动态调整并行时段数。在站间维度，建立负载感知的任务分配机制，通过对关键节点负载的实时监控，进行资源分配。

在算法维度，开发基于GPU的模糊度解算加速器，其执行时间模型为

式中，T₀为固定传输时间；k为单位模糊度组合的计算常数；N_s为测站数；N_C为GPU核心数；b为模糊度维数；c为通信开销系数。

总之，上述协同机制通过动态资源调度与算法加速的深度融合，提升了超大规模GNSS网络的处理效能，为北斗数据自动化处理建立了可扩展的高性能计算范式。

4）后处理智能分析

本模块集成自动化质量评估体系，通过坐标转换、精度检验与智能决策实现解算结果的全流程验证。将空间直角坐标转换至东北天（ENU）坐标系，以重复性检验表示内符合精度，有

式中，N为单站点解算总数；X_i为各站点不同方向的解算值；为各站点不同方向解算的加权平均值。通常S值越小，解算的结果精度越高，系统可靠性越高（曾艳艳等，2021；黎峻宇等，2023；马锐等，2024）。

利用均方根误差（root mean square error，RMSE），检验解算结果外符合精度（赵建三等，2011；胡一帆和张帅，2019；董瑾等，2024）：

式中，X_obs,i为各站点不同方向的解算值；X_true为各站点不同方向解算的真值；N为单站点解算总数。RMSE值越小，解算精度越高。根据解算质量，系统自动触发粗差剔除机制，最终自动生成精度统计表、站点时序变化图等多维数据解算报告。

2.2  单北斗数据解算技术

最新版本Bernese5.4进行数据解算时默认GPS观测数据参与解算，无GPS数据会发生报错现象，因此无法直接支持单BDS数据处理。为了实现单北斗数据在Bernese软件中的独立解算功能，需进行系统性二次开发。设原系统函数为P_legacy(O)，满足：

式中，O=（O_G，O_B）为观测数据，O_G为GPS数据，O_B为BDS数据。二次开发后修改观测数据转换（RXOBV3_P）、多时段数据组合（CCRNXO_P）、平滑模拟（RNXSMT_P）模块功能逻辑，使其满足：

在基线生成（SNGDIF）与模糊度消除（GNSAMB_P、GNSL53_P、GNSQIF_P、GNSL12_P）等核心模块中，重构数据的识别与运算架构，使其能够单独处理北斗数据。满足：

式中，f为模糊度消除方法；为双差算子满足：

其中，为i、j接收机对p、q卫星的双差载波相位观测值；λ_b为信号载波波长；分别为i、j接收机到p、q卫星的不同距离；为双差整周模糊度。通过上述关键模块的协同改造，最终实现Bernese5.4针对单BDS数据的解算。

3  系统实现

3.1  系统架构设计

BDS-APA基于实际应用需求，采用Linux操作系统为运行环境，构建以Python为主、Perl为辅的混合编程范式。图1展示了系统采用分层解耦设计理念，划分为支持层、服务层与应用层三个逻辑层级，各层功能定位如下。

（1）支持层，作为系统基础支撑单元，为CORS站数据自动化处理与分析提供基础软件生态及数据资源支撑。其中包括高精度数据处理软件Bernese5.4、CORS站观测数据，以及精密星历文件、钟差文件、极移文件、电离层改正等辅助文件。

（2）服务层，承担系统核心控制中枢职能，实现数据处理全链路模块间的动态交互与协同调度。关键技术特征体现在CORS站数据信息提取、辅助文件质量检查、解算配置文件生成，以及成果整合与储存、日志文档生成等。通过标准化接口协议实现异构模块的松耦合集成。

（3）应用层，作为面向业务逻辑的功能实现层，集成辅助文件下载、CORS站数据处理、解算结果展示、结果后处理与分析等核心功能模块。通过任务调度器实现处理流程的时序触发与并行执行，最终将标准化成果数据经质量检核后回传至服务层数据库归档。

3.2  系统运行流程

BDS-APA运行流程如图2所示。主要包括如下步骤。

（1）系统启动前，将待处理数据放到指定文档中，完善配置文件中的站点信息。

（2）系统启动后，自动提取观测数据信息并检查观测数据质量。

（3）根据提取的观测数据信息自动下载辅助文件，并检查辅助文件质量，出现不合格文件则重新下载。同时，根据观测数据信息检查各个配置文件是否完善，出现问题则终止程序打印错误。

（4）一切正常后，系统自动创建工程文档，生成控制文件。

（5）系统根据数据情况采用并行处理，自动分配资源，调用双差处理的各个模块，进行基线解算、网平差，最终获得坐标解。基线解算环节默认框架为ITRF20，采样间隔为30 s；基线生成采用最大独立基线的OBS-MAX策略（王朝阳等，2015），降低解算时间，采用QIF（quasi-ionosphere-free）策略（Dach等，2015）和L3、L5线性组合策略（Dach等，2015），联合消除模糊度。

（6）先将获取的坐标解转换成ENU坐标进行精度分析并绘图，将精度结果及图像保存到相关文件中；利用精度分析结果剔除解算中的粗差，对结算结果进行时序分析并绘图。

最终将坐标解、精度分析结果，以及图像、时序变化结果及图像，汇总生成结果报告。

4  实验与结果分析

4.1  实验数据

以天津CORS网络为研究对象，选取CH01、CH02、DGFC、DZ01、HGGZ、KC02、KC03、TJA2、TJJX、WQJB共10个典型基准站，空间分布如图3所示。采集2024年2月29～3月30日连续31d的观测数据集进行系统验证。实验站点覆盖天津市区，站间距20～80km，空间分布均匀性良好。所有站点均配置华测P5接收机与TRM59900天线，数据采样率设置为30s，原始观测文件符合RINEX 3.03标准。

4.2  结果分析

通过BDS-APA自动化处理，最终获取单BDS观测数据下各测站的每日坐标解、位移时序及其精度评估结果。经统计表明，本系统在10个站点日解时间缩短至8min以内，当解算规模扩展至28个测站时，每日总处理时间也可以控制在12min以内。

4.2.1  稳健性验证

典型基准站TJJX位于天津北部燕山褶皱带基岩出露区，具有稳定的地质条件。由图4可看出，TJJX站位移序列曲线非常平稳，波动范围小。这验证了本系统用于此次解算流程的稳健性与抗差性。

4.2.2  精度分析

为了验证BDS-APA对单BDS观测数据处理精度，针对相同站点单GPS和多系统观测数据分别设置单GPS、多系统两种实验进行对比测试，其中，多系统包含BDS、伽利略导航卫星系统（Galileo navigation satellite system，Galileo）、格洛纳斯导航卫星系统（global navigation satellite system，GLONASS）、GPS四个卫星导航系统数据。同样利用BDS-APA在相同处理策略下自动获取各站点高精度日解坐标及其精度分析结果。图5给出了在三种实验下，不同站点E、N、U三个方向31d数据的重复性检验结果。由图5（a）（b）可看出，单BDS处理内符合精度东方向和北方向的结果均优于1mm，精度接近于多系统处理精度，优于单GPS处理精度；由（c）中可看出，单BDS处理内符合精度垂直方向优于3mm，略低于多系统处理精度，但优于单GPS处理精度。总之，本系统单BDS处理内符合精度整体优于3mm，符合高精度数据处理要求。

为了检验单BDS数据处理的绝对精度效果，选择在相同框架、历元下，以多系统数据处理的标准结果作为真值，计算单BDS数据处理外符合精度。由图6可看出，单BDS数据处理外符合精度最大为U方向，且外符合精度优于5.5mm，符合高精度处理要求。

表1为不同实验下所有10个站点的处理结果的重复性统计结果。三种实验下各方向平均重复性均在2.5mm内，其中，单BDS观测数据处理结果的三个方向平均重复性分别为0.3mm、0.4mm、1.4mm，平均重复性低于1.5 mm，进一步证明了BDS-APA对单BDS观测数据高精度的处理性能。

5  结  论

本文在北斗导航卫星系统的规模化建设与CORS网络北斗化升级的迫切需求背景下，针对当前GNSS高精度数据处理传统人工解算效率低、冗余度高，以及单BDS观测数据CORS自动化处理系统研究不足等问题，提出了一套基于Bernese5.4单北斗全流程自动化解算处理技术。全流程自动化处理技术融合了多源异构数据智能采集、核心算法模块化封装、并行集群处理及后处理智能分析技术方案，提出了动态双层辅助文件下载、多维协同并行处理等技术。单北斗数据解算技术通过对Bernese软件关键模块的协同改造，实现了针对单BDS数据的解算处理，并最终系统实现了BDS-APA。

（1）根据对天津市CORS网络中TJJX站位移序列分析，证明了系统解算流程的稳健性。根据 E、N、U三方向的重复性检验及外符合精度的检验，论证了BDS-APA对单BDS观测数据的处理符合高精度数据处理要求。BDS-APA对于10个站点每日数据双差解算处理平均耗时缩短至8 min以内，当解算规模扩展至28个测站时，每日总处理时间控制在12 min以内，处理效率较传统人工干预模式得到大幅提升。

（2）本系统降低了GNSS数据处理过程中人力成本与误差风险，对推进单BDS观测数据长时序处理的稳定性研究，以及北斗在国土测绘、地壳形变监测等领域的高精度应用具有重要价值。

虽然本研究搭建的BDS-APA在实验验证中取得了较好的精度和解算效率表现，但还缺乏更长时间的跟踪研究，缺乏恶劣环境下处理精度的验证，下一步将对其恶劣环境下处理的稳健性进一步研究和优化。此外，对于GNSS大网解算的考虑还欠缺，建立针对全国范围的CORS站自动解算技术也是下一步重要研究方向。

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