团队成员江楠在Remote Sensing（IF=4.118）期刊发表“Assessment of Different Stochastic Models for Inter-System Bias between GPS and BDS”文章。文章链接见https://www.mdpi.com/2072-4292/11/8/989。

系统间偏差（ISB）的处理会影响到多系统融合精确单点定位（PPP）的精度和收敛时间，而ISB的随机模型将在很大程度上决定ISB估计的精度和可靠性。所以，该文章详细研究和评估了四种不同的ISB随机模型，来揭示不同ISB的随机模型对定位的影响。文章中用到了4种不同的随机模型，分别为将ISB作为分段常数的ISB-PW，将ISB作为随机游走处理的ISB-RW，将ISB作为分段常数的ISB-AD，以及将ISB作为白噪声处理的ISB-WN。从伪距残差的结果可以得到结论，当考虑ISB时，无电离层组合伪距残差的均方根误差（RMS）远小于不考虑ISB的方法（ISB-OFF）。从收敛时间和定位精度分析的结果表明，当使用来自德国地球科学研究中心（GFZ）的GBM精确产品时，ISB-RW和ISB-WN的策略取得了最优的结果。而当使用武汉大学的WUM精密产品时，使用ISB-PW和ISB-AD随机模型的PPP结果最优。上述结果可以分别从图1和图2得到印证。这最大的原因是由于分析中心使用的ISB随机模型与用户端PPP处理时使用的随机模型一致。所以本文最终给出ISB最优化的随机模型选取建议：当使用GBM产品时，建议使用ISB-RW或ISB-WN；当使用WUM产品时，建议选择ISB-PW或ISB-AD。

图1使用GBM精密产品，四种不同 图2使用WUM精密产品，四种不同随机模型估算得到的ISB比较 随机模型估算得到的ISB比较

欢迎引用：Jiang, N.; Xu, T.; Xu, Y.; Xu, G.; Schuh, H. Assessment of Different Stochastic Models for Inter-System Bias between GPS and BDS. Remote Sens. 2019, 11, 989.