改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。     

果蝇优化算法优化灰色神经网络的卫星钟差预报

针对导航卫星短期钟差预报精度不高的问题,文章提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)优化灰色神经网络的卫星钟差预报方法.利用FOA较强的全局寻优能力对灰色参数进行迭代动态微调,改善随机初始化所导致网络进化易陷入局部最优的问题,以提高灰色神经网络的预报精度;选取IGS产品中典型的卫星钟差数据,分别采用FOA优化灰色神经网络模型、神经网络模型、灰色系统模型和灰色神经网络模型进行短期钟差预报.仿真结果表明:FOA优化灰色神经网络模型的预报精度优于其他三种模型,性能满足卫星短期高精度钟差预报的要求.     

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。     

利用遗传小波神经网络预报导航卫星钟差

针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报问题,首先通过遗传算法优化适合非线性时间序列预报的小波神经网络的网络参数,得到预报性能更好的遗传小波神经网络(GWNN);然后根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,建立了一种能够高精度、近实时预报钟差的GWNN钟差预报算法。使用GPS卫星钟差进行一天内的预报实验证明了本方法的有效性。结果表明,通过本方法得到的预报钟差较IGS超快预报钟差在精度上有了较大的改善。     

顾及钟差变化率的GPS卫星钟差预报法

提出了一种基于钟差变化率拟合建模的卫星钟差预报方法。以附加周期项的线性或二次多项式作为基础模型对钟差变化率序列进行拟合,最优估计卫星钟差的趋势项系数,然后直接使用精密定轨得到的相应时刻的卫星钟差计算预报初始时刻的基准项系数,来建立卫星钟差的预报模型。以IGS发布的快速星历(IGR)的卫星钟差为试验数据,对GPS星座中各种型号的所有卫星钟差进行预报。结果表明:本文方法3、6、12与24h的预报精度分别可达0.43、0.58、0.90与1.47ns,相比于传统的基于钟差拟合的预报方法,精度分别提高69.3%、61.8%、50.5%与37.2%;与IGS发布的超快速星历(IGU)的预报钟差相比,钟差精度分别提高15.7%、23.7%、27.4%与34.4%。     

灰色系统理论的优化方法及其在卫星钟差短期预报中的应用

通过利用灰色系统理论对卫星钟差进行预报研究,论述了灰色GM(1,1)模型的建立、计算及原点精度检验方法,并结合实例给出一种模型优化的途径,即参数优化法。计算结果表明,参数优化法可以提高卫星钟差短期预报的精度。     

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。     

顾及周期项误差和起点偏差修正的北斗卫星钟差预报

根据北斗卫星导航系统星载原子钟自身的物理特性,采用武汉大学IGS数据中心发布的2016年1月1日至2016年11月1日共306天的事后钟差产品进行谱分析。分析结果表明:北斗卫星导航系统的3类卫星钟都存在一定的周期特性;其中GEO和IGSO卫星钟的主周期相对较为明显;GEO卫星钟的主周期依次为12、24、8和6h;IGSO的主周期为24、12、8和6h;而MEO的3个主周期为12.9、6.4和24h。依据各类原子钟的周期特性,同时对各天之间钟差的起始点偏差进行修正,并利用修正模型对北斗卫星钟差进行预报和精度分析。试验结果表明,改进的预报模型能显著提升北斗卫星的钟差预报精度,北斗卫星钟差24h、12h、6h的平均预报精度分别能达到6.55ns、3.17ns和1.76ns。     

神经网络在卫星钟差短期预报中的应用研究

本文针对卫星钟差的特点,提出了基于神经网络的卫星钟差短期预报模型,给出了基于径向基函数(RBF)网络进行卫星钟差预测的基本思想、预测模型和实施步骤,并对比分析了神经网络模型与灰色系统理论模型的区别.为验证本文提出的预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并与灰色系统模型进行对比分析.仿真结...     

利用遗传优化LSSVR进行导航卫星钟差预报

为提高导航卫星钟差预报的精度,提出了一种最小二乘支持向量回归(LSSVR)和遗传算法(GA)相结合的导航卫星钟差预报方法。根据卫星钟差序列变化的非线性特征,选用高斯径向基函数(RBF)建立卫星钟差LSSVR预测模型。针对LSSVR模型的参数选择问题,引入GA对不同星座以及原子钟类型预测模型的参数进行搜索寻优。该方法能够在较大范围内自动确定优化参数,提高LSSVR的泛化性能。将所提出的方法用于GPS卫星钟差的短期预报,并与常规预报方法进行对比。结果表明,GA-LSSVR模型对不同星座以及原子钟类型钟差预报均表现出良好的稳健性,能够在一定程度上抑制钟差预报误差随时间延长不断增大的问题,整体预报精度优于常规方法。     

基于哈达玛总方差的卫星钟差参数估计与预报

钟差参数估计与预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。本文研究了基于哈达玛总方差的钟差参数预报方法。随机部分采用幂律谱模型,利用哈达玛总方差计算Kalman噪声参数,进而得到状态噪声和测量噪声协方差阵。最后利用IGS数据,验证了基于哈达玛总方差进行钟差参数估计与预报的适用性。结果表明,短期预报精度可达到亚纳秒级。     

开窗分类因子抗差自适应序贯平差用于卫星钟差参数估计与预报

提出一种新的钟差算法--开窗分类因子抗差自适应序贯平差,即首先对一维钟差数据进行开窗处理,在窗口内利用抗差等价权削弱粗差影响,在窗口间构造自适应因子抵制钟跳异常,从而达到消除和削弱观测异常和状态异常的目的.针对不同星钟参数不符值描述不同的扰动特性,提出构造分类自适应因子来抵制钟差时间序列中的扰动异常.计算结果表明,新算...     

基于噪声估计的卡尔曼滤波用于GPS卫星钟差预报研究

利用重叠哈达玛方差确定卫星钟噪声随机模型,采用顾及钟差随机噪声模型的卡尔曼滤波进行钟差预报分析,并与最小二乘预报算法相比较,得出以下结论:卡尔曼滤波进行1 d以内的短期预报时,精度达到亚纳秒级,优于最小二乘预报算法,在长期预报或拟合数据量较少时,最小二乘预报精度优于卡尔曼滤波。     

灰色系统模型在卫星钟差预报中的应用

分析了二次多项式模型在卫星钟差长期预报中的缺陷，依据灰色系统理论和卫星钟差的变化规律，以较少的观测样本建立了预报卫星钟差的灰色预测模型，并将其与二次多项式预测模型进行分析比较。计算结果表明，两者的短期预报精度基本相当，而灰色系统模型的长期预报精度要明显地优于二次多项式模型，更适合于实际应用。     

基于ARIMA模型的卫星钟差短期预报研究

卫星钟差的精度直接影响导航定位的性能。本文针对不同类型的星载原子钟,采用ARIMA时间序列模型分别对1 d的IGS 5 min、30 s采样间隔的精密卫星钟差产品进行建模,并作6 h、一天的短期预报。结果表明,铷钟的预报精度达到了亚纳秒级,铯钟的预报精度处于纳秒级,并且原始钟差产品的采样间隔对卫星钟差预报精度有一定的影响。     

基于AR模型的GPS精密卫星钟差建模与预报

在GPS卫星精密钟差的预报中,短周期预报通常采用二次项拟合模型,长周期预报通常采用灰色模型,但这两种模型都只是考虑趋势项而没有考虑随机项,通过利用AR模型对钟差的随机项进行建模,并作为随机补偿,加入到二次项拟合模型与灰色模型中,以完善钟差预报的短周期与长周期模型。在算例中运用由IGS提供的精密钟差进行预测,结果表明:改进后的模型使钟差预报的精度得到一定程度的提高。     

星载GPS观测数据预处理模型研究

星载GPS不同于地基GPS。为了进行基于星载GPS的低轨卫星精密定轨和地球重力场模型解算,本文研究了星载GPS观测数据的钟差改正、整周模糊度解算、周跳探测、卫星跟踪点改正、GPS天线相位中心偏移和改正等的模型,给出了对应的处理公式和处理过程。     

高性能原子钟钟差建模及其在精密单点定位中的应用

鉴于当前许多IGS跟踪站均配置有高性能原子钟的现状,本文首先采用修正Allan方差法分析了不同IGS跟踪站的接收机钟随机噪声的时域特性,进而评估了不同类型接收机的短期稳定度及钟差建模的可行性,然后利用IGS站配有氢原子钟的观测数据,在精密单点定位算法中,通过对钟差参数进行短时建模约束接收机钟差的随机变化,进而改进精密单点定位(PPP)的定位性能。试验结果表明钟差建模方法显著降低了高程分量参数、天顶对流层延迟参数与接收机钟差参数之间的相关性,GNSS高程分量的精度可提高50%。该方法对于提升PPP技术在地壳形变监测、低轨卫星定轨、水汽监测及预报等高精度GNSS地学领域的应用水平具有一定意义。     

基于CORS网的卫星钟差完备性监测

卫星钟差质量直接影响到高精度用户的定位结果,因此需对钟差实时监测,即为卫星钟差完备性监测,它是导航系统完备性理论体系中重要的组成部分。本文基于完备性监测的理念,利用CORS网的GPS观测值,利用多个基准站计算卫星钟差,分析同一卫星多个站上观测值的残差,确定各卫星钟差的可用性,若某一卫星的观测值残差与其他卫星残差有显著差异,且超过限值,则认为该卫星钟差质量较差,应给出示警信息,实现卫星钟差的完备性监测。最后针对河北省CORS网的观测数据,实现了卫星钟差完备性监测。     

估计北斗卫星钟差频间偏差的一种方法

针对北斗频间卫星钟差偏差现有估计方法的不足,提出一种估计方法。该方法不仅顾及频间卫星钟差偏差的变化部分也顾及了其常数部分。采用10个观测站数据,验证了本文提出的算法,分析了北斗频间卫星钟差偏差的特性。在短期内,北斗频间卫星钟差偏差常数部分具有稳定性。对采用新算法计算得到的北斗频间卫星钟差偏差进行了模型化,结果表明,每颗卫星对应的频间钟差偏差可以利用10个参数予以高精度表示,对应精度可以达到厘米级。当采用第1天的模型参数进行第2天频间卫星钟差偏差值计算时,可实现厘米级结果。基于北斗频间卫星钟差偏差的稳定性与可模型化性,提出了高精度北斗卫星钟差服务策略,为我国高精度北斗卫星钟差服务提供参考。