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%。     

改进的多项式+周期项模型的卫星钟差预报

针对现有的超快速钟差产品IGU精度较低以及无法满足实时PPP技术的问题,提出了一种改进的多项式+周期项钟差预报模型。该模型采用多项式+周期项非线性函数对钟差数据进行滑动估计,结合迭代法对拟合模型的随机误差进行自然修正,以实现对卫星钟差的预报估计。通过与常见的多项式模型、灰色系统模型和多项式+周期项模型的对比分析,结果表明:改进的多项式+周期项模型更加适用于卫星钟差预报,在1天内,其预报精度RMS可以达到0.57 ns,最大偏离程度为1 ns,明显优于灰色系统模型和多项式+周期项模型;随着预报时间的增长,多项式模型、灰色系统模型和多项式+周期项模型的预报精度大幅降低,而改进的多项式+周期项模型没有大幅的变化,预报结果比较稳定。      

基于卫星双向时间频率传递进行钟差预报的方法研究

用多项式拟合、谱分析、改进的AR模型三种方法对由卫星双向时间频率传递得出的钟差时间序列进行了拟舍和预报分析。为了抵制钟差时间序列中异常值的影响，引入了“抗差等价权”，利用卫星双向时间频率传递得到的1d的钟差，按不问采样率、不同时间跨度进行计算分析。结果表明，抗差估计的预报精度明显高于最小二乘估计；平滑值的预报精度高于采样值；由于钟差时间序列中有明显的周期变化，多项式进行钟差预报的精度不可靠；用谱分析进行钟差预报的精度不高，但可以发现钟差时间序列中的主要周期变化；改进的AR模型预报精度最高，预报6h钟差的RMs在1ns左右。     

最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。     

顾及钟差随机项的GPS卫星钟差预报

针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲线法模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。用12 h钟差建模时,预报未来6、12、24和48 h的平均预报精度分别为0.71、1.17、1.93和4.38 ns,相比于二次多项式模型的平均预报精度分别提高了29.70%、43.75%、67.62%和76.21%;相比于修正指数曲线法模型的平均预报精度分别提高了18.39%、33.90%、61.40%和70.49%。     

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。     

顾及周期项的北斗卫星钟差建模与预报

以三种卫星轨道的北斗卫星精密钟差为数据源,在采用频谱分析诊断出钟差拟合残差的周期特性基础上,分析了不同类型轨道卫星钟差的周期性特征;为实现钟差拟合残差的周期拟合,讨论了不同阶数三角级数对建模精度的影响,继而采用顾及周期项的二次多项式模型进行钟差的建模与预报,分析比较了不同轨道类型卫星钟差的预报精度情况。     

BDS精密卫星钟差建模与预报

针对BDS卫星钟差的短期预报问题,该文采用二次多项式模型、灰色模型和线性组合模型来对BDS中3种不同类型卫星10d的精密钟差进行建模与短期的预报。拟合时长增加,预报精度也会逐步增高并趋于稳定。预报精度会随着预报时长的增加而降低,当预报时长为50min以内时,预报精度为亚纳秒级。3种模型的钟差预报精度均在1ns以内,其中二次多项式模型的预报精度优于灰色模型,线性组合模型预报精度介于二者之间。利用3种模型的钟差预报结果进行精密单点定位实验,所得的平均定位精度在E、N方向上误差最大不超过3cm,U方向上误差最大不超过5cm。验证了利用二次多项式模型、灰色模型和组合模型在卫星钟差的短期预报中是可行的。     

数据预处理对最小二乘支持向量机预报钟差的影响

分析在基于最小二乘支持向量机的卫星钟差预报中样本数据预处理的必要性,列举了归一化、标准化和相邻历元一次差3种数据预处理方法。然后结合实例,对比分析不同数据预处理方法对基于最小二乘支持向量机的钟差预报精度的影响,得出不同方法对钟差预报精度的影响不同,其中,基于一次差方法的预报精度最高。最后,将基于一次差方法的最小二乘支持向量机预报模型与常用的二次多项式模型和灰色系统模型进行比较,结果表明,最小二乘支持向量机模型的预报效果明显优于两种常规模型。     

基于抗差最小二乘配置的点云内插DEM算法研究

针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。     

GPS卫星钟差改正数实时预报算法

实时卫星钟差（satellite clock bias,SCB）的获取是实时精密单点定位（real-time precise point positioning,RTPPP）需要解决的关键问题。给出了国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）所提供的实时服务（real-time service,RTS）钟差产品的修复方法,分析了IGS02、IGS03实时数据流中GPS卫星钟差改正数的稳定性及其精度。同时,从原理上推导证明了钟差一次差分数据符合一次多项式模型,并结合对GPS卫星钟差改正数的分析提出了一种基于一次差分的钟差改正数预报算法,通过与一次多项式模型、二次多项式模型以及灰色模型的预报精度进行对比试验,结果表明,该钟差改正数预报算法预报精度有明显提高,预报30 s的精度达到0.06 ns,可满足实时精密单点定位的要求。     

卫星钟差预报的T-S模糊神经网络法

结合钟差数据的特点,提出了一种基于变化率的T-S模糊神经网络(TSFNN)钟差预报模型。首先计算相邻历元间钟差的变化率值并对其进行建模;然后利用TSFNN模型预报钟差变化率值,再将预报的变化率值还原,得到钟差预报值;最后,通过算例将本文所建模型与IGU-P产品、二次多项式模型(QP)及灰色模型(GM(1,1))进行试验对比。结果表明:在使用变化率方法后,TSFNN模型预报的精度和稳定性分别提高了69.8%和76.3%,而且与IGU-P钟差产品相比,预报的精度高出约10倍,同时模型预报的效果优于两种常用模型。因此,该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报。     

精密单点定位中三种GPS卫星钟差预报模型的精度分析

分析了二次多项式、线性和灰色系统三种预报模型的原理和特点,采用了IGS精密星历和超快星历数据,选取了五颗钟差变化比较典型的卫星,实现了为期一天的卫星钟差预报。     

径向基函数神经网络在GPS卫星钟差预报中的应用

GPS卫星钟在空中很容易受到诸多因素的影响,导致其钟差行为很难用线性模型,二次多项式模型,灰色模型等现有模型进行描述和实现可靠的高精度预报。本文利用径向基函数神经网络对几颗GPS卫星钟差连续进行了五分钟、一小时和一天的预报,分别取得了均方根误差优于0.4ns,0.5ns和1ns的预报精度,证明了文中径向基网络结构在钟差预报方面的可靠性。     

基于IGS超快星历预报卫星钟差及其精度分析

在实时GPS精密单点定位中,能否快速有效地得到高精度的卫星钟差预报值是影响实时单点定位速度和精度的一个重要因素,由于GPS原子钟的高频率、高敏感和极易受到外界及其本身因素影响的性质使得卫星钟差预报至今都没能得到很好地解决,本文在目前的卫星钟差预报基础上,分别探讨了利用灰色模型理论、线性模型和二次多项式模型等方法,以IGS超快星历中2004年12月7日卫星钟差观测资料预报8日的卫星钟差为例进行卫星钟差预报研究,初步得出如下结论:在利用IGS超快星历的前一天的卫星钟差观测值预报后一天的钟差时,线性模型相对方便有效;而灰色模型只要选取合适的模型指数系数,能得到较高精度;但二次多项式模型预报精度较差。利用线性模型能达到或优于IGS超快星历预报钟差的预报精度。     

BDS星载原子钟长期性能分析

北斗卫星导航系统(BDS)于2012年底开始提供区域服务,进行BDS星载原子钟的长期性能分析,对于系统性能的评估、卫星钟差的确定与预报等具有重要的作用。本文基于3年的多星定轨联合解算的BDS精密卫星钟数据,利用改进的中位数方法进行数据预处理,分析了卫星钟差数据的特点,使用卫星钟差二次多项式拟合模型分析了卫星钟的相位、频率、频漂及钟差模型噪声的长期变化特性,根据频谱分析的方法分析了卫星钟差的周期特性,采用重叠哈达玛方差计算并讨论了卫星钟的频率稳定性。综合上述方法及其试验结果较为全面地分析和评估了BDS星载原子钟的长期性能,得到结论:在噪声特性和钟漂特性方面,MEO卫星钟的性能最好,其次是IGSO卫星钟,最差的是GEO卫星钟,所有卫星钟噪声水平和频漂的均值分别为0.677ns和1.922×10~(-18);多星定轨条件下的北斗卫星钟差存在显著的周期项,其主周期分别近似为对应卫星轨道周期的1/2倍或1倍;BDS星载原子钟频率稳定度的平均值为1.484×10~(-13)。     

Real-time clock offset prediction with an improved model

The GPS orbit precision of the IGS ultra-rapid predicted (IGU-P) products has been remarkably improved since 2007. However, the satellite clock offsets of the IGU-P products have not shown sufficient high-quality prediction to achieve sub-decimeter precision in real-time precise point positioning (RTPPP), being at the level of 1–3 ns (30–90 cm) RMS in recent years. An improved prediction model for satellite clocks is proposed in order to enhance the precision of predicted clock offsets. First, the proposed prediction model adds a few cyclic terms to absorb the periodic effects, and a time adaptive function is used to adjust the weight of the observation in the prediction model. Second, initial deviations of the predictions are reduced by using a recomputed constant term. The simulation results have shown that the proposed prediction model can give a better performance than the IGU-P clock products and can achieve precision better than 0.55 ns (16.5 cm) in real-time predictions. In addition, the RTPPP method was chosen to test the efficiency of the new model for real-time static and kinematic positioning. The numerical examples using the data set of 140 IGS stations show that the static RTPPP precision based on the proposed clock model has been improved about 22.8 and 41.5 % in the east and height components compared to the IGU-P clock products, while the precisions in the north components are the equal. The kinematic example using three IGS stations shows that the kinematic RTPPP precision based on the proposed clock model has improved about 30, 72 and 44 % in the east, north and height components.     

配置法在局部大地水准面精化中的实例研究

从最小二乘配置方法的基本原理出发,以我国某地区范围内1km分辨率的大地水准面高模型数据为例,根据实用公式计算了试验区大地水准面高的协方差值后,采用多项式函数模型和高斯函数模型分别拟合了该地区大地水准面高的局部协方差函数,并对试验区内18个检核点做了推估计算。根据推估值(Nfit)与实测值(NGPSL)的比较分析表明,虽然多项式协方差函数模型略优于高斯协方差函数模型,但它们都能以厘米级的精度拟合局部大地水准面,这表明了配置法用于精化厘米级大地水准面的有效性。     

基于指数平滑法的GPS卫星钟差预报

提出了一种基于指数平滑法的GPS卫星钟差预报方法。该方法可采用少量数据建模,且计算过程简单、方便,尤其是在缺少相关历史数据或数据变化趋势不明显、不稳定的情况下,用该方法仍可取得较好的效果。通过与GPS卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和灰色预测模型的对比分析,结果表明:指数平滑法适用于GPS卫星钟差的中、短期预报,其预报精度可达ns级;在利用小数据量建模的情况下,其预报效果优于二次多项式模型,与灰色模型的预报效果基本相当;该方法还可用于GPS卫星钟差的长期预报,其预报精度可达μs级,与灰色预测模型的精度相当。