利用最小一乘法改进的灰色模型的导航卫星钟差预报

在卫星钟差波动较大的情况下，为了克服基于最小二乘法估计灰色模型参数对卫星钟差预报精度的不足，本文利用最小一乘法对传统灰色模型进行了改进。在建模的过程中，采用以误差绝对值之和最小为优化原则，针对目标函数不可微的特点，运用线性规划的方法对灰色预报模型的模型参数进行了估计。此外，将改进后的预报模型应用到卫星钟差波动较大情况下钟差的预报中，并将预报结果与传统灰色模型的预报结果进行了对比分析。结果表明：在卫星钟差波动较大的情况下，该方法相比传统灰色模型的预报结果有显著改善，为高精度的卫星钟差预报提供了一种新思路。     

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.     

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%。     

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...     

GPS精密卫星钟差估计研究

随着精密单点定位技术的发展,对于精确的卫星坐标以及卫星钟差改正精度的要求越来越高,精密卫星星历以及精密卫星钟差的求解成为制约精密单点定位技术发展的瓶颈。本文基于修复周跳的载波相位观测值与相位平滑伪距观测值,采用无电离层延迟星间单差精密卫星钟差估计模型,在先估计出整周模糊度后,进行了精密卫星钟差的估计,并采用与IGS事后精密钟差作二次差的方法进行精度分析,这对于提高精密单点定位精度具有一定的意义。     

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。     

利用改进灰色模型的钟差预报算法及其精度分析

灰色模型在钟差长期预报中虽具有一定的优势,但是预测的精度还有进一步提高的可能。在本文中,采用经过数据预处理和残差修正对一阶灰色模型进行了改进,再对GPS卫星钟差进行不同时间尺度上的预报。算例利用IGS提供的精密钟差产品,建立了一个基于改进灰色模型的预报算法,改进灰色模型的预报精度较传统的二次项模型有了很大的提高,且预报结果的收敛性也获得了一定程度的改善。     

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。     

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...     

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。