不同采样间隔的钟差数据对钟差预报的影响分析

在卫星导航定位系统中,星载原子钟的钟差预报在维持系统时间同步、满足实时精密单点定位的需求等方面具有重要的作用。目前,钟差预报主要研究的是预报模型,关于钟差数据对钟差预报结果影响的研究还很少。基于IGS提供的30s、5min和15min采样间隔的精密钟差数据,分析和研究在预报条件相同时,不同采样间隔的钟差数据对钟差预报效果的影响。以常用的灰色模型和二次多项式模型对不同类型的卫星钟差进行预报和分析,结果表明,相同预报条件下钟差数据的采样率对预报结果有影响,IGS的15min采样间隔的精密钟差数据较另外两种采样间隔的精密钟差数据能得到更好的预报结果。     

IGS卫星钟差产品采样间隔对PPP精度的影响

使用IGS 5 min、30 s以及CODE最新发布的5 s间隔的精密卫星钟差产品分别进行了静态和动态精密单点定位(PPP)试验。结果表明,使用三种不同采样间隔的精密卫星钟差对静态PPP定位结果的影响很小,均能满足mm至cm级的静态定位精度,采样率更高的精密卫星钟差改正对静态定位结果无显著改善;对动态PPP定位,三种采样间隔的精密卫星钟差均能满足cm至dm级的定位精度,使用30 s间隔的精密卫星钟差较使用5 min间隔的精密卫星钟差,其定位精度提高了30%~50%,而使用5 s间隔的精密卫星钟差同使用30 s间隔的精密卫星钟差获得的定位精度基本一致。     

北斗在轨卫星钟产品质量分析

星载原子钟是卫星导航系统的星上时间基准,其性能的优劣直接决定了导航定位服务的质量。我国BDS目前处于全面建设阶段,对BDS卫星钟产品进行质量分析以及在轨星载原子钟的性能评估是一项重要的工作。目前,多个GNSS分析中心同时提供BDS卫星钟差产品,但对于不同分析中心的钟差产品特性对比和分析却鲜有报道。因此,本文从连续性指标、一致性指标、拟合精度指标、预报特性指标,对CODE、GFZ和WHU分析中心的北斗卫星钟差不同采样间隔数据进行了对比和分析。同时,基于北斗卫星钟产品对北斗系统星载原子钟短期频率稳定性进行了评估,得出了一些有益的结论。     

GPS卫星轨道及钟差对GRACE卫星定轨精度影响

针对GPS卫星精密轨道和钟差插值对GRACE卫星定轨精度影响进行了分析,分别使用IGS(International GNSS Service)30 s间隔钟差、CODE(the Center for Orbit Determination in Europe)30和5 s间隔钟差以及15 min精密星历进行GRACE卫星定轨实验。结果表明:GPS轨道插值精度可以达到cm级,将15 min GPS轨道插值为30 s间隔利用9阶拉格朗日插值定轨结果精度最高,继续增加阶数定轨精度不会增加;利用CODE钟差计算GRACE非差运动学轨道,码伪距结果精度较IGS产品提高6%,载波相位运动学定轨结果和约化动力学定轨结果精度都提高10%左右;5 s间隔卫星钟数据对定轨结果改进并不明显。采用CODE间隔为30 s钟差进行GRACE运动学定轨的计算精度能满足cm级轨道的应用需求。     

级比离散灰色模型在卫星钟差预报中的应用

针对传统灰色模型(grey model,GM)的拟合序列不能反映出建模数据序列级比动态变化这一问题,提出以建模序列的级比序列为对象,建立了能够反映出建模序列级比变化趋势的离散灰色模型(discrect grey model,DGM),给出了该方法应用于卫星钟差预报的具体步骤。首先,对建模钟差序列生成对应的级比序列;然后,用DGM对级比序列建模并进行预报;最后,结合级比与钟差序列之间的关系,将级比预报结果还原得到相应的钟差预报值。采用iGMAS机构提供的事后精密钟差数据分别进行了单天和连续多天的预报试验,并与二次多项式模型(quadratic polynomial model,QPM)及GM预报结果进行对比分析。结果表明,在单天预报试验中,与QPM相比,所提方法得到的预报产品平均精度在北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)卫星和全球定位系统(global positioning system,GPS)卫星中分别提升了54.71%、46.40%;与GM相比,所提方法得到的预报产品平均精度在BDS卫星和GPS卫星中分别提升了82.96%、67.81%。在连续多天预报试验中,与QPM相比,该方法得到的预报产品多天平均精度在BDS卫星和GPS卫星中分别提升了38.15%、37.09%;与GM相比,该方法得到的预报产品多天平均精度在BDS卫星和GPS卫星分别提升了57.43%、26.30%。     

MADOCA-LEX高频GPS卫星钟差 短期预测精度分析

日本准天顶卫星系统（QZSS）卫星通过L波段实时播发高频全球卫星导航系统（GNSS）精密轨道和钟差产品,为GNSS导航用户提供实时精密单点定位（PPP）服务. 本文以JAXA MADOCA数据中心提供的1 s采样率GPS卫星钟差数据为研究对象,首先采用阿伦方差对卫星钟差的短期稳定性进行评估;然后分别采用一阶多项式、二阶多项式和灰色模型对高频钟差产品进行建模,在5 s,10 s和30 s的拟合窗口内预报后续10 s内钟差,并基于预报残差的均方根误差（RMS）评定不同类型GPS卫星钟差产品的短期预报精度. 基于2020年1月1日-21日连续21天的实时高频钟差统计分析结果表明,不同型号的GPS卫星钟差1 s,5 s和10 s的短期稳定性均能达到10-12量级;对比预报精度显示,10 s以内的拟合窗口采用最简单的一阶多项式最为稳定可靠,10 s延迟预报RMS精度可控制在0.1 ns以内;若采用30 s的拟合窗口,考虑钟差频漂特性的二阶多项式则更为稳定可靠,预报钟差的RMS精度能达到0.15 ns以内．由此可见,本文基于MADOCA-LEX钟差产品的实时预报精度可以满足厘米级PPP的需求．      

利用GPS精密单点定位进行时间传递精度分析

利用静态精密单点定位技术(PPP),分别采用IGS5min和30s间隔的精密卫星钟差产品进行单站时间传递实验。实验结果表明,无论是利用5min间隔的卫星钟差产品,还是利用30s间隔的卫星钟差产品,静态PPP都可以实现0.1～0.2ns的时间传递以及半天内稳定度达到1×10-15～2×10-15的频率传递。在短期内,相比于5min间隔的卫星钟差产品,利用30s间隔的卫星钟差产品能较明显地提高静态PPP钟差解所体现的频率稳定度,PPP钟差解的精度略有提高;在长期内,使用这两种钟差产品获得的PPP钟差解的精度及其所体现的频率稳定度相当。     

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。     

灰色模型在快速卫星钟差预报中的应用

GPS实时精密单点定位需要实时的、精确的、可靠的预报卫星钟差预报,因此卫星钟差的预报是一项非常重要的工作,它对实时的高精度导航定位具有重要意义。为导航定位提供时间标准的导航卫星原子钟是非常精密的仪器,对外界环境非常敏感,无法将卫星钟差作为普通的白噪声处理,可以但可将卫星钟差看作是灰色系统来进行研究。本文根据灰色系统相关理论,将灰色系统模型GM(1,1)应用到卫星钟差的预报,并用IGS超快速星历建立了预报卫星钟差的灰色预测模型,研究了卫星钟差的变化规律。结果表明:灰色模型可用于卫星钟差的短期预报,它对超快速星历的预报精度与IGS产品中的IGU超快速星历本身的预报精度相当。     

超大观测网络及多GNSS系统的快速数据处理

采用IGS全球约110个多模观测站4周的观测数据,在不同采样间隔下进行精密定轨数据处理。分析了不同采样间隔下产品的精度以及数据处理的耗时情况。大量计算结果表明:①随着数据采样间隔的增加,数据处理时间呈线性减少的趋势。本文表明,采用15min采样间隔比5min采样间隔计算效率最多可以提高50%以上。②数据采样间隔的变化对轨道、钟差、ERP参数、参考框架等解算参数的影响很小。当采样间隔为5~10min时,基本上没有影响。为分析不同采样间隔产品对用户定位的影响,采用了全球22个测站4周的数据进行PPP静态定位,并且采用GRACE卫星1周的数据进行运动学精密定轨。采用不同轨道、钟差的静态结果表明,不同产品对水平方向精度的影响小于2mm,高程方向精度的影响小于6mm。GRACE卫星动态定位结果表明,不同产品对各个方向精度的影响小于1.5cm,三维位置的影响小于2cm。本文结论对于当前测站个数250的非差数据处理有参考意义。     

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。     

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。     

利用SLR和伪距资料确定导航卫星钟差

提出了综合利用SLR和GPS伪距资料测定导航卫星钟差的方法,采用2002年10月的SLR和伪距实测数据计算了GPS 35卫星的钟差,并对GPS 35卫星的钟差进行了预报,为了验证计算结果的精度,将本文计算的卫星钟差与IGS精密钟差进行了比较.通过比较分析发现:综合利用SLR和伪距资料测定的导航卫星钟差精度优于3 ns,测定的导航卫星钟差与实际卫星钟差不存在系统差;导航卫星钟差的预报精度与计算卫星钟速的时间跨度有关;可以分离卫星坐标和卫星钟差之间的相互影响,便于对卫星钟差的研究.     

基于GM(1,1)灰色模型卫星钟差短期预报的精度分析

为了提高GPS快速单点定位的精度,必须及时获得高精度的精密星历。基于卫星钟差变化的灰色特性,建立GPS卫星钟差GM(1,1)灰色模型,对卫星钟差进行短期预报。计算结果表明,灰色模型GM(1,1)用于卫星钟差短期预报,只需要使用少数几个历元的已知卫星钟差进行建模,不仅减少建模数据量,提高建模速度,而且预报精度较高,可以满足GPS快速单点定位的实际需要;并对卫星搭载的原子钟精度进行分析,得出基于灰色模型GM(1,1)分析的Rb钟的精度和稳定性要优于Cs钟。     

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。     

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。     

卫星钟差单差的小波神网络预报

针对现有卫星钟差预报模型对非平稳过程预报的局限性,提出基于卫星钟差一次差值的小波神经网络预报模型。对在轨卫星钟差求取一次差值的基础上,运用小波神经网络模型预报GPS卫星钟差,同时与GM(1,1)模型预报的结果进行比较。得出BlockΠA Cs短期预报的精度能达到0.690ns,14d预报的精度最差时依然优于1ns;其余稳定性良好的卫星钟,一天预报的结果均要优于0.207ns,预报14d卫星钟差的平均精度优于0.183ns,部分卫星钟差预报精度可以达到0.050ns,预报得到的结果可以达到GPS对实时精密单点定位的要求。     

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.     

BDS卫星实时钟差估计

随着无人驾驶等高新技术的快速发展，实时精密单点定位在GNSS领域中受到越来越多的关注。研究实时卫星钟差的获取和实时定位精度具有较大的现实意义，本文为研究耦合BDS卫星轨道、钟差产品对定位精度的影响，采用不同精度的轨道产品实时获取卫星钟差。分析了卫星钟差误差与轨道误差之间的相关性及钟差对轨道误差的吸收能力，发现卫星钟差能够吸收95%以上的轨道径向误差和部分切线误差，在一定程度上弥补了轨道误差引起的定位误差。采用耦合的卫星轨道、钟差产品，单BDS系统定位精度可达到分米级的定位结果。     

基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度分析

Kalman滤波器稳态条件下的卫星钟差预报精度可作为评估星地时间同步性能的重要依据,研究了基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度问题。在卫星钟差包括3阶白噪声情况下,建立了卫星钟差的状态方程和测量方程,利用离散Riccati方程的非递归代数解,得到了Kalman滤波器的稳态解,进一步得到了卫星钟差预报误差,做了典型参数情况下的数值分析。