GPS双频相位平滑伪距在卫星预报钟差精度评定中的应用

利用Hatch滤波对双频消电离层组合伪距观测值进行相位平滑讨论,对原Hatch滤波公式中的定权方法进行了改进.在此基础上,利用伪距与星地距比对法对广播星历中卫星预报钟差精度评定进行了研究.计算结果表明:载波相位平滑能有效地提高伪距观测量的精度,从而提高伪距与星地距比对法评估卫星预报钟差的可行性.利用双频消电离层相位平滑伪距计算的卫星钟差精度优于1 ns(1σ),测定的卫星钟差与实际卫星钟差不存在系统差.     

基于量子纠缠时钟测量的抗差卡尔曼卫星钟差预报

基于纠缠光子对二阶相关函数的时间特性分析,设计时钟同步测量方案,并考虑传播过程中色散效应及衰减等对精度的影响。该方案可提供均值1 ns、精度0.01 ns的同步信息。利用该方案获得观测数据,结合顾及哈达玛方差的抗差卡尔曼方法估计出卫星钟差模型系数,进行钟差预测。仿真表明,该方案预测精度与IGS预报星历产品精度相当,且钟差初始值更精确。     

导航卫星钟差预报的Elman神经网络算法研究

针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。     

基于小时观测文件拼接的GPS实时钟差确定算法

针对目前常用的GPS实时钟差确定算法主要基于实时观测数据流实现,使产品可靠性和完整性受限于网络质量,及广播星历和IGU-P精度较低的问题,提出并实现基于小时观测文件拼接的实时钟差确定算法。该算法基于小时观测文件数据,通过将钟差估计与自适应超短期钟差预报相结合以确定实时钟差。30 d实时在线结果显示,基于小时观测文件确定的实时钟差精度约为0.25 ns,优于广播星历和IGU-P,与IGS RTS提供的实时钟差精度相当,且能保证产品的可靠性和完整性。     

区域测站数对BDS实时卫星钟差估计的影响分析

地面测站的数量及分布会影响实时卫星钟差估计的精度和可靠性。鉴于目前BDS主要为亚太地区提供服务，均匀选取中国区域内8~24个实时监测站，分析区域测站数与BDS实时卫星钟差估计精度的关系。结果表明，当测站数小于16个，IGSO/MEO卫星在中国区域内被观测的弧长不全，实时钟差精度和定位精度较差；当测站数达到16个，中国区域内可观测的BDS卫星弧长覆盖饱和；当测站数达到17个及以上，实时钟差精度达到0.15 ns，平面定位精度达到0.3 m以内，高程定位精度达到0.4 m以内，且钟差和定位精度随着测站数的增加不再明显提高。     

BDS星载原子钟周期项特性及预报研究

采用频谱分析方法对BDS星载原子钟的周期项变化规律进行分析,继而构建了附有周期项的精密钟差预报模型。在此基础上,对预报模型的短期预报效果和不同类型卫星的预报精度差异进行分析。结果表明,不同类型的卫星均表现出较为显著的12 h和24 h的周期项变化规律,但其对应的能量幅值存在差异;与传统的二次多项式预报模型相比,结合周期项改正的钟差预报模型能够提高预报精度,6 h的预报精度约为2 ns,24 h的预报精度约为10 ns。     

MGEX和iGMAS的多系统轨道和钟差产品精度分析

采用分析中心间互比、SLR残差检核、卫星钟差拟合以及阿伦方差等方法对MGEX和iGMAS提供的多系统轨道和钟差产品精度进行综合分析。结果表明，GPS和GLONASS卫星的轨道精度分别在1.0~1.3 cm和2.0~3.6 cm，其中iGMAS提供的轨道产品较优。Galileo卫星的轨道一致性在10~17 cm，采用ECODE2模型或附加先验模型可有效提高轨道精度。BDS GEO卫星的轨道一致性在数m级，径向精度约为25 cm；IGSO和MEO卫星的轨道一致性分别在21~40 cm和11~18 cm左右，且径向精度分别优于10 cm和5 cm。MGEX和iGMAS提供的GPS和GLONASS卫星的钟差精度较好，但稳定性和可靠性仍有待提升。Galileo卫星的钟差一致性约为0.2~0.4 ns，且钟差产品中吸收了未被模型化的轨道误差。BDS GEO、IGSO和MEO卫星的钟差一致性分别在0.35~0.46 ns、0.25~0.33 ns和0.11~0.21 ns，其中CODE提供的BDS IGSO/MEO卫星的钟差产品受偏航姿态模式影响较大。     

基于SSR信息的GPS实时精密单点定位性能分析

连续接收10 d CNES实时播发的以状态空间表示的数据流信息，数据流的完整性可达91.769%；结合卫星广播星历实时恢复精密卫星轨道与钟差得出，CNES播发的实时数据流轨道三维位置精度优于4.5 cm，钟差精度优于0.09 ns。用得到的卫星轨道和钟差对10个IGS测站10 d观测数据进行精密单点定位解算，得出基于SSR信息的RTPPP可以实现23 min收敛到10 cm精度的定位性能，单天解三维点位精度优于3 cm。     

资源三号02星双频GPS快速精密定轨

采用资源三号02星双频GPS观测数据和CODE快速星历，利用非差简化动力学方法实现卫星精密定轨。通过卫星轨道重叠弧段检验，轨道径向精度优于3.90 cm，位置精度优于5.52 cm。利用SLR观测数据检核卫星轨道，精度优于4 cm。采用轨道外推和瞬时根数方法预报轨道，12 h内切向精度优于30 m。     

GNSS广播星历精度评定与对比

以gbm精密星历和钟差作为参考真值，对GPS、BDS、Galileo以及GLONASS四大系统2017-02-01~02-28的广播星历、钟差以及卫星空间测距误差（SISRE）的精度进行对比分析。结果表明，GPS轨道径向、切向、法向的精度为1 m、0.4 m、0.8 m左右，钟差约为2 ns，卫星信号测距误差（SISRE）约0.4 m；BDS不同类型卫星表现出很大差异；Galileo卫星的径向、切向、法向的精度为0.3 m、0.3 m、0.2 m，钟差约3 ns，SISRE约1 m；GLONASS卫星的径向、切向、法向精度为0.4 m、1.0 m、0.4 m，钟差约7 ns，SISRE约2 m。     

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基于实测星间距离的BDS-3卫星集中式自主定轨性能初步分析

简要给出基于星间双向测距的BDS-3导航卫星自主定轨模型,然后基于BDS-3基本系统的18颗MEO的星间链路测距数据开展自主定轨处理及性能分析。结果表明,BDS-3星间链路测距功能运行稳定、连续性较好,单星可用链路数目约为8.5条,星间建链几何构型PDOP值约为1.34;连续30 d的集中式自主定轨处理正常稳定,与事后精密产品比较得出,所有卫星的轨道URE的平均RMS为0.47 m,相对时间同步误差的平均RMS为0.31 ns。     

BDS-2卫星钟设计年限末期阶段性能评估与分析

为探究BDS-2卫星钟在当前阶段的运行状态及性能情况,采用国际GNSS监测评估系统（iGMAS）2018年共365 d的精密钟差数据,将Score检验量引入钟差异常探测,并结合中位数法进行数据质量控制,弥补了中位数法部分粗差漏探的缺陷;再从频率准确度、频率漂移率、频率稳定度、模型拟合残差、周期特性、噪声类型等6个方面对BDS-2卫星钟的相关性能进行全面评估。结果表明,现阶段BDS-2在轨卫星钟的运行状态良好,各项性能指标均正常,可继续提供相应的系统服务。其中,BDS-2卫星钟的频率准确度为3.15×10^-11,日漂移率为1.59×10^-13,万秒稳为5.72×10^-14,模型拟合残差平均精度为0.596 ns;GEO、IGSO和MEO三类卫星的钟差序列周期特性显著,第1、2主周期与其各自卫星轨道周期相关,分别为其轨道周期的0.5倍或1倍左右;不同平滑时间下的BDS-2卫星钟主要受调频白噪声（WFM）、调频闪烁噪声（FFM）和调频随机游走噪声（RWFM）的影响。     

基于EM算法优化相关向量机的BDS-3超快速钟差预报

提出一种基于EM算法优化相关向量机(RVM)的BDS-3超快速钟差预报算法。首先,利用组合MAD法预处理钟差数据,并进行一次差分计算;然后,利用钟差一次差分数据对RVM模型进行训练,通过EM算法迭代求取模型的超参数;最后,利用优化后的RVM模型进行数据预测,将钟差一次差分预测值还原,得到钟差预报值。采用iGMAS中心提供的实测BDS-3超快速钟差数据进行预报实验,并将本文模型与QP模型、SA模型及iGMAS超快速钟差预报产品(ISU-P)结果进行对比分析。结果表明,对于6 h、12 h和24 h预报,本文模型预报BDS-3卫星钟差数据的平均精度均优于0.61 ns;与ISU-P、QP模型和SA模型相比,本文模型预报24 h时精度分别提升64.1%、50.0%和49.2%。     

一种改进的平方根滤波在卫星钟差实时解算中的应用

目前普遍采用卡尔曼滤波方法来实现非差法卫星钟差的实时解算。平方根滤波可以增强数值计算的稳定性,避免滤波发散,但矩阵的求逆会耗费较长的计算时间;序贯算法可以避免对矩阵直接求逆,能提升计算效率。综合两种算法的优点,提出一种基于序贯算法的平方根滤波器,并应用于卫星钟差的实时解算,得到的卫星钟差精度优于0.2 ns,且计算时长缩短40%。     

基于SAFA-FDGM(1,1)模型的BDS钟差预报

为建立高精度的BDS钟差预报模型,提出一种基于改进的萤火虫算法优化的分数阶离散型灰色系统SAFA-FDGM(1,1)钟差预报模型。为避免萤火虫算法陷入局部最优解,提高萤火虫算法的优化能力,本文引入惯性权重因子,同时对吸引力因子、步长因子进行改进;利用改进的萤火虫算法自动优化选取FDGM(1,1)分数阶因子来提高FDGM(1,1)数据拟合精度。分别采用C02(GEO)、C09(IGSO)、C12(MEO)三种不同类型卫星的钟差数据进行实验分析,结果表明,本文预报模型优于传统二次多项式模型与GM(1,1)模型,其中3~6 h预报误差小于1 ns,9~12 h预报误差优于2 ns,对建立高精度的BDS卫星通用钟差预报模型具有重要参考价值。     

GPS卫星钟差高精度模型化及在精密单点定位中的应用

采用多项式和结合周期项的混合函数模型进行GPS卫星钟差高精度模型化与精度分析。结果表明，周期项对于卫星钟差模型化精度的提高具有重要作用。对于Rb 钟卫星，Block ⅡF卫星钟差模型化精度0.03 m（约0.1 ns）左右，Block ⅡR和Block ⅡR-M卫星钟差模型化精度0.05 m（约0.2 ns）左右，而Cs钟卫星钟差模型化精度则低一个数量级。采用精密单点定位进行模型化结果分析得到，混合模型化钟差参与解算的定位结果精度可达cm级，收敛时间约为4 h。以上表明，简单的模型化参数可在一定程度上代替繁琐的序列钟差，实现简化GPS卫星钟差服务模式。     

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