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基于历元间差分模型的精密钟差加密算法研究

提出一种高精度的钟差加密方法。采用历元间差分载波相位观测值,得到高精度历元间相对卫星钟差,并应用这一相对钟差产品对IGS 5 min钟差进行加密,获得30 s采样的“高频度”钟差。与数学插值算法相比,该加密算法有一定的优越性,加密误差在0.03 ns以内,且不同稳定度的星载钟差异较小。     

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基于IGU预报轨道实时估计精密卫星钟差

针对目前实时精密单点定位中,GPS卫星实时钟差服务所存在的精度问题,提出了一种基于IGU轨道的实时钟差估计方法。该方法基于IGU轨道,采用全球参考站非差载波相位观测值,进行实时钟差估计。数值结果表明：实时估计的卫星钟差与IGS最终产品的偏差大部分小于0.3 ns,平均优于0.2 ns;采用估计所得的实时钟差进行PPP静态定位,其精度可达1~2 cm,同时也可得到毫米级精度的天顶对流层延迟。     

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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。     

精密定轨与时间同步系统噪声对GNSS卫星钟性能评估的影响分析

利用精密定轨与时间同步（ODTS）解算出的精密钟差产品求解其系统噪声,然后对系统噪声进行性能分析。分别采用IGS、Sta(IAC俄罗斯空间局分析中心发布的钟差产品)、GBM钟差产品进行实验,结果表明,ODTS系统噪声对在轨原子钟性能的影响在可接受的水平;采用IGS与Sta提供的精密钟差产品可以实现对GPS和GLONASS星载原子钟的在轨性能评估,GBM产品可以实现对BDS星载铷钟的性能评估以及天稳级别氢钟的性能评估。     

GNSS单站授时系统性偏差分析

从单站授时基本观测方程出发,对引起系统性偏差的原因进行研究,结合具体实验分析卫星钟差和接收机硬件延迟对授时结果的影响。实验结果表明,卫星钟差引起的系统性偏差随时间变化,对所有测站影响相同;接收机硬件延迟会对授时结果造成系统性偏差影响,不同测站的系统性偏差不同,其大小取决于各自接收机硬件延迟的偏差,在进行授时及时间同步时应当加以改正;接收机硬件延迟不影响授时结果频率的稳定度,在进行频率传递时无需改正。     

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