基于补偿波形调整的导航卫星轨道预报方法

针对利用动力学模型得到的预报轨道随时间推移精度衰减较快的问题,尝试采用神经网络作为建模工具改进北斗导航卫星轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的因素进行了详细分析,基于神经网络补偿波形调整策略制定了适应导航卫星短期、中期和长期预报的神经网络优化模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明,该方法可以显著改进利用动力学模型得到的预报轨道精度。短期预报中,当采用的训练样本距离当前时刻大于10 d时,应移动补偿波形;中长期预报中均应移动补偿波形。相比补偿波形不调整的神经网络模型,采用基于补偿波形调整的神经网络优化模型后,预报弧长为8、15、30 d时,改进率分别提高了2.3%、6.7%、10%。     

多站联合星地时间同步及预报性能分析

无线电双向法通过上行与下行观测量比对实现星载钟与地面站时间同步,比对过程中消除或削弱了绝大多数的公共误差项,因此时间比对精度高。卫星不可视时该方法不能实施,此时卫星钟预报精度只能依赖卫星钟自身的物理性能,不可视弧长越长卫星钟预报精度衰减越快。为了削弱因卫星不可视带来的精度损失,多站联合星地时间同步是一种有效的解决方案。给出了多站联合星地时间同步的基本原理、推导了时间比对模型,并利用COMPASS实测数据分析了多站联合时间同步及预报性能,实验结果表明,多站联合观测有效延长了卫星的可视弧长,为提升卫星钟预报精度提供了数据基础。由于观测设备之间的系统性偏差,各站得到的星地钟差结果可能存在跳变,影响卫星钟预报精度。因此系统性偏差成为制约多站联合星地时间同步性能的关键性因素,系统性偏差的精确标定能确保多站联合星地时间同步及预报精度的大幅提升。     

北斗卫星超短弧运动学定轨方法优化与试验分析

针对北斗卫星姿轨控后的轨道快速确定难题,系统地研究了基于多项式拟合和基于星历拟合两种运动学定轨方法,推导建立了相应的运动学定轨模型。同时针对接收机系统差和顽固多径问题,利用基于并置比对的接收机系统差解算方法和CNMC的多径削弱方法,实现了超短弧跟踪条件下接收机数据质量的有效控制。利用北斗GEO/IGSO/MEO卫星的实测伪距数据进行了试验验证,结果表明在10min超短弧跟踪条件下,GEO、IGSO和MEO卫星的运动学定轨位置精度分别为3.27m、8.19m和5.90m,实现了超短弧跟踪条件下的北斗卫星快速定轨,满足了卫星机动期间的北斗RDSS服务对轨道精度的需求,为北斗RDSS服务走向全球提供了技术支撑。     

伪距测量中的时标偏差影响分析

伪距是卫星导航系统的基本观测量,是实现导航定位、精密定轨和精确授时的基础。基于伪距、钟差和时标偏差的概念与定义,讨论了时标偏差对卫星伪距测量的影响特性;在此基础上,给出了利用伪距O-C(观测值与计算值之差)进行时标偏差解算的计算模型;理论分析表明:时标偏差影响主要体现在伪距变率项;对于MEO卫星,时标偏差影响不仅会使真实的O-C曲线斜率变大、曲线变长,而且会使多个弧段O-C曲线呈现锯齿状,表现为每个弧段解算的参数不能用于跨弧段预报。最后,利用北斗试验系统MEO卫星实测数据进行了验证分析,试验结果表明:采用实测数据计算的时标偏差精度约在0.02s左右,不同弧段解算结果比较稳定,并且扣除时标偏差后的O-C计算结果也与理论结果具有较好的一致性,从而验证了本文时标偏差理论分析和计算模型的正确性。     

北斗卫星姿态偏航控制模式预报

针对精密定轨中需要精确获取不同姿态控制模式起止时间的问题,研究了北斗导航卫星不同姿态控制模式的预报方法。首先介绍了姿态控制模式的定义以及国内外导航卫星采用的姿控模式;然后利用矢量分析法研究分析了动偏、零偏与连续动偏控制及其预报方法,并编写了一套姿控模式预报程序;最后利用北斗卫星的实测数据进行了试验分析。结果表明:北斗姿态控制模式预报精度优于1 min;连续动偏机动持续约40 min,对卫星的有效观测弧段影响小于1 h。     

基于星地/星间联合观测的时间比对方法

星间观测实现了移动卫星的连续跟踪,是提升卫星钟时间比对精度的重要手段。研究了基于星地/星间联合观测时间比对技术;推导了星地/星间时间同步比对模型;给出了星间钟差到星地钟差的一致性归算方法。理论上加入星间观测移动卫星钟差预报精度能大幅提升,但异质观测设备导致钟差观测序列不连续,影响了卫星钟预报精度。研究了小幅钟差跳变的探测与补偿技术,提出了基于传统粗差探测与相邻历元组差相结合的钟差跳变探测方法,有效消除了异质观测设备带来的钟差不一致性,提升了卫星钟预报精度。最后利用实测与仿真数据验证了所提出的理论和方法的正确性和有效性。