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几种卫星钟差预报模型预报效果的分析与比较

采用GPS精密钟差数据进行预报试验,对二次多项式模型、谱分析模型、GM(1,1)模型、ARIMA模型以及Kalman滤波模型5种模型的钟差预报效果进行分析和比较,总结了各模型预报钟差的优点与不足,并对GPS系统目前运行的6种星载原子钟的预报特性进行简单分析。     

北斗卫星在轨原子钟稳定性分析

使用IGS MEGX发布的北斗卫星精密钟差数据,利用哈达玛方差公式对目前所有在轨健康北斗卫星钟的稳定性进行分析。结果表明,北斗卫星钟在1 a的跨度内比较稳定;其300 s稳定性量级为10-13,但是各颗卫星并不完全相同;北斗卫星钟与GPS卫星钟的稳定性对比显示,北斗卫星钟稳定性介于GPSⅡR-M与GPSⅡF上搭载的铷钟之间。     

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一种顾及钟差周期误差和随机特性的卫星钟差预报方法

提出一种顾及钟差周期误差和随机特性的卫星钟差预报方法。首先通过比较二次多项式加1、2、3、4个主要周期误差的模型,取其优者求得钟差预报的拟合值;然后针对拟合残差值的随机特性采用灰色模型进行建模,求得拟合值残差预报值;最后,将其与之前求得的预报值相结合得到最终的钟差预报值。采用IGS的15 min精密钟差数据进行实验,结果表明,在短期预报中,加2个主要周期误差的模型预报性能最好,并且新模型的预报精度优于常用算法。     

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。     

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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。     

BD-2在轨卫星钟性能分析

选取3颗不同轨道的BD-2在轨卫星,以其星载主钟某些时段测量的星地无线电双向时间比对钟差数据为基础,计算频率准确度、稳定度和漂移率。结果表明,BD-2在轨卫星钟的频率准确度优于10-11量级,频率稳定度优于10-13量级,频率漂移率优于10-14量级。其中,GEO-1卫星即将到达系统的设计运行寿命,但其卫星钟的各项性能指标计算结果均符合设计要求,未影响北斗二号系统的服务质量。     

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