一种卫星钟自相关的实时钟差预报算法

针对实时精密单点定位(RT-PPP)中实时数据流存在中断、延迟等问题,该文构建了顾及卫星钟自相关的随机模型,提出了一种基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波钟差超短期/短期预报算法,评估了连续27d实测法国空间研究中心(CNES)实时数据流CLK93产品完整率和精度水平,利用哈达玛方差对比分析了该实时产品与德国地学研究中心(GFZ)事后GBM产品的频率稳定性。利用本文算法与传统卡尔曼算法对两类产品进行预报,结果显示:CLK93产品BDS系统(C)、GPS系统(G)、GLONASS系统(R)、Galileo系统(E)30s和1min预报精度分别平均提升了8.50%、8.44%、7.20%、6.96%;GBM产品相应4个系统12h和24h预报精度分别平均提升了3.14%、3.53%、0.96%、10.01%。     

BDS-3钟差改正数实时预报方法

在远海精密动态定位研究中,BDS-3卫星钟差改正信息的质量对定位结果具有直接影响。在传输实时改正信息时,为了同时兼顾效率及成本,岸基用户端通常会将实时信息压缩后传输至远海用户端。针对数据压缩问题,本文提出了利用钟差改正数预报模型进行数据压缩,同时分析钟差改正数的结构特征,并将其分解为总体趋势序列与随机波动序列,分别构建预报模型。结果表明,DSC模型在20 min的预报区间内较DLP模型提升了6%,较DLP模型提升了9%。     

Real-time estimation of satellite clock offset using adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors

In order to estimate the satellite clock offset in a real-time mode, a new algorithm of adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors for clock offset estimation is proposed. Compared with standard Kalman filter clock offset model, the new method can detect and control outliers and clock jumps automatically in real-time. Moreover, the clock model parameters, which contain the clock offset, clock speed and clock shift, are classified to decide the adaptive factors in the new model. Thus, clock jumps with different characteristics can be distinguished more effectively. Meanwhile, the dynamic noise characteristics of clock offset series are used for stochastic modeling. An actual numerical example is presented, which shows that the proposed filter can give a better performance than other commonly used filters.     

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%~3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02~0.09ns。     

利用最小一乘法改进的灰色模型的导航卫星钟差预报

在卫星钟差波动较大的情况下,为了克服基于最小二乘法估计灰色模型参数对卫星钟差预报精度的不足,本文利用最小一乘法对传统灰色模型进行了改进。在建模的过程中,采用以误差绝对值之和最小为优化原则,针对目标函数不可微的特点,运用线性规划的方法对灰色预报模型的模型参数进行了估计。此外,将改进后的预报模型应用到卫星钟差波动较大情况下钟差的预报中,并将预报结果与传统灰色模型的预报结果进行了对比分析。结果表明：在卫星钟差波动较大的情况下,该方法相比传统灰色模型的预报结果有显著改善,为高精度的卫星钟差预报提供了一种新思路。     

多核相关向量机的BDS卫星钟差预报算法

针对BDS卫星钟差数据中非线性特性较为复杂且难以精确预测的问题,提出一种基于多核相关向量机的卫星钟差预报算法.使用武汉大学IGS中心MGEX提供的实测BDS精密钟差数据进行预报试验,并将本文的方法与QP、QP-Period以及LS-SVM模型进行对比.结果 表明:MKF-RVM预报24 h的BDS-2卫星钟差数据的精度...     

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。     

Real-time precise point positioning augmented with high-resolution numerical weather prediction model

GPS Solutions - The tropospheric delay is one of the major error sources in precise point positioning (PPP), affecting the accuracy and precision of estimated coordinates and convergence time,...     

一种组合模型在卫星钟差长期预报中的应用研究

近年来,卫星钟差长期预报普遍采用灰色模型,该模型的预报精度虽较传统的二次多项式模型有所提高,但仍不理想。本文在其基础上提出了一种新的组合模型:首先利用灰色模型估计的残差建立二次多项式模型,预报以后历元的残差,然后和灰色模型的预报结果相加;并分析了利用不同历元个数的残差建模所得组合模型的精度,将组合模型与灰色模型、二次多项式模型的预报精度进行了比较。结果表明:组合模型相对于灰色模型的预报精度能提高一个数量级左右,验证了本文提出的组合模型的可行性和有效性。     

实时卫星钟差基准精化方法

在基于精密单点定位(PPP)的授时方法中,卫星钟差产品的高精度时间基准至关重要.针对实时卫星钟差产品时间基准不够稳定的问题,本文采用一组具有原子钟外部输入的国际全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站建立了顾及原子钟变化特性的基准精化方法.该方法首先采用阿伦方差对不同的IGS跟踪站外接原子钟进行稳定度分析,挑选出一组稳定度高的原子钟用以精化时间基准.在此基础上,利用阿伦方差分析各台原子钟的噪声参数特征,并确定不同原子钟之间的权比关系.最终,建立时间基准改正量的随机模型,并计算出精化后的时间基准.通过实例验证表明:与IGS事后精密钟差产品定义的时间基准比较,改正后的实时钟差基准单天内的标准差(STD)优于0.1 ns,相比于改正前最高提升了93%.同时,基准改正后的天内万秒稳达到10^-15量级,实现了一个量级的提高.此外,通过相对钟差精度的分析,表明钟差基准修正不影响PPP的定位精度.     

Method for evaluating real-time GNSS satellite clock offset products

Real-time satellite clock offset products are frequently utilized in navigation and positioning service fields. The precision of such products is a key issue for their application. The evaluation methods existed for satellite clock offset products are mostly based on post-processed satellite clock offset solutions, which will encounter problems in real-time product evaluation, especially for real-time satellite clock offset products estimated from data with regional stations only. We propose an improved evaluation method for global navigation satellite system (GNSS) satellite clock offset products. In the proposed method, we use all-satellite reference method instead of single-satellite reference method to eliminate the timescale in satellite clock offset products. Moreover, a preprocessing step is suggested to detect gross errors and initial clock bias before evaluating the precision of the satellite clock offsets. We conduct two examples to verify our method, and the experimental results show that the proposed method is more reasonable in assessing the GNSS satellite clock offset precision, and it also provides a reliable approach to analyzing the estimated satellite clock offset in both real-time and post-processed, or globally and regionally.     

利用改进灰色模型的钟差预报算法及其精度分析

灰色模型在钟差长期预报中虽具有一定的优势,但是预测的精度还有进一步提高的可能。在本文中,采用经过数据预处理和残差修正对一阶灰色模型进行了改进,再对GPS卫星钟差进行不同时间尺度上的预报。算例利用IGS提供的精密钟差产品,建立了一个基于改进灰色模型的预报算法,改进灰色模型的预报精度较传统的二次项模型有了很大的提高,且预报结果的收敛性也获得了一定程度的改善。     

几种精密卫星钟差加密方法的比较与分析

卫星钟差是影响GPS高精度单点定位的一个重要因素,通过分析几种加密GPS精密卫星钟差的方法,将加密结果与GFZ(German Research Centre for Geosciences)提供的数据进行比较,并通过精度分析,得出分段线性插值法是加密GPS精密卫星钟差一种较为可靠的方法。     

顾及频率间偏差的GPS/GLONASS卫星钟差实时估计

GPS/GLONASS卫星钟差联合估计过程中,由于GLONASS系统采用频分多址技术区分卫星信号,因而会产生频率间偏差（IFB）^[1]。本文在GPS/GLONASS卫星定轨过程中的IFB参数特性分析的基础上,引入IFB参数,实现顾及频率间偏差的GPS/GLONASS卫星钟差实时估计。同时,为解决实时估计中待估参数过多导致的实时性较弱等问题,基于非差伪距观测值和历元间差分相位观测值改进实时估计数学模型,实现多系统卫星钟差的联合快速估计。结果表明：GPS/GLONASS联合估计时需引入IFB参数并优化其估计策略,采用MGEX和iGMAS跟踪站的实测数据进行实时钟差解算,快速估计方法可实现1.6 s逐历元快速、高精度估计,与GBM提供的最终精密卫星钟差相比,GPS卫星钟差实时精度约为0.210 ns,GLONASS卫星约为0.298 ns。     

半参数改进灰色模型在滑坡变形预测中的应用

滑坡灰色模型的模型误差主要来自降雨量、温度等外界影响因子,传统的半参数灰色模型没有考虑这些对滑坡变形影响较大的外界因子,而把相邻时刻的模型误差当作是不变的,预测精度较低。针对这一问题,该文提出了将这些影响因子当作非参数变量引入模型,通过改进正规矩阵来建立半参数改进灰色模型,可以得到更加准确的模型误差,并且能够将其补偿到观测序列中,使预测结果更加准确。计算结果表明,本文所述模型在观测序列的拟合和预测中均有较好的结果,能够充分地利用在滑坡中采集到的各种信息,并且达到更优的结果。     

一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型

目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。     

含误差预报校正的GM(1,1)卫星钟差预报新方法

为了提高卫星钟差预报精度,该文提出用AR(p)模型对GM(1,1)建模过程中的模型残差进行建模预报,以此来提高GM(1,1)模型预报卫星钟差的精度。首先,剔除卫星钟差数据中的异常值,采用拉格朗日插值法将缺失的数据补齐;然后,用GM(1,1)模型对卫星钟差进行预报,对GM(1,1)的模型残差作平稳化处理后,采用AR(p)模型对处理后的残差序列进行预报;最后,将GM(1,1)和AR(p)模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,该文采用IGS公布的事后精密卫星钟差进行预报试验,并将该文结果与卫星钟差预报中常用的二次多项式和修正指数曲线法模型预报结果进行对比分析。结果表明,该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。     

GLONASS pseudorange inter-channel biases considerations when jointly estimating GPS and GLONASS clock offset

GLONASS clock offset estimation is affected by the inter-channel biases (ICBs) caused by frequency division multiple access technique. The effect of ICBs on joint GPS/GLONASS clock offset estimation is analyzed. An efficient approach for joint estimation of GPS/GLONASS satellite clock offset is applied to the generation of 30-s clock offset products. During the estimation, the following three ICB handling strategies were tested: calculating ICBs for each GLONASS signal channel, calculating ICBs for each GLONASS satellite and neglecting ICBs. The behavior of ICBs under different strategies was statistically stable. Subsequently, the clock offset products using different ICB strategies were evaluated. The evaluation shows that consideration of the ICB is important when estimating the clock offset. Furthermore, estimating one ICB for each GLONASS satellite is better than estimating one for each GLONASS signal channel because, with the former strategy, the clock offset products behave more smoothly and have higher accuracy compared with products from the International GNSS Service Analysis Center. In addition, precise point positioning, using clock offsets based on one ICB for each GLONASS satellite, has the highest positioning accuracy.     

基于小波降噪的Kalman滤波预报卫星钟差

卫星钟差预报在实时高精度导航定位中具有重要作用,Kalman滤波模型是预报卫星钟差的重要方法之一。为了进一步提高Kalman滤波模型预报卫星钟差的精度,本文提出了基于小波降噪的Kalman滤波模型预报卫星钟差。该模型使用小波降噪后数据,在保留Kalman滤波模型特点的基础上,明显地提高了短期卫星钟差预报精度。