基于卫星双向时间频率传递进行钟差预报的几种方法

Three functional models, polynomial, spectral analysis, and modified AR model, are studied and compared in fitting and predicting clock deviation based on the data sequence derived from two-way satellite time and frequency transfer. A robust equivalent weight is applied, which controls the significant influence of outlying observations. Some conclusions show that the prediction precision of robust estimation is better than that of LS. The prediction precision calculated from smoothed observations is higher than that calculated from sampling observations. As a count of the obvious period variations in the clock deviation sequence, the predicted values of polynomial model are implausible. The prediction precision of spectral analysis model is very low, but the principal periods can be determined. The prediction RMS of 6-hour extrapolation interval is Ins or so, when modified AR model is used.     

抗差Vondrak滤波方法在时间频率传递中的应用

时间频率传递的结果会受到非模型化误差和观测噪声的影响,其噪声常为高频信号,构建低通滤波器可在一定程度上消除观测值序列中的高频噪声信号.本文对Vondrak滤波函数的本质进行剖析,通过IGG3算法对钟差序列进行定权并采用频率响应法选择适合的滤波因子;对不同的链路分别进行卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer, TWSTFT)、基于软件接收机的卫星双向时间传递(two-way satellite time and frequency transfer based on software defined receiver, SDR-TWSTFT)和短基线共视时间频率传递实验,并对钟差结果采用抗差Vondrak滤波进行平滑去噪.结果表明：滤波后的钟差序列能够很好地反映原始钟差序列的趋势;平滑后的TWSTFT钟差结果,日波动效应得到了有效的抑制,精度有明显提升;对于共视钟差结果,精度有明显提升,与精密单点定位(precise point positioning,PPP)时间传递结果的差值保持在-1.0～1.0 ns范围内.     

星地测量数据部分丢失对卫星钟差预报精度的影响

本文研究了不同的测量数据丢失概率对卫星钟差预报精度的影响,给出了卫星钟差的3阶白噪声状态方程和基于星地无线电双向时间比对的测量方程,得到了类似于Kalman滤波器的递归形式和修正Riccati方程;随着时间的推进,修正Riccati方程的预测误差逐渐减小,直至达到稳态;并根据修正Riccati方程,采用数值分析方法得到了典型参数情况下卫星钟差预报精度与测量数据有效率的关系曲线。     

基于预报钟差的轨道快速恢复

我国北斗卫星导航系统由GEO/IGSO/MEO混合星座构成,基本每7～10 d就会有一颗GEO卫星或IGSO卫星进行轨控操作。从卫星轨控开始,卫星存在5～6 h的不健康时期。造成机动卫星长期不健康的关键因素之一在于卫星和测站钟差数据的积累周期较长。本文提出了一种基于预报钟差的轨道快速恢复算法,通过结合星钟和站钟预报压缩机动卫星定轨观测数据积累的时间,从而缩短卫星恢复所需时间。6组机动试验结果表明:采用预报钟差策略在快速恢复初期的前几个小时对轨道预报的贡献尤为显著,对第1组定轨URE预报贡献最大可达84.82%。从3～8 h期间6组定轨平均情况来看,采用优化策略的预报URE,C01平均降低了26.06%,C04平均降低了31.58%,C03降低了9.95%。经测试该方法至少能将卫星不可用时间压缩1 h,对北斗系统建设具有重要工程应用价值。     

MGEX钟差产品精度分析

IGS的多GNSS实验项目MGEX(Multi-GNSS Experiment)提供的精密钟差产品广泛应用于高精度导航定位领域。本文研究了卫星钟差精度评估的方法,以IGS最终钟差作为GPS卫星基准,以北斗星地双向时间频率传递钟差作为北斗卫星基准,对GFZ、CODE和WHU这3个分析中心的MGEX钟差产品精度进行了分析。研究结果表明:MGEX实验的GPS最终钟差RMS优于0.30 ns;超快速钟差实测部分RMS优于0.16 ns;24 h预报误差RMS优于3.5 ns。各分析中心北斗GEO卫星最终钟差互差RMS为0.75 ns;IGSO卫星为2.27～3.8 ns;MEO卫星为0.6～1.2 ns。北斗星地双向时间频率传递检核GEO卫星最终钟差RMS为2.6～2.7 ns;IGSO和MEO卫星为1～1.5 ns。北斗卫星超快速钟差实测部分RMS优于1 ns;24 h预报误差RMS为7～9 ns。     

卫星双向载波相位时间频率传递及其误差分析

深入解析了基于码伪距测量的卫星双向时间频率传递(TWSTFT)原理,对其误差进行了分析,其精度主要受码速率的限制,难于满足更高精度要求;文章提出了基于载波相位的卫星双向时间频率传递方法,载波频率高,波长短,从理论上分析了以其作为TWSTFT伪距测量的参数可大幅度提高时间传递的精度;并对TWSTFT载波相位测量存在的误差源进行了初步分析,得出影响最大的因素是转发器误差、电离层误差、多径效应误差及星站相对运动引起的误差,参考GPS载波相位测量中误差消除的方法,对误差的消除方法提出建议。     

基于ARIMA模型的卫星钟差短期预报研究

卫星钟差的精度直接影响导航定位的性能。本文针对不同类型的星载原子钟,采用ARIMA时间序列模型分别对1 d的IGS 5 min、30 s采样间隔的精密卫星钟差产品进行建模,并作6 h、一天的短期预报。结果表明,铷钟的预报精度达到了亚纳秒级,铯钟的预报精度处于纳秒级,并且原始钟差产品的采样间隔对卫星钟差预报精度有一定的影响。     

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。     

BDS精密卫星钟差建模与预报

针对BDS卫星钟差的短期预报问题,该文采用二次多项式模型、灰色模型和线性组合模型来对BDS中3种不同类型卫星10d的精密钟差进行建模与短期的预报。拟合时长增加,预报精度也会逐步增高并趋于稳定。预报精度会随着预报时长的增加而降低,当预报时长为50min以内时,预报精度为亚纳秒级。3种模型的钟差预报精度均在1ns以内,其中二次多项式模型的预报精度优于灰色模型,线性组合模型预报精度介于二者之间。利用3种模型的钟差预报结果进行精密单点定位实验,所得的平均定位精度在E、N方向上误差最大不超过3cm,U方向上误差最大不超过5cm。验证了利用二次多项式模型、灰色模型和组合模型在卫星钟差的短期预报中是可行的。     

基于指数平滑法的GPS卫星钟差预报

提出了一种基于指数平滑法的GPS卫星钟差预报方法。该方法可采用少量数据建模,且计算过程简单、方便,尤其是在缺少相关历史数据或数据变化趋势不明显、不稳定的情况下,用该方法仍可取得较好的效果。通过与GPS卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和灰色预测模型的对比分析,结果表明:指数平滑法适用于GPS卫星钟差的中、短期预报,其预报精度可达ns级;在利用小数据量建模的情况下,其预报效果优于二次多项式模型,与灰色模型的预报效果基本相当;该方法还可用于GPS卫星钟差的长期预报,其预报精度可达μs级,与灰色预测模型的精度相当。     

基于大地型时频传递接收机的精密时间传递算法研究

介绍了大地型GPS时频传递接收机的特点,给出了传统GPS载波相位时间传递法与连续GPS载波相位时间传递法的算法流程,利用IGS/TAI并置站的数据进行了精密时间传递计算。     

Numerical prediction methods for clock deviation based on two-way satellite time and frequency transfer data

Three functional models, polynomial, spectral analysis, and modified AR model, are studied and compared in fitting and predicting clock deviation based on the data sequence derived from two-way satellite time and frequency transfer. A robust equivalent weight is applied, which controls the significant influence of outlying observations. Some conclusions show that the prediction precision of robust estimation is better than that of LS. The prediction precision calculated from smoothed observations is higher than that calculated from sampling observations. As a count of the obvious period variations in the clock deviation sequence, the predicted values of polynomial model are implausible. The prediction precision of spectral analysis model is very low, but the principal periods can be determined. The prediction RMS of 6-hour extrapolation interval is 1 ns or so, when modified AR model is used.     

傅里叶时频分析的建筑物沉降预测

针对时间序列自回归(AR)模型在高层建筑物沉降预测中出现的对于历史资料分析和利用不充分的情况,提出了一种基于傅里叶时频分析的沉降预测模型。以桂林市某在建的高层建筑物的沉降变形为例,在分别从时域和频域两个方面充分分析资料的基础上,对建筑物的沉降观测数据进行建模分析,得到了均方误差为0.107 9 mm的预测精度,很好地克服了AR模型在应用中存在的问题,提高了预测精度。     

利用GPS精密单点定位进行时间传递精度分析

利用静态精密单点定位技术(PPP),分别采用IGS5min和30s间隔的精密卫星钟差产品进行单站时间传递实验。实验结果表明,无论是利用5min间隔的卫星钟差产品,还是利用30s间隔的卫星钟差产品,静态PPP都可以实现0.1～0.2ns的时间传递以及半天内稳定度达到1×10-15～2×10-15的频率传递。在短期内,相比于5min间隔的卫星钟差产品,利用30s间隔的卫星钟差产品能较明显地提高静态PPP钟差解所体现的频率稳定度,PPP钟差解的精度略有提高;在长期内,使用这两种钟差产品获得的PPP钟差解的精度及其所体现的频率稳定度相当。     

顾及钟差变化率的GPS卫星钟差预报法

提出了一种基于钟差变化率拟合建模的卫星钟差预报方法。以附加周期项的线性或二次多项式作为基础模型对钟差变化率序列进行拟合,最优估计卫星钟差的趋势项系数,然后直接使用精密定轨得到的相应时刻的卫星钟差计算预报初始时刻的基准项系数,来建立卫星钟差的预报模型。以IGS发布的快速星历(IGR)的卫星钟差为试验数据,对GPS星座中各种型号的所有卫星钟差进行预报。结果表明:本文方法3、6、12与24h的预报精度分别可达0.43、0.58、0.90与1.47ns,相比于传统的基于钟差拟合的预报方法,精度分别提高69.3%、61.8%、50.5%与37.2%;与IGS发布的超快速星历(IGU)的预报钟差相比,钟差精度分别提高15.7%、23.7%、27.4%与34.4%。     

一种单差观测值的连续实时载波相位时频传递方法

针对传统GPS共视法(GPS CV)和载波相位时频传递法(GPS Different CP,GPS CP)的特点和局限性,提出了一种基于单差观测值的连续实时载波相位时频传递方法(GPS DCP),该方法利用两个时频传递站上对单颗卫星构成的单差观测值进行GPS CP模式计算,同时利用基于参数贝叶斯估计的算法平滑天与天之间的钟跳。算例结果显示,新算法相比传统GPS CP法在中短距离内具有更高的时频传递精度和稳定性。     

基于星间距离变化的动态双向时间同步算法

以卫星双向时间同步算法为基础,分析了运动卫星之间的双向时间同步信号传播延迟随星间距离的变化特点,推导了按此算法计算得到的卫星钟差随星间距离的变化规律,提出了一种利用星间伪距拟合多项式和钟差拟合多项式联合求解高精度星间钟差的卫星动态双向时间同步算法。实际卫星的仿真数据表明,该算法能够把星间的时间同步误差控制在5 ns以内,可用于星间高精度时间同步。