灰色系统模型在卫星钟差预报中的应用

分析了二次多项式模型在卫星钟差长期预报中的缺陷，依据灰色系统理论和卫星钟差的变化规律，以较少的观测样本建立了预报卫星钟差的灰色预测模型，并将其与二次多项式预测模型进行分析比较。计算结果表明，两者的短期预报精度基本相当，而灰色系统模型的长期预报精度要明显地优于二次多项式模型，更适合于实际应用。     

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。     

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。     

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ARMA模型的GPS钟差预报改进研究

以导航卫星钟误差预报钟常用的传统预测方法(二次项拟合模型与灰色模型)为基础,依据各自适用的特点,对IGS提供卫星钟差的时间序列进行了分解并建模分析。二次多项式模型参与建模的观测数据多,模型比较稳定,但是模型是关于时间的函数,随着时间的增长,预报误差也会积累,因此适合短期预报。灰色模型仅利用4个数据即可建立模型,因此可以加快建模的速度,模型的精度与时间没有直接关系,因此适合长期预测。传统预测模型二次多项式拟合与灰色模型建模时忽略了钟差中的随机项,利用时间序列模型对随机项进行了时间序列分解分析。     

卫星钟差预报模型的分析与比较

为了分析二次多项式模型(QP)、灰色模型(GM(1,1))、时间序列模型(ARIMA)以及小波神经网络模型(WNN)这4种模型钟差预报的效果,采用GPS提供的RTS精密钟差数据作为实验数据,通过不同数量的建模数据对4种常用模型进行建模;并预报接下来的30 min和1 h两个时长的钟差数据.据此对4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.     

用多卫星钟来建立自主定轨时的参考时间基准

提出了采用多个卫星钟通过加权来确定导航卫星自主定轨时的时间基准的方法。在分别采用二次多项式、切比雪夫多项式以及灰色模型对32颗GPS卫星进行钟差长期预报的基础上,选出预报效果最好的几个卫星钟及其预报模型,通过一定的定权方案得到时间基准。实验结果表明,用多个卫星钟通过加权来确定时间基准能提高预报精度且结果更稳定。     

基于IGS超快星历预报卫星钟差及其精度分析

在实时GPS精密单点定位中,能否快速有效地得到高精度的卫星钟差预报值是影响实时单点定位速度和精度的一个重要因素,由于GPS原子钟的高频率、高敏感和极易受到外界及其本身因素影响的性质使得卫星钟差预报至今都没能得到很好地解决,本文在目前的卫星钟差预报基础上,分别探讨了利用灰色模型理论、线性模型和二次多项式模型等方法,以IGS超快星历中2004年12月7日卫星钟差观测资料预报8日的卫星钟差为例进行卫星钟差预报研究,初步得出如下结论:在利用IGS超快星历的前一天的卫星钟差观测值预报后一天的钟差时,线性模型相对方便有效;而灰色模型只要选取合适的模型指数系数,能得到较高精度;但二次多项式模型预报精度较差。利用线性模型能达到或优于IGS超快星历预报钟差的预报精度。     

模拟退火算法的灰色模型钟差预报

针对传统灰色模型的预报效果不好的问题,文章提出了一种基于模拟退火算法的灰色模型钟差预报方法,采用模拟退火算法代替最小二乘求解灰色模型参数,较好地优化了灰色模型的参数估值。算例结果表明,基于模拟退火算法的灰色模型较传统的灰色模型,不仅能提高钟差的短期预报精度,而且对钟差的长期预报精度也有一定的改善。     

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。