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。     

基于广义延拓法的精密卫星钟差插值

在GPS数据处理中,需要高采样率的精密卫星钟差,而IGS仅提供5 min间隔的卫星钟差,在实际应用中,必须内插出更小的采样间隔的数据。本文尝试将广义延拓法用于GPS精密卫星钟差插值,将5 min和15 min间隔的数据插值到30 s间隔,探讨插值精度与三个参数的关系,并将结果和GFZ提供的精密卫星钟差及其他插值方法得到的结果进行比较。结果表明,广义延拓插值法具有较高的精度,完全适用于GPS精密卫星钟差的插值。     

IGS卫星钟差产品采样间隔对PPP精度的影响

使用IGS 5 min、30 s以及CODE最新发布的5 s间隔的精密卫星钟差产品分别进行了静态和动态精密单点定位(PPP)试验。结果表明,使用三种不同采样间隔的精密卫星钟差对静态PPP定位结果的影响很小,均能满足mm至cm级的静态定位精度,采样率更高的精密卫星钟差改正对静态定位结果无显著改善;对动态PPP定位,三种采样间隔的精密卫星钟差均能满足cm至dm级的定位精度,使用30 s间隔的精密卫星钟差较使用5 min间隔的精密卫星钟差,其定位精度提高了30%~50%,而使用5 s间隔的精密卫星钟差同使用30 s间隔的精密卫星钟差获得的定位精度基本一致。     

GPS卫星精密钟差的加密方法研究

分别用四种插值拟合的算法将IGS提供的间隔15min的精密卫星钟差加密到5min和30s,并用德国GFZ（Geo Forschungs Zentrum）数据中心提供的30s的精密卫星钟差作为真值与之比较,分析了四种算法对变化趋势不同的卫星钟差的加密效果,以适合不同特点卫星钟差的算法。     

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。     

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%。     

GPS卫星钟差改正数实时预报算法

实时卫星钟差（satellite clock bias,SCB）的获取是实时精密单点定位（real-time precise point positioning,RTPPP）需要解决的关键问题。给出了国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）所提供的实时服务（real-time service,RTS）钟差产品的修复方法,分析了IGS02、IGS03实时数据流中GPS卫星钟差改正数的稳定性及其精度。同时,从原理上推导证明了钟差一次差分数据符合一次多项式模型,并结合对GPS卫星钟差改正数的分析提出了一种基于一次差分的钟差改正数预报算法,通过与一次多项式模型、二次多项式模型以及灰色模型的预报精度进行对比试验,结果表明,该钟差改正数预报算法预报精度有明显提高,预报30 s的精度达到0.06 ns,可满足实时精密单点定位的要求。     

精密单点定位中卫星钟差影响分析

分别采用IGS提供的5 min和30 s采样间隔的精密卫星钟差进行静态和动态精密单点定位实验,分析比较了采用不同钟差处理的精密单点定位结果,以及不同种类钟差对初始化收敛时间、定位精度的影响。实验结果表明,采用30 s精密卫星钟差的静态、动态精密单点定位结果精度均优于采用5 min精密卫星钟差内插成30 s钟差的静态、动态精密单点定位结果。     

两种GPS卫星钟差预报模型比较及精度分析

利用IGS提供的精密钟差数据,分别采用二次多项式模型和灰色系统模型进行建模,对GPS卫星钟差进行短期和长期预报,并对预报结果进行对比分析.指出在短期预报中,两种模型的预报效果比较接近;在长期预报中,灰色模型的预报精度明显优于二次多项式模型,具有一定的优势.     

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。     

灰色模型在快速卫星钟差预报中的应用

GPS实时精密单点定位需要实时的、精确的、可靠的预报卫星钟差预报,因此卫星钟差的预报是一项非常重要的工作,它对实时的高精度导航定位具有重要意义。为导航定位提供时间标准的导航卫星原子钟是非常精密的仪器,对外界环境非常敏感,无法将卫星钟差作为普通的白噪声处理,可以但可将卫星钟差看作是灰色系统来进行研究。本文根据灰色系统相关理论,将灰色系统模型GM(1,1)应用到卫星钟差的预报,并用IGS超快速星历建立了预报卫星钟差的灰色预测模型,研究了卫星钟差的变化规律。结果表明:灰色模型可用于卫星钟差的短期预报,它对超快速星历的预报精度与IGS产品中的IGU超快速星历本身的预报精度相当。     

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。     

基于新陈代谢灰色模型的实时GPS卫星钟差预报研究

实时GPS卫星钟差的可靠性预报是GPS实现实时精密单点定位的关键技术之一。传统的GM(1,1)模型不能及时更新新息数据,致使计算结果精度较差。本文首先介绍了常用的几个钟差模型,并利用新陈代谢GM(1,1)模型,与常用的二次多项式模型进行了对比。通过自编程序,依据某一IGS跟踪站实测的精密卫星星历数据,进行了实时的GPS卫星钟差预报,并与IGS事后精密钟差进行了比较。实验结果表明,基于该新陈代谢GM(1,1)模型估计的卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好的有效性和一致性,这为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差产品。     

顾及钟差随机项的GPS卫星钟差预报

针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲线法模型预报结果的对比分析,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。用12 h钟差建模时,预报未来6、12、24和48 h的平均预报精度分别为0.71、1.17、1.93和4.38 ns,相比于二次多项式模型的平均预报精度分别提高了29.70%、43.75%、67.62%和76.21%;相比于修正指数曲线法模型的平均预报精度分别提高了18.39%、33.90%、61.40%和70.49%。     

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...     

GPS卫星轨道及钟差对GRACE卫星定轨精度影响

针对GPS卫星精密轨道和钟差插值对GRACE卫星定轨精度影响进行了分析,分别使用IGS(International GNSS Service)30 s间隔钟差、CODE(the Center for Orbit Determination in Europe)30和5 s间隔钟差以及15 min精密星历进行GRACE卫星定轨实验。结果表明:GPS轨道插值精度可以达到cm级,将15 min GPS轨道插值为30 s间隔利用9阶拉格朗日插值定轨结果精度最高,继续增加阶数定轨精度不会增加;利用CODE钟差计算GRACE非差运动学轨道,码伪距结果精度较IGS产品提高6%,载波相位运动学定轨结果和约化动力学定轨结果精度都提高10%左右;5 s间隔卫星钟数据对定轨结果改进并不明显。采用CODE间隔为30 s钟差进行GRACE运动学定轨的计算精度能满足cm级轨道的应用需求。     

灰色系统模型在卫星钟差短期预报中的应用

为导航定位提供时间标准的导航卫星原子钟是非常精密的仪器,由于对外界环境非常敏感,无法将卫星钟差作为普通的白噪声处理,可以将卫星钟差看作是灰色系统来进行研究。根据灰色系统相关理论,将灰色系统模型GM(1,1)应用到卫星钟差的预报中,并分别用IGS精密星历和超快速星历建立预报卫星钟差的灰色预测模型,研究卫星钟差的变化规律。结果表明,灰色模型可用于卫星钟差的短期预报,它对超快速星历的预报精度与超快速星历本身的预报精度相当。     

顾及一次差分数据结构特征的钟差预报模型

现有卫星钟差预报模型缺乏对数据结构特征的深入研究。以钟差一次差分数据为研究对象,分析一次差分数据结构的图形化分布模式,提取一次差分数据趋势性和周期性特征,设计了一种包含趋势项、周期项和随机项的全要素钟差预报模型。使用IGS(International GNSS Service)精密钟差数据进行预报实验,通过与二次多项式模型、灰色模型及时间序列模型的预报结果进行对比,证明了所提模型在钟差预报的准确度和稳定度方面具有一定优势。     

卫星钟差组合预报模型研究及其应用

为了提高卫星钟差预报的精度与稳定性,本文综合幂函数变换的GM(1.1)模型与Elman神经网络模型的优势,提出了一种组合卫星钟差预报模型。该组合预报模型实现卫星钟差预报的流程为：首先,使用钟差数据对幂函数变换的GM(1.1)模型进行建模并进行钟差预报;其次,将幂函数变换的GM(1.1)模型预报残值作为Elman神经网络模型训练样本进行模型训练与残差值预报;最后,将幂函数变换的GM(1.1)模型预报值与Elman神经网络模型残差预报值相加得到组合预报值。使用IGS提供的精密钟差数据进行实验,结果表明,本文提出的组合预报模型较单一的预报模型的预报精度与稳定性均有较大程度的提高,本文的研究对于高精度卫星钟差预报模型的建立具有重要参考价值。     

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。