基于IGU星历的实时卫星钟差加密方法研究

主要介绍了利用IGS提供的超快速观测星历和预报星历进行5 min和30 s实时卫星钟差获取的方法,并对利用这两种星历文件获取的卫星钟差与IGS提供的最终星历做比较,最后得出结论：基于IGS的超快速观测星历采用线性模型预报实时卫星钟差的精度高于基于IGS超快速预报星历采用三次样条函数直接内插获得的实时卫星钟差的精度,可以达到3 ns,能够满足一般实时单点定位的精度要求。     

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。     

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%。     

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超快星历的GPS钟差线性预报分析

本文在分析IGS超快星历卫星钟差的基础上,首先分析分别采用线性模型和二次多项式模型,利用实际观测值得到的预报值与IGS提供的超快预报值进行比较分析。在此基础上,利用实际观测的超快卫星钟差拟合得到线性模型分别预报后一天和后两天的钟差,分别利用第一天和第二天的实际钟差观测资料拟合得到的线性模型预报第三天的卫星钟差,并与IGS最终钟差产品进行比较分析。得出一些有益的结论与同行商榷。     

顾及卫星钟随机特性的抗差最小二乘配置钟差预报算法

为了更好地反映钟差特性并提高其预报精度,采用抗差最小二乘配置方法建立一种能够同时考虑星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差预报模型。首先使用附有周期项的二次多项式模型进行拟合提取卫星钟差的趋势项与周期项,然后针对剩余的随机项及其可能存在的粗差,采用抗差最小二乘配置的原理进行建模,其中最小二乘配置的协方差函数通过对比协方差拟合的方法并结合试验进行确定。使用IGS精密钟差数据进行预报试验,将本文方法与二次多项式模型、灰色模型进行对比,预报精度分别提高了0.457 ns和0.948 ns,而预报稳定性则分别提高了0.445 ns和1.233 ns,证明了本文方法能够更好地预报卫星钟差,同时说明本文的协方差函数确定方法的有效性。     

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。     

卫星钟差预报的T-S模糊神经网络法

结合钟差数据的特点,提出了一种基于变化率的T-S模糊神经网络(TSFNN)钟差预报模型。首先计算相邻历元间钟差的变化率值并对其进行建模;然后利用TSFNN模型预报钟差变化率值,再将预报的变化率值还原,得到钟差预报值;最后,通过算例将本文所建模型与IGU-P产品、二次多项式模型(QP)及灰色模型(GM(1,1))进行试验对比。结果表明:在使用变化率方法后,TSFNN模型预报的精度和稳定性分别提高了69.8%和76.3%,而且与IGU-P钟差产品相比,预报的精度高出约10倍,同时模型预报的效果优于两种常用模型。因此,该模型可以实现卫星钟差较高精度的预报。     

基于AR模型的GPS精密卫星钟差建模与预报

在GPS卫星精密钟差的预报中,短周期预报通常采用二次项拟合模型,长周期预报通常采用灰色模型,但这两种模型都只是考虑趋势项而没有考虑随机项,通过利用AR模型对钟差的随机项进行建模,并作为随机补偿,加入到二次项拟合模型与灰色模型中,以完善钟差预报的短周期与长周期模型。在算例中运用由IGS提供的精密钟差进行预测,结果表明:改进后的模型使钟差预报的精度得到一定程度的提高。     

北斗卫星钟差异常值处理的似然比方法

北斗卫星导航系统(BDS)星载原子钟由于受到空间环境的影响和各种不确定因素的干扰,导致获取的卫星钟差数据中经常会出现异常扰动,从而降低了卫星钟性能分析的可靠性、破坏了钟差建模和预报的有效性、影响导航定位结果的精准度,需要对BDS卫星钟差数据中存在的异常值进行探测和处理。基于求和自回归移动平均模型建立BDS卫星钟差异常值探测的方差膨胀模型;运用似然比方法对BDS卫星钟差时间序列中的异常值进行探测;推导了Score检验统计量,运用最小二乘法对异常扰动的大小进行估计。试验结果表明,似然比方法能够准确探测BDS卫星钟差数据中异常值的位置,精确估计异常扰动的大小。     

多星定轨条件下北斗卫星钟差的周期性变化

基于地面监测网的多星精密定轨可以同时解算出北斗卫星轨道和卫星钟差。由于轨道和钟差的耦合影响,卫星钟差时序难免会出现周期性波动。此外,受限于目前并不完善的北斗全球监测网络分布、系统导航文件缺失以及定轨后处理软件的设置问题,3类卫星的钟差均存在大量数据间断问题。本文利用适用于间断数据的谱分析方法,对多星定轨条件下的北斗卫星钟差数据进行了周期项提取,并利用周期项改进后的钟差预报模型评估了24h以内的预报精度。基于近一年的数据分析表明,北斗GEO卫星钟差3个主周期依次为12、24和8h,IGSO卫星钟差的3个主周期依次为24、12和8h,而MEO卫星钟差的3个主周期依次为12.91、6.44和24h。与改进前相比,周期项改进后的钟差预报模型将北斗卫星钟差在24h以内的预报精度提高了20%~40%。     

精密卫星钟差内插的埃尔米特方法

讨论了利用埃尔米特（Hermite）插值进行GPS精密卫星钟差的内插,并用实例数据进行了内插,即对5min采样率的IGS钟差文件,采用两点三次埃尔米特插值,能得到高精度和高分辨率的卫星钟差。     

高性能原子钟钟差建模及其在精密单点定位中的应用

鉴于当前许多IGS跟踪站均配置有高性能原子钟的现状,本文首先采用修正Allan方差法分析了不同IGS跟踪站的接收机钟随机噪声的时域特性,进而评估了不同类型接收机的短期稳定度及钟差建模的可行性,然后利用IGS站配有氢原子钟的观测数据,在精密单点定位算法中,通过对钟差参数进行短时建模约束接收机钟差的随机变化,进而改进精密单点定位(PPP)的定位性能。试验结果表明钟差建模方法显著降低了高程分量参数、天顶对流层延迟参数与接收机钟差参数之间的相关性,GNSS高程分量的精度可提高50%。该方法对于提升PPP技术在地壳形变监测、低轨卫星定轨、水汽监测及预报等高精度GNSS地学领域的应用水平具有一定意义。     

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。     

基于IGS精密星历的卫星坐标和钟差插值

分别使用拉格朗日插值、Neville插值、Newton插值三种方法,以IGS提供的精密星历和钟差为基础内插所需时刻的卫星坐标和钟差。通过实例分析比较三种方法的优缺点,三种方法都是插值点在节点中央时插值精度高,9阶以上插值即能满足精密定位要求。Nev-ille插值和Newton插值有很多相似的特性,方便灵活,将会得到广泛应用。     

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%。     

基于TIN全球选站方法的GPS卫星钟差实时解算

解算所有GPS卫星钟差时要求选用地面跟踪站能够观测到每颗卫星,而组成该网的跟踪站数量对卫星钟差的解算效率有较大影响。跟踪站数量越多,卫星钟差的解算效率就越低,不利于实时应用。本文利用不规则三角网对全球跟踪站进行建模,提出一种新的全球均匀选站方法,并应用于卫星钟差实时解算。试验结果表明:当跟踪站个数达到25个时,卫星钟差解算精度优于0.3 ns,且随着跟踪站的增加,精度无明显提升。此跟踪站分布可作为卫星钟差实时解算的一种选站分布参考。     

基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度分析

Kalman滤波器稳态条件下的卫星钟差预报精度可作为评估星地时间同步性能的重要依据,研究了基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度问题。在卫星钟差包括3阶白噪声情况下,建立了卫星钟差的状态方程和测量方程,利用离散Riccati方程的非递归代数解,得到了Kalman滤波器的稳态解,进一步得到了卫星钟差预报误差,做了典型参数情况下的数值分析。