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针对北斗三号(BDS-3)卫星钟短期预报问题,在分析卫星原子钟频率稳定性的基础上,选用时间序列模型(ARIMA)、灰色模型(GM)、一次多项式(LP)以及二次多项式(QP)四种钟差预报模型对30天的数据进行拟合预报分析. 实验结果表明:1) 相对于北斗二号(BDS-2),BDS-3原子钟具有更高的稳定性. 其中BDS-3氢钟的千秒稳定性、万秒稳定性和日稳定性分别达到了4.2×10?14、1.89×10?14、4.14×10?15;2) BDS-3氢钟和BDS-3新型铷钟的预报稳定性和精度相对于BDS-2铷钟有明显提高,并且BDS-3氢钟在3 h、6 h和12 h下的预报精度分别达到了0.12 ns、0.18 ns和0.30 ns;3) 在四种模型中,时间序列模型的预报精度最高,在3 h、6 h和12 h下精度分别为0.26 ns、0.47 ns和0.96 ns. 相似文献
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引入一种改进的集合经验模式分解方法(improved ensemble empirical mode decomposition,IEEMD)进行多路径误差的建模。与EEMD方法相比较,IEEMD方法可以有效地克服模态分量数目不一致和分解不彻底等问题,并将原始序列分解为不同尺度的模态分量。同时,考虑到不同模态分量中高斯白噪声的能量密度与平均周期之积为常数,设计一种自动选择尺度与重构的方法,用于模态分量的选择与重构,进而构建GPS多路径误差模型。在此基础上,采用恒星日滤波技术,进行邻近周日GPS坐标序列中多路径误差的实时削弱。实验结果表明,采用同样的尺度选择方法和恒星日滤波技术,使用IEEMD方法可以得到比EEMD方法精度更高的GPS坐标序列。 相似文献
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在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型.并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在-5~5K范围内分别占比80.72%和85.26%,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高.因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义. 相似文献
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针对相位偏差小数对精密单点定位(PPP)模糊度固定的影响,给出宽巷相位偏差小数的估计方法;采用统计假设检验理论对其分布特性进行了验证,结果表明更好的服从Von Mises分布;进一步基于Von Mises分布给出了相位偏差小数的计算公式,最后以IGS跟踪站双频GPS观测值为数据来源进行算例分析,结果表明单站相位偏差小数估计的最大标准差为0.060周,并且具有较好的空间一致性,可用于PPP模糊度的相位偏差改正。 相似文献
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针对降雨过程中大气可降水量(PWV)和气象参数(温度(T)、湿度(U)、露点温度(Td)、气压(P))特征变化情况,提出基于机器学习算法的短临降雨预报模型.以北京(BJFS)站和武汉(WUH2)站2020年的3 h天顶对流层延迟(ZTD)和气象数据为例,构建随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯分类器(NBC) 4种算法的预报模型,并引入各自时刻的降雨情况作为新的特征向量,分别采用70%和80%训练集的分割方式,降雨情况作为模型输出,并利用准确性、精确率和假负率评价模型的适用性.在取得准确性约0.92,精确率约80%,假负率约20%的结果下,进一步以时间序列年积日为第150—200天的数据为样本,对200—250天的降雨情况进行预报.实验结果表明:基于机器学习的短临降雨预报模型可以预报未来3 h 80%以上的降雨情况,且假负率在20%以下,其中SVM模型的综合性能更优.与传统的阈值模型相比,准确率相当,假负率降低约50%. 相似文献