BDS-3在轨卫星广播星历精度评估

针对BDS-3现有在轨卫星广播星历精度评估问题,以BDS-2和BDS-3 MEO和IGSO卫星为研究对象,基于武汉大学数据分析中心发布广播星历和精密星历对42颗北斗卫星的卫星轨道误差、钟差误差和空间信号测距误差进行精度评估和分析。结果表明：卫星轨道方面,径向误差明显优于切向和法向误差,BDS-3整体轨道误差在0.23 m以下。径向、切向和法向精度BDS-3卫星相比BDS-2卫星分别提高了64%、26%和5%;钟差方面,H钟差误差优于Rb钟差误差,H钟钟差对于Rb钟钟差精度提高了约13%;空间信号测距精度方面,BDS-2卫星在1 m左右,BDS-3卫星总体精度优于0.5 m,精度提高了约50%。     

神经网络残差的加权平均温度模型改进方法

针对GPT3经验模型估计加权平均温度的泛化能力不足的缺点,该文提出了一种使用神经网络对GPT3模型的残差进行改正的方法,从而建立一个高精度的改进模型。使用了全球站点无线电探空资料数据集(IGRA)提供的中国区域内的38个探空站点共108 633组数据进行建模,其中2012—2014年的数据用于模型训练,2015年的数据用于模型检验。最终结果表明：改进模型的均方根误差值为2.91 K,精度相比GPT3模型计算得到的估计值提高了32.2%,加权平均温度估计精度有了显著的提高,且在整个中国区域都有较好的泛化能力。