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导航卫星原子钟Kalman滤波中噪声方差-协方差的确定 总被引：2，自引：0，他引：2
用Kalman滤波实时监测卫星钟运行状况,需要确定Kalman滤波协方差阵。首先介绍适用于铷钟的Kalman滤波方程,推导基于哈达玛总方差的Kalman滤波过程噪声参数和观测噪声估计方法,并在此基础上构造Kalman滤波状态噪声协方差阵和观测噪声协方差阵。利用GPSBlockIIR铷钟事后处理的采样间隔为5min的精密钟差数据进行了预报分析,结果表明,当预报时间为1h时,预报精度在1ns左右;当预报时间为6h时,预报精度在(8～9)ns之间。进一步验证Kalman滤波协方差阵估计方法的正确性。 相似文献
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卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(3)
为了提高导航卫星钟差中长期预报的精度,在提出一种针对钟差一次差分序列的数据预处理方法的基础上,建立了一种钟差中长期预报的小波神经网络模型。该模型首先对建模钟差数据进行一次差分,然后对一次差分序列进行预处理;用预处理后的一次差分序列对小波神经网络建模并进行中长期预报,最后将预报结果还原得到相应的钟差预报值。使用全球定位系统(GPS)卫星的铷钟数据进行中长期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型、Kalman滤波模型进行对比,结果表明,本文方法能有效减小导航卫星星载铷钟钟差的中长期预报误差。 相似文献
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钟差参数估计与预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。本文研究了基于哈达玛总方差的钟差参数预报方法。随机部分采用幂律谱模型,利用哈达玛总方差计算Kalman噪声参数,进而得到状态噪声和测量噪声协方差阵。最后利用IGS数据,验证了基于哈达玛总方差进行钟差参数估计与预报的适用性。结果表明,短期预报精度可达到亚纳秒级。 相似文献
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卫星钟差单差的小波神网络预报 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有卫星钟差预报模型对非平稳过程预报的局限性,提出基于卫星钟差一次差值的小波神经网络预报模型。对在轨卫星钟差求取一次差值的基础上,运用小波神经网络模型预报GPS卫星钟差,同时与GM(1,1)模型预报的结果进行比较。得出BlockΠA Cs短期预报的精度能达到0.690ns,14d预报的精度最差时依然优于1ns;其余稳定性良好的卫星钟,一天预报的结果均要优于0.207ns,预报14d卫星钟差的平均精度优于0.183ns,部分卫星钟差预报精度可以达到0.050ns,预报得到的结果可以达到GPS对实时精密单点定位的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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利用最小一乘法改进的灰色模型的导航卫星钟差预报 总被引：1，自引：0，他引：1
在卫星钟差波动较大的情况下，为了克服基于最小二乘法估计灰色模型参数对卫星钟差预报精度的不足，本文利用最小一乘法对传统灰色模型进行了改进。在建模的过程中，采用以误差绝对值之和最小为优化原则，针对目标函数不可微的特点，运用线性规划的方法对灰色预报模型的模型参数进行了估计。此外，将改进后的预报模型应用到卫星钟差波动较大情况下钟差的预报中，并将预报结果与传统灰色模型的预报结果进行了对比分析。结果表明：在卫星钟差波动较大的情况下，该方法相比传统灰色模型的预报结果有显著改善，为高精度的卫星钟差预报提供了一种新思路。 相似文献
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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%。 相似文献
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Real-time estimation of satellite clock offset using adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors 总被引：2，自引：0，他引：2
In order to estimate the satellite clock offset in a real-time mode, a new algorithm of adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors for clock offset estimation is proposed. Compared with standard Kalman filter clock offset model, the new method can detect and control outliers and clock jumps automatically in real-time. Moreover, the clock model parameters, which contain the clock offset, clock speed and clock shift, are classified to decide the adaptive factors in the new model. Thus, clock jumps with different characteristics can be distinguished more effectively. Meanwhile, the dynamic noise characteristics of clock offset series are used for stochastic modeling. An actual numerical example is presented, which shows that the proposed filter can give a better performance than other commonly used filters. 相似文献
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利用重叠哈达玛方差确定卫星钟噪声随机模型,采用顾及钟差随机噪声模型的卡尔曼滤波进行钟差预报分析,并与最小二乘预报算法相比较,得出以下结论:卡尔曼滤波进行1 d以内的短期预报时,精度达到亚纳秒级,优于最小二乘预报算法,在长期预报或拟合数据量较少时,最小二乘预报精度优于卡尔曼滤波。 相似文献
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卫星钟差是影响卫星定位精度的重要误差源之一,而实时精密单点定位又要求卫星钟差实时更新。卫星钟差的解算可通过非差模型或历元差分模型实现,但非差模型涵盖较多的载波相位模糊度参数,相比消掉模糊度参数的历元差分模型,计算效率要慢许多。历元差分模型仅利用载波相位观测量就可获得高精度卫星钟差历元间差,恢复后的卫星钟差仍可达到一定精度水平。利用历元差分模型可实现北斗卫星钟差的实时解算,试验结果表明:通过滤波得到的卫星钟差历元间差精度优于0.02 ns,恢复后的卫星钟差精度优于0.25 ns. 相似文献
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GNSS（global navigation satellite systems）系统时使用原子钟作为时间基准,相比使用晶振的GNSS接收机,其稳定度高出几个量级。GNSS系统间钟差相比接收机钟差具有更高的稳定度,如果可以充分利用此先验信息将有助于优化多GNSS系统的定位结果。分析如何充分利用系统间钟差更稳定这一先验信息,并测试引入这一先验信息对多系统单点定位结果的影响,推导了基于两种不同钟差估计方法的定位解算模型,给出了最小二乘和扩展卡尔曼滤波两种参数估计算法。通过比较不同模型和估计算法在静态和动态定位的实验结果,最小二乘法无法利用系统间钟差更稳定的特点改善定位精度;静态实验结果表明,扩展卡尔曼滤波自身有一定的降噪效果,若引入系统间钟差更稳定的先验信息,将更有利于减小噪声;动态实验结果表明,引入系统间钟差更稳定的先验信息可减弱扩展卡尔曼滤波的发散现象。 相似文献
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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%。 相似文献
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根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。 相似文献
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Hüseyin Baki lz 《地球空间信息科学学报》2000,3(1):66-69
1 IntroductionChnventional DGPS is limited by the range overwhich the differential corrections are valid due tothe rapid decorrelation of the error sources with in-creasing distance from the reference station to user.In wide area differential GPS (WWPS) errorsources in GPS measurements are medeled sepa-rately,on the basis of a limited number of referencestaitOns, to overcome this drawback. The main er-ror sources are regarded as broadcast ephemeris er-ror,atmospheric refraction and satel… 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。 相似文献