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北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差异常值处理过程中,由于成片异常值的存在,往往会产生掩盖与淹没现象,致使异常值探测效率不高甚至失败。基于求和自回归移动平均模型,分析了时间序列中成片加性AO(Additive Outlier)异常值探测时易产生掩盖与淹没现象的原因;考虑了差分及逆差分对异常值探测的影响,提出了成片AO类异常值探测的抗掩盖与淹没新算法。通过仿真算例,验证了新算法对于序列中成片AO类异常值探测的准确性和有效性。将算法应用于BDS卫星钟差异常值探测和钟差预报中,较好地克服了数据中掩盖和淹没现象产生的影响,对于进一步提高卫星钟差的预报精度具有重要作用。 相似文献
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为了分析异常值对钟差预报模型的影响程度,首先,通过对钟差数据进行绘图分析来识别钟差数据中的异常值;其次,利用中位数法(MAD)和一种基于中位数的小波阈值法钟差数据预处理策略(WMAD)分别对钟差数据中的异常值进行处理;最后,利用处理前、后的钟差数据建模预报钟差,并分析各模型预报的效果。结果表明:较小的异常值对二次多项式和灰色模型2种模型预报的效果影响不大,但会影响时间序列、卡尔曼滤波及小波神经网络3种模型的预报精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)卫星钟差数据中存在多种不同类型的异常值,直接影响钟差预报的质量和性能分析的可靠性。钟差数据预处理是进行钟差预报和分析的前提条件,其中,对异常值的识别是钟差数据预处理的关键。提出一种面向BDS卫星钟差数据异常值识别的卷积神经网络方法。首先将数值型钟差数据转换为灰度二值图格式的数据;然后根据钟差的图形化特征差异进行分类,制作异常值识别的训练集和测试集;最后利用卷积神经网络方法训练钟差数据异常值识别模型,实现钟差数据异常值的精确识别。利用BDS钟差数据进行实验验证,结果表明,所提方法能够精确高效地识别BDS钟差各种类型的异常值,提高了BDS钟差数据预处理的质量和效率。 相似文献
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含误差预报校正的GM(1,1)卫星钟差预报新方法 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
卫星钟差在精密定位中占有重要地位,应当对卫星钟差异常进行实时监测。本文在建立卫星钟差模型的基础上,提出了一种基于递推遗忘因子最小二乘算法(RFFLS)的卫星钟差异常实时监测算法,并利用IGS事后精密钟差产品,对比分析了RFFLS算法与最小二乘算法(LS)、遗忘因子最小二乘算法(FFLS)的卫星钟差预报精度、预报耗时和对卫星钟差异常的监测性能。实验结果表明,RFFLS算法计算时间仅为LS算法和FFLS算法的十分之一,且RFFLS算法钟差异常监测能力最优。该方法简便易行,应用灵活,在实时应用中具有明显优势。 相似文献
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针对卫星钟差数据中的粗差和钟跳两类异常进行精确探测,提出使用历元单差算法和拟准检定法相结合的两步法策略,第1步,依据钟跳和粗差在历元单差序列中不同表现特点,采用历元单差法探测疑似钟跳点并剔除部分粗差;第2步,对按疑似钟跳分段的数据使用拟准检定法精确探测粗差。通过模拟数据算例阐述钟差异常探测过程并进行性能分析,通过实测数据进行算法有效性验证,结果表明,仅使用历元单差法能有效探测疑似钟跳点和部分粗差,其探测的疑似钟跳点包含了真实钟跳;使用两步法既能有效规避钟跳影响,又能精确探测小粗差,探测能力接近底噪的2倍中误差。 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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不同类型识别变量的自回归模型异常值探测的Bayes方法 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论基于自回归模型(AR模型)的时间序列数据中异常值探测的Bayes方法。该方法针对自回归模型引入不同类型的识别变量,通过比较这些识别变量的后验概率值与事先给定的阈值来进行异常值定位;基于Gibbs抽样算法,提出识别变量后验概率值的计算方法和异常值的估算方法;进行了大量的模拟试验并把该方法应用于卫星钟差实测数据的异常值探测,结果表明,该方法对于解决时间序列数据中在同一时刻或不同时刻出现加性异常值或革新异常值的探测问题是可行的和有效的。 相似文献
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星间观测实现了移动卫星的连续跟踪,是提升卫星钟时间比对精度的重要手段。研究了基于星地/星间联合观测时间比对技术;推导了星地/星间时间同步比对模型;给出了星间钟差到星地钟差的一致性归算方法。理论上加入星间观测移动卫星钟差预报精度能大幅提升,但异质观测设备导致钟差观测序列不连续,影响了卫星钟预报精度。研究了小幅钟差跳变的探测与补偿技术,提出了基于传统粗差探测与相邻历元组差相结合的钟差跳变探测方法,有效消除了异质观测设备带来的钟差不一致性,提升了卫星钟预报精度。最后利用实测与仿真数据验证了所提出的理论和方法的正确性和有效性。 相似文献
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为了提高卫星钟差预报的精度,针对钟差数据中量级较小的误差,提出了一种基于中位数的小波阈值法钟差数据预处理策略。首先,利用小波阈值方法将钟差数据进行分解,得到分解后的高频系数和低频系数。然后,利用中位数法处理各层影响阈值设置的高频系数,通过处理后的高频系数计算阈值,从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后,用北斗二号卫星钟差数据进行了验证,结果表明,利用所提方法处理后的钟差数据建模,小波神经网络（wavelet neural network,WNN）模型预报的精度提高约14.1%,预报稳定性提高约19.7%。该方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差,改善钟差数据质量,从而提高模型钟差预报的精度。 相似文献
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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。 相似文献