首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
卫星钟差预报精度的不断提升是精密导航的关键问题.为了进一步提高钟差的预报精度和更好地反映钟差的变化特性,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的钟差预报方法.该方法首先根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,然后以预处理后的数据建立一种高精度预报钟差的Takagi-Sugeno模糊神经网络算法.采用IGS(International Global Navigation Satellite System Service)不同采样间隔的精密钟差数据进行了短期预报试验,并与ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)模型、GM(1,1)模型及QP(Quadratic Polynomial)模型进行了对比试验,分析结果表明:对不同类型原子钟,该方法用于钟差短期预报是可行的、有效的,其获得的卫星钟差预报结果明显优于常规方法.  相似文献   

2.
基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析   总被引：1，自引：0，他引：1  
为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,提出了一种基于小波分析和神经网络的4阶段混合模型来实现卫星钟差的预报,并给出了基于小波分析和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行卫星钟差预报的基本思想、预报模型和实施步骤.采用"滑动窗"划分数据,利用神经网络预测小波分解和去噪后的钟差序列各层系数,更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好地逼近钟差序列.为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和神经网络模型进行比较分析.仿真结果显示,该模型具有较好的预报精度,可为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差.  相似文献   

3.
针对卫星钟差呈现趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)(灰色预报模型)和修正指数曲线法(Modified Exponential Curve Method,MECM)的组合预报模型.该模型首先采用GM(1,1)预报钟差的趋势项,然后利用MECM模型对GM(1,1)残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和MECM模型的预报结果相加得到钟差的最终预报值.此外,采用IGS(International Global Navigation Satellite System Service)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和MECM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.使用12 h钟差建模时,预报6 h、12 h、18 h和24 h的平均预报精度分别为0.43 ns、0.63 ns、0.74 ns和0.79 ns,相比于二次多项式的平均预报精度分别提高了57.43%、69.71%、80.47%和86.74%,相比于MECM模型的平均预报精度分别提高了50.57%、64.41%、76.80%和84.20%;使用24 h钟差建模时,预报6 h、12 h、18h和24 h的平均预报精度分别为0.57 ns、0.61 ns、1.02 ns和1.48 ns,相比于二次多项式的平均预报精度分别提高了32.94%、55.47%、55.07%和53.16%,相比于MECM模型的平均预报精度分别提高了92.98%、66.30%、65.42%和63.99%.  相似文献   

4.
卫星钟差长期可靠预报是实现卫星自主导航定轨所要解决的重要前提之一.针对多项式模型(PM)、灰色模型(GM)等常用的钟差预报方法存在的预报误差较大的情况,为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差变化特性,将ARMA(Auto-Regressive Moving Average)模型引入到卫星钟差预报中,利用IGS(International GNSS Service)提供的卫星钟差观测数据进行90 d的长期预报,根据各个卫星钟差的变化特性,对其进行模式识别、建模和预报,并与其它3种模型进行了较为细致的比较.计算结果表明,采用ARMA模型可以有效地提高卫星钟差的长期预报精度.  相似文献   

5.
针对全球定位系统(Global Positioning System, GPS)星载原子钟在钟差预报时与不同模型的适应度不同的问题,采用二次多项式(Quadratic Polynomial, QP)模型、灰色(Grey Model, GM(1,1)模型和灰色+自回归(GM(1,1)+Autoregressive, GM(1,1)+AR)模型对不同类型原子钟的钟差进行预报,着重分析不同类型原子钟的预报精度、不同长度钟差序列建模预报效果以及钟差序列波动对预报结果的影响。实验结果表明:(1)钟差预报精度与建模序列长度有一定关系,二次多项式模型受影响最大,灰色+自回归模型受影响最小;(2)不同卫星原子钟在不同预报模型下最佳建模序列长度不同,铷钟受建模序列长度的影响小于铯钟;(3)二次多项式模型对铯钟预报效果较差,对铷钟预报效果可与灰色模型和灰色+自回归模型相当;(4)钟差序列波动时,建模预报精度降低,不同模型的预报结果受钟差波动幅度大小的影响不同。  相似文献   

6.
为了有效进行GPS卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,除了考虑卫星原子钟频移、频漂和频漂率等物理性质外,还应考虑到卫星钟差的周期性变化特点.在二次多项式模型基础上,增加了周期项因素,构造了新的预报模型.选取部分GPS卫星铯钟(Cs.clock)和铷钟(Rb.clock)钟差资料,根据钟差变化趋势分3种情况,按不同时间长度进行钟差预报分析,并与二次多项式模型的预报结果比较分析,大量数据分析表明:附有周期项的二次多项式模型预报精度优于二次多项式模型,铷钟预报精度略优于铯钟.  相似文献   

7.
针对BDS(BeiDou Navigation Satellite System)/GPS(Global Positioning System)星载原子钟特性和卫星钟差预报模型研究中存在的若干问题,在介绍4种单一模型(多项式模型(QR)、灰色模型(GM)、时间序列模型(ARMA)和广义回归神经网络模型(GRNN))的基础上,引入了经典权组合模型(CM)和修正经典权组合模型(Modified CM).利用武汉大学卫星导航定位技术研究中心的卫星精密钟差产品对BDS/GPS星载原子钟的短期钟差预报模型进行研究,并对比了不同卫星钟和不同模型的预报效果.试验结果表明:单一模型对于BDS卫星钟(C04(GEO Rb)、C07(IGSO Rb)、C14(MEO Rb))的钟差预报精度跳跃性很大;而对于GPS卫星钟(G04(Block IIA Rb)、G09(Block IIA Cs)、G16(Block IIR Rb)、G31(Block II-M Rb)、G27(Block IIF Rb)、G24(Block IIF Cs))的预报精度变化比较平稳;同一种预报模型应用在不同类型的卫星钟序列中,预报精度差异较大.然而,修正经典权组合模型在保证预报可靠性的前提下提高了预报精度,在一定程度上优于其他模型.  相似文献   

8.
提出一种联合灰色模型（Grey Model,GM）和最小二乘支持机（Least-Squares Support Vector Machines,LS-SVM）回归算法的卫星钟差智能组合预报方法。首先根据历史钟差数据建立不同的GM（1,1）灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对不同GM（1,1）模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单等优点的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的小样本、非线性、泛化能力强等特性,提高了预报可靠性和精度。实例验证了该组合方法的可行性、有效性和实用性。  相似文献   

9.
卫星钟差预报模型中周期项的选取方法及性能分析   总被引：1，自引：0，他引：1  
针对卫星钟差预报(SCB)中周期项选取方法存在的问题,在分析卫星钟周期波动特性的基础上,给出了正确的周期项选取方法,并与现有方法进行了比较.利用IGS(International GNSS Service)的卫星钟差数据,比较分析了二次多项式加周期项模型与传统模型的预报精度.从理论上分析了周期项对传统模型的改善程度及适用条件.结果表明:按照提出方法得到的周期项更符合实际,将其应用于钟差预报时能获得更高的预报精度,大量仿真实验还表明卫星钟周期性波动相对较大时周期项对传统模型有明显改善.  相似文献   

10.
根据星载原子钟钟差的特点,提出一种基于一次差的灰色GM(1,1)钟差预报方法.该方法首先对相邻历元的钟差作一次差,然后以一次差后的值建立灰色模型预报一次差的值,最后将预报的一次差还原即得到钟差预报值.以IGS(International GNSS Service)提供的采样率为5 min的精密钟差为实验数据,通过对不同长度的建模数据和不同预报步长进行对比分析.结果表明:该方法的预报精度较传统的灰色模型有了较大提高,特别是对于PRN01原子钟,其预报效果最好;采用一次差原理可有效改善和提高模型预报的精度和稳定性,应用于钟差较长时间预报是可行的,可靠性较强.  相似文献   

11.
Long-term Clock Bias Prediction Based on An ARMA Model   总被引：1，自引：0，他引：1  
The long-term and reliable prediction of satellite clock bias (SCB) is an important prerequisite for realizing the satellite autonomous navigation and orbit determination. Considering the shortcomings of the quadratic polynomial model (PM) and gray system model (GM) in the long-term prediction of SCB, a new prediction method of SCB based on an ARMA (Auto-Regressive Moving Average) model is proposed to represent the variation characteristics of SCB more accurately. In this paper, a careful precision analysis of the 90-day SCB prediction is made to verify the feasibility and validity of this proposed method by using the IGS (International GNSS Service) clock data. According to the variation characteristics of each satellite clock, the pattern recognition, modeling and prediction of SCB are conducted, and the detailed comparison is made with the other three models at the same time. The results show that adopting the ARMA model can effectively improve the accuracy of long-term SCB prediction.  相似文献   

12.
In the work on the real-time GPS precise point positioning, the realtime and reliable prediction of the satellite clock error is one of the keys to the realization of the GPS real-time high accuracy point positioning. The satelliteborne GPS atomic clock has high frequency, is very sensitive and extremely easy to be influenced by the outside world and its own factors. Therefore, it is very difficult for one to know well its complicated and detailed law of change, with these attributes being in accordance with the characteristics of the theory of grey system. Thus, it is considered that the process of variation of the clock error is regarded as a grey system. On the basis of the exploration of the limitations of the quadratic polynomial and grey model satellite clock error predictions, the research on the real-time prediction of the GPS satellite clock error by taking advantage of the improved grey model is proposed. Finally, the materials of the GPS satellite clock error of 3 different time intervals are used to make the accuracy analysis of the clock error prediction of different sampling intervals, to study the relation between the grey model exponential coefficient and the prediction accuracy and to make the analysis of the comparison of the prediction accuracy with that of the quadratic polynomial method. The general relation between the different types of satellite clock errors and the model exponential coefficients is summarized and compared with the IGS final clock error ephemeris product to test and verify the feasibility and availability of the improved prediction model proposed in the present article so as to provide the higher-accuracy satellite clock error products for the real-time GPS dynamic precise point positioning.  相似文献   

13.
The prediction of the clock errors of atomic clocks plays an important role in the work on time and frequency. Each of the prediction models often used at present has its own merits and shortages. A combination of the predicted results obtained by means of these models can be used to synthesize the characteristics of various kinds of prediction models. In the light of the problem which occurs when the linear combination model is used to make the prediction of clock errors, the concept of learning weight is proposed and the modified combination prediction model is made by taking advantage of various kinds of pieces of accuracy information. For verifying the efficiency of this method the clock error sequences of the IGS (International GNSS Service) of 4 GPS satellites are selected and the predicted results of the quadratic polynomial and grey model are combined. The result shows that the modified model can further improve the stability and accuracy based on the guarantee of the reliability.  相似文献   

14.
北斗卫星导航系统(BDS)地面跟踪站都配置有高精度的氢原子钟,并基于精密定轨数据处理与主站的时间基准进行同步.在卫星轨道机动以及机动恢复期间,通常采用几何法定轨以及单星定轨确定卫星的轨道.而在这两种定轨模式中,需要提供精确的测站钟差作为输入.为提高定轨的实时性,需要对测站钟差进行预报处理.分析了2次多项式模型、附加周期项模型、灰色模型3种模型对北斗地面跟踪站钟差短期拟合和预报的性能,并将钟差预报结果应用于单星定轨,同时还分析了不同预报钟差用于定轨的精度.试验发现,以上3种模型对6个测站钟差的平均拟合精度分别为0.14 ns、0.05 ns、0.27 ns,预报1 h的平均精度分别为1.17 ns、0.88 ns、1.28 ns,预报2 h的平均精度分别为2.72 ns、2.09 ns、2.53 ns.采用3种模型对测站钟差进行预报并用于单星定轨,采用附加周期项的钟差预报模型轨道3维误差最小,不同模型轨道径向精度差异在3 cm以内.以上结果表明,附加周期项的站钟拟合及预报模型在北斗系统机动期间的轨道恢复数据处理具有最好的效果.  相似文献   

15.
Traditional methods for predicting the change in length of day (LOD change) are mainly based on some linear models, such as the least square model and autoregression model, etc. However, the LOD change comprises complicated non-linear factors and the prediction effect of the linear models is always not so ideal. Thus, a kind of non-linear neural network — general regression neural network (GRNN) model is tried to make the prediction of the LOD change and the result is compared with the predicted results obtained by taking advantage of the BP (back propagation) neural network model and other models. The comparison result shows that the application of the GRNN to the prediction of the LOD change is highly effective and feasible.  相似文献   

16.
The real-tine and accurate knowledge of the operation of an atomic clock is of great significance to satellite navigation and time keeping. In the light of the problems which exist in the real-time solution of the atomic clock operating parameters by means of the standard Kalman filtering, the method for applying the adaptive Kalman filtering model based on the prediction residual to the real-time solution of the clock parameters is proposed. An adaptive factor is constructed by the model based on the standard Kalman filtering model so that the accurate and reliable estimates of the operating parameters may be given rather fast after the frequency modulation or phase modulation of the atomic clock. Finally, in combination with the 3 computational examples of the work on the navigation and time keeping, the effectiveness of the method is verified.  相似文献   

17.
连线干涉测量(Connected Element Interferometry, CEI)是一种全天时全天候的被动测角技术, 已用于空间目标的跟踪监视. 地球静止轨道(Geostationary Earth Orbit, GEO)卫星需要频繁机动以保持轨位或完成其他任务, 其机动后的快速轨道恢复能力对于监视预警极为重要. 针对基于CEI的GEO短弧定轨和预报, 分析了定轨算法的形亏和数亏, 在附加先验轨道约束的短弧定轨基础上, 提出了轨道半长轴初值的自适应优化方法. 利用亚太七号卫星的CEI仿真和实测数据进行了短弧定轨和预报, 实验结果表明, 采用优化后的半长轴初值, 30min短弧定轨和10min预报的卫星位置分量精度均优于4km, 能够满足非合作GEO目标机动后快速轨道恢复的需求.  相似文献   

18.
卫星双向时间传递(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)是目前精度最高的时间传递方法之一,同时也是参与国际原子时计算的守时实验室之间比较原子时尺度的一种主要方法.提高TWSTFT链路的短期稳定度,降低周日效应对链路时间传递结果的影响,对优化TAI (International Atomic Time)的性能具有现实意义.提出了一种基于条件平差的TWSTFT链路性能优化方法,先依据TWSTFT链路测量噪声水平与谱分析结果建立TWSTFT链路性能优化网络(简称优化网络),再根据优化网络中各链路测量噪声分析结果设置权系数阵,建立条件平差模型.选取亚太地区的中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)-中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)卫星双向时间传递链路作为待优化链路,以NTSC、NIM以及德国联邦物理技术研究所(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)之间的TWSTFT链路组成优化网络,对优化网络的组网方法和条件平差模型进行实验验证.结果表明,平差后待优化链路短期稳定度得到了改善,同时其受周日效应的影响降低了约24.6%.使用该方法,能够有效提高待优化链路的时间传递性能.  相似文献   

19.
F10.7太阳辐射通量作为输入参数被广泛运用于大气经验模型、电离层模型等空间环境模型,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.采用时间序列法统计了太阳辐射通量F10.7指数和太阳黑子数(SSN)的关系,给出了两者之间的线性关系,在此基础上提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long and Short Term Memory,LSTM)的预报方法,方法结合了54 d太阳辐射通量指数和SSN历史数据来对F10.7进行未来7 d短期预报,并与其他预报方法的预报结果进行了比较,结果表明:(1)所建短期预报7 d方法模型的性能优于美国空间天气预报中心(Space Weather Prediction Center, SWPC)的方法,预测值和观测值的相关系数(CC)达到0.96,同时其均方根误差约为11.62个太阳辐射通量单位(sfu),预报结果的均方根误差(RMSE)低于SWPC,下降约11%;(2)对预测的23、24周太阳活动年结果统计表明,太阳活动高年的第7 d F10.7指数预报平均绝对百分比误差(MAPE)最优可达12.9%以内,低年最优可达2...  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号