【摘 要】
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针对iGMAS中北斗超快速钟差预报产品(ISU-P)精度不高的问题,本文提出了一种基于多模型组合的自适应动态高精度钟差预报算法.由于卫星钟差数据由线性项、周期项和随机项组成,
【机 构】
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桂林电子科技大学,桂林,中国,541004
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针对iGMAS中北斗超快速钟差预报产品(ISU-P)精度不高的问题,本文提出了一种基于多模型组合的自适应动态高精度钟差预报算法.由于卫星钟差数据由线性项、周期项和随机项组成,而卫星钟差预报精度的高低主要取决于线性项的预报精度.因而,本文在模型设计方面,依据线性项是否存在频漂成分可以分为一次项直线模型和二次项曲线模型;依据钟差数据一阶差分序列是否存在钟跳以及对钟跳前的数据是采取删除还是修复的方式,可以划分为删除钟跳前数据模型和修复钟跳前数据模型;依据钟差数据离预报点距离大小的影响程度,可以划分为截取后半段数据模型和截取后三分之一段数据模型;然后将多个预报模型进行组合,最终组建成预报方案库.在预报流程方面,依据前面多个ISU文件的预报精度,自适应动态筛选出当前文件的最佳预报方案,使得卫星导航系统各颗卫星在整个预报过程中精度达到最高.经过28天的实测数据仿真结果表明,在短期预报6小时范围内,GEO、IGSO和MEO卫星钟差平均预报精度分别达到2.88ns、2.09ns和1.68ns,较ISU-P产品预报精度而言,分别提高1.15ns、0.39ns和0.3ns,提高幅度依次为28.58％、15.84％和15.12％.
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