【摘 要】
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实时PPP技术蓬勃发展对实时钟差的超短期预报提出更高要求.由于北斗卫星类型不同,其钟差序列存在的周期项较为复杂.因此,为了保障实时钟差的高精度要求,又要有一定时间的外推以防实时数据流中断,本文提出了一种适用于北斗的超短期钟差预报模型.本文利用快速傅里叶变换对北斗钟差线性预报结果的残差进行分析,获得预报残差中的周期项,将得到的周期项模型应用到后续滑动预报中.分析比较了传统线性模型和新模型的预报精度.
【机 构】
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武汉大学卫星导航定位技术研究中心,武汉,湖北,中国,430079 武汉大学测绘学院,武汉,湖北,中
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实时PPP技术蓬勃发展对实时钟差的超短期预报提出更高要求.由于北斗卫星类型不同,其钟差序列存在的周期项较为复杂.因此,为了保障实时钟差的高精度要求,又要有一定时间的外推以防实时数据流中断,本文提出了一种适用于北斗的超短期钟差预报模型.本文利用快速傅里叶变换对北斗钟差线性预报结果的残差进行分析,获得预报残差中的周期项,将得到的周期项模型应用到后续滑动预报中.分析比较了传统线性模型和新模型的预报精度.仿真结果显示,MEO卫星外推精度最高,GEO预报精度最差.除个别卫星外,MEO卫星1h预报精度优于0.4ns,三类卫星整体优于0.8ns;IGSO卫星2h预报精度小于0.6ns,GEO卫星优于1ns,GEO卫星预报精度优于1.3ns.新模型GEO和IGSO卫星精度提高约为10％～20％,MEO卫星可提高4％～9％.结果优于广播星历的钟差精度.这对于解决北斗实时钟差应用中存在的数据传输延迟和中断等问题具有现实意义.
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