[1]于烨,张慧君,李孝辉.基于一阶差分修正指数曲线法的GPS卫星钟差预报[J].探测与控制学报,2018,40(04):94.[doi:.]
 YU Ye,ZHANG Huijun,LI Xiaohui.GPS Satellite Clock Bias Prediction Based on First-order Difference MECM[J].,2018,40(04):94.[doi:.]
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基于一阶差分修正指数曲线法的GPS卫星钟差预报()
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《探测与控制学报》[ISSN:1008-1194/CN:61-1316/TJ]

卷:
40
期数:
2018年04期
页码:
94
栏目:
出版日期:
2018-08-26

文章信息/Info

Title:
GPS Satellite Clock Bias Prediction Based on First-order Difference MECM
文章编号:
1008-1194(2018)04-0094-05
作者:
于烨123张慧君124李孝辉124
1.中国科学院国家授时中心,陕西 西安 710600;2.中国科学院精密导航定位与定时技术重点实验室,陕西 西安 710600;3.中国科学院大学,北京 100049;4.中国科学院大学天文与空间科学学院,北京 100049
Author(s):
YU Ye123 ZHANG Huijun124 LI Xiaohui124
1. National Time Service Center, Chinese Academy of science, Xi’an 710600, China;2. Key laboratory of precision Navigation and Timing Technology, National Time Service Center, Chinese Academy of science, Xi’an710600, China;3. University of the Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China; 4. School of Astronomy and Space Science, University of the Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China
关键词:
一阶差分修正指数曲线法卫星钟差预报
Keywords:
first-order difference MECM satellite clocks bias prediction
分类号:
P228
DOI:
.
文献标志码:
A
摘要:
针对二次多项式模型和修正指数曲线法模型在预报GPS卫星钟差时精度的不足,提出了基于一阶差分修正指数曲线法的GPS卫星钟差预报模型。该模型先对原始钟差数据序列相邻历元作一阶差分处理,以得到有效数字位数更少的一组钟差差值数据序列,以此来提高模型的预报性能;然后,基于一阶差分的钟差差值数据序列建立了GPS卫星钟差预报模型。试验结果与分析表明,该模型较二次多项式预报模型和修正指数曲线法预报模型的预报效果较好,中短期的预报精度均在1 ns以内且只需采用较少的钟差数据进行建模即可达到高精度的预报,为GPS卫星高精度中短期钟差预报提供了一种新思路。
Abstract:
Aiming at the shortcomings of quadratic polynomial model(QPM) and modified exponential curve model(MECM) in GPS satellite clock bias(SCB) forecasting, a GPS SCB forecasting model based on first-order differential MECM was proposed. In this model, firstly, the algorithm made the firstvorder differential processing on the adjacent epochs of the original clock bias data sequence to obtain a set of data sequence of the clock bias sequence with a smaller number of effective digits, so as to improve the prediction performance of the model. Then, a GPS SCB forecasting model was established based on the first-order differential clock bias data sequence. The experimental results and analysis showed that the proposed algorithm was better than the forecasting accuracy of QPM and MECM, the accuracy of the short-term forecasts were less than 1 ns and only needed to use less clock data to achieve high-precision forecasting.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-01-09
基金项目:国家自然科学基金项目资助(11503030)
作者简介:于烨(1989—),男,陕西汉中人,硕士,研究方向:卫星钟差预报与精密卫星航定位技术。E-mail:yuye115@mails.ucas.ac.cn。
更新日期/Last Update: 2018-09-14