基于ARIMA模型的卫星钟差异常值探测的模型选择方法

发布时间：2021-01-27 15:02

　　由于各种不确定因素的干扰,人们获取的卫星钟差数据中经常会出现异常扰动,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,影响了导航定位结果的精准度。对此,以求和自回归移动平均模型为基础,建立了钟差时间序列异常值探测模型;基于Bayes统计原理,将异常值的定位和定值问题转化为模型选择问题;通过模型后验概率的近似计算,构建了模型选择的度量标准,避免了复杂的迭代计算问题。通过全球定位系统和北斗导航卫星系统不同卫星钟差数据的仿真试验,验证了所提出的方法对于卫星钟差序列中异常影响的定位和定值的正确性和有效性。 

【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2020,45(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

不同卫星3种方法的预报误差

【参考文献】：
期刊论文
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[4]时间序列分析在周跳探测与修复中的应用[J]. 滕云龙,师奕兵,郑植.  宇航学报. 2011(03)
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博士论文
[1]GNSS星载原子钟性能分析与卫星钟差建模预报研究[D]. 王宇谱.解放军信息工程大学 2017
[2]导航卫星原子钟时频特性分析理论与方法研究[D]. 郭海荣.解放军信息工程大学 2006



本文编号：3003253