GPS超快星历（IGU-P）卫星钟差预报研究

发布时间：2017-05-18 13:03

  本文关键词：GPS超快星历（IGU-P）卫星钟差预报研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：卫星星载原子钟是整个系统的核心部分,为此,建立精密卫星钟差模型,实现高精度的卫星钟差预报是非常重要的。本文基于超快星历卫星钟差产品进行分析与预报研究。主要内容如下：(1)介绍了IGS组织包括其组织结构和其内部部门职能,之后介绍了IGS所发布的产品类型及各类型产品的精度与实效性分析。简单介绍卫星钟稳定性评价标准,概略介绍了现在运行的四大卫星导航系统原子钟的稳定性等。(2)比较了现有的四种星历,对比了四种星历的精度与实效性：基于平衡精度与时间延迟需求,本文基于超快星历卫星钟差观测部分数据进行研究,利用IGU超快星历卫星钟差前24小时数据拟合建模,对后24小时进行预报,实现实时的卫星钟差预报。(3)介绍了线性及二次多项式模型,灰色模型和ARIMA模型等常用预报模型,从24小时的预报结果来看,新型卫星的钟差预报精度要高于老旧卫星的钟差预报精度,现有的IGU超快星历钟差预报模型已经不再适用于新型的Block IIF型卫星和BlockIIR-M型卫星,需要建立新的预报模型,新的预报模型应该根据卫星的类型和稳定性分别建立。(4)介绍小波分析基本理论,之后引出小波多尺度分析理论,将小波多尺度分析用于分析卫星钟差时间序列。利用选取的DB5小波将卫星钟差拟合残差进行了4层分解,根据卫星的类型选取了若干颗卫星钟差进行分析,根据分析的结果得出：本文主要提取出明显的周期项有2cycle/day和4cycle/day。Block IIF型25号和32号卫星的A4和D4层周期信号特别显著。所有类型卫星钟的D4层周期谐波都显著,表明4cycle/day的周期项在每颗卫星的钟差序列中都存在。A4层存在的周期性变化是一个主要的周期项对卫星钟差的影响最大,其次是D4层存在的谐波周期项,Block IIF型号卫星的谐波振幅明显小于其他三种类型卫星的谐波振幅,这表明在轨时间短的卫星钟更稳定,钟差时间序列中谐波的振幅要小,波动更平稳；反之在轨服役时间长的卫星,易受环境因素影响,钟差时间序列中谐波的振幅要大,波动不平稳。(5)阐述基于小波多尺度分析卫星钟差建模的原理与步骤,对模型中钟差时间序列趋势项的获取,小波函数的选取,分解层数进行了说明,结合卫星钟差的周期性分析对每一层选择了不同的函数模型进行拟合预报。对预报结果与IGU超快星历预报钟差进行了对比分析,表明在大部分卫星钟差预报中,小波多尺度模型预报精度要优于IGU超快星历预报钟差,小波多尺度模型预报钟差比IGU预报钟差精度分别提高：6小时18%,12小时16%,24小时31%。
【关键词】：卫星钟差预报 小波分析 超快星历 IGS 卫星周期
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-14
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 精密卫星钟差预报国内外的研究进展12-13
• 1.2.1 卫星钟差预报国内研究现状12
• 1.2.2 卫星钟差预报国外研究现状12-13
• 1.3 本文的主要研究内容13-14
• 第2章 IGS组织及卫星钟的稳定性评价14-22
• 2.1 IGS组织14-17
• 2.2 IGS产品17-18
• 2.3 卫星钟稳定性评价18-22
• 2.3.1 频率准确度19
• 2.3.2 频率偏差19
• 2.3.3 频率漂移率19-20
• 2.3.4 频率稳定度20
• 2.3.5 GPS星载原子钟20
• 2.3.6 GLONASS星载原子钟20-21
• 2.3.7 COMPASS星载原子钟21
• 2.3.8 Galileo星载原子钟21-22
• 第3章 卫星钟差预报常用方法22-34
• 3.1 线性及二次多项式预报模型22
• 3.2 灰色系统模型22-24
• 3.3 ARIMA模型24-25
• 3.3.1 ARIMA预报流程24
• 3.3.2 AR模型24
• 3.3.3 MA模型24
• 3.3.4 ARMA模型24-25
• 3.3.5 AMIMA模型25
• 3.3.6 模型定阶25
• 3.4 算例分析25-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 小波分析理论及其在钟差的周期性分析中应用34-44
• 4.1 小波分析理论34-35
• 4.1.1 小波变换由来34
• 4.1.2 小波定义34
• 4.1.3 小波变换34
• 4.1.4 连续小波变换34-35
• 4.1.5 离散小波变换35
• 4.2 小波多尺度分析理论35-36
• 4.2.1 多尺度分析35-36
• 4.2.2 Mallat算法36
• 4.3 钟差序列周期性特征分析36-43
• 4.3.1 小波函数的选取37
• 4.3.2 卫星钟差数据小波多尺度分析37-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第5章 基于小波多尺度分析卫星钟差预报模型44-56
• 5.1 建模原理及步骤44-45
• 5.2 钟差时间序列趋势项拟合45
• 5.3 小波多尺度分解层数与小波函数的选取45-47
• 5.4 每层预报模型选择47-48
• 5.5 预报结果分析48-54
• 5.6 本章小结54-56
• 结论与展望56-58
• 全文总结及结论56-57
• 不足与展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-63
• 攻读学位期间发表的论文及科研成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 郑作亚;卢秀山;阳凡林;;基于IGS超快星历的GPS钟差线性预报分析[J];测绘科学;2009年06期

2 黄观文;张勤;王继刚;;GPS卫星钟差的估计与预报研究[J];大地测量与地球动力学;2009年06期

3 郭承军;滕云龙;;基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析[J];天文学报;2010年04期

4 张杰;周渭;宣宗强;孙海峰;;卫星钟差预报模型中周期项的选取方法及性能分析[J];天文学报;2013年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李辉;高精度时钟同步微步移相器的设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年

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本文编号：376103