半参数回归模型在钟差建模中的应用研究

发布时间：2017-07-25 18:07

  本文关键词：半参数回归模型在钟差建模中的应用研究

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【摘要】：精密单点定位是利用IGS地面跟踪站的GPS观测数据计算出的精密卫星轨道和卫星钟差,对单台GPS接收机所采集的相位和伪距观测值进行定位解算。精密卫星钟差的时效性是实现实时高精度精密单点定位的关键之一,而目前高精度的精密卫星钟差产品还不具备实时性。因此,高精度卫星钟差建模与预报在实时精密单点定位中具有十分重要的作用。本文首先分析了星载原子钟时频特性,然后实现了常用的几种钟差建模与预报方法,并结合具体算例总结了各自模型的优缺点。在此基础上,将半参数回归模型用于钟差建模预报中,主要研究内容包括:1.原子钟时频特性分析。介绍了几种原子钟性能的评价指标:频率的准确度、稳定度以及漂移率。利用哈达玛方差和修正的阿伦方差,对建模所选星载原子钟的稳定性进行了分析和评估。2.总结了几种常用钟差预报模型的特点。利用IGS精密钟差文件实现了目前常用的几种预报算法,结合算例得出了各模型的预报特点,在此基础上根据经典权法和有效度权法构建了组合预报模型。3.讨论了半参数回归模型的估计方法。编写了MATLAB程序用于确定正则矩阵R和平滑参数,实现了基于正则矩阵补偿最小二乘估计解法,结合模拟算例,总结分析了半参数回归模型解算的特点。4.针对异常分量、系统分量和随机分量共存于同一观测子样的问题,构建了小波辅助的拟准检定法和补偿最小二乘估计求解污染半参数模型的算法;针对钟差异常值,提出了小波辅助的拟准检定对钟差数据异常值定位定值的处理算法。5.重点研究了基于半参数回归模型的钟差建模与预报。半参数回归模型钟差建模能够通过数学方法将钟差数据分离为参数分量和非参数分量,然后,根据两者特点分别建立多项式模型、傅里叶三角函数模型来外延参数分量和小波降噪后的非参数分量,两种分量叠加后得到预报值。这种建模方法,通过对变化规律不同的数据源建立与之匹配的函数模型,克服了模型偏差的影响,能够更好地提高钟差建模和预报的精度。
【关键词】：半参数回归模型 补偿最小二乘 钟差预报 拟准检定 周期项 傅里叶拟合
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 卫星钟差预报方法的研究现状12-14
• 1.3 半参数回归模型的的研究现状14
• 1.4 本文主要研究内容14-16
• 第二章 原子钟主要技术指标及时频性能分析16-28
• 2.1 IGS产品简介16-20
• 2.1.1 IGS组织16-18
• 2.1.2 IGS的产品及其精度18-20
• 2.2 原子钟性能主要指标20-21
• 2.2.1 频率准确度20-21
• 2.2.2 频率偏差21
• 2.2.3 频率漂移率21
• 2.3 原子钟时频稳定度21-27
• 2.3.1 哈达玛方差23
• 2.3.2 阿伦方差23-24
• 2.3.3 修正阿伦方差24
• 2.3.4 原子钟数据稳定度计算及分析24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 常用的钟差预报数学模型及精度分析28-44
• 3.1 多项式模型钟差预报方法29-33
• 3.1.1 线性模型29
• 3.1.2 二次多项式模型29-30
• 3.1.3 算例与分析30-33
• 3.2 灰色模型钟差预报方法33-35
• 3.2.1 灰色模型33-34
• 3.2.2 算例与分析34-35
• 3.3 自回归综合移动平均模型钟差预报方法35-38
• 3.3.1 自回归综合移动平均模型35-36
• 3.3.2 算例与分析36-38
• 3.4 组合模型钟差预报方法38-43
• 3.4.1 经典权方法38
• 3.4.2 有效度权方法38-39
• 3.4.3 算例分析39-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 半参数回归模型及估计方法44-67
• 4.1 平差模型综述44-46
• 4.1.1 测量误差概述44-45
• 4.1.2 平差模型45-46
• 4.2 基于正则矩阵补偿最小二乘估计46-49
• 4.2.1 半参数模型估计46-48
• 4.2.2 半参数模型精度评定48-49
• 4.3 基于自然样条的补偿最小二乘估计49-52
• 4.3.1 光滑自然样条内插49-51
• 4.3.2 半参数自然样条补偿最小二乘51-52
• 4.4 正则矩阵和平滑参数的确定52-56
• 4.4.1 正则矩阵的确定52-54
• 4.4.2 平滑参数的确定54-56
• 4.5 半参数模型估计量的统计性质56-57
• 4.5.1 估计量的有偏性56
• 4.5.2 估计量的分布及均方误差56-57
• 4.6 小波辅助的拟准检定法和补偿最小二乘估计解算污染半参数模型57-60
• 4.6.1 拟准检定法57-58
• 4.6.2 基于小波分析的阈值去噪理论58-59
• 4.6.3 小波辅助的拟准检定法和补偿最小二乘估计解算污染半参数模型59-60
• 4.7 算例分析60-66
• 4.8 本章小结66-67
• 第五章 半参数回归模型钟差预报研究67-89
• 5.1 数据预处理67-71
• 5.1.1 基于中位数的粗差探测法68
• 5.1.2 基于小波辅助的拟准检定法粗差探测68-71
• 5.2 半参数回归理论的钟差建模71-82
• 5.2.1 半参数回归模型中非参数分量的周期特性71-77
• 5.2.2 附有周期项的傅里叶拟合钟差预报方法77-80
• 5.2.3 半参数回归模型钟差预报方法80-82
• 5.3 算例分析82-88
• 5.4 本章小结88-89
• 第六章 结论与展望89-91
• 6.1 本文的主要内容研究总结89-90
• 6.2 未来的工作展望90-91
• 致谢91-92
• 参考文献92-95
• 附录A95-96

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本文编号：572562