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地球自转参数综合与高精度预报算法研究

发布时间:2020-10-20 20:04
   地球各圈层的物质流动会引起地球运动,而运动的整体表现形式为地球自转,一般用地球定向参数对其进行描述(Earth Orientation Parameters,EOP)。此外,EOP也是实现地球参考框架与天球参考框架之间相互转换的重要参数。高精度的地球定向参数对于地球参考系和地面观测站在宇宙空间的精确定向和定位、卫星精密定轨、高空探测器自主导航以及高精度授时等都是必不可少的基础数据。目前,EOP常由国际地球自转与参考系统服务组织(International Earth Rotation and Reference Systems Service,IERS)提供,它是组合了VLBI、GNSS、SLR、DORIS观测结果得到的。由于各技术采用的观测方法和原理以及观测量不同,解算的参数结果必然存在差异。因此,在综合各技术结果的同时要考虑不同技术之间的系统差问题,合理的综合方法是获取最终结果的研究重点。随着空间测量技术在ERP测定中的应用,使得ERP观测精度显著提高,但是在解算周期上仍无法满足空间定位技术的实时性需求,只能通过预报方法来解决这一问题。本文针对以上问题对地球自转参数综合以及高精度预报理论和算法进行研究。论文的主要内容和成果包括:1.针对IERS发布的ERP结果与各技术数据分析中心发布的结果历元不统一的问题,本文以GNSS技术综合数据处理中心IGS发布的地球自转参数结果为例,采用参数转换和附有限制条件的参数平差两种不同方法,将单技术结果归算到IERS相同历元下,其结果与IERS C04结果进行比较。计算结果表明,两种思路所得的结果一致,但参数转换方法较附有限制条件的参数平差法更为简单。2.通过上述两种方法得到的残差序列并不是一个稳定、零均值的序列,仍存在明显的高频变化。利用频谱分析获得残差序列中存在的周期,通过最小二乘拟合消除残差序列中的周期项,相对于原始残差序列残差精度有一定的提高。3.鉴于不同GNSS分析中心所采用的数据处理软件和处理方法不同,最终的组合解可能存在系统性偏差,因此对各个分析中心的结果按其方差加权平均和施加基准约束条件融合模型两种方案对ERP参数进行融合,其结果与IERS C04结果进行比较。结果表明,附加边界约束条件融合模型计算的结果精度明显高于加权平均结果,前者结果与IGS融合结果精度相当。4.考虑到不同时间段极移观测精度不同,采用抗差估计方法对最小二乘拟合确定项部分进行修正,提出RLS+AR预报模型。结果表明:考虑基础序列前后精度差异的RLS+AR模型预报精度较传统的LS+AR模型显著提升。为了提高预报的效率,按不同长度基础序列采用LS+AR预报模型对极移参数预报。结果表明:极移预报采选用基础序列长度为10年的精度最高,基础序列越长结果越差。
【学位单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:P183.31
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 地球自转参数的研究现状
    1.3 本文研究的主要内容
第二章 地球自转参数研究进展
    2.1 极移
        2.1.1 极移的主要周期项及其激发源
        2.1.2 极移的线性长期趋势变化
        2.1.3 极移长周期变化
        2.1.4 钱德勒摆动和季节性摆动
        2.1.5 极移的高频变化
    2.2 日长变化
        2.2.1 日长变化主要周期项及其激发源
        2.2.2 日长的长期变化
        2.2.3 日长十年波动/年际变化
        2.2.4 日长的周期性变化
        2.2.5 日长的高频变化
    2.3 地球自转参数测定
        2.3.1 测定方法
        2.3.2 地球自转参数序列
    2.4 本章小结
第三章 基于IGS极移综合结果的参数估计
    3.1 引言
    3.2 基于ERP结果的参数估计模型
        3.2.1 参数转换模型
        3.2.2 多时段极移参数序列估计
        3.2.3 边界约束条件
    3.3 数据处理和结果分析
        3.3.1 基于IGS融合结果极移参数估计
        3.3.2 极移残差序列频谱分析
        3.3.3 极移残差序列的LS拟合
    3.4 本章小结
第四章 GNSS多分析中心的地球自转参数综合估计
    4.1 引言
    4.2 SINEX数据解标准文件格式
    4.3 施加基准约束的多分析中心解融合模型
    4.4 算例分析
        4.4.1 多分析中心数据综合解算
        4.4.2 模型转换参数的确定
    4.5 本章小结
第五章 ERP参数预报的抗差估计组合模型
    5.1 引言
    5.2 预报原理及其模型
        5.2.1 确定项抗差预报模型
        5.2.2 不规则项的ARMA预报模型
    5.3 ERP参数资料预处理
    5.4 计算与分析
        5.4.1 抗差估计与最小二乘估计结果比较与分析
        5.4.2 极移基础序列长度对极移预测结果的影响
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 下一步工作
参考文献
致谢

【参考文献】

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本文编号:2849101

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