一种基于插值和卡尔曼滤波的接收机钟差预测方法

针对多模多频接收机面临同时处理大量数据的压力,提出了一种基于插值和卡尔曼滤波的接收机钟差预测方法。插值方法分别用拉格朗日和三次样条,三次样条端点的一阶导数采用"差分法代替求导法"来确定。首先由插值方法得出每隔1 s的卫星坐标、速度、钟差、频漂和伪距测量值,然后基于单星授时方法计算出静止接收机钟差,接着用卡尔曼滤波算法对接收机钟差和频漂进行预测,最后将预测的接收机钟差与加拿大空间参考系统(CSRS)提供的精密接收机钟差数据进行比较。结果表明,拉格朗日插值由于存在龙格效应,其接收机钟差的抖动幅度比三次样条略大,它们与CSRS钟差数据相比,均方根误差在3 ns之内。

短期接收机钟差预测方法及性能分析

接收机钟差建模与预测能缩小码相位不确定范围,可减少信号搜索范围,有效辅助信号的快速捕获。对实测的钟差数据分别利用二次多项式模型、AR模型和UC滑窗模型建模与预报,比较了三种方法得出的预报效果,结果表明:在建模的钟差观测点数为25,预报间隔为200s时,UC滑窗模型的预报误差的均值与二次项模型和AR模型相当,但误差的标准差比二次项模型和AR模型分别降低了18.9ns和0.1ns.

原子钟钟差预测不确定度的建模与分析

钟差预测是原子钟时标产生和原子钟驾驭的关键环节。原子钟作为精准的信号源,其信号由确定信号部分和固有噪声即随机部分组成。氢钟和铯钟主要包含两种噪声,即调频白噪声和调频随机游走噪声,这两种噪声是产生预测不确定度的主要因素。根据原子钟数学模型补充推导出原子钟时差数据预测不确定度的数学表达式,并得出了钟组的最小预测不确定度,分析了钟组的台数对预测不确定度的影响。最后通过数据仿真验证了理论的正确性。

基于钟差预测辅助的TDCP测速研究

针对重特大灾害发生时密集废墟或城市峡谷造成的信号频繁遮挡,以及由高压电力通讯设施或发生地震等灾害时产生的复杂强电子干扰而无法测速的问题,基于时间序列理论,对接收机钟差进行短期预测,并将钟差预测辅助载波相位时间差分(time-differenced carrier phase,TDCP)算法进行解算,以实现恶劣环境下载体获取三维测速信息的功能。由于TDCP避免了整周模糊度解算的问题,能够有效削弱具有明显时间序列的共模误差,具有短期精度高的特点,因此,本文利用少于4颗的GPS有效卫星星座,通过ARIMA模型得到一定精度的接收机钟差短期预测值,来扩充测速观测条件,并结合TDCP获取短期较高精度的测速结果。实测数据表明,本方案能在80 s的时间尺度内,在有效卫星数不足的情况下,无需增加额外硬件即可满足载体测速需求,且测速精度在动态条件下可以达到分米级。

基于钟差预测的铯原子钟频率异常检测算法及性能分析

提出一种基于钟差预测的铯原子钟频率异常检测算法。将钟差预测不确定度的解析表达式作为理论依据,以预测误差作为检验统计量,对检验统计量做二元假设检验。在两种情况下,检验统计量都服从正态分布。通过约束虚警概率(PFA),查询正态分布的分布函数,得到对应的检测门限值。根据在异常情况下的检验统计量分布函数和检测门限值,推导给出了求解平均频率跳变幅度(Ya)对应的检测概率(PD)的表达式。仿真试验和实测数据试验都验证了理论分析的结论。在此基础上总结了提高检测概率的方法。

改进的卡尔曼滤波的铷原子钟钟差预测

为了提高钟差预测精度,提出一种改进的卡尔曼滤波算法进行钟差预测。在卡尔曼滤波算法的基础上,将全球定位系统接收机输出的秒脉冲信号作为参考源,对铷原子钟的调整参数加入支持向量机的预测惩罚和幅值变化等限制措施,估计铷原子钟的参数,得到铷原子钟的频率调整量。将铷原子钟的频率调节至参考频率,使得铷原子钟与参考源达到同步。实验结果表明,改进的卡尔曼滤波算法能明显提高钟差预测精度。

基于遗忘因子最小二乘的GPS接收机钟差预测算法研究

接收机钟差预测是微弱信号GPS接收机的一项关键技术。本文针对最小二乘钟差预测算法会造成数据饱和的不足,将遗忘因子引入最小二乘预测算法,削弱了老数据对预测值的影响,防止了数据饱和,并详细的推导了该方法的递推表达式;通过实测GPS数据进行仿真验证了算法性能,与最小二乘预测算法比较表明,该算法获得了较好的性能改善。

基于ARMA模型的接收机钟差短期预测

接收机钟差预测在辅助信号的快速捕获、辅助定位解算和接收机自主完好性监测等领域具有实际的应用意义。详细介绍ARMA模型建模的一般方法,对实测的钟差数据进行ARMA模型的建模和预测,算例结果表明:建立的ARMA模型具有较好的短期预测效果。

基于灰色理论模型的卫星钟差短期预测方法探讨

文章对常用的卫星钟差预测方法做了简单介绍,重点讨论了灰色理论模型的基本原理及其在卫星钟差预测中的应用,并根据一个IGS站观测的精密星历文件为原始数据,并编制程序测试对比灰色理论模型和二次多项式方法在实际应用中的卫星钟差预报能力,为提高精密星历钟差预测提供了较好的参考。

一种新的守时型原子钟综合时间尺度方法研究

在这篇文章中,提出了一种基于改进的指数平滑和Vondrak_Cepek联合平滑的氢铯综合时间尺度产生方法.以最小误差方法为理论基础,动态估计氢原子钟频率漂移参数,提升氢原子钟钟差预测准确度;基于改进的二次指数平滑产生氢原子钟组时间尺度、加权平均方法产生铯原子钟时间尺度,同时设计Vondrak_Cepek滤波器以结合两类时间尺度长短期稳定度优势,提升综合时间尺度性能.实验结果表明,所提方法产生的氢铯综合时间尺度时稳可达1.60×10^(-15),天稳可达3×10^(-15),优于ALGOS、AT1和Kalman滤波3种经典方法产生的时间尺度性能.

一种北斗卫星钟差短期预报组合方法

针对北斗卫星钟差预报研究较少的情况,基于灰色模型与BP神经网络模型,构建一种全新的组合预测模型.该组合钟差预测模型通过最优权方法有效结合两种单一模型的优点,实现北斗钟差的短期预报.最后,以北斗三种型号卫星所携带的原子钟数据为例,计算出每种单一模型的权重,通过构建最优权预报模型实现了钟差的短期预报,预报结果优于两种单一模型,证明了该组合预报模型在钟差短期预测方面有效性与适用性.

基于最优权组合方法的北斗卫星钟差预报

基于北斗卫星全球服务开通运行,北斗精密定位与导航中钟差预报至关重要。本文深入研究灰色模型与神经网络模型钟差预报之后,通过最优权组合方法将二者有效的结合,最优权组合模型融合二者预报模型的优点,实现北斗钟差精准预报。最后,以北斗钟差数据为例,通过北斗三种卫星携带的原子钟,建立最优权组合钟差预报模型,确定组合模型中单模型的权重值,最终预测钟差结果验证了该组合模型预报精度高于单模型,该组合模型对北斗钟差预报具有适用性与有效性。

基于氢原子钟组的复合控制算法的研究

原子钟组的控制算法对原子钟组的稳定度和准确度有着直接影响,良好的原子钟组控制算法对原子钟守时系统有着重要作用。为进一步提升原子钟的稳定度,在国内首次将钟差预测用于氢原子钟组控制中,提出了一种氢原子钟的预控制算法,并结合现行的滞后式控制算法,形成了对氢原子钟组的复合控制算法。用实际氢原子钟数据对复合控制算法进行了实验验证,验证结果表明,该复合控制算法的性能要优于现行滞后式控制算法。该复合控制算法的提出对提高我国原子时的稳定度有很好的推动作用。