Catalogue Search | MBRL
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
{{itemTitle}}
4
result(s) for
"周期项"
Sort by:
GPS坐标序列噪声模型估计方法研究
随着空间观测技术的高速发展,GPS已成为大地测量领域重要的观测技术手段之一。全球IGS基准站积累了近20余年的位置时间序列,为大地测量及地球动力学研究提供了丰富的基础数据。GPS坐标序列不仅包含构造信号,也包含地表环境负载以及未模型化的误差等干扰源的影响,降低了GPS解的精度与可靠性。分析GPS时间序列,尤其是坐标时间序列非线性变化,进一步深入系统地了解GPS非线性变化起源及其影响机制,
Journal Article
SSA+FBPF方法及其在北斗卫星钟差周期项提取中的应用
针对奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)方法在重建准周期项时容易存在频率混叠的现象,傅里叶带通滤波器(fourier band pass filtering,FBPF)提取准周期项时,边界值极易受到残留的趋势项的影响而导致其不够精确,本文提出了一种SSA与FBPF相结合的方法(SSA+FBPF),即先利用SSA方法对信号进行分层选组重建,再对重建信号进行傅里叶带通滤波。仿真试验结果表明在信噪比(SNR)为0.017的情况下,SSA+FBPF方法重建周期信号精度比SSA方法提高了35%,比FBPF方法提高了26%,这说明该方法不仅抑制趋势项对边界值的影响,而且具有良好抗噪声干扰的能力。将SSA+FBPF方法用于重建北斗卫星PC06和PC07的24h周期项,发现北斗卫星钟PC06和PC07周期项幅值均存在明显变化。
Journal Article
多星定轨条件下北斗卫星钟差的周期性变化
基于地面监测网的多星精密定轨可以同时解算出北斗卫星轨道和卫星钟差。由于轨道和钟差的耦合影响,卫星钟差时序难免会出现周期性波动。此外,受限于目前并不完善的北斗全球监测网络分布、系统导航文件缺失以及定轨后处理软件的设置问题,3类卫星的钟差均存在大量数据间断问题。本文利用适用于间断数据的谱分析方法,对多星定轨条件下的北斗卫星钟差数据进行了周期项提取,并利用周期项改进后的钟差预报模型评估了24h以内的预报精度。基于近一年的数据分析表明,北斗GEO卫星钟差3个主周期依次为12、24和8h,IGSO卫星钟差的3个主周期依次为24、12和8h,而MEO卫星钟差的3个主周期依次为12.91、6.44和24h。与改进前相比,周期项改进后的钟差预报模型将北斗卫星钟差在24h以内的预报精度提高了20%~40%。
Journal Article
顾及钟差变化率的GPS卫星钟差预报法
提出了一种基于钟差变化率拟合建模的卫星钟差预报方法。以附加周期项的线性或二次多项式作为基础模型对钟差变化率序列进行拟合,最优估计卫星钟差的趋势项系数,然后直接使用精密定轨得到的相应时刻的卫星钟差计算预报初始时刻的基准项系数,来建立卫星钟差的预报模型。以IGS发布的快速星历(IGR)的卫星钟差为试验数据,对GPS星座中各种型号的所有卫星钟差进行预报。结果表明:本文方法3、6、12与24h的预报精度分别可达0.43、0.58、0.90与1.47ns,相比于传统的基于钟差拟合的预报方法,精度分别提高69.3%、61.8%、50.5%与37.2%;与IGS发布的超快速星历(IGU)的预报钟差相比,钟差精度分别提高15.7%、23.7%、27.4%与34.4%。
Journal Article