[發(fā)明專利]一種衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202111023053.1
• 申請日: 2021-09-01
• 公開（公告）號(hào): CN113917500A
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梅長松;李銘;程昊;尹永珍;孔祥文;林晨;李仙華;付興偉;劉煜;許彥;張殿華;曾澤熠;邵帥;李汀榕;王一可;肖嵐
• 申請（專利權(quán)）人: 長江生態(tài)環(huán)保集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G01S19/25
• 分類號(hào): G01S19/25;G01S19/37
• 代理公司: 宜昌市三峽專利事務(wù)所 42103
• 代理人: 余山

一種衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)方法，步驟1：獲取原始鐘差數(shù)據(jù)序列，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；步驟2：對所得預(yù)處理后的鐘差數(shù)據(jù)序列作一次比處理，得到新的建模數(shù)據(jù)序列；步驟3：根據(jù)新得到的級(jí)比數(shù)據(jù)序列構(gòu)建離散形式的灰色模型；步驟4：根據(jù)最小二乘法解算所述離散灰色模型的參數(shù)，根據(jù)解算后的離散灰色模型進(jìn)行級(jí)比值預(yù)報(bào)，充分挖掘建模鐘差數(shù)據(jù)序列中的灰信息；步驟5：進(jìn)行起點(diǎn)偏差修正，根據(jù)修正后的模型，進(jìn)行還原處理從而實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星鐘差高精度預(yù)報(bào)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及衛(wèi)星鐘差預(yù)測技術(shù)。

背景技術(shù)

衛(wèi)星鐘作為GNSS核心載荷之一，其性能及衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性、可靠性是影響整個(gè)系統(tǒng)定位導(dǎo)航授時(shí)服務(wù)能力的關(guān)鍵因素。長時(shí)間得不到運(yùn)控系統(tǒng)支持的情況下，衛(wèi)星自主導(dǎo)航技術(shù)需要地面預(yù)報(bào)的一段衛(wèi)星星歷和鐘差作為先驗(yàn)信息；在實(shí)時(shí)精密單點(diǎn)定位過程中需要鐘差預(yù)報(bào)結(jié)果參與計(jì)算實(shí)現(xiàn)高精度定位；時(shí)間同步還是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行、節(jié)點(diǎn)協(xié)同的基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)空間信息網(wǎng)絡(luò)大時(shí)空跨度網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的重要保障。星載原子鐘在衛(wèi)星高速運(yùn)動(dòng)過程中，極易受到外部環(huán)境及自身因素的影響，很難掌握其細(xì)致的變化規(guī)律，因而建立起精確原子鐘運(yùn)行模型十分困難，相應(yīng)地導(dǎo)致準(zhǔn)確預(yù)報(bào)衛(wèi)星鐘差也十分困難。我國BDS剛剛開通全球服務(wù)不久，相關(guān)的應(yīng)用產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展，對衛(wèi)星鐘差開展預(yù)報(bào)研究既具有理論意義，又具有實(shí)用價(jià)值。

近年來，為提高衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)精度，已有許多學(xué)者進(jìn)行大量研究，提出多種鐘差預(yù)報(bào)模型和方法。灰色模型最為常用且具有代表性，只需少數(shù)幾個(gè)歷元的數(shù)據(jù)就可通過生成變換序列建模，求解模型參數(shù)，繼而預(yù)報(bào)鐘差，減少了數(shù)據(jù)需求量，提高了建模速度。然而在實(shí)際應(yīng)用中，灰色模型由于自身的缺陷，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)較大預(yù)報(bào)誤差，甚至完全失去預(yù)報(bào)作用，預(yù)報(bào)精度不高且預(yù)報(bào)結(jié)果的穩(wěn)定性差。目前對灰色模型的改進(jìn)方法中，如于燁采用最小一乘準(zhǔn)則估計(jì)灰色模型參數(shù)，克服了鐘差波動(dòng)較大情況下最小二乘準(zhǔn)則的不足；陸曉峰通過對灰色模型的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以此來提高模型的預(yù)報(bào)精度；鄭作亞引入指數(shù)系數(shù)變量來改進(jìn)模型，并取得了較好的擬合及預(yù)報(bào)效果。

上述改進(jìn)技術(shù)對預(yù)報(bào)精度雖有所提升，但均未考慮到挖掘鐘差數(shù)據(jù)中的灰信息，改進(jìn)效果穩(wěn)定性差。灰色模型本質(zhì)原理上的設(shè)定存在一定的不合理性，其實(shí)質(zhì)是用一條指數(shù)曲線去擬合建模數(shù)據(jù)序列的一次累加生成序列，再通過擬合函數(shù)進(jìn)行一次累加序列的預(yù)報(bào)，而實(shí)際上一次累加數(shù)據(jù)處理方法對于一個(gè)非負(fù)序列可以使其累加序列呈單增趨勢，但不能保證存在指數(shù)變化速度，且變化速度并不恒定，因此，在實(shí)際鐘差預(yù)報(bào)中，灰色模型有時(shí)會(huì)出現(xiàn)較大誤差，甚至完全失去預(yù)報(bào)作用。從而限制了灰色模型的擬合及預(yù)報(bào)精度，同時(shí)也與精密鐘差預(yù)報(bào)及衛(wèi)星導(dǎo)航定位的高精度要求相矛盾。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了彌補(bǔ)灰色鐘差預(yù)報(bào)模型自身的不足，提升衛(wèi)星鐘差的預(yù)報(bào)精度和穩(wěn)定性，而提供的一種衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)方法。

一種衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)方法，

步驟1：獲取原始鐘差數(shù)據(jù)序列，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

步驟2：對所得預(yù)處理后的鐘差數(shù)據(jù)序列作一次比處理，得到新的建模數(shù)據(jù)序列；

步驟3：根據(jù)新得到的級(jí)比數(shù)據(jù)序列構(gòu)建離散形式的灰色模型；

步驟4：根據(jù)最小二乘法解算所述離散灰色模型的參數(shù)，根據(jù)解算后的離散灰色模型進(jìn)行級(jí)比值預(yù)報(bào)，充分挖掘建模鐘差數(shù)據(jù)序列中的灰信息；

步驟5：進(jìn)行起點(diǎn)偏差修正，根據(jù)修正后的模型，進(jìn)行還原處理從而實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星鐘差高精度預(yù)報(bào)。

在步驟1中，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括鐘跳的處理、剔除粗差，在進(jìn)行鐘跳的處理時(shí)，獲取某一時(shí)間段的原始鐘差數(shù)據(jù)序列，用多項(xiàng)式模型預(yù)報(bào)并設(shè)置閥值判斷鐘差數(shù)據(jù)是否存在鐘跳，若存在鐘跳，對鐘差數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理；