顾及轨道误差的GNSS卫星钟差实时估计策略优化

为提高GNSS卫星钟差实时估计精度，针对GNSS各卫星系统的轨道差异，分析各系统卫星轨道误差对钟差估计的影响，基于距离函数线性化二阶残余项的思想，提出了一种顾及轨道误差的权函数模型，以优化实时卫星钟差估计策略。利用全球均匀分布的IGS和iGMAS跟踪站的实时观测数据进行实验，并与GBM的事后精密钟差进行对比分析。结果表明： GPS精度提高率为6.47%，BDS精度提高率为6.46%，GLONASS精度提高率为7.42%，Galileo精度提高率为7.62%。     

基于非差模型的GPS卫星实时钟差估计精度分析

通过分析实时钟差估计的解算过程,实现了基于非差模型的GPS卫星实时钟差估计,利用区域和全球数据、最终和实时轨道分别求解实时钟差,并将其结果与IGS实时钟差产品进行对比,分析GPS卫星实时钟差产品的精度。算例表明:采用IGS最终轨道产品实时解算卫星钟差,平均钟差精度达到0.2ns;采用IGS实时轨道产品实时解算卫星钟差,平均钟差精度达到0.25ns;IGS实时钟差产品平均钟差精度达到0.2ns以内。实时估计的钟差和IGS实时钟差产品精度差异有很大一部分是由于双方采用的钟差解算策略不同造成的,IGS实时钟差产品和IGS实时轨道产品是同一软件求解得到,符合性更好,且两种实时钟差产品在精度评定时选择IGS最终钟差产品为参考,这对IGS实时钟差产品的评估也会有利。     

GNSS实时卫星钟差估计技术进展

不依赖实体基准站增强信息的GNSS实时精密单点定位服务将逐渐成为主流定位模式。实时卫星钟差产品作为实时精密单点定位的关键先决条件之一，其精度直接决定实时精密定位服务的性能。计算实时卫星钟差的GNSS实时卫星钟差估计技术成为实时精密定位的核心技术之一，其主要包括两种解算模式：非差解算模式和差分解算模式。由于对卫星模糊度等未知参数处理策略的不同，卫星钟差估计技术又可细分为非差、历元差分、星间差分、混合差分等策略类型。针对不同实时卫星钟差估计技术的原理方法、算法效率、适用性等问题，综合目前已有相关研究成果的基础上，对GNSS实时卫星钟差估计的研究现状、关键技术和面临的挑战进行了较为系统的总结综述，并对未来卫星钟差预报产品和实时估计产品的关系进行了展望。     

北斗实时精密轨道和钟差产品解算策略及精度评定

随着北斗卫星导航系统全球星座部署即将完成，其应用领域不断扩大，实时精密服务性能受到了极大关注。基于动力学精密定轨方法，设计了北斗卫星实时轨道、钟差算法流程和解算策略。利用不同频点信号，分别计算了BDS-2和BDS-3卫星的实时精密轨道和钟差，建立了完整的轨道和钟差精度评定方法，重点对解算的实时产品的精度进行了评定。结果表明：BDS-2和BDS-3实时精密轨道和钟差产品精度均可满足大部分实时用户的需求。对于B1IB3I频点，BDS-3 MEO卫星的实时轨道精度约为26cm，径向精度约为6cm，实时钟差精度约为0.45ns，且相较于BDS-2，性能更加稳定；对于B1CB2a频点，BDS-3 MEO卫星的实时轨道精度优于20cm，精度和稳定性较高。     

GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用

为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移,为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息,利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高频观测数据,基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析,并将其应用于精密单点定位(precise point positioning, PPP)实时计算2021年漾濞M_w6.4地震和玛多M_w 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差(standard deviation, STD)均值为0.142 ns,其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm,高程方向达到1.0 cm,计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定,而且能够获得较为准确的同震形变。     

GNSS卫星钟差估计与结果分析

探讨了GNSS卫星钟差估计的基本原理、处理方法及数据处理中的一些关键技术,利用全球56个IGS跟踪站的观测数据进行钟差估计,比较分析了钟差产品的精度与定位性能。以GPS系统解算结果为例,其钟差产品与IGS最终精密卫星钟差符合较好,精度优于0.04ns(约0.012m),多系统钟差解算结果互差优于亚纳秒级。基于钟差产品进行精密单点定位解算试验,试验结果表明,在定位收敛之后,静态PPP在东、北、天3个方向上精度为0.0582m、0.0466m、0.1188m;动态PPP在东、北、天3个方向上精度为0.0671m、0.0640m、0.3200m。定位结果与IGS最终精密钟差解算结果符合较好,表明两者之间差异较小,进一步验证了解算得到的卫星钟差产品的定位性能。     

不同基准钟对BDS实时钟差估计的影响分析CSCD

BDS原始观测量是站星之间的相对时间延迟,在实时卫星钟差估计过程中需要引入一个基准钟,求解该基准约束下的钟差产品。基于两种不同的基准约束条件实时估计BDS卫星钟差,并从实时钟差的估计精度、钟差频率特性(频率漂移率、频率准确度、频率稳定度)及钟差预报精度等方面分析其对BDS实时钟差估计的影响。算例结果表明,在两种不同的基准模式下,估计得到的BDS实时卫星钟差性能基本一致,在实际使用中可根据情况采用不同的基准钟进行钟差估计,为BDS实时卫星钟差估计时基准钟的选择提供了参考。     

两种模型用于卫星钟差预报的性能分析

利用二次多项式和GM（1,1）灰色系统两种模型对GPS卫星钟差进行了预报分析。计算结果表明：在短期（1d）预报中,两者的预报误差在1ns量级以内;在长期（210d）预报中,灰色模型预报精度明显高于二次多项式模型预报精度,并且灰色模型长期（210d）预报Cs钟的精度高于Rb钟。     

卫星轨道误差的相关性

卫星的轨道误差是卫星测控中需加以约定的重要指标之一,其常用的表示方法主要有Kepler轨道根数形式和RTN投影形式。本文推导了RTN形式的卫星位置、速度误差与Kepler根数误差间的关系,给出了近圆轨道中RTN形式位置、速度误差间的定量关系,分析了RTN形式位置误差约束下Kepler根数误差的相关性,并分别给出了验证算例。该结果可用于分析确定卫星轨道误差指标,使其彼此匹配。     

Random Weighting Estimation Method for Dynamic Navigation Positioning

This paper presents a new random weighting estimation method for dynamic navigation positioning.This method adopts the concept of random weighting estimation to estimate the covariance matrices of system state noises and observation noises for controlling the disturbances of singular observations and the kinematic model errors.It satisfies the practical requirements of the residual vector and innovation vector to sufficiently utilize observation information,thus weakening the disturbing effect of the kinematic model error and observation model error on the state parameter estimation.Theories and algorithms of random weighting estimation are established for estimating the covariance matrices of observation residual vectors and innovation vectors.This random weighting estimation method provides an effective solution for improving the positioning accuracy in dynamic navigation.Experimental results show that compared with the Kalman filtering,the extended Kalman filtering and the adaptive windowing filtering,the proposed method can adaptively determine the covariance matrices of observation error and state error,effectively resist the disturbances caused by system error and observation error,and significantly improve the positioning accuracy for dynamic navigation.     

一种基于信道模拟的测速精度评估方法

为了评估单向多普勒测速动态测量精度,构建了一种基于卫星信道模拟器的测速精度评估系统,通过在卫星信道模拟器装订卫星飞行轨迹,利用卫星信道模拟器对上行信号加入传播时延、多普勒频率,对卫星在轨飞行状态下的单向多普勒测速进行场景仿真,并对场景仿真获取的测速数据进行O-C残差序列分析,得到动态测量条件下的测速精度。给出了O-C残差序列的计算方法,分析了单向多普勒测速体制下时钟偏差对测速结果的影响,并给出了一种简单的时钟误差修正方法。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

一种基于模型误差预测的UKF方法

UnscentedKalman滤波器（UKF）对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF（PredictiveUnscentedKalmanFilter）。它利用非线性预测滤波器（NPF）的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。