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针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织(IGS)产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明:LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。 相似文献
997.
摆动扫描式地球敏感器电信号源研究 《空间控制技术与应用》2013,39(5):29-33
摆动扫描式地球敏感器常采用电信号源作为激励参与卫星地面测试.为更真实揭示敏感器自身特性以及减小信号源误差,推导了敏感器测量方程和扫描方程,分析了电信号源的误差来源,并提出了改进的地球敏感器信号源实现算法.该方法概念清晰,计算量小.试验测试结果表明该算法提高了地球敏感器信号源精度. 相似文献
998.
对于线性Hamilton系统,辛差分方法可以保持系统的辛结构,有限元方法可以保证系统的辛性质并具有能量守恒特性。但辛差分方法和有限元方法时域上仍然存在相位误差,使得计算的精度不是很理想。提出极小化相位误差加权间断有限元辛方法(WDG-PF),该方法是辛方法,同时,对Hamilton系统的求解具有极小的相位误差。数值显示该方法可以保证Hamilton系统的能量守恒性。WDG-PF方法解决了时间有限元方法(TFE)存在的相位漂移现象,同时指出间断有限元方法可以通过加权处理达到保辛要求。WDG-PF方法相较于针对相位误差设计的计算格式分数步对称辛算法(FSJS)、辛Runge-Kutta-Nystrom(RKN)格式以及辛分块Runge-Kutta(SPRK)等方法,WDG-PF显著地减少相位误差,和显著提高Hamilton系统能量精度的优点。相位误差和能量误差几乎达到计算机精度。同时单元内部具有超收敛现象。特别针对高低混频Hamilton系统,传统方法很难在固定的步长下同时实现对高频和低频信号的精确仿真,WDG-PF方法则可以在大步长下同时实现对低频信号和高频信号的高精度仿真。数值显示,WDG-PF方法切实有效。 相似文献
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