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基于伪距信息的COMPASS-MEO导航卫星单星定轨分析 总被引:1,自引:0,他引:1
COMPASS-MEO导航卫星的伪距观测量包含星站距离、接收机钟差和卫星钟差以及各种噪声。本文首先分析了接收机钟差和卫星钟差在一定间隔内主要表现为线性变化的特性,可以考虑将接收机和卫星钟差作为测距的偏差和偏差变化率和轨道一起进行求解。其次,利用实测的MEO导航单星伪距数据,进行了数据预处理和定轨试验,分别对站间无时间同步信息和有时间同步信息两种情况进行定轨、残差分析和参数解算。使用重叠弧段、轨道预报和激光观测数据验证定轨结果的精度。结果表明,两种情况下的定轨结果无明显差别。该定轨方法可以运用于MEO导航单星精密轨道的计算。 相似文献
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目前用于时间保持的主要频率源类型是铯钟和氢钟。氢钟具有优良的短期稳定度和良好的低噪声特性,非常适合做主钟频率源。然而绝大数氢钟具有明显的频率漂移,使氢钟的长期稳定度随着时间的推移不断降低。因此在时间保持应用中,必须对氢钟的频率偏差和漂移进行准确的预测,才能充分发挥其作用。本文利用经验模态分解方法提取氢钟频率变化的趋势项,实现氢钟频率预报,并利用该预报频率对其输出信号进行模拟驾驭。结果表明:该方法正确、有效,不仅保持氢钟短稳优秀的特性,而且改善了其长期稳定度。 相似文献
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卫星钟差预报的Kalman算法及其性能分析 总被引:6,自引:1,他引:6
钟差预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。Kalman算法作为一种最优预测算法,在原子钟时间尺度、GPS钟差预报中得到了广泛的使用。但是,GPS钟差预报的Kalman模型中通常只考虑了钟差的确定性部分,将随机性部分简单作为白噪声处理。对随机性部分采用幂律谱模型,分析了Kalman算法用于卫星导航系统钟差预报的性能和适用条件。论文首次详细讨论了钟差变化中的确定性部分和随机性部分对钟差预报误差的影响;文中还完善了前人文献中利用阿伦方差计算Kalman预报噪声方差阵的推导;最后利用IGS数据,比较和分析了四种情况下Kalman预报、递推最小二乘和灰色系统GM(1,1)预报精度。结果表明在数据充足的情况下,对于一天内的短期预报,Kalman算法精度最高,预报结果与IGS事后精密钟差的标准差小于10ps。
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