【摘 要】
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卫星钟差是影响GNSS导航和定位的重要误差源,其预报技术的相关研究已成为导航领域的热点问题.时间序列是一种常用的预报方法,已应用于卫星钟差预报中,取得较好效果.如果采用
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,郑州,中国,450001信息工程大学理学院,郑州,中国,450001信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州,中国,450001
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卫星钟差是影响GNSS导航和定位的重要误差源,其预报技术的相关研究已成为导航领域的热点问题.时间序列是一种常用的预报方法,已应用于卫星钟差预报中,取得较好效果.如果采用最小二乘(Least-Squares,LS)方法解算时间序列模型,其参数估计模型设计矩阵由观测值构成,可看作Error-In-Variable (EIV) 模型.如果不顾及其系数误差影响,必然会对未知参数估值造成偏差,进而导致预报精度的损失.EIV 模型考虑了设计矩阵误差影响,由total least-squares(TLS)估计进行解算,将更为可靠.针对时间序列模型求解为结构化TLS估计问题,应用partial-EIV模型进行处理,并提出了对应的高效算法.结合IGS提供了精密星历数据,将其中的钟差数据组成时间序列,应用TLS估计进行模型参数解算,然后应用解算的时间序列模型对钟差进行预报,数值结果表明在一定范围内基于TLS估计的方法在相对优于传统方法,从而在一定程度上验证了该方法的可行性和有效性.
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