本文選題：地球自轉(zhuǎn)參數(shù)　切入點：預(yù)報　出處：《測繪通報》2017年09期

【摘要】：地球自轉(zhuǎn)參數(shù)(ERP)是實現(xiàn)地心天球坐標系(geocentric celestial reference system,GCRS)與國際地球坐標系(international terrestrial reference system,ITRS)相互轉(zhuǎn)換的必要參數(shù),是國際GNSS服務(wù)組織(IGS)和國際GNSS監(jiān)測評估系統(tǒng)(iGMAS)分析中心的重要產(chǎn)品。本文針對最小二乘地球自轉(zhuǎn)參數(shù)預(yù)測算法會造成數(shù)據(jù)飽和以及新舊數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理及預(yù)報中被同等對待等問題,將遺忘因子引入最小二乘預(yù)測算法,進而提高ERP預(yù)報精度。遺忘因子遞推最小二乘算法能防止數(shù)據(jù)飽和,降低舊數(shù)據(jù)的影響,加強新數(shù)據(jù)的作用,降低在求解擬合參數(shù)時出現(xiàn)秩虧矩陣求逆的幾率,提高預(yù)報精度。本文詳細推導(dǎo)了遺忘因子遞推最小二乘表達式,探究了最佳遺忘因子,并通過ERP試驗將該方法和原最小二乘的試驗結(jié)果及LS-AR模型的預(yù)報結(jié)果作對比,發(fā)現(xiàn)僅用遺忘因子最小二乘模型預(yù)測就可以達到與LS-AR組合模型預(yù)測相當?shù)木取?br/>[Abstract]:Geocentric celestial reference system is a necessary parameter to realize the interconversion between the geocentric celestial reference system and the international terrestrial reference system. It is also an important product of the International GNSS Service Organization (IGS) and the International GNSS Monitoring and Evaluation system (IGMAS) analysis center.Aiming at the problem that the least square earth rotation parameter prediction algorithm will cause data saturation and the old and new data are treated equally in the data processing and prediction, the forgetting factor is introduced into the least square prediction algorithm to improve the precision of ERP prediction.The recursive least square algorithm of forgetting factor can prevent the data saturation, reduce the influence of the old data, strengthen the function of the new data, reduce the probability of the rank deficiency matrix inverse in solving the fitting parameters, and improve the prediction accuracy.In this paper, the recursive least square expression of forgetting factor is derived in detail, and the optimal forgetting factor is explored. The results of this method are compared with those of the original least squares test and the prediction results of LS-AR model through ERP test.It is found that the prediction accuracy of the least square model with forgetting factor is comparable to that of the combined LS-AR model.
【作者單位】： 山東科技大學(xué);中國測繪科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41474011) 國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0501405) 公益性行業(yè)專項(B1503) 國家基礎(chǔ)測繪科技項目(2017KJ0205) 中國第二代衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)重大專項(GFZX0301040308-06)
【分類號】：P183.31;P228

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本文編號：1698011