Galileo衛(wèi)星鐘性能分析與鐘差預(yù)報(bào)算法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-11-11 06:13
在各類衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)中,時(shí)間的測(cè)量精度決定著導(dǎo)航定位精度,星載原子鐘不僅是導(dǎo)航衛(wèi)星的重要組成部分,更維持著系統(tǒng)的整體運(yùn)行。分析星載原子鐘性能可掌握衛(wèi)星鐘運(yùn)行狀況,也是提升鐘差建模預(yù)報(bào)精度的重要前提。隨著被動(dòng)式氫原子鐘的出現(xiàn),其被認(rèn)為是最適合于太空環(huán)境的星載原子鐘,而伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)攜帶的被動(dòng)式氫鐘已運(yùn)行2年,研究長(zhǎng)期性能具有十分重要的意義,而且也可為我國(guó)北斗三代衛(wèi)星被動(dòng)式氫鐘提供參考和借鑒。本文采用Galileo系統(tǒng)鐘差產(chǎn)品,對(duì)其被動(dòng)式氫鐘長(zhǎng)期性能和鐘差預(yù)處理及預(yù)報(bào)方法進(jìn)行系統(tǒng)研究和分析。(1)提出了一種基于稀疏貝葉斯算法的鐘差預(yù)處理方法,用于恢復(fù)鐘差缺失數(shù)據(jù)。通過(guò)為每一個(gè)權(quán)值分別設(shè)置一個(gè)獨(dú)立的超參數(shù),增加模型的稀疏性,既避免了機(jī)器學(xué)習(xí)中過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象也減少了核函數(shù)的使用,縮短了學(xué)習(xí)時(shí)間。通過(guò)對(duì)不同鐘差數(shù)據(jù)缺失情況進(jìn)行仿真分析,驗(yàn)證表明該方法對(duì)恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)具有有效性。(2)研究分析了Galileo系統(tǒng)攜帶的所有被動(dòng)式氫原子鐘。通過(guò)鐘差模型殘差、頻率準(zhǔn)確度、頻率漂移率和頻率穩(wěn)定度4個(gè)指標(biāo)的變化,發(fā)現(xiàn)IOV型和FOC型衛(wèi)星的模型殘差均保持在1~2ns之間。準(zhǔn)確度處于10~(-12)量級(jí),個(gè)別衛(wèi)星達(dá)到10~(-13)量級(jí)。IOV衛(wèi)星的頻率漂移率處于10~(-17)量級(jí),而FOC衛(wèi)星大部分處于10~(-16)量級(jí)。IOV與FOC衛(wèi)星的天穩(wěn)均達(dá)到了10~(-14)量級(jí),且其天穩(wěn)優(yōu)于萬(wàn)秒穩(wěn)和千秒穩(wěn),說(shuō)明Galileo被動(dòng)式氫鐘長(zhǎng)期穩(wěn)定性較好。(3)設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的灰色模型衛(wèi)星鐘鐘差預(yù)報(bào)算法。該算法可以避開(kāi)傳統(tǒng)灰色模型通過(guò)背景值求解辨識(shí)參數(shù)的過(guò)程。并引入一個(gè)新的變量,重構(gòu)初始值,改善預(yù)測(cè)精度。使用不同鐘型的鐘差數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的短期和長(zhǎng)期預(yù)報(bào)性能,結(jié)果表明其更適合對(duì)被動(dòng)式氫鐘和銣鐘的預(yù)報(bào),而對(duì)銫鐘的預(yù)報(bào)精度不高;長(zhǎng)期預(yù)報(bào)精度更具優(yōu)越性,相較于傳統(tǒng)灰色模型,精度提高了20%左右;短期預(yù)報(bào)性能與傳統(tǒng)灰色模型精度相當(dāng),在鐘差數(shù)據(jù)波動(dòng)較大時(shí),預(yù)報(bào)精度優(yōu)于二次多項(xiàng)式模型。分析了不同建模數(shù)據(jù)量對(duì)改進(jìn)模型預(yù)報(bào)精度的影響,發(fā)現(xiàn)銣鐘的預(yù)報(bào)精度隨建模數(shù)據(jù)量增大而降低,當(dāng)建模數(shù)據(jù)量與待預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)量之比為25%~35%時(shí),被動(dòng)式氫鐘和銫鐘預(yù)報(bào)精度最高。
【學(xué)位單位】:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:P228.4
【參考文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2878859
【學(xué)位單位】:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:P228.4
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2878859
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