顾及钟差随机项的GPS卫星钟差预报

摘要：

针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型.该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值.此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲线法模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报.用12 h钟差建模时,预报未来6、12、24和48 h的平均预报精度分别为0.71、1.17、1.93和4.38 ns,相比于二次多项式模型的平均预报精度分别提高了29.70％、43.75％、67.62％和76.21％;相比于修正指数曲线法模型的平均预报精度分别提高了18.39％、33.90％、61.40％和70.49％.

关键词：卫星钟差、预报、灰色模型、自回归求和移动平均、组合模型

分类号：P228.4(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金11503030;国防创新基金面上项目CXJJ-16M205;中国科学院"西部之光"人才培养计划支持项目Y507YR0501

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6