ISB是多系統(tǒng)PPP數(shù)據(jù)處理中必須要考慮的一項(xiàng)誤差,因此有必要對(duì)BDS/GPS短期ISB建模和預(yù)報(bào)進(jìn)行研究。為了提高ISB預(yù)報(bào)精度,針對(duì)等權(quán)LS（least square）估計(jì)ISB模型參數(shù)時(shí)忽略了擬合數(shù)據(jù)權(quán)重不同的問題,提出了采用Kalman濾波對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),并根據(jù)ISB擬合數(shù)據(jù)距預(yù)報(bào)時(shí)刻的遠(yuǎn)近調(diào)整Kalman濾波擬合數(shù)據(jù)的方差。本文采用7d的ISB數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,根據(jù)所建模型預(yù)報(bào)第8天的ISB值,并對(duì)預(yù)報(bào)精度和定位結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。進(jìn)行試驗(yàn)的4個(gè)測(cè)站Kalman擬合模型的ISB預(yù)報(bào)精度比LS擬合模型分別提高了29.7%、11.5%、43.5%和32.0%。采用Kalman擬合模型的ISB預(yù)報(bào)值作為先驗(yàn)約束,PPP平均定位精度在E和U方向上比采用LS擬合模型預(yù)報(bào)值分別多提高了2.7%和0.9%,比不加ISB先驗(yàn)約束在E、N、U方向分別提高了10.6%、26.3%和3.4%。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪學(xué)報(bào). 2016,45(S2)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

圖２年積日第８８天２３：５０至第８９天００：０５共４個(gè)歷元精密衛(wèi)星鐘差的歷元差

第Ｓ２期張輝，等：ＢＤＳ／ＧＰＳ短期ＩＳＢ建模和預(yù)報(bào)的Ｋａｌｍａｎ濾波方法束，當(dāng)ＩＳＢ模型第５—７天的擬合精度小于１ｎｓ時(shí)，先驗(yàn)精度�。保睿螅�(dāng)擬合精度大于１ｎｓ時(shí)，先驗(yàn)精度取擬合精度。圖５給出了不加ＩＳＢ先驗(yàn)約束和使用ＩＳＢ先驗(yàn)約束ＰＰＰ的定位誤差，表６給出了相應(yīng)的定位誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。圖４Ｋａｌｍａｎ濾波和等權(quán)ＬＳ方法ＩＳＢ模型的預(yù)報(bào)精度Ｆｉｇ．４ＴｈｅＲＭＳｖａｌｕｅｓｏｆＩＳＢｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂｙＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｎｄＬＳｍｏｄｅｌｓ表５Ｋａｌｍａｎ濾波和等權(quán)ＬＳ方法ＩＳＢ模型的預(yù)報(bào)精度和最后３ｄ的建模精度Ｔａｂ．５ＭｏｄｅｌｌｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｎｄＬＳｍｏｄｅｌｓｆｏｒｔｈｅｌａｓｔｔｈｒｅｅｄａｙｓａｎｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓｎｓｓｔａｔｉｏｎｓｍｏｄｅｌｌｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙＬＳ＿ｍｏｄｅｌＫａｌｍａｎ＿ｍｏｄｅｌＬＳ＿ｐｒｅＫａｌｍａｎ＿ｐｒｅＣＵＴ００．２２０．２２０．３７０．２６ＭＡＹＧ２．２５２．３４０．８７０．７７ＭＲＯ１０．３１０．２４０．２３０．１３ＮＮＯＲ０．２４０．２２１．０００．６８圖５不加ＩＳＢ先驗(yàn)約束和分別采用兩種模型ＩＳＢ預(yù)測(cè)值先驗(yàn)約束的靜態(tài)ＰＰＰ在Ｅ、Ｎ、Ｕ方向的定位誤差ＲＭＳＦｉｇ．５ＴｈｅＲＭＳｖａｌｕｅｓｆｏｒｓｔａｔｉｃＰＰＰｓｏｌｕｔｉｏｎｓｉｎＥａｓｔ，ＮｏｒｔｈａｎｄＵｐｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｗｉ

第Ｓ２期張輝，等：ＢＤＳ／ＧＰＳ短期ＩＳＢ建模和預(yù)報(bào)的Ｋａｌｍａｎ濾波方法ＬＳ擬合模型的振幅變小，周期性也更加明顯，模型的擬合精度得到了提高。ＣＵＴ０、ＭＲＯ１和ＮＮＯＲ３個(gè)站，跳變修正前模型與原始ＩＳＢ序列的擬合精度分別為０．６２ｎｓ、０．６３ｎｓ、０．６０ｎｓ，跳變修正后模型與修正ＩＳＢ序列的擬合精度分別為０．２８ｎｓ、０．５８ｎｓ、０４４ｎｓ，擬合精度均有較大提高。圖２年積日第８８天２３：５０至第８９天００：０５共４個(gè)歷元精密衛(wèi)星鐘差的歷元差Ｆｉｇ．２Ｏｒｄｉｎａｌｅｐｏｃｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｐｒｅｃｉｓｅｓａｔｅｌｌｉｔｅｃｌｏｃｋｆｒｏｍ２３：５０ｉｎｔｈｅｄａｙｏｆｙｅａｒ８８ｔｏ００：０５ｉｎｔｈｅｄａｙｏｆｙｅａｒ８９為了對(duì)Ｋａｌｍａｎ濾波和等權(quán)ＬＳ方法進(jìn)行比較，試驗(yàn)均采用跳變修正后的ＩＳＢ數(shù)據(jù)，其中ＭＡＹＧ站ＩＳＢ序列沒有超過(guò)跳變閾值，未作跳變修正。使用ＬＳ方法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，對(duì)ＩＳＢ擬合數(shù)據(jù)采用等權(quán)處理的方式。采用Ｋａｌｍａｎ濾波方法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，以擬合數(shù)據(jù)最后３ｄ的ＩＳＢ平均值為標(biāo)準(zhǔn)確定擬合數(shù)據(jù)的方差，如式（８）所示。在確定模型參數(shù)后利用ＩＳＢ模型預(yù)報(bào)年積日９４天的ＩＳＢ值，并用當(dāng)天的ＩＳＢ估計(jì)值對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。Ｋａｌｍａｎ濾波方法的ＩＳＢ模型參數(shù)和周期項(xiàng)見表３。此外，對(duì)ＩＳＢ模型參數(shù)估值進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)。給定顯著水平α＝０．０５，自由度為３２６，對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)臨界值為ｔα／２＝１．９６７。周期Ｐｉ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3360479