本文關(guān)鍵詞：GPS超快星歷（IGU-P）衛(wèi)星鐘差預報研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：衛(wèi)星星載原子鐘是整個系統(tǒng)的核心部分,為此,建立精密衛(wèi)星鐘差模型,實現(xiàn)高精度的衛(wèi)星鐘差預報是非常重要的。本文基于超快星歷衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品進行分析與預報研究。主要內(nèi)容如下：(1)介紹了IGS組織包括其組織結(jié)構(gòu)和其內(nèi)部部門職能,之后介紹了IGS所發(fā)布的產(chǎn)品類型及各類型產(chǎn)品的精度與實效性分析。簡單介紹衛(wèi)星鐘穩(wěn)定性評價標準,概略介紹了現(xiàn)在運行的四大衛(wèi)星導航系統(tǒng)原子鐘的穩(wěn)定性等。(2)比較了現(xiàn)有的四種星歷,對比了四種星歷的精度與實效性：基于平衡精度與時間延遲需求,本文基于超快星歷衛(wèi)星鐘差觀測部分數(shù)據(jù)進行研究,利用IGU超快星歷衛(wèi)星鐘差前24小時數(shù)據(jù)擬合建模,對后24小時進行預報,實現(xiàn)實時的衛(wèi)星鐘差預報。(3)介紹了線性及二次多項式模型,灰色模型和ARIMA模型等常用預報模型,從24小時的預報結(jié)果來看,新型衛(wèi)星的鐘差預報精度要高于老舊衛(wèi)星的鐘差預報精度,現(xiàn)有的IGU超快星歷鐘差預報模型已經(jīng)不再適用于新型的Block IIF型衛(wèi)星和BlockIIR-M型衛(wèi)星,需要建立新的預報模型,新的預報模型應(yīng)該根據(jù)衛(wèi)星的類型和穩(wěn)定性分別建立。(4)介紹小波分析基本理論,之后引出小波多尺度分析理論,將小波多尺度分析用于分析衛(wèi)星鐘差時間序列。利用選取的DB5小波將衛(wèi)星鐘差擬合殘差進行了4層分解,根據(jù)衛(wèi)星的類型選取了若干顆衛(wèi)星鐘差進行分析,根據(jù)分析的結(jié)果得出：本文主要提取出明顯的周期項有2cycle/day和4cycle/day。Block IIF型25號和32號衛(wèi)星的A4和D4層周期信號特別顯著。所有類型衛(wèi)星鐘的D4層周期諧波都顯著,表明4cycle/day的周期項在每顆衛(wèi)星的鐘差序列中都存在。A4層存在的周期性變化是一個主要的周期項對衛(wèi)星鐘差的影響最大,其次是D4層存在的諧波周期項,Block IIF型號衛(wèi)星的諧波振幅明顯小于其他三種類型衛(wèi)星的諧波振幅,這表明在軌時間短的衛(wèi)星鐘更穩(wěn)定,鐘差時間序列中諧波的振幅要小,波動更平穩(wěn)；反之在軌服役時間長的衛(wèi)星,易受環(huán)境因素影響,鐘差時間序列中諧波的振幅要大,波動不平穩(wěn)。(5)闡述基于小波多尺度分析衛(wèi)星鐘差建模的原理與步驟,對模型中鐘差時間序列趨勢項的獲取,小波函數(shù)的選取,分解層數(shù)進行了說明,結(jié)合衛(wèi)星鐘差的周期性分析對每一層選擇了不同的函數(shù)模型進行擬合預報。對預報結(jié)果與IGU超快星歷預報鐘差進行了對比分析,表明在大部分衛(wèi)星鐘差預報中,小波多尺度模型預報精度要優(yōu)于IGU超快星歷預報鐘差,小波多尺度模型預報鐘差比IGU預報鐘差精度分別提高：6小時18%,12小時16%,24小時31%。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星鐘差預報 小波分析 超快星歷 IGS 衛(wèi)星周期
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-14
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 精密衛(wèi)星鐘差預報國內(nèi)外的研究進展12-13
• 1.2.1 衛(wèi)星鐘差預報國內(nèi)研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 衛(wèi)星鐘差預報國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容13-14
• 第2章 IGS組織及衛(wèi)星鐘的穩(wěn)定性評價14-22
• 2.1 IGS組織14-17
• 2.2 IGS產(chǎn)品17-18
• 2.3 衛(wèi)星鐘穩(wěn)定性評價18-22
• 2.3.1 頻率準確度19
• 2.3.2 頻率偏差19
• 2.3.3 頻率漂移率19-20
• 2.3.4 頻率穩(wěn)定度20
• 2.3.5 GPS星載原子鐘20
• 2.3.6 GLONASS星載原子鐘20-21
• 2.3.7 COMPASS星載原子鐘21
• 2.3.8 Galileo星載原子鐘21-22
• 第3章 衛(wèi)星鐘差預報常用方法22-34
• 3.1 線性及二次多項式預報模型22
• 3.2 灰色系統(tǒng)模型22-24
• 3.3 ARIMA模型24-25
• 3.3.1 ARIMA預報流程24
• 3.3.2 AR模型24
• 3.3.3 MA模型24
• 3.3.4 ARMA模型24-25
• 3.3.5 AMIMA模型25
• 3.3.6 模型定階25
• 3.4 算例分析25-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 小波分析理論及其在鐘差的周期性分析中應(yīng)用34-44
• 4.1 小波分析理論34-35
• 4.1.1 小波變換由來34
• 4.1.2 小波定義34
• 4.1.3 小波變換34
• 4.1.4 連續(xù)小波變換34-35
• 4.1.5 離散小波變換35
• 4.2 小波多尺度分析理論35-36
• 4.2.1 多尺度分析35-36
• 4.2.2 Mallat算法36
• 4.3 鐘差序列周期性特征分析36-43
• 4.3.1 小波函數(shù)的選取37
• 4.3.2 衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)小波多尺度分析37-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第5章 基于小波多尺度分析衛(wèi)星鐘差預報模型44-56
• 5.1 建模原理及步驟44-45
• 5.2 鐘差時間序列趨勢項擬合45
• 5.3 小波多尺度分解層數(shù)與小波函數(shù)的選取45-47
• 5.4 每層預報模型選擇47-48
• 5.5 預報結(jié)果分析48-54
• 5.6 本章小結(jié)54-56
• 結(jié)論與展望56-58
• 全文總結(jié)及結(jié)論56-57
• 不足與展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-63
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文及科研成果63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 鄭作亞;盧秀山;陽凡林;;基于IGS超快星歷的GPS鐘差線性預報分析[J];測繪科學;2009年06期

2 黃觀文;張勤;王繼剛;;GPS衛(wèi)星鐘差的估計與預報研究[J];大地測量與地球動力學;2009年06期

3 郭承軍;滕云龍;;基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星鐘差預報性能分析[J];天文學報;2010年04期

4 張杰;周渭;宣宗強;孫海峰;;衛(wèi)星鐘差預報模型中周期項的選取方法及性能分析[J];天文學報;2013年03期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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  本文關(guān)鍵詞：GPS超快星歷（IGU-P）衛(wèi)星鐘差預報研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：376103