發(fā)布時間：2017-07-25 18:07

  本文關鍵詞：半?yún)?shù)回歸模型在鐘差建模中的應用研究

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【摘要】：精密單點定位是利用IGS地面跟蹤站的GPS觀測數(shù)據(jù)計算出的精密衛(wèi)星軌道和衛(wèi)星鐘差,對單臺GPS接收機所采集的相位和偽距觀測值進行定位解算。精密衛(wèi)星鐘差的時效性是實現(xiàn)實時高精度精密單點定位的關鍵之一,而目前高精度的精密衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品還不具備實時性。因此,高精度衛(wèi)星鐘差建模與預報在實時精密單點定位中具有十分重要的作用。本文首先分析了星載原子鐘時頻特性,然后實現(xiàn)了常用的幾種鐘差建模與預報方法,并結合具體算例總結了各自模型的優(yōu)缺點。在此基礎上,將半?yún)?shù)回歸模型用于鐘差建模預報中,主要研究內(nèi)容包括:1.原子鐘時頻特性分析。介紹了幾種原子鐘性能的評價指標:頻率的準確度、穩(wěn)定度以及漂移率。利用哈達瑪方差和修正的阿倫方差,對建模所選星載原子鐘的穩(wěn)定性進行了分析和評估。2.總結了幾種常用鐘差預報模型的特點。利用IGS精密鐘差文件實現(xiàn)了目前常用的幾種預報算法,結合算例得出了各模型的預報特點,在此基礎上根據(jù)經(jīng)典權法和有效度權法構建了組合預報模型。3.討論了半?yún)?shù)回歸模型的估計方法。編寫了MATLAB程序用于確定正則矩陣R和平滑參數(shù),實現(xiàn)了基于正則矩陣補償最小二乘估計解法,結合模擬算例,總結分析了半?yún)?shù)回歸模型解算的特點。4.針對異常分量、系統(tǒng)分量和隨機分量共存于同一觀測子樣的問題,構建了小波輔助的擬準檢定法和補償最小二乘估計求解污染半?yún)?shù)模型的算法;針對鐘差異常值,提出了小波輔助的擬準檢定對鐘差數(shù)據(jù)異常值定位定值的處理算法。5.重點研究了基于半?yún)?shù)回歸模型的鐘差建模與預報。半?yún)?shù)回歸模型鐘差建模能夠通過數(shù)學方法將鐘差數(shù)據(jù)分離為參數(shù)分量和非參數(shù)分量,然后,根據(jù)兩者特點分別建立多項式模型、傅里葉三角函數(shù)模型來外延參數(shù)分量和小波降噪后的非參數(shù)分量,兩種分量疊加后得到預報值。這種建模方法,通過對變化規(guī)律不同的數(shù)據(jù)源建立與之匹配的函數(shù)模型,克服了模型偏差的影響,能夠更好地提高鐘差建模和預報的精度。
【關鍵詞】：半?yún)?shù)回歸模型 補償最小二乘 鐘差預報 擬準檢定 周期項 傅里葉擬合
【學位授予單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 衛(wèi)星鐘差預報方法的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 半?yún)?shù)回歸模型的的研究現(xiàn)狀14
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 原子鐘主要技術指標及時頻性能分析16-28
• 2.1 IGS產(chǎn)品簡介16-20
• 2.1.1 IGS組織16-18
• 2.1.2 IGS的產(chǎn)品及其精度18-20
• 2.2 原子鐘性能主要指標20-21
• 2.2.1 頻率準確度20-21
• 2.2.2 頻率偏差21
• 2.2.3 頻率漂移率21
• 2.3 原子鐘時頻穩(wěn)定度21-27
• 2.3.1 哈達瑪方差23
• 2.3.2 阿倫方差23-24
• 2.3.3 修正阿倫方差24
• 2.3.4 原子鐘數(shù)據(jù)穩(wěn)定度計算及分析24-27
• 2.4 本章小結27-28
• 第三章 常用的鐘差預報數(shù)學模型及精度分析28-44
• 3.1 多項式模型鐘差預報方法29-33
• 3.1.1 線性模型29
• 3.1.2 二次多項式模型29-30
• 3.1.3 算例與分析30-33
• 3.2 灰色模型鐘差預報方法33-35
• 3.2.1 灰色模型33-34
• 3.2.2 算例與分析34-35
• 3.3 自回歸綜合移動平均模型鐘差預報方法35-38
• 3.3.1 自回歸綜合移動平均模型35-36
• 3.3.2 算例與分析36-38
• 3.4 組合模型鐘差預報方法38-43
• 3.4.1 經(jīng)典權方法38
• 3.4.2 有效度權方法38-39
• 3.4.3 算例分析39-43
• 3.5 本章小結43-44
• 第四章 半?yún)?shù)回歸模型及估計方法44-67
• 4.1 平差模型綜述44-46
• 4.1.1 測量誤差概述44-45
• 4.1.2 平差模型45-46
• 4.2 基于正則矩陣補償最小二乘估計46-49
• 4.2.1 半?yún)?shù)模型估計46-48
• 4.2.2 半?yún)?shù)模型精度評定48-49
• 4.3 基于自然樣條的補償最小二乘估計49-52
• 4.3.1 光滑自然樣條內(nèi)插49-51
• 4.3.2 半?yún)?shù)自然樣條補償最小二乘51-52
• 4.4 正則矩陣和平滑參數(shù)的確定52-56
• 4.4.1 正則矩陣的確定52-54
• 4.4.2 平滑參數(shù)的確定54-56
• 4.5 半?yún)?shù)模型估計量的統(tǒng)計性質56-57
• 4.5.1 估計量的有偏性56
• 4.5.2 估計量的分布及均方誤差56-57
• 4.6 小波輔助的擬準檢定法和補償最小二乘估計解算污染半?yún)?shù)模型57-60
• 4.6.1 擬準檢定法57-58
• 4.6.2 基于小波分析的閾值去噪理論58-59
• 4.6.3 小波輔助的擬準檢定法和補償最小二乘估計解算污染半?yún)?shù)模型59-60
• 4.7 算例分析60-66
• 4.8 本章小結66-67
• 第五章 半?yún)?shù)回歸模型鐘差預報研究67-89
• 5.1 數(shù)據(jù)預處理67-71
• 5.1.1 基于中位數(shù)的粗差探測法68
• 5.1.2 基于小波輔助的擬準檢定法粗差探測68-71
• 5.2 半?yún)?shù)回歸理論的鐘差建模71-82
• 5.2.1 半?yún)?shù)回歸模型中非參數(shù)分量的周期特性71-77
• 5.2.2 附有周期項的傅里葉擬合鐘差預報方法77-80
• 5.2.3 半?yún)?shù)回歸模型鐘差預報方法80-82
• 5.3 算例分析82-88
• 5.4 本章小結88-89
• 第六章 結論與展望89-91
• 6.1 本文的主要內(nèi)容研究總結89-90
• 6.2 未來的工作展望90-91
• 致謝91-92
• 參考文獻92-95
• 附錄A95-96

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本文編號：572562