几种GPS卫星钟差预报方法分析与比较[1]
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
几种GPS 卫星钟差预报方法比较及精度分析
摘 要
精密单点定位技术在高精度的坐标框架维持、地球动力学研究及区域性或全球性的科学考察及低轨卫星定轨、海陆空间导航等动态应用方面都有不可估量的前景。但是IGS 现在还不能提供实时和外推的精密卫星钟差,GPS 卫星钟差仍然是实现PPP 技术实时应用的瓶颈问题,制约了实时PPP 技术的应用。本文分别利用二次多项式模型、灰色模型和线性模型进行了大量卫星钟差资料分析,分析总结了它们的优点与不足,为GPS 卫星钟差预报研究提供借鉴与参考。
关键词:GPS 精密单点定位 卫星钟差预报 灰色模型 二次多项式模型 线性模型
Comparison and Precision Analysis of Several GPS Satellite Clock Bias Prediction Methods
ABSTRACT
Precise Point Positioning(PPP) is very important in keeping high precise coordinates frame, geodynamics research, local or global scientific expedition, LEO orbit determination and spatial navigation and so on. GPS satellite clock bias(SCB) is an obstacle to PPP applications because that IGS can not offer realtime and extrapolation precise SCB. We analyze SCB and its prediction with quadratic polynomial model, grey model, and linear model, respectively, and conclude their merits and shortcoming, it offers a new idea and reference for GPS SCB prediction.
Keywords: GPS; Precise point positioning; Satellite Clock Bias Prediction; Grey Model; Quadratic Polynomial Model; Linear Model
1. 引言
在GPS 定位中,影响定位精度的主要误差来源可分为三类,即与GPS 卫星有关的误差、与信号传播有关的误差和与用户接收设备有关的误差。在所有这些误差影响中,电离层延时的影响、地球自转参数、天线相位中心改正、相对论效应等误差源可以模型化予以扣除。于是,只要给定卫星的轨道和精密钟差,采用精密的观测模型,就能像伪距一样,单站计算出接收机的精确位置、钟差、模糊度以及对流层延时参数。根据PPP 技术的要求,定位中需要系统提供卫星的精密轨道和钟差。目前,国际GPS 服务组织(IGS )的几个数据分析中心具备这个能力提供卫星的精密轨道和钟差,但是,这些都是后处理结果。根据IGS 的产品报告,IGS 提供的卫星最终产品,轨道精度能够达到5cm ,卫星钟差的精度优于0.1ns ,这种精度的卫星钟差和轨道,完全能够满足厘米级精度的定位要求,但是这个产品要13天后才能获取,不能满足实时单点定位的要求。近10年,由于IGS 的努力,GPS 卫星预报轨道的精度已经达到1-2米,预报轨道的时间也由24h 预报缩短到3h 预报,卫星轨道的精度已经能够满足一般定位的要求。但是由于星载GPS 原子钟频率高,非常敏感,极易受到外界及其本身因素的影响,从而很难掌握其复杂细致的变化规律,IGS 现在还不能提供实时和外推的精密卫星钟差,精密的卫星钟差仍然是PPP 技术实时应用瓶颈,制约了实时PPP 技术的应用。本文分别利用二次多项式模型、灰色模型和线性模型进行了大量卫星钟差资料分析,分析总结了它们的优点与不足,为GPS 卫星钟差及其预报研究提供借鉴与参考。
2. 二次多项式模型
目前,已经有许多学者和专家深入研究了提高卫星钟差预报精度的方法,并且取得了一些成果,JPL 已经可以提供s 30的卫星钟差产品,现在常用的钟差预报模型主要有:线性模型、二阶多项式模型和高阶多项式模型,大多使用最小二乘法来估计多项式系数,其中又以二阶多项式最为常用,即
⎰+∆+∆+=∆s
t t SV dt t f t a t a a t 0
)(2210 21t t t ≤∆≤ (1)
其中,0t t t s -=∆,SV t ∆为s t 时刻GPS 卫星钟差,0a 为参考时刻0t 时的卫星钟差;1a 为参考时刻0t 时的卫星钟速;2a 为参考时刻0t 时的卫星钟漂移率;
⎰
s
t t dt t f 0
)(是由于频率的随机误差而引起的一种随
机钟差,只能通过钟的稳定度来描述其统计特性,无法知道其具体数值;0t 表示星历表参考时刻,t 为当前历元时刻,()21,
t t 为钟差二次多项式拟合的有效区间,主要取决于钟的稳定性,该有效区间选择
图1. PRN1卫星二次多项式预报残差 Fig.1 Prediction difference of PRN-1 with QP
从式(1)和图1可以看出,利用二次多项式进行卫星钟差预报存在一定的局限性,卫星钟差SV
t ∆是时间函数,其误差积累会随着预报时间的延长而增大(注:所有预报或拟合资料都与IGS 精密钟差比较,下同)。另外,最小二乘法多项式模型易受多项式拟合的阶数和已知(观测)数据的个数等人为因素的影响。IGS 的超快预报星历是由8个数据处理中心各自算法(不同模型)基础上加权平均得到的,其中也包括二次多项式模型。
图2利用7日的二次多项式拟合模型对8日的钟差预报
Fig.2 Predicting 8th SCB according to quadratic polynomial model fitted from 7th Dec. 2004
图2 为利用前一天的卫星钟差资料拟合的二次多项式模型系数预报后一天的卫星钟差情况,从图2可以看出,当天的拟合精度比较高,但是利用前一天的资料拟合所得的二次多项式模型预报后一天的卫星钟差,精度随着预报时间的增加而降低,有两方面的原因,一方面说明GPS 卫星钟差具有较强的随