一种新的钟差预处理方法及在WNN钟差中长期预报中的应用

摘要：

为了提高导航卫星钟差中长期预报的精度,在提出一种针对钟差一次差分序列的数据预处理方法的基础上,建立了一种钟差中长期预报的小波神经网络模型.该模型首先对建模钟差数据进行一次差分,然后对一次差分序列进行预处理;用预处理后的一次差分序列对小波神经网络建模并进行中长期预报,最后将预报结果还原得到相应的钟差预报值.使用全球定位系统(GPS)卫星的铷钟数据进行中长期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型、Kalman滤波模型进行对比,结果表明,本文方法能有效减小导航卫星星载铷钟钟差的中长期预报误差.

关键词：卫星钟差、中长期预报、数据预处理、小波神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：P228.41(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金41274015;国家863计划2013AA122501;地理信息工程国家重点实验开放研究基金SKLGIE2015-M-1-6.The National Natural Science Foundation of China,No.41274015;the National High Technology Research and Development Program of China 863 Program,No.2013AA122501;the Open Research Foundation of State Key Laboratory of Geo-information Engineering,No.SKLGIE 2015-M-1-6.

在线出版日期：2016-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：373-379