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针对现有钟差预测模型对卫星钟差的非线性特性难以精确预测的特性,提出一种基于混沌时间序列的卫星钟差预测算法。该算法首先通过对钟差序列进行相空间重构,求得最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数证明其混沌特性,然后分别采用零阶加权局域预测法和一阶加权局域预测法对钟差序列进行预测,最后将预测结果与国际GNSS服务(IGS)精密钟差值进行比较,得到算法的预测精度。以采样间隔为30 s,时长约为23 h的全球定位系统(GPS)卫星钟差序列进行预测,结果表明15 min内,IGS真实值和预测值的绝对偏差在1 ns以内,绝对偏差平均值在0.3 ns以内。将该算法应用于卫星钟差的预测中,可以实现对卫星钟差非线性特性的短期精确预测。 相似文献
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为了提高非线性卫星钟差预测的精度,降低单一钟差预测模型对钟差预测的风险,提出了一种组合模型的卫星钟差预测算法.该算法首先采用db1小波对卫星钟差序列进行3层多分辨率分解和单支重构,得到一个趋势分量和三个细节分量,然后运用灰色预测模型对重构后的趋势分量和混沌一阶加权局域预测法对重构后的细节分量分别进行预测,最后将各分量预测结果相加后得到总的钟差预测值.以GPS卫星钟差数据做算例分析,在6小时的钟差预测中,算法绝对误差最大值比单一的灰色预测模型误差小1.3ns以上.将该组合预测模型用于非线性卫星钟差预测中,可以提高钟差预测的精度和可靠性. 相似文献
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