基于IGS的卫星钟差预报模型的精度分析及评定

摘要

GPS虽然是一门新技术，但它自产生之日得到了迅猛的发展。现在应用已经非常广泛。精密单点定位技术的发展离不开高精度的卫星钟差预报。为了分析卫星钟差预报模型的精度，本文建立了四种预报模型。求解模型所采用的数据是从IGS网站上下载的，时间间隔为5分钟。四种模型都分别计算了未来某个时间步长范围内的钟差数据。本文首先建立的是二次多项式模型，二次多项式模型的运算比较简单，容易操作，预测精度较高。其次，建立的是灰色预报模型，介绍了简单的灰色理论知识，总结了灰色预报模型的特点。再次，介绍了卡尔曼原理，建立了卡尔曼预测模型，得到了较好的预测精度。最后建立的模型是自回归滑动平均模型（ARMA）。本文提供了不同的观测钟差数据、预测步长，对四种预报模型进行了精度分析，总结出各种模型的特点以及他们的应用条件，并对四种模型进行了评定得出最优预测模型。

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第1章 绪论

1.1基础知识简介

1.1.1 GNSS系统

1.1.2 GPS精密单点定位

1.1.3卫星钟差

1.1.4卫星导航定位中的误差

1.1.5精密单点定位的数学模型

1.2本文的研究现状分析

1.3本文研究的主要内容与方法

第2章 卫星钟差的四种预报模型

2.1 GPS测量中的钟差文件

2.2二次多项式模型

2.3卡尔曼预测模型

2.4灰色模型

2.4.1灰色系统的提出

2.4.2在钟差预报中如何建立灰色模型

2.5自回归滑动平均模型（ARMA）

2.5.1 ARMA模型的研究历史

2.5.2主要函数介绍

2.5.3 平稳时间序列的概念

2.5.4 平稳时间序列的性质

2.5.5 ARMA模型的基本概念

2.5.6 ARMA建模的具体步骤

2.6评定钟差预测模型的精度的指标

第3章 实例分析

3.1数据说明

3.2二次多项式模型算例

3.3卡尔曼模型算例

3.4灰色模型算例

3.5 ARMA模型算例

3.6不同模型算例对比

第4章 总 结

参考文献

致谢

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