一种改进钟差二次多项式模型的导航卫星钟差预报方法

摘要

为了更好地反映钟差特性并提高其预报精度,建立一种能够同时考虑星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差预报模型.首先采用附有周期项的二次多项式模型进行拟合提取卫星钟差(Satellite Clock Bias,SCB)的趋势项与周期项,然后根据拟合残差的特点采用时间序列ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average)模型对残差进行建模;最后将两种模型的预报结果结合得到最终钟差预报值.使用IGS (International GNSS Service)精密钟差数据进行预报试验,将新方法与二次多项式模型、灰色模型及ARIMA模型进行对比,证明了新方法能够更高精度地预报卫星钟差,且可以一定程度上改善ARIMA存在模型识别与定阶不准的不足.