基于K-SVD的星载GPS观测数据压缩方法

摘要

空间飞行器主要采用双频GPS精密定轨技术提高轨道预报精度,但需对双频GPS导航系统的观测数据进行预存储,为星载固存的存储资源增加负担;为此,文章提出了针对星载GPS观测数据的压缩方法,该方法引入稀疏表示理论,采用K奇异值分解(K-SVD,k-singular value decomposition)字典学习方法构建出压缩字典,GPS导航系统将采集的观测数据时间序列稀疏分解到K-SVD压缩字典中,达到数据压缩目的 ;通过地面仿真验证,该方法不仅具有高压缩比、低失真率等特点,还能够降低GPS观测数据的噪声水平,从而提升了0.2～0.36 mm的精密定轨精度,并且该方法适合不同轨道高度的低轨飞行器应用.