TLS方法解算时间序列模型及其在卫星钟差预报中的应用
卫星钟差是影响GNSS导航和定位的重要误差源,其预报技术的相关研究已成为导航领域的热点问题.时间序列是一种常用的预报方法,已应用于卫星钟差预报中,取得较好效果.如果采用最小二乘(Least-Squares,LS)方法解算时间序列模型,其参数估计模型设计矩阵由观测值构成,可看作Error-In-Variable (EIV) 模型.如果不顾及其系数误差影响,必然会对未知参数估值造成偏差,进而导致预报精度的损失.EIV 模型考虑了设计矩阵误差影响,由total least-squares(TLS)估计进行解算,将更为可靠.针对时间序列模型求解为结构化TLS估计问题,应用partial-EIV模型进行处理,并提出了对应的高效算法.结合IGS提供了精密星历数据,将其中的钟差数据组成时间序列,应用TLS估计进行模型参数解算,然后应用解算的时间序列模型对钟差进行预报,数值结果表明在一定范围内基于TLS估计的方法在相对优于传统方法,从而在一定程度上验证了该方法的可行性和有效性.
全球卫星导航系统 卫星钟差 时间序列分析 最小二乘方法 预报精度
赵俊 归庆明 陈晨
信息工程大学 地理空间信息学院,郑州,中国,450001 信息工程大学 理学院,郑州,中国,450001 信息工程大学 导航与空天目标工程学院,郑州,中国,450001
国内会议
西安
中文
1-6
2015-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）