王宇譜

北京衛(wèi)星導(dǎo)航中心，北京 100094

GNSS星載原子鐘是決定導(dǎo)航、定位和授時性能的導(dǎo)航衛(wèi)星核心載荷之一，開展衛(wèi)星鐘相關(guān)研究對于系統(tǒng)的正常維持和運行具有重要的理論意義和實踐價值。本文采用GNSS衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品對鐘差數(shù)據(jù)預(yù)處理、鐘差產(chǎn)品質(zhì)量評定、星載原子鐘性能分析及衛(wèi)星鐘差建模與預(yù)報進行了系統(tǒng)的研究。論文主要成果和創(chuàng)新點如下：

(1) 設(shè)計了一種基于中位數(shù)(MAD)方法的長時間段鐘差數(shù)據(jù)預(yù)處理策略。該策略首先提取長時間段衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)的非空歷元，基于MAD方法對其進行預(yù)處理，然后用MAD方法對每天的鐘差數(shù)據(jù)進行再次預(yù)處理得到最終處理后的鐘差數(shù)據(jù)。預(yù)處理試驗的結(jié)果驗證了所提策略的有效性。

(2) 提出了一種基于小波分析的異常鐘差數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。該方法首先對頻率數(shù)據(jù)進行小波分解，得到分解后的低頻小波系數(shù)和各層的高頻小波系數(shù)，然后結(jié)合小波系數(shù)圖和閾值公式判斷小波系數(shù)中異常點的位置并對其進行處理，最后將處理后的小波進行重構(gòu)，還原得到處理后的鐘差數(shù)據(jù)。從新法對粗差點的處理效果、不同尺度小波分解對處理結(jié)果的影響以及不同小波函數(shù)預(yù)處理效果的差異三個方面，驗證和分析了所提方法的有效性及其相關(guān)特性。

(3) 給出了一種能夠同時考慮星載原子鐘多種性能指標的GNSS衛(wèi)星鐘長期性能評估體系：基于長時間段的衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)，利用改進的中位數(shù)方法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理分析衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)的特點，使用衛(wèi)星鐘差二次多項式擬合模型分析衛(wèi)星鐘的相位、頻率、鐘漂及鐘差模型噪聲的長期變化特性，根據(jù)頻譜分析的方法分析衛(wèi)星鐘差的周期特性，分別采用重疊Allan方差和重疊Hadamard方差計算并討論星載銫鐘和銣鐘的頻率穩(wěn)定性，計算并分析頻率準確度和日漂移率的長期變化規(guī)律。此外綜合上述方法及其結(jié)果，較為全面地評估了BDS和GPS BLOCK IIF衛(wèi)星鐘的長期性能。

(4) 顧及星載原子鐘物理特性、鐘差周期性變化與隨機性變化的特點，建立了附有周期項和ARIMA的二次多項式模型(組合模型)以及基于抗差最小二乘配置理論的衛(wèi)星鐘差模型(LSC模型)。鐘差預(yù)報試驗及其結(jié)果分析表明：顧及鐘差周期特性與隨機特性能夠進一步提高鐘差建模的準確性和鐘差預(yù)報的效果，組合模型能一定程度克服單獨使用ARIMA模型進行鐘差預(yù)報時的不足，針對LSC模型所給的協(xié)方差函數(shù)確定方法及其對應(yīng)的參數(shù)取值范圍是有效的，兩種新模型均能有效地預(yù)報鐘差且效果優(yōu)于常用模型。

(5) 對鐘差一次差分預(yù)報原理進行了改進，并設(shè)計了鐘差一次差分數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。在此基礎(chǔ)上，分析了常用鐘差預(yù)報模型在鐘差一次差分數(shù)據(jù)條件下的預(yù)報特性，且從原理上推導(dǎo)證明了鐘差一次差分數(shù)據(jù)符合一次多項式模型；同時結(jié)合對IGS RTS衛(wèi)星鐘差改正數(shù)的分析，提出了一種鐘差改正數(shù)預(yù)報方法，其30 s的預(yù)報精度可達0.06 ns。

(6) 根據(jù)衛(wèi)星鐘差的特點，基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)提出了一種能夠改善衛(wèi)星鐘差預(yù)報效果的方法。首先相鄰歷元鐘差數(shù)據(jù)進行一次差分得到對應(yīng)的鐘差一次差分序列，然后對該序列進行預(yù)處理，并基于預(yù)處理后的一次差分數(shù)據(jù)對WNN進行建模；在建模的過程中，采用遺傳算法優(yōu)化WNN的初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。模型確定后，根據(jù)時間序列預(yù)報一次差分值，最后將預(yù)報的一次差分值還原得到對應(yīng)的鐘差預(yù)報值。試驗結(jié)果表明：一次差分方法使得預(yù)報鐘差的WNN不但模型結(jié)構(gòu)簡單而且預(yù)報精度高，針對鐘差一次差分序列所設(shè)計的預(yù)處理方法通過降低數(shù)據(jù)粗差的影響能夠進一步改善WNN的預(yù)報性能，新方法1天內(nèi)的預(yù)報效果優(yōu)于IGU-P鐘差且其中長期預(yù)報性能優(yōu)于幾種常用模型。