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时间:2019-03-08
《基于多项式和泛函网络结合导航卫星钟差预报方法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAstronauticsResearchontheNavigationSatelliteClockErrorPredictionBasedontheCombinationofPolynomialModelandFunctionalNetworkAThesisinNavigation,GuidanceandControlbyWangYingAdvisedbyProf.XuBoSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequire
2、mentsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2011承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要卫星钟差是导航卫星精密定位的主要误差源之一
3、,建立准确的钟差预报模型对于提高卫星定位精度以及加强导航星座自主运行能力具有重要的实际意义。本文主要研究了提高导航卫星钟差预报精度的方法,主要内容和创新点概括如下:1、分析了原子钟数据特征,主要包括系统性和随机性变化两部分。系统性变化可用初始时差、频差和频漂来表示,而随机性变化可用五种独立的能量谱噪声来描述。总结了衡量原子钟时域频率特性的主要指标,并以GPS卫星为例,用修正阿伦方差分析其时域稳定度。2、详细研究了几种传统的导航卫星钟差预报方法,包括多项式模型、谱分析模型、灰色模型、ARIMA模型以及Kalman滤波模型。以GPS卫星为例,给出了每一种方法的仿真结果图以及优缺点的讨论。3、详细介
4、绍了泛函网络模型的基本理论,包括泛函网络的基本元素、拓扑结构以及学习过程等,最后以Henon映射为例说明了该网络用于非线性时间序列预报的有效性。4、重点研究并提出了基于多项式和泛函网络相结合的导航卫星钟差预报方法,首先根据卫星钟差的数据特性将其系统性部分用多项式模型进行拟合,拟合残差项即随机性部分用泛函网络建模。其中泛函网络的结构是通过小波降噪及相空间重构的方法确定。最后以GPS卫星为例,分别进行短期和中长期预报实验,结果表明该方法能够实时有效地对导航卫星钟差进行拟合和预报。关键词:钟差预报,泛函网络,混合建模,混沌理论,相空间重构i基于多项式和泛函网络结合的导航卫星钟差预报方法研究ABSTR
5、ACTSatelliteclockerrorisoneofthemainerrorsourcesinprecisionpositioningofthenavigationsatellite.Establishingaccurateclockerrorpredictionmodelhasconsiderablypracticalsignificanceforimprovingtheaccuracyofsatellitepositioningandenhancingtheindependentoperationcapabilityofthenavigationconstellation.Thisp
6、aperemphasizesonthemethodwhichcanimprovetheaccuracyofnavigationsatelliteclockerrorprediction.Themainworksandconclusionsaresummarizedasfollows:1.Itisshownthattheclockerrorcanbeseparatedbyadeterministicpartandarandomonebyanalyzingitsdata.Theformercanbequantifiedbytheadditionofaconstantinitialtimeoffse
7、t,constantfrequencyoffsetandconstantfrequencydrift;thelatterischaracterizedbyfiveindependentpowerlawnoises.Thispapersummarizesthemethodsoftestingandevaluatingthefrequencycharacteristicsoftheatomiccloc
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