[发明专利]实时钟差预报方法、装置和计算机设备有效

专利信息
申请号: 201910672057.9 申请日: 2019-07-24
公开(公告)号: CN110376620B 公开(公告)日: 2022-03-04
发明(设计)人: 戴志强;葛茂荣;鲍志雄;李成钢;史小雨;左翔 申请(专利权)人: 广州中海达卫星导航技术股份有限公司
主分类号: G01S19/37 分类号: G01S19/37
代理公司: 华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 杨欢
地址: 510000 广东省广州市番禺区东环*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 实时 预报 方法 装置 计算机 设备
【说明书】:

本申请涉及一种实时钟差预报方法、装置和计算机设备,数据处理系统基于基准站网获取的卫星实时观测数据获取卫星的实时钟差;然后对滑动窗口内各个历元的实时钟差进行拟合,构建钟差预报模型;其中,滑动窗口位于当前历元之前并随时间滑动;钟差预报模型用于表征实时钟差的变化特征;最后,根据钟差预报模型计算待预报历元的预报钟差。采用上述方法可以提升预报钟差的精度;进一步地,随着数据处理系统获得的预报钟差精度提升,在实时观测数据中断的情况下用户也可以通过高精度的预报钟差获得精密定位服务,从而提升卫星导航系统提供钟差服务的稳定性和连续性。

技术领域

本申请涉及卫星技术领域,特别是涉及一种实时钟差预报方法、装置和计算机设备。

背景技术

导航卫星自身的时钟给出的时间与世界标准时间的差异即为卫星钟差,获取精确的卫星钟差是全球导航卫星系统(英文:Global Navigation Satellite System;简写:GNSS)进行精密导航定位的重要条件。由于导航卫星获得的卫星钟差受外界环境和自身硬件的影响较大,难以精确模型化,通常采用地面基准站接收导航卫星发送的实时观测数据,并将实时观测数据发送给数据处理系统,通过数据处理系统对实时观测数据进行处理,生成钟差产品供用户使用。在实时观测数据出现中断,或者数据出现较大延迟时,用户收到的实时钟差产品均会出现不同程度的中断或缺失,影响实时精密定位服务系统的稳定性与连续性。

传统技术中,数据处理系统可以根据已获得的卫星钟差进行建模,例如采用线性模型、二次或更高阶的多项式模型、灰色模型、ARIMA模型和神经网络模型等,在一定的时间内生成预报钟差,当实时观测数据流出现中断、数据链路延迟或者数据处理系统故障时采用预报钟差向用户提供精密定位服务,在数据处理系统恢复重启后再基于实时观测数据向用户提供钟差产品。

但是,采用上述方法获得的预报钟差精度较差,不能满足精确定位的需求。

发明内容

基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种实时钟差预报方法、装置和计算机设备。

一种实时钟差预报方法,上述方法包括:

基于基准站网获取的卫星实时观测数据获取卫星的实时钟差;

对滑动窗口内各个历元的实时钟差进行拟合,构建钟差预报模型;其中,滑动窗口位于当前历元之前并随时间滑动;钟差预报模型用于表征实时钟差的变化特征;

根据钟差预报模型计算待预报历元的预报钟差。

在其中一个实施例中,上述对滑动窗口内各个历元的实时钟差进行拟合,构建钟差预报模型,包括:

对滑动窗口内各个历元的实时钟差进行线性拟合,获得钟差线性拟合模型;

将同一历元的钟差线性拟合模型的值与实时钟差相减,获得线性预报残差序列;

根据线性预报残差序列提取实时钟差的残差变化特征;

基于钟差线性拟合模型以及残差变化特征,构建钟差预报模型。

在其中一个实施例中,上述根据线性预报残差提取实时钟差的残差变化特征,包括:

对线性预报残差序列进行傅里叶变换,获得多个周期项模型;周期项模型中包含多个周期项以及多个周期项的系数;

分别根据各周期项模型计算线性预报残差序列中各个残差对应的残差估计值;

计算线性预报残差序列中,各个拟合残差与对应的残差估计值的差值的平方和;

将平方和最小的周期项模型确定为实时钟差的残差变化特征。

在其中一个实施例中,上述获得钟差预报模型之后,还包括:

更新钟差预报模型的构建时间。

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