基于神經網絡的衛星鐘差預報及誤差控制

朱陵鳳,李超,劉利,李曉杰,郭睿

(北京衛星導航中心,北京 100094)

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基于神經網絡的衛星鐘差預報及誤差控制

朱陵鳳,李超,劉利,李曉杰,郭睿

(北京衛星導航中心,北京 100094)

針對衛星鐘差預報誤差隨時間不斷變大問題,提出了基于BP神經網絡的衛星鐘差預報誤差控制方法。該方法利用神經網絡強大的非線性映射能力,對歷史時段鐘差擬合殘差及當前時段鐘差預報誤差進行訓練,得到擬合殘差與預報誤差的映射關系,據此根據當前時段的擬合殘差預測未來時段的預報誤差,將其補償到未來時段鐘差預報鐘差結果中去,以實現未來時段衛星鐘差預報誤差的有效控制。為驗證該方法的可行性和有效性,利用實測的COMPASS導航衛星鐘差數據進行鐘差預報精度分析,結果表明,神經網絡可有效控制衛星鐘差預報誤差、提高衛星鐘差預報精度。

神經網絡;衛星鐘差;COMPASS;預報

0　引　言

受限于國土地理分布的限制,區域導航系統的地面部分采用區域監測網,非地球同步軌道的導航衛星會運行到地面監測站的不可視弧段內,此時,導航衛星星載原子鐘與系統時間之間的同步只能由衛星鐘自己維持,因此,必須對導航衛星鐘差進行預報[1]。鑒于原子鐘物理特性與二階多項式的吻合性,通常使用二階多項式模型進行衛星鐘差預報,然而,在軌運行的導航衛星星載原子鐘頻率高且非常敏感,極易受到太空環境及其自身因素的影響,因此,傳統的二階多項式模型很難預測其細致的變化規律,導致預報誤差隨預報時間不斷變大,不能滿足實際應用中的精度要求。……