赵晓阳，黄张裕，杨卫锋，黄　闯，陈梦杰

(河海大学　地球科学与工程学院,江苏 南京 211100)



基于小波变换和神经网络的卫星钟差预报分析

赵晓阳，黄张裕，杨卫锋，黄闯，陈梦杰

(河海大学地球科学与工程学院,江苏 南京 211100)

目前IGS提供的实时钟差精度不够，事后精密钟差也有13 d的延迟，有必要对钟差预报进行研究。文中利用小波神经网络模型进行钟差预报，首先利用小波对原始钟差序列进行分解、降噪，然后利用神经网络进行建模并预报，将得到的结果同灰色模型和二次多项式模型的结果进行对比分析，得出小波神经网络模型可以更好地进行钟差预报的结论。

小波变换；神经网络；卫星钟差；预报

卫星钟作为卫星导航系统的核心部件，是保证卫星导航定位精度的基础和前提，也是影响GPS精密单点定位精度的重要因素。IGS提供的实时钟差不能满足GPS实时精密单点定位的要求，且事后发布的精密钟差也有13 d的延迟。为了满足实时精密单点定位的钟差要求，需要对钟差的预报进行研究。

常用的钟差预报模型有线性模型、二次多项式模型、灰色模型等，但是各方法都有一定的局限性，研究还不够完善。本文结合小波和神经网络进行卫星钟差的预报，该模型结合了小波分析的良好的时频局部化性质及神经网络的自学习功能，因此小波神经网络具有较强的逼近能力及容错能力。将得到的预测序列同灰色模型和二次多项式模型进行对比分析，证明了小波神经网络可以更好的用于钟差的预报。……