吉长东，朱锦帅,，黎 虎，张 萌，吕广涵

（1. 辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000；2. 张家界市测绘院，湖南 张家界 427000）

0 引言

在多导航系统并存的环境下，实时卫星钟差产品的精度直接影响到全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）的服务能力[1-2]。我国北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system, BDS）搭载的原子钟均为自主研发，其精度和稳定性与美国全球定位系统（global positioning system, GPS）和欧盟伽利略卫星导航系统（Galileo navigation satellite system, Galileo）的卫星钟不同，因此，BDS钟差产品的精度和稳定性应受到更多的关注[3]。

超快速钟差产品作为国际GNSS服务组织（International GNSS Service, IGS）的核心产品之一，是实现分米级实时定位服务的重要一环。文献[4-5]通过二次多项式加1个周期项拟合，预报IGS超快速产品中的GPS钟差，但其精度与广播星历相比并没有显著改善。文献[6]把小波神经网络（wavelet neural network, WNN）模型应用到钟差短期预报中，将小波分析与神经网络结合，预报精度优于二项式模型和灰色模型。文献[7]以WNN模型为基础，对数据预处理方法进行改进后，以IGS发布的GPS超快速钟差进行实验并得到优于超快速钟差预报部分数据的结果。文献[8]使用径向基函数（radial basis function, RBF）神经网络，对GPS钟差进行超短期5 min和1 h以及短期1 d预报，均可取得高精度预报结果。文献[9]提出的循环神经网络（recurrent neural network, RNN）是1种具有记忆功能的深度学习模型。文献[10]通过修改隐藏层的结构，建立1种基于RNN的长短时记忆（long short-term memory, LSTM）模型，进而削弱了RNN在长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

目前，只有德国地学研究中心（Deutsches Geo Forschungs Zentrum, GFZ）和我国的全球连续监测评估系统（international GNSS monitoring and assessment system, iGMAS）提供开放式BDS钟差产品，且现有的钟差预报算法主要集中于稳定的GPS钟差数据以及IGS发布的钟差产品，对于BDS以及iGMAS发布的钟差产品缺少研究。……