王 润 王井利 吕 栋

1 沈阳建筑大学交通工程学院，沈阳市浑南中路25号，110168 2 山东科技大学测绘与空间信息学院，青岛市前湾港路579号，266590

卫星钟差(satellite clock bias，SCB)预报是卫星导航定位系统中一项极其重要的工作[1]，可靠程度高的钟差预报结果有利于提高精密单点定位(PPP)的精度[2]。地面基于卫星精密星历所预报的钟差也可作为卫星导航所需要的先验信息[3]。卫星钟差的高精度预报已成为精密导航定位中一项关键技术[4]，尽管IGS已发布了轨道精度达到cm级的实时精密轨道产品，但由于其钟差的外推精度不足，该产品无法应用于实时精密导航定位；另外IGS还发布了实时精密钟差，其精度可达0.1 ns，但传输稳定性较差[5]。研究表明，白噪声调相、白噪声调频、闪变噪声调相、闪变噪声调频及随机游走调频等5种噪声会严重影响卫星原子钟的稳定性，导致频标的频率发生随机变化，使得卫星钟差预报难以达到较高精度[6-7]。为得到高精度的卫星预报钟差，国内外学者进行了大量研究，针对卫星钟差的特点提出一系列钟差预报模型，其中常用的钟差预报模型包括二次多项式(QP)模型、附有周期项的二次多项式模型(SA)、灰色系统(GM(1,1))模型和人工神经网络(artificial neural network，ANN)模型等[8-14]。

卫星钟差数据变化复杂，难以采用严密的数学表达式进行表示，而Elman神经网络是一种拥有局部记忆单元和局部反馈连接的递归神经网络，具备强大的计算能力，可以动态映射任意非线性时间序列[15]，同时拥有动态反馈能力，能有效降低钟差预报过程中出现的误差累积效应。……