王 威 许 芬 王宇谱

1 北京卫星导航中心，北京市北清路22号，100094 2 北方工业大学电气与控制工程学院，北京市晋元庄路5号，100144

卫星钟差数据能直接反映星载原子钟的工作状态，作为卫星导航系统不可或缺的一种数据产品，其质量的优劣对导航系统的性能至关重要。由于在轨卫星容易受外部环境变化等因素的影响，导致获取的卫星钟差数据经常出现间断、跳变和粗差等异常情况[1]，而含有异常数据的卫星钟差不仅会降低卫星钟性能分析的可靠性，还会导致钟差预报的精度随预报时长的增加快速衰减。由此可见，卫星钟差数据的预处理是原子钟稳定性分析、钟差预报等科学研究和工程应用的前提和基础。针对钟差数据的粗差探测与剔除等问题，较为常用的方法是中位数法(MAD)及其改进方法[1-5]。但MAD法参数的选取是基于经验值，若参数选取较大则粗差剔除得不够彻底；若参数选取过小，则部分有效数据会被当作粗差剔除。另外，还有其他的一些预处理方法[6-10]。

基于此，本文提出一种基于小波分析的数据预处理方法，能充分利用小波分析对数据局部特征的分辨能力，有效处理小量级的粗差值，同时顾及预处理后对钟差预报精度的影响，保证经过预处理后的数据能获得较高精度的预报参数。使用CODE解算的BDS卫星钟差数据进行数据预处理及拟合、预报，并与常用的MAD法进行对比分析，结果表明，新方法能够有效剔除数据中的异常值，得到较好的预处理数据，且基于新方法处理后的钟差数据能够有效提高卫星钟差预报的精度。……