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| 1 | 自适应抗差滤波理论及应用的主要进展显示文摘近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。 | 杨元喜 任夏 许艳 | 2013 | 导航定位学报2013，1，1： | 81 |
| 2 | 卫星钟差预报的小波神经网络算法研究显示文摘卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报在优化导航电文中的钟差参数、满足实时动态精密单点定位的需求和提供卫星自主导航所需的先验信息方面具有重要的作用。根据星载原子钟钟差的特点,提出一种基于一次差方法的小波神经网络钟差预报算法:首先对钟差相邻历元间作一次差后的差值进行建模,根据时间序列预报一次差的值,然后再将预报的一次差还原,得到钟差预报值。该方法使得预报钟差的小波神经网络不但模型结构简单,而且预报精度高。最后,通过算例将本文所建模型与常用的二次多项式模型和灰色模型进行对比,结果表明:一次差方法可以使给定结构的小波神经网络的钟差预报精度得到显著提高,而且所建模型的预报效果优于两种常规模型。 | 王宇谱 吕志平 陈正生 崔阳 | 2013 | 测绘学报2013，42，3： | 66 |
| 3 | 径向基函数神经网络在GPS卫星钟差预报中的应用显示文摘GPS卫星钟在空中很容易受到诸多因素的影响,导致其钟差行为很难用线性模型、二次多项式模型、灰色模型等现有模型进行描述和实现可靠的高精度预报。本文利用径向基函数神经网络对4颗GPS卫星钟差连续进行了5min、1h和1d的预报,分别取得了均方根误差优于0.8ns、0.6ns和1ns的预报精度,证明了文中径向基网络结构在钟差预报方面的可靠性。 | 王国成 柳林涛 徐爱功 苏晓庆 梁星辉 | 2014 | 测绘学报2014，43，8： | 34 |
| 4 | 利用遗传小波神经网络预报导航卫星钟差显示文摘针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报问题,首先通过遗传算法优化适合非线性时间序列预报的小波神经网络的网络参数,得到预报性能更好的遗传小波神经网络(GWNN);然后根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,建立了一种能够高精度、近实时预报钟差的GWNN钟差预报算法。使用GPS卫星钟差进行一天内的预报实验证明了本方法的有效性。结果表明,通过本方法得到的预报钟差较IGS超快预报钟差在精度上有了较大的改善。 | 王宇谱 吕志平 崔阳 吕浩 李林阳 | 2014 | 武汉大学学报(信息科学版)2014，39，7： | 20 |
| 5 | 北斗在轨卫星钟中长期钟差特性分析显示文摘针对北斗在轨卫星Rb原子钟2013年的实测数据,采用二次多项式拟合得到BDS卫星钟差模型,采用哈达玛总方差公式计算了北斗卫星钟的短期频率稳定度指标,进而分析了北斗在轨卫星钟特性指标的变化规律。通过实例计算,揭示了BDS不同在轨卫星钟的相位、频率、频漂及残差指标的变化规律;计算得出BDS卫星钟万秒频率稳定度维持在10-13量级左右,其中GEO卫星钟的稳定度相对较差,4号和8号卫星在运行期间出现跳变,跳变之后稳定性得到提高,其他在轨卫星钟稳定度变化趋势则相对平稳。 | 黄观文 余航 郭海荣 张菊清 付文举 田婕 | 2017 | 武汉大学学报(信息科学版)2017，42，7： | 20 |
| 6 | 基于Sage窗的自适应Kalman滤波用于钟差预报研究显示文摘钟差预报是时间保持工作中的一项关键技术。Kalman算法作为一种最优预报算法,具有实时性的特点,在时间保持工作中得到了广泛的应用。但是由于经典Kalman算法需要准确确定模型随机误差和测量误差,否则状态估计会引入一定的误差,在原子时算法中表现为原子钟噪声和钟差测量噪声。原子钟的噪声参数值通常是通过Allan方差估计,若估计不够准确,Kalman预报将会出现误差。通过研究基于Sage窗的自适应Kalman预报算法,实时修正状态模型误差。利用自适应因子调整状态预测协方差阵有效降低了模型误差,提高了预报精度,最后通过两台氢原子钟和两台铯原子钟的实测数据验证了算法的有效性。 | 宋会杰 董绍武 屈俐俐 王翔 广伟 | 2017 | 仪器仪表学报2017，38，7： | 19 |
| 7 | 顾及卫星钟随机特性的抗差最小二乘配置钟差预报算法显示文摘为了更好地反映钟差特性并提高其预报精度,采用抗差最小二乘配置方法建立一种能够同时考虑星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差预报模型。首先使用附有周期项的二次多项式模型进行拟合提取卫星钟差的趋势项与周期项,然后针对剩余的随机项及其可能存在的粗差,采用抗差最小二乘配置的原理进行建模,其中最小二乘配置的协方差函数通过对比协方差拟合的方法并结合试验进行确定。使用IGS精密钟差数据进行预报试验,将本文方法与二次多项式模型、灰色模型进行对比,预报精度分别提高了0.457 ns和0.948 ns,而预报稳定性则分别提高了0.445 ns和1.233 ns,证明了本文方法能够更好地预报卫星钟差,同时说明本文的协方差函数确定方法的有效性。 | 王宇谱 吕志平 王宁 李林阳 宫晓春 | 2016 | 测绘学报2016，45，6： | 16 |
| 8 | 基于灰色模型与小波神经网络的卫星钟差预报方法显示文摘提出一种基于灰色模型和小波神经网络相结合的卫星钟差预报方法。首先通过灰色模型对钟差进行拟合并确定钟差预报的灰色模型,然后根据拟合残差对小波神经网络进行建模,最后将两种模型对应的预报结果结合得到钟差预报值。使用IGS精密钟差进行实验,证明该方法的预报效果优于二次多项式模型和灰色模型,特别是对于ⅡR型铷钟和ⅡF型铷钟,其预报精度可以提高2倍以上。 | 王宇谱 吕志平 陈正生 黄令勇 | 2014 | 大地测量与地球动力学2014，34，3： | 12 |
| 9 | 一种新的导航卫星钟差预报与内插方法显示文摘在卫星钟差二次多项式模型的基础上,考虑钟差的随机性部分,利用最小二乘配置方法建立了钟差预报与内插的钟差推估最小二乘配置模型。对于该模型协方差函数的确定,通过选取经验函数,对比协方差函数拟合方法并结合实验得出了其协方差函数表达式中参数的合理取值范围。最后将该方法与常用的钟差预报算法和钟差内插算法进行比较,验证了该模型在钟差短期预报方面的有效性。 | 王宇谱 吕志平 陈正生 黄令勇 | 2013 | 大地测量与地球动力学2013，33，4： | 11 |
| 10 | 遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报显示文摘针对BP(Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型,给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤.为验证该优化模型的有效性和可行性,利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析.结果表明:该模型在短期钟差预报中具有较好的精度,优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型. | 孙鹏超 魏东平 孙碧娟 | 2020 | 天文学报2020，61，6： | 7 |
| 11 | 含误差预报校正的GM(1,1)卫星钟差预报新方法显示文摘为了提高卫星钟差预报精度,该文提出用AR(p)模型对GM(1,1)建模过程中的模型残差进行建模预报,以此来提高GM(1,1)模型预报卫星钟差的精度。首先,剔除卫星钟差数据中的异常值,采用拉格朗日插值法将缺失的数据补齐;然后,用GM(1,1)模型对卫星钟差进行预报,对GM(1,1)的模型残差作平稳化处理后,采用AR(p)模型对处理后的残差序列进行预报;最后,将GM(1,1)和AR(p)模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,该文采用IGS公布的事后精密卫星钟差进行预报试验,并将该文结果与卫星钟差预报中常用的二次多项式和修正指数曲线法模型预报结果进行对比分析。结果表明,该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。 | 于烨 张慧君 李孝辉 | 2019 | 测绘科学2019，44，4： | 7 |
| 12 | 北斗在轨卫星钟产品质量分析显示文摘星载原子钟是卫星导航系统的星上时间基准,其性能的优劣直接决定了导航定位服务的质量。我国BDS目前处于全面建设阶段,对BDS卫星钟产品进行质量分析以及在轨星载原子钟的性能评估是一项重要的工作。目前,多个GNSS分析中心同时提供BDS卫星钟差产品,但对于不同分析中心的钟差产品特性对比和分析却鲜有报道。因此,本文从连续性指标、一致性指标、拟合精度指标、预报特性指标,对CODE、GFZ和WHU分析中心的北斗卫星钟差不同采样间隔数据进行了对比和分析。同时,基于北斗卫星钟产品对北斗系统星载原子钟短期频率稳定性进行了评估,得出了一些有益的结论。 | 孙大双 王宇谱 万琪 王宁 吕志平 | 2017 | 测绘科学技术学报2017，34，3： | 6 |
| 13 | 一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法显示文摘采用Kalman滤波方法进行钟差参数计算和预报时,需确定Kalman滤波噪声协方差矩阵.针对这一问题,提出了一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法,通过建立新息的相关函数序列与未知的噪声参数间的线性函数模型,采用最小二乘法进行噪声参数估计.采用精密钟差数据进行钟差参数估计和预报分析,结果表明,该方法具有较好的收敛性,并与顾及随机噪声模型的开窗分类因子自适应抗差估计方法进行对比分析,验证了新方法的正确性和有效性. | 林旭 罗志才 | 2015 | 物理学报2015，64，8： | 6 |
| 14 | 一种北斗二代卫星钟差的数据质量控制方法显示文摘考虑北斗二代卫星长期钟差序列中存在的钟跳、粗差及数据缺失现象,提出一种钟差序列的数据质量控制方法。利用频率序列识别钟跳,采用阈值法进行异常数据段剔除以及结合MAD和Baarda数据探测法共同进行粗差探测与剔除,再利用线性内插对缺失数据进行插补,得到干净的钟差序列。实测数据表明,这种钟差质量控制策略可以显著提高北斗钟差序列信息提取的准确性以及钟差预报精度。 | 田婕 黄观文 王利 张勤 刘五杰 | 2017 | 大地测量与地球动力学2017，37，2： | 6 |
| 15 | 组合模型在卫星钟差中长期预报中的应用和比较显示文摘针对应用单一模型预报卫星钟差的局限性,提出3种加权组合单一模型预报结果的方法。即经典加权组合法、预报有效度加权组合法和平均加权组合法;并将加权组合后的模型用于卫星钟差中长期的预报。同时,将3种组合模型的预报结果同单一模型所预报的结果进行了对比且分析了3种加权组合模型的优缺点。 | 于烨 张慧君 李孝辉 | 2017 | 电子测量技术2017，40，11： | 6 |
| 16 | 基于拟合推估两步极小解法的卫星钟差短期预报显示文摘基于二次多项式建立拟合推估钟差短期预报模型,运用两步极小解法,依据二次多项式模型残差拟合协方差函数系数。将所得结果与常用的钟差预报算法与插值算法进行比较,验证了两步极小解法能够改善拟合推估在卫星钟差短期预报与插值方面的精度。 | 陈西斌 张波 鲍国 | 2014 | 大地测量与地球动力学2014，34，5： | 5 |
| 17 | 粒子群算法优化的灰色神经网络卫星钟差预报显示文摘为了进一步提高导航卫星钟差预报的精度,结合粒子群算法与灰色神经网络的特点,提出一种粒子群算法优化的灰色神经网络模型:利用粒子群算法寻优灰色神经网络的权值与阈值,以提高预报的精度;并选取IGS提供的精密钟差数据,分别采用灰色模型、灰色神经网络模型与本文模型进行对比分析。实验结果表明:该模型预测精度高、稳定性强、模型可靠,能够有效进行卫星精密钟差预报。 | 赵增鹏 杨帆 张子文 张磊 | 2018 | 导航定位学报2018，6，2： | 5 |
| 18 | 基于方差递推法的Kalman滤波在钟差预报中的应用显示文摘卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。 | 孙启松 王宇谱 | 2016 | 测绘与空间地理信息2016，39，6： | 4 |
| 19 | 一种顾及钟差周期误差和随机特性的卫星钟差预报方法显示文摘提出一种顾及钟差周期误差和随机特性的卫星钟差预报方法。首先通过比较二次多项式加1、2、3、4个主要周期误差的模型,取其优者求得钟差预报的拟合值;然后针对拟合残差值的随机特性采用灰色模型进行建模,求得拟合值残差预报值;最后,将其与之前求得的预报值相结合得到最终的钟差预报值。采用IGS的15min精密钟差数据进行实验,结果表明,在短期预报中,加2个主要周期误差的模型预报性能最好,并且新模型的预报精度优于常用算法。 | 孙大双 吕志平 王宇谱 李柏地 王宁 | 2016 | 大地测量与地球动力学2016，36，12： | 4 |
| 20 | 基于人工神经网络的导航卫星钟差预报方法显示文摘建立一种基于改进型BP神经网络的卫星钟差高精度预报方法。使用PSO算法对BP神经网络结构参数和连接权值阈值进行优化;引入自适应变异因子,以一定概率初始化部分变量改进PSO算法。通过实验验证本文提出的改进BP神经网络算法对于解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,以及常规PSO算法早熟收敛等问题具有较好的效果。选用取自IGS网站提供的4颗GPS卫星钟差数据进行288次连续5 min、24次连续1h以及连续7次1 d的预报研究。结果表明,研究预报方法的预报精度和稳定性要明显优于使用常规BP神经网络和LSSVM算法建立的模型。 | 郭秋 李培 | 2017 | 实验室研究与探索2017，36，12： | 4 |
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