基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析

被引：26

作者：

郭承军

滕云龙

机构：

[1] 电子科技大学电子科学技术研究院

来源：

天文学报 | 2010年 / 51卷 / 04期

关键词：

天体力学; 人造卫星; 时间; 方法; 数据分析;

D O I：

10.15940/j.cnki.0001-5245.2010.04.010

中图分类号：

P127.1 [授时];

学科分类号：

070402 ;

摘要：

为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,提出了一种基于小波分析和神经网络的4阶段混合模型来实现卫星钟差的预报,并给出了基于小波分析和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行卫星钟差预报的基本思想、预报模型和实施步骤.采用"滑动窗"划分数据,利用神经网络预测小波分解和去噪后的钟差序列各层系数,更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好地逼近钟差序列.为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和神经网络模型进行比较分析.仿真结果显示,该模型具有较好的预报精度,可为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差.

引用

页码：395 / 403

页数：9

共 7 条

[1] 附有周期项的预报模型及其在GPS卫星钟差预报中的应用研究 [J].