第25卷第3期2023年6月辽宁科技学院学报JOUＲNALOFLIAONINGINSTITUTEOFSCIENCEANDTECHNOLOGYVol．25No．3Jun．2023文章编号:1008－3723(2023)03－009－06doi:10．3969/j．issn．1008－3723．2023．03．003BD/GPS卫星钟差短期预报模型分析王旭(辽宁科技学院资源与土木工程学院，辽宁本溪117004)摘要:采用GNSS数据中心提供GPS/BDS钟差数据作为实验数据，对二次多项式模型(theQuadraticPolynoMial(QP)model)、灰色模型(theGraysystemModel(GM(1，1))、时间序列模型(theAＲIMAtimeseriesmodel)、卡尔曼滤波模型(KF)、小波神经网络模型(WaveletNeuralNetwork(WNN))五种模型钟差短期预报的效果进行分析和比较，总结了各模型预报钟差的优点与不足。关键词:卫星钟差预报;二次多项式模型(QP);灰色模型(GM(1，1));时间序列模型(AＲIMA模型);卡尔曼滤波模型(KF);小波神经网络模型(WNN)中图分类号:P228文献标识码:A在精密单点定位中(ＲT－PPP)，对于大多数用户而言，主要是通过获取国际GNSS监测评估中心［1］提供实时钟差产品来实现高精度精密单点定位。目前，可以向用户提供2种实时钟差产品，即广播星历和超快速产品(whu)，但其精度较差，难以满足现阶段高精度的定位要求［2］。GNSS数据中心所提供的超快速钟差产品主要是24h时长的钟差产品。因此有必要提高模型24h短期预报的精度，从而提高whu产品的精度。文中使用GNSS数据中心提供的GPS/BDS卫星钟差产品作为实验数据，利用二次多项式模型［3］、灰色模型(GM(1，1))［4］、时间序列模型(AＲIMA模型)［5］、卡尔曼滤波模型(KF)［6］和小波神经网络模型(WNN)［7］对目前在轨的GPS/BDS卫星进行短期(24h)钟差预报，分析比较各模型预报的效果，最后对各模型优缺点进行总结。1实验方案设计文中使用GNSS数据中心提供GPS/BD系统的第2085周第三天15min间隔的超快速钟差产品(whu)数据并对其进行实验分析，该产品包含48h钟差数据，其中前24h钟差数据为超快速实测钟差产品(whu－o)(2019年12月23日)，而后24h钟差数据是使用whu－o数据建模预报得到的超快速预报钟差产品(whu－p)(2019年12月24日)。表1给出了该时间段内GPS/BD系统数据连续、完整的所有在轨卫星的基本情况。收稿日期:2022－08－02基金项目:2022年辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20221686)．作者简介:王旭(1983－)，男，辽宁鞍山人，讲师，博士．研究方向:卫星导航．表1GPS/BDS在轨卫星钟的类型卫星系统卫星钟类型PＲNGPSBlockⅡACsG10BlockⅡFCsG24BlockⅡAＲbG...
