神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報中的應(yīng)用

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1、2016年6月宇航計測技術(shù)Jun．，2016第36卷第3期JournalofAstronauticMetrologyandMeasurementV01．36，No．3文章編號：1000—7202(2016)03—0041—05中圖分類號：P228文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報中的應(yīng)用朱陵鳳李超李曉杰唐波劉利劉曉萍(北京衛(wèi)星導(dǎo)航中心，北京100094)摘要為提高導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報精度，提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式相結(jié)合的鐘差預(yù)報方法，該方法在根據(jù)星載原子鐘物理特性進(jìn)行多項(xiàng)式模型預(yù)報后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多項(xiàng)式模型預(yù)報誤差進(jìn)行建模，

2、以實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報精度補(bǔ)償。為驗(yàn)證本文提出的預(yù)報模型的可行性和有效性，利用實(shí)測的COMPASS導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)進(jìn)行鐘差預(yù)報精度分析，并與傳統(tǒng)的多項(xiàng)式模型預(yù)報精度進(jìn)行比較。結(jié)果表明：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的組合預(yù)報模型能有效提高導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差的預(yù)報精度。關(guān)鍵詞鐘差預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多項(xiàng)式組合精度ApplicationofNeuralNetworkinSatelliteClockErrorPredictionZHULing—fengLIChaoLIXiao-jieTANGBoLIULiLIUXiao—ping(BeijingSatellite

3、NavigationCenter，Beijing100094)AbstractInordertoimprovesatelliteclockerrorpredictionprecision，amethodbasedonneuralnetworkandpolynomialisproposedinthispaper．Afterpolynomialsatelliteclockerrorpredictingbasedonsatelliteclockcharacteristic，neuralnetworkisusedtomodelthere

4、sidualclockerrorforcompensatingsatelliteclockerrorpredictionprecision．Tovalidatethefeasibilityandvalidityoftheproposedmethod，itmakesadetailedprecisionanalysisforsatelliteclockerrorpredictionwithCOMPASSactualobservingsat—elliteclockerror．Bycomparingthepredictionresuhs

5、oftheconventionalpolynomialmodel，itshowsthatthecombinationmodelofneuralnetworkandpolynomialeaRimprovesatelliteclockerrorpredictionpreci—sioneffectively．KeywordsClockerrorpredictionNeuralnetworkPolynomialCombinationPrecision1引言區(qū)域系統(tǒng)導(dǎo)航衛(wèi)星在空間軌道運(yùn)行過程中，其星載原子鐘與地面時間基準(zhǔn)的比對不可能連續(xù)進(jìn)

6、行，當(dāng)導(dǎo)航衛(wèi)星運(yùn)行到地面監(jiān)測站不可視弧段時，衛(wèi)星鐘與系統(tǒng)時間之間的同步只能由衛(wèi)星鐘自己維持：1

7、，因此，必須對導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差進(jìn)行預(yù)報。依據(jù)星載原子鐘物理特性，導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差常用預(yù)報模型收稿日期：2015—10—20，修回日期：2016一Ol一05作者簡介：朱陵鳳(1983一)，女，工程師，碩士，主要研究方向：衛(wèi)星導(dǎo)航與高精度時間比對技術(shù)?；痦?xiàng)目：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項(xiàng)目(2013AAl22402)；國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項(xiàng)目(2014AAl23102)。宇航計測技術(shù)2016定是二階多項(xiàng)式模型，

8、然而，隨著預(yù)報時間的增長，其累積誤差不斷增加，不能滿足實(shí)際應(yīng)用中的精度要求。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐘差預(yù)報方法舊。，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多項(xiàng)式模型預(yù)報誤差進(jìn)行訓(xùn)練，為多項(xiàng)式模型預(yù)報鐘差提供補(bǔ)償，將補(bǔ)償后的模型應(yīng)用于導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報。實(shí)測數(shù)據(jù)表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式組合的衛(wèi)星鐘差預(yù)報模型可以更好的對導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差進(jìn)行建模，有效提高了導(dǎo)航衛(wèi)星鐘差預(yù)報精度。2算法原理2．1多項(xiàng)式模型假設(shè)時刻to，t1，．一，t川的鐘差數(shù)據(jù)分別為‰，菇，，?，z川，那么，鐘差數(shù)據(jù)的多項(xiàng)式擬合模型可由下式表示戈i=no+口lt。+52t；+?+omt?+ei(

9、1)式中：o。，ol’．．．，n?！獢M合系數(shù)；m——多項(xiàng)式階次；e。——模型誤差。式(1)可表示為矩陣形式X=Ha+e(2)式中：卜n維觀測向量；口——m+l維未知參數(shù)向量；e——n維誤差向量；卜nX(m+1)維設(shè)計矩陣。H=求出未知參數(shù)a后，用多項(xiàng)式進(jìn)行鐘差