基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析

• 作者: 滕云龙 郭承军
• 来源期刊: 天文学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 天体力学:人造卫星 时间 方法:数据分析
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 395-403
• 分类号: P128
• 字数: 5164字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕云龙	电子科技大学电子科学技术研究院	28	366	11.0	18.0
2	郭承军	电子科技大学电子科学技术研究院	62	236	8.0	13.0