论文摘要
卫星授时系统中所采用星载钟的性能是实现高精度授时的重要保障,而钟差是精密授时的重要误差源。本文提出了基于钟差差值数据的LM-BP神经网络模型,首先通过对原始钟差数据做一阶差分处理,以降低数据的复杂度,然后采用LM优化算法,改善BP网络易陷入局部最优的缺点,充分利用神经网络的自主学习能力对GPS卫星钟差进行短期预报,并与灰色系统模型进行比较。选取IGS提供的精密钟差数据进行试验,结果表明,该模型泛化能力强,预测效果较好,短期钟差预报精度均在1ns以内,能够满足实时钟差预报的需求。
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文章来源
类型: 国际会议
作者: 杨嘉明,孙霞,袁媛
关键词: 钟差预报,一阶差分,神经网络,算法
来源: 第十届中国卫星导航年会 2019-05-22
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 北京无线电计量测试研究所
分类号: P228.4
页码: 35-39
总页数: 5
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