一种新的北斗卫星钟差预处理方法

王旭; 柴洪洲; 王昶; 李金生; 种洋

doi:10.13203/j.whugis20200232

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一种新的北斗卫星钟差预处理方法

王旭, 柴洪洲, 王昶, 李金生, 种洋

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王旭, 柴洪洲, 王昶, 李金生, 种洋. 一种新的北斗卫星钟差预处理方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200232

引用本文:

王旭, 柴洪洲, 王昶, 李金生, 种洋. 一种新的北斗卫星钟差预处理方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200232

WANG Xu, CHAI Hongzhou, WANG Chang, LI Jinsheng, CHONG Yang. A New Data Preprocessing Method for Beidou Satellite Clock Bias[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200232

Citation:

WANG Xu, CHAI Hongzhou, WANG Chang, LI Jinsheng, CHONG Yang. A New Data Preprocessing Method for Beidou Satellite Clock Bias[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200232

一种新的北斗卫星钟差预处理方法

doi: 10.13203/j.whugis20200232

王旭^1,2,
柴洪洲¹,
王昶³,
李金生²,
种洋¹

1. 信息工程大学地理空间信息学院, 河南郑州 450001;
2. 辽宁生态工程职业学院测绘工程学院, 辽宁沈阳 110101;
3. 辽宁科技大学土木工程学院, 辽宁鞍山 114051

基金项目:

国家自然科学基金（41574010；41574013）。

详细信息

作者简介:
王旭,在读博士,讲师,研究方向:测量数据处理理论与方法。wangxu19830411@126.com

中图分类号: P237

A New Data Preprocessing Method for Beidou Satellite Clock Bias

1. PLA Strategic Support Force Information Engineering University, Zhengzhou, China, 450001;
2. Liaoning Vocational College of Ecological Engineering, Institute of Surveying and Mapping Engineering, Shenyang, China, 110101;
3. University of Science and Technology Liaoning, School of Civil Engineering, Anshan, China, 114051

摘要: 为了提高卫星钟差预报的精度，针对钟差数据中量级较小的误差，提出一种基于中位数（MAD）的小波阈值法钟差数据预处理策略（WMAD）。首先，利用小波阈值方法将钟差数据进行分解，得到分解后的高频系数和低频系数。然后利用MAD处理各层影响阈值设置的高频系数，通过处理后的高频系数计算阈值，从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后，用北斗二号卫星钟差数据进行了验证，结果表明：本文方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差，并可对卫星钟差进行精确的预报。
- 卫星钟差 /
- 中位数 /
- 小波阈值法 /
- 小波神经网络 /
- 预报
Abstract: To find a high accuracy method for SCB prediction based on characteristics of SCB data, a preprocessing strategy (WMAD) of a wavelet threshold method based on the median absolute deviation(MAD) is proposed to preprocess the SCB, aiming at the small error of the middleweight of the SCB data. Firstly, the wavelet threshold method is used to decompose the SCB data to obtain the decomposed high frequency coefficient and low frequency coefficient. Then the MAD method is used to deal with the high frequency coefficient of each layer affecting the threshold setting, and the processed high frequency coefficient is used to calculate the threshold, so as to improve the ability of eliminating small outliers by the wavelet threshold method. Finally, the clock bias data of beidou-2 satellite are used to verify. The results show that this method can effectively eliminate the small error of median magnitude in the historical observation sequence of clock difference and predicting the satellite clock bias.
- satellite clock bias(SCB) /
- median absolute deviation /
- wavelet threshold /
- wavelet neural network /
- prediction

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[1]	黄博华, 李锡瑞, 肖常富, 何若枫, 韩崇砚, 郭志亮. BDS卫星钟差数据异常值类型识别的卷积神经网络方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20190422
[2]	赵丹宁, 高蕊, 雷雨. 利用小波分解改进极移预报模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180139
[3]	李成龙, 陈西宏, 刘继业, 吴文溢, 刘赞. 利用自适应TS-IPSO优化的灰色系统预报卫星钟差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20160101
[4]	雷雨, 赵丹宁, 蔡宏兵. 利用结构自适应极端学习机预报导航卫星钟差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150252
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[8]	王宇谱, 吕志平, 崔阳, 吕浩, 李林阳. 利用遗传小波神经网络预报导航卫星钟差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[9]	刘建, 王琪洁, 张昊. 利用端部效应改正的LS+AR模型进行日长变化预报 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[10]	汤俊, 姚宜斌, 陈鹏, 张顺. 利用EMD方法改进电离层TEC预报模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[11]	陈鹏, 姚宜斌, 吴寒. 利用时间序列分析预报电离层TEC . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
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[13]	易重海, 朱建军, 陈永奇, 戴吾蛟. 顾及卫星钟差插值误差的GPS精密单点定位观测值随机模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[14]	刘旭春, 易武, 李维功, 杨军. 利用GPS对太阳耀斑进行监测及预报的方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[15]	黄观文, 张勤, 许国昌, 王利. 基于频谱分析的IGS精密星历卫星钟差精度分析研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[16]	路晓峰, 贾小林, 杨志强. 利用SLR和GPS双频相位平滑伪距资料测定导航卫星钟差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[17]	路晓峰, 杨志强, 贾小林, 崔先强. 灰色系统理论的优化方法及其在卫星钟差预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[18]	毛悦, 贾小林, 秦显平. 利用SLR及伪距数据进行卫星预报钟差精度验证 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[19]	张斌, 欧吉坤, 袁运斌, 郝明. 一种小波与谱分析结合的GPS精密卫星钟差拟合方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[20]	崔先强, 焦文海. 灰色系统模型在卫星钟差预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,

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一种新的北斗卫星钟差预处理方法

doi: 10.13203/j.whugis20200232

1. 信息工程大学地理空间信息学院, 河南郑州 450001;

2. 辽宁生态工程职业学院测绘工程学院, 辽宁沈阳 110101;

3. 辽宁科技大学土木工程学院, 辽宁鞍山 114051

基金项目:

国家自然科学基金（41574010；41574013）。

作者简介:
王旭,在读博士,讲师,研究方向:测量数据处理理论与方法。wangxu19830411@126.com

收稿日期: 2020-05-16
网络出版日期: 2021-05-07

中图分类号: P237

关键词:

中位数 /

摘要: 为了提高卫星钟差预报的精度，针对钟差数据中量级较小的误差，提出一种基于中位数（MAD）的小波阈值法钟差数据预处理策略（WMAD）。首先，利用小波阈值方法将钟差数据进行分解，得到分解后的高频系数和低频系数。然后利用MAD处理各层影响阈值设置的高频系数，通过处理后的高频系数计算阈值，从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后，用北斗二号卫星钟差数据进行了验证，结果表明：本文方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差，并可对卫星钟差进行精确的预报。

English Abstract

A New Data Preprocessing Method for Beidou Satellite Clock Bias

1. PLA Strategic Support Force Information Engineering University, Zhengzhou, China, 450001;

2. Liaoning Vocational College of Ecological Engineering, Institute of Surveying and Mapping Engineering, Shenyang, China, 110101;

3. University of Science and Technology Liaoning, School of Civil Engineering, Anshan, China, 114051

Received Date: 2020-05-16
Available Online: 2021-05-07

Keywords:

Abstract: To find a high accuracy method for SCB prediction based on characteristics of SCB data, a preprocessing strategy (WMAD) of a wavelet threshold method based on the median absolute deviation(MAD) is proposed to preprocess the SCB, aiming at the small error of the middleweight of the SCB data. Firstly, the wavelet threshold method is used to decompose the SCB data to obtain the decomposed high frequency coefficient and low frequency coefficient. Then the MAD method is used to deal with the high frequency coefficient of each layer affecting the threshold setting, and the processed high frequency coefficient is used to calculate the threshold, so as to improve the ability of eliminating small outliers by the wavelet threshold method. Finally, the clock bias data of beidou-2 satellite are used to verify. The results show that this method can effectively eliminate the small error of median magnitude in the historical observation sequence of clock difference and predicting the satellite clock bias.

王旭, 柴洪洲, 王昶, 李金生, 种洋. 一种新的北斗卫星钟差预处理方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200232

引用本文:

王旭, 柴洪洲, 王昶, 李金生, 种洋. 一种新的北斗卫星钟差预处理方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200232

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