提升GPS精密单点定位精度的改进卫星钟差预报方法

本文主要探讨了在近实时全球定位系统（GPS）精密单点定位中精确钟差校正的问题。GPS定位的精度受到卫星钟差的影响，而这些钟差是由地球自转、温度变化等多因素引起的，因此实时准确的钟差预报对于提高定位精度至关重要。现有的卫星钟差预报模型存在一定的局限性，如可能无法捕捉到所有复杂的时间趋势和随机波动。 为了改进这一状况，研究者们借鉴了自回归移动平均模型（AR(p））的原理，结合广义自回归移动平均模型（GM(1,1)）的特性，提出了一个扩展的GM(1,1)-AR(p)钟差预报模型。GM(1,1)模型以其对线性趋势和周期性变化的有效处理而闻名，而AR(p)模型则可以更好地捕捉随机噪声中的模式。通过这种方法，作者试图融合这两种模型的优势，提高预报的精度和稳定性。 研究过程中，研究人员利用国际地球同步卫星服务（IGS）提供的每5分钟的标准数据进行短时预报，通过对实际数据的对比分析，评估了新提出的预报模型相对于传统模型在预测误差上的改进。实验结果显示，改进的卫星钟差预报方法显著提高了钟差预报的准确性，证明了其在实际应用中的可行性。 关键词包括精密单点定位、GM(1,1)模型、改进算法、GM(1,1)循环-AR(p)模型、钟差改正、钟差预报、趋势项和随机项。这项工作不仅为GPS用户提供了一种更有效的钟差校正策略，也为其他依赖于精密时间同步的领域，如导航、通信和地球观测提供了重要的理论支持。通过这种方法，卫星钟差预报的精度提升有望进一步推动GPS技术的发展和应用。