北斗导航卫星定轨残差分析：特征提取与正态分布检验

"本文主要探讨了北斗导航卫星在定轨过程中遇到的非建模系统误差问题，提出了一种结合总体平均经验模式分解（EEMD）与希尔伯特谱分析的定轨残差特征提取方法，并对残差的正态分布特性进行了卡方检验。通过分析EEMD和希尔伯特谱的结合应用，该方法能有效地从定轨残差中提取出1天的轨道周期项。在实际应用中，对多测站、多北斗GEO卫星的定轨残差进行分析，结果显示EEMD处理后的残差卡方统计量小于临界值，证明其符合正态分布，从而为非建模系统误差的分离和提高定轨内符合精度提供了技术支撑。此外，文章还强调了定轨残差对于评估定轨精度的重要性以及提高北斗卫星导航系统精密定位服务的关键作用。" 在北斗导航卫星的精密定轨过程中，伪距和载波相位观测量是重要的数据来源，可以实现高精度的卫星定位。然而，定轨残差的存在会影响定轨的准确性，这些残差可能由多种因素引起，如难以建模的系统误差，包括多路径效应、卫星轨道不确定性、电离层和对流层延迟、卫星钟差等。传统上，一些误差可以通过数学模型进行校正，但仍有部分难以模型化的误差未被充分考虑。 为了处理这些非建模系统误差，文章提出了一个创新的方法，即使用总体平均经验模式分解（EEMD）与希尔伯特谱分析的结合。EEMD是一种时频分析方法，能够识别和分离不同时间尺度上的信号成分。而希尔伯特谱分析则可以进一步提取信号的瞬时频率和幅度信息。通过这两种技术的融合，可以有效地从定轨残差中提取出1天的轨道周期性变化，这有助于识别和分离那些难以建模的误差源。 文章对北斗导航卫星的伪距和载波相位定轨残差进行了特征提取和分布检验。通过对多测站和多颗北斗GEO卫星的数据分析，发现EEMD处理后的定轨残差在卡方检验下表现出正态分布的特性，这表明该方法能够有效地处理和分析残差，为提高定轨精度提供了有效的工具。 这项研究为理解和改善北斗导航系统的定轨精度提供了一个新的视角，通过特征提取和分布检验，可以更深入地理解并减小非建模系统误差的影响，从而提升北斗卫星导航系统的整体性能。这一成果对于未来的卫星导航系统优化和精密定位服务具有重要的理论和实践意义。