Двухэтапный подход к прогнозированию расхождения шкал времени на основе скорректированной линейной модели

  • Оксана Сергеевна Черникова Новосибирский государственный технический университет, пр. Карла Маркса, 20, 630073, г. Новосибирск, Россия
  • Татьяна Александровна Марарескул Информационные спутниковые системы им. академика М. Ф. Решетнева, ул. Ленина, 52, 662972, г. Железногорск, Россия
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2023-2-80-93

Аннотация

Приводятся результаты исследования точности двухэтапного подхода к прогнозированию расхождения шкал времени космических аппаратов ГЛОНАСС относительно системной шкалы времени на интервалы длительностью до 2 ч. На первом этапе по результатам измерений расхождения шкал времени на выбранном мерном интервале с использованием метода наименьших квадратов строится линейная модель и определяется смещение сглаженной оценки расхождения шкал времени в конце мерного интервала относительно линейного тренда, найденного на всем мерном интервале, после чего постоянный коэффициент линейной модели корректируется на величину полученного смещения. На втором этапе определяется неучтенная остаточная составляющая временного ряда значений расхождения шкал времени и строится описывающая ее авторегрессионная модель. Проводится сравнительная оценка точности прогноза расхождения шкал времени на основе линейной модели со скорректированным постоянным коэффициентом и ее комбинации с авторегрессионной моделью. Анализ численных результатов, полученных на годовом интервале наблюдения, показал, что для всех космических аппаратов применение двухэтапного подхода позволяет уменьшить среднеквадратическое отклонение прогноза расхождения шкал времени, а также увеличить количество реализаций прогноза, для которых среднеквадратическое отклонение не превышает 0,3– 0,5 нс.

Биографии авторов

Оксана Сергеевна Черникова, Новосибирский государственный технический университет, пр. Карла Маркса, 20, 630073, г. Новосибирск, Россия

кандидат технических наук, доцент; доцент кафедры теоретической и прикладной информатики факультета прикладной математики и информатики

Татьяна Александровна Марарескул, Информационные спутниковые системы им. академика М. Ф. Решетнева, ул. Ленина, 52, 662972, г. Железногорск, Россия

кандидат технических наук; начальник сектора разработки баллистического и навигационного обеспечения космических аппаратов и космических систем

Литература

  1. Montenbruck O, Steigenberger P, Schönemann E, Hauschild A, Hugentobler U, Dach R, et al. Flight characterization of new generation GNSS satellite clocks. Navigation. 2012;59(4):291–302. DOI: 10.1002/navi.22.
  2. Salzberg AV, Shupen KG. [The role of time synchronization in GNSS and the features of constructing a high-precision prediction of time scale divergence]. In: Sistemnyi analiz, upravlenie i navigatsiya. Tezisy dokladov XXV Mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii; 4–11 iyulya 2021 g.; Evpatoriya, Krym [System analysis, management and navigation. Proceedings of the 25th International scientific conference; 2021 July 4–11; Evpatoria, Crimea]. Moscow: Publishing House of the Moscow Aviation Institute; 2021. p. 50–51. Russian.
  3. Liu Xiaogang, Wu Xiaoping, Tian Yanfeng, Deng Yu. [Study on automic prediction of time based on interpolation model with Tchebytchev polynomials]. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2010;30(1):77–82. Chinese.
  4. Zhu Lingfeng, Li Chao, Liu Li, Chen Liucheng, Dong Enqiang. [Research on methods for predicting clock error based on domestic hydrogen atomic clock]. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2009;29(1):148–151. Chinese.
  5. Wang Yupu, Lu Zhiping, Sun Dashuang, Wang Ning. [A new navigation satellite clock bias prediction method based on modified clock-bias quadratic polynomial model]. Acta Astronomica Sinica. 2016;57(1):78–90. Chinese.
  6. Xu Xueqing, Hu Xiaogong, Zhou Yonghong, Song Yezhi. Research on high accuracy prediction model of satellite clock bias. In: Sun Jiadong, Jiao Wenhai, Wu Haitao, Lu Mingquan, editors. China satellite navigation conference (CSNC) 2014 proceedings. Volume 3. Berlin: Springer; 2014. p. 155–164 (Lecture notes in electrical engineering; volume 305). DOI: 10.1007/978-3-642-54740-9_14.
  7. Liu Qiang, Sun Jizhe, Chen Xihong, Liu Jiye, Zhang Qun. [Application analysis of CPSO-LSSVM algorithm in AR clock error prediction]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition). 2014;44(3):807–811. Chinese. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201403036.
  8. Xu Junyi, Zeng Anmin. [Application of ARIMA (0, 2, q) model to prediction of satellite clock error]. Journal of Geodesy and Geodynamics. 2009;29(5):116–120. Chinese.
  9. Huang Guan Wen, Zhang Qin, Xu Guo Chang. Real-time clock offset prediction with an improved model. GPS Solution. 2014;18(1):95–104. DOI: 10.1007/s10291-013-0313-0.
  10. Liang Yueji, Ren Chao, Yang Xiufa, Pang Guangfeng, Lan Lan. A grey model based on first differences in the application of satellite clock bias prediction. Chinese Astronomy and Astrophysics. 2016;40(1):79–93. DOI: 10.1016/j.chinastron.2016.01.008.
  11. Yu Ye, Huang Mo, Duan Tao, Wang Changyuan, Hu Rui. Enhancing satellite clock bias prediction accuracy in the case of jumps with an improved grey model. Mathematical Problems in Engineering. 2020:8186568. DOI: 10.1155/2020/8186568.
  12. Zheng Zuoya, Dang Yamin, Lu Xiushan, Xu Weimei. [Prediction model with periodic item and its application to the prediction of GPS satellite clock bias]. Acta Astronomica Sinica. 2010;51(1):95–102. Chinese.
  13. Salzberg AV, Shupen KG. The possibility of using the Kalman filter for synchronization and prediction of the time and frequency correction of the on-board time scale of GLONASS system spacecraft. Al’manac of Modern Metrology. 2017;10:167–179. Russian.
  14. Huang Guanwen, Zhang Qin. Real-time estimation of satellite clock offset using adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors. GPS Solutions. 2012;16(4):531–539. DOI: 10.1007/s10291-012-0254-z.
  15. Chernikova OS, Marareskul ТА. Prediction of time scale divergence based on an adjusted linear model. Analysis and Data Processing Systems. 2022;87(3):37–58. Russian. DOI: 10.17212/2782-2001-2022-3-37-58.
  16. Ganzha VS, Marareskul TA, Muratov DS. Calibration of onboard equipment for measuring pseudo-range between spacecraft to improve the accuracy of determining their time scales discrepancy. BMSTU Journal of Mechanical Engineering. 2021;12:100–106. Russian. DOI: 10.18698/0536-1044-2021-12-100-106.
  17. Zhdanov AI, Katsyuba OA. Identification by the method of least squares of autoregression equation parameters with additive measurement errors. Avtomatika i telemekhanika. 1982;2:29–38. Russian.
Опубликован
2023-07-31
Ключевые слова: расхождение шкал времени, бортовая шкала времени, синхронизация, измерение времени, метод наименьших квадратов, частотно-временные поправки, прогнозирование
Как цитировать
Черникова, О. С., & Марарескул, Т. А. (2023). Двухэтапный подход к прогнозированию расхождения шкал времени на основе скорректированной линейной модели. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика, 2, 80-93. https://doi.org/10.33581/2520-6508-2023-2-80-93
Выпуск
№ 2 (2023): Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
Раздел
Теоретические основы информатики

Copyright (c) 2023 Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).