BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理.docx

在北斗卫星导航系统（BDS）的运行中，卫星钟差是影响定位精度的重要因素之一。钟差数据中常会出现钟跳、粗差等异常情况，严重影响数据的准确性和可靠性。针对这一问题，"BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理"的研究提出了一种新的处理方法。 该研究的核心是引入半参数平差模型来处理BDS卫星的钟差数据。传统的钟差模型通常只考虑系统误差，而忽视了异常数据的影响。在新的模型中，研究人员首先对原有的钟差模型进行了改进，以便同时考虑系统误差和异常数据。通过补偿最小二乘原理和极值求解技术，他们推导出了在异常数据存在时，如何分离参数和非参数估计值与观测值改正数之间的关系，从而实现异常数据的定值和参数求解，同时分离系统误差。 异常数据的检测是关键步骤，研究中采用了Cook距离的概念。Cook距离是一种统计学上的度量，用于检测数据集中是否存在异常值。参数分量和非参数分量的Cook距离以及混合Cook距离被用来确定异常值的位置。通过对这些距离的计算和分析，可以准确地定位异常数据，并采取适当的处理措施。此外，研究还提供了选择参数的方法和应对异常数据的策略，进一步完善了异常数据的处理流程。 实验部分，研究者使用了武汉大学GNSS中心提供的5分钟间隔的北斗卫星精密钟差数据，将新方法与传统方法进行了对比。实验结果显示，本文提出的方法能有效地识别和处理卫星钟差数据中的异常值，弥补了基于经验阈值的异常数据探测方法的局限性。特别地，对于量级较小的异常钟差，新方法同样表现出良好的探测性能，这对于提高BDS系统的整体数据质量控制具有重要意义。 总结起来，"BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理"的研究提供了一种创新的处理手段，通过改进钟差模型，结合异常数据的探测和分离，以及使用Cook距离进行异常值定位，显著提升了对BDS卫星钟差数据异常情况的处理能力，为BDS系统的精度提升和数据质量管理提供了有力支持。这一工作对于卫星导航领域的理论研究和实际应用都具有深远的影响。