【摘 要】
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提出了一种基于滑动窗的融合钟差预报算法，在利用多项式模型对钟差数据进行粗预报的基础上，采用灰色模型对预报残差进行精调整，将粗预报与精调整相结合构成融合钟差预报算法
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051
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提出了一种基于滑动窗的融合钟差预报算法，在利用多项式模型对钟差数据进行粗预报的基础上，采用灰色模型对预报残差进行精调整，将粗预报与精调整相结合构成融合钟差预报算法；同时为了降低预报时间的增长带来的误差累积效应，引入滑动窗来更新学习样本，在一段时长预报基础上，将部分预报数据加入到学习样本中同时舍弃前段钟差序列样本，以此来减小钟差预报误差的累积效应的影响.通过算例研究表明，较多项式模型和灰色模型单独预报，所提融合算法改善了卫星中短期钟差预报性能，获得了预报均方根误差均值优于0.5ns(5h)和2ns(5d)的预报精度，添加滑动窗的融合算法能够较不添加滑动窗的融合算法预报精度提高31.67％，有效的降低了钟差累积效应对钟差预报的影响.该算法可应用于卫星星载钟源的钟差预报中，同时也可推广应用于广义的多基站高精度时间同步系统钟差预报中，来提升系统的时间同步精度和时间同步抗风险能力，从而整体提高系统效能.
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