| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第19-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-20页 |
| 1.2 GNSS星载原子钟及其性能概述 | 第20-21页 |
| 1.2.1 GPS系统 | 第20页 |
| 1.2.2 GLONASS系统 | 第20页 |
| 1.2.3 BDS系统 | 第20-21页 |
| 1.2.4 Galileo系统 | 第21页 |
| 1.3 研究现状 | 第21-28页 |
| 1.3.1 钟差数据预处理 | 第21-22页 |
| 1.3.2 卫星钟差产品概况及其质量评定现状 | 第22-25页 |
| 1.3.3 GNSS星载原子钟性能评估与分析 | 第25-26页 |
| 1.3.4 GNSS卫星钟差的建模和预报 | 第26-28页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第28-30页 |
| 第二章 GNSS卫星钟性能评估及钟差建模预报的基本理论 | 第30-44页 |
| 2.1 基本概念 | 第30-32页 |
| 2.1.1 相位和频率 | 第30页 |
| 2.1.2 频率准确度 | 第30-31页 |
| 2.1.3 频率漂移率 | 第31页 |
| 2.1.4 频率稳定度 | 第31-32页 |
| 2.2 确定卫星钟差的常用方法 | 第32-36页 |
| 2.2.1 星地双向时间比对法 | 第32-33页 |
| 2.2.2 精密定轨同时解算钟差 | 第33-34页 |
| 2.2.3 卫星激光双向测距比对法 | 第34-35页 |
| 2.2.4 监测站伪距与星地距比对法 | 第35-36页 |
| 2.3 几种常用的卫星钟差预报模型 | 第36-43页 |
| 2.3.1 多项式模型 | 第36-37页 |
| 2.3.2 谱分析模型 | 第37-38页 |
| 2.3.3 灰色模型 | 第38-40页 |
| 2.3.4 时间序列模型 | 第40-41页 |
| 2.3.5 Kalman滤波模型 | 第41-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 钟差数据预处理与卫星钟差产品质量评定 | 第44-73页 |
| 3.1 常见的钟差数据异常及其处理策略 | 第44-46页 |
| 3.2 基于MAD方法的卫星钟差数据预处理策略 | 第46-50页 |
| 3.2.1 MAD方法的工作原理 | 第46页 |
| 3.2.2 基于改进的MAD方法处理长时间段的钟差数据 | 第46-48页 |
| 3.2.3 算例分析 | 第48-50页 |
| 3.3 基于小波理论的异常钟差处理方法 | 第50-60页 |
| 3.3.1 小波分析的基本原理 | 第50-51页 |
| 3.3.2 利用小波分析处理钟差数据中的粗差 | 第51-52页 |
| 3.3.3 试验分析 | 第52-60页 |
| 3.4 卫星钟差产品的质量评定 | 第60-71页 |
| 3.4.1 MGEX卫星钟差产品的质量评定 | 第60-63页 |
| 3.4.2 IGR、IGU-O及IGU-P卫星钟差产品的精度评定 | 第63-67页 |
| 3.4.3 IGS RTS钟差的质量评定 | 第67-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 GNSS星载原子钟的长期性能分析 | 第73-110页 |
| 4.1 星载原子钟长期性能分析的方法原理 | 第73-75页 |
| 4.1.1 卫星钟差模型 | 第73页 |
| 4.1.2 频率准确度的计算 | 第73-74页 |
| 4.1.3 频率稳定度的计算 | 第74页 |
| 4.1.4 频率漂移率的计算 | 第74页 |
| 4.1.5 基于频谱分析的周期项提取 | 第74-75页 |
| 4.2 BDS星载原子钟长期性能分析 | 第75-97页 |
| 4.2.1 BDS卫星钟差及其对应频率数据的特性分析 | 第76-81页 |
| 4.2.2 钟差（相位）、钟速（频率）、钟漂（频漂）指标的长期变化规律 | 第81-85页 |
| 4.2.3 钟差模型噪声的长期变化特点 | 第85-86页 |
| 4.2.4 频率准确度的长期变化规律 | 第86-87页 |
| 4.2.5 频率稳定度的长期特性分析 | 第87-92页 |
| 4.2.6 频率漂移率的长期变化特性 | 第92-94页 |
| 4.2.7 钟差周期特性分析 | 第94-97页 |
| 4.3 GPS BLOCK IIF星载原子钟长期性能分析 | 第97-108页 |
| 4.3.1 钟差（相位）、钟速（频率）、钟漂（频漂）指标的长期变化规律 | 第99-102页 |
| 4.3.2 钟差模型噪声的长期变化特点 | 第102-103页 |
| 4.3.3 频率准确度的长期变化规律 | 第103-104页 |
| 4.3.4 频率稳定度的长期特性分析 | 第104-106页 |
| 4.3.5 频率漂移率的长期变化特性 | 第106-107页 |
| 4.3.6 卫星钟差周期特性分析 | 第107-108页 |
| 4.4 本章小结 | 第108-110页 |
| 第五章 GNSS卫星钟差的精确建模 | 第110-129页 |
| 5.1 卫星钟差的趋势项分析 | 第110-111页 |
| 5.2 卫星钟差的周期项分析 | 第111-112页 |
| 5.3 附有周期项的二次多项式与ARIMA组合的卫星钟差模型 | 第112-118页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第113-114页 |
| 5.3.2 试验与分析 | 第114-118页 |
| 5.4 顾及卫星钟随机特性的抗差最小二乘配置钟差模型 | 第118-128页 |
| 5.4.1 最小二乘配置模型 | 第118-119页 |
| 5.4.2 顾及卫星钟随机特性的LSC卫星钟差模型 | 第119-120页 |
| 5.4.3 LSC钟差模型协方差函数的抗差拟合及其确定 | 第120-122页 |
| 5.4.4 试验与分析 | 第122-128页 |
| 5.5 本章小结 | 第128-129页 |
| 第六章 基于一次差分处理的GNSS卫星钟差预报 | 第129-160页 |
| 6.1 基于修正钟差一次差分数据的卫星钟差预报 | 第129-144页 |
| 6.1.1 基于钟差一次差分数据的预报原理 | 第130页 |
| 6.1.2 钟差一次差分数据的预处理方法 | 第130-131页 |
| 6.1.3 钟差一次差分预报原理的改进 | 第131-132页 |
| 6.1.4 常用钟差预报模型基于一次差分预报原理的效果分析 | 第132-141页 |
| 6.1.5 利用一次差分预报原理提高GPS钟差改正数的预报精度 | 第141-144页 |
| 6.2 基于一次差分预报原理的小波神经网络钟差预报模型 | 第144-158页 |
| 6.2.1 小波神经网络的工作原理 | 第144-145页 |
| 6.2.2 小波神经网络钟差预报模型的构造 | 第145-150页 |
| 6.2.3 利用WNN钟差预报模型提高IGU-P钟差的预报性能 | 第150-156页 |
| 6.2.4 WNN模型在卫星钟差中长期预报中的应用 | 第156-158页 |
| 6.3 本章小结 | 第158-160页 |
| 第七章 总结与展望 | 第160-164页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第160-162页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第162-164页 |
| 致谢 | 第164-165页 |
| 参考文献 | 第165-176页 |
| 作者简历 | 第176-178页 |
