【卫星】用于从RINEX导航和观测文件中获取时间序列的卫星位置附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、核心原理与数据基础

1. 关键文件作用

• *RINEX 导航文件（.n，如 brdc.n）**：存储卫星广播星历或精密星历，包含卫星轨道参数（如半长轴、偏心率、轨道倾角等），是计算卫星位置的核心依据。

• *RINEX 观测文件（.o，如.1o/*.2o）**：记录接收机观测数据，核心提取信息为 “观测时刻” 和 “参与观测的卫星 PRN 号”，用于确定需计算位置的卫星及对应时间点。

2. 坐标与时间基准

• 坐标系统：默认采用地心地固坐标系（ECEF，如 WGS-84），需统一星历与位置输出的坐标基准。

• 时间系统：导航文件星历时间为 GPS 时（GPST），观测文件观测时刻需同步为 GPST，避免时间偏差导致位置计算错误。

二、核心步骤（从文件到卫星位置时间序列）

1. RINEX 文件解析

（1）观测文件解析（提取时间与卫星 PRN）

• 读取文件头：确认观测时间范围、卫星系统（GPS / 北斗 / Galileo 等）、时间系统。

• 解析数据块：按观测记录行提取 “观测时刻（年 / 月 / 日 / 时 / 分 / 秒）” 和 “可见卫星 PRN 号列表”，生成 “时间 - PRN” 映射表（如：2024-01-01 00:00:00 → PRN01、PRN05、PRN12）。

（2）导航文件解析（提取卫星星历）

• 按卫星 PRN 号分组：遍历导航文件，将不同卫星的星历参数（广播星历含 16 参数，精密星历含轨道坐标序列）按 PRN 号存储。

• 星历有效性检查：筛选观测时间范围内有效的星历（星历生效时间≤观测时刻≤星历失效时间），避免使用过期或未生效星历。

2. 卫星位置计算

根据星历类型选择对应计算方法：

（1）广播星历（最常用）

• 采用 SGP4/SDP4 轨道模型：输入星历参数（如轨道根数、摄动参数）和目标观测时刻，计算卫星在 ECEF 坐标系下的三维坐标（X, Y, Z）。

• 核心公式逻辑：通过星历参数计算平近点角，结合摄动修正得到真近点角，最终转换为 ECEF 坐标。

（2）精密星历（更高精度）

• 精密星历直接提供等时间间隔（如 15 分钟）的卫星 ECEF 坐标，采用线性插值或三次样条插值，计算任意观测时刻的卫星位置（精度优于广播星历）。

3. 时间序列生成与整理

• 按观测时刻排序：将所有 “观测时刻 - 卫星 PRN - 位置坐标” 数据按时间升序排列。

• 数据格式化：输出格式为 “时间戳（GPST）, PRN 号，X (ECEF/m), Y (ECEF/m), Z (ECEF/m)”，确保每条记录对应唯一时间点和卫星。

• 异常值剔除：删除位置坐标超出合理范围（如卫星轨道高度偏离 20000km±5000km）或星历无效的记录。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%Calculate GPS week and generate time for 24 hours

%LEE HONG SHENG 29/02/2020

%Modified from Kai Borre

function [my_time] = gpsweekcal(date,interval)

if date(1,1)<86 %<86=20** >86=19**

year = date(1,1)+2000;

else

year = date(1,1)+1900;

end

month = date(1,2);

day = date(1,3);

h = [0:interval:86399]'/3600; %[begin time:interval:last second(86400=2nd day)]

jd = julday(year,month,day,h); %JULIAN day* based on astronomical observation to compute a day

[week, sec_of_week] = gps_time(jd); %calculate gps rate

time = round(sec_of_week); %this week how many th second

my_time = [week time];

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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