Т.А. Бровко1, Э.М. Любченко2, А.П. Малышев3, В.Б. Пудловский4

1-4 Институт радиотехники и электроники имени В.А. Котельникова РАН (Москва, Россия)
1-4 ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» (Москва, Россия)
1 BrovkoTA@mpei.ru; 2 LiubchenkoEM@mpei.ru; 3 MalyshevAP@mpei.ru

Постановка проблемы. На сегодняшний день в связи с ужесточением требований к точности и надежности навигации актуальной задачей является анализ потребительских характеристик глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), в том числе и отечественной системы ГЛОНАСС. Однако в данный момент отсутствует полноценная модель работы системы ГЛОНАСС, что затрудняет процесс анализа ее работы для улучшения точности координатно-временны́х определений (КВНО).

Цель. Разработать модель погрешности эфемеридно-временно́го обеспечения, в которую входят модели погрешностей эфемеридного обеспечения и частотно-временно́го обеспечения, с последующей интеграцией в имитационную модель системы ГЛОНАСС.

Результаты. Рассмотрена имитационная модель системы ГЛОНАСС, включающая в себя модели навигационного космического аппарата (НКА), наземной аппаратуры потребителя (НАП) и окружающей среды, учитывающей рефракцию в атмосфере и многолучевое распространение сигналов. Подробно описан процесс создания модели погрешности эфемеридно-временно́го обеспечения (ЭВО), которая вносит существенный вклад в общую ошибку псевдодальности. Показано, что разработанная модель учитывает статистические характеристики погрешностей эфемерид и часов спутников, полученные на основе анализа данных форматов SP3 (Standard Product 3) и BRDC (Broadcast Ephemeris Data).

Практическая значимость. Представленная модель позволяет воспроизводить различные конфигурации системы (например, 30 НКА или пять спутников системы дифференциальной коррекции и мониторинга (СДКМ)) и оценивать влияние параметров ЭВО на точность определения координат и времени. Кроме того, ее можно применять для повышения точности навигационных определений, оценки устойчивости алгоритмов и оптимизации параметров эфемеридно-временно́го обеспечения. Модель погрешности ЭВО может быть использована в составе имитационных комплексов для оценки точности навигационных решений, в тестировании приемников и алгоритмов обработки ГНСС-сигналов, а также при анализе функционирования системы ГЛОНАСС.

Бровко Т.А., Любченко Э.М., Малышев А.П., Пудловский В.Б. Разработка модели погрешности эфемеридно-временно́го обеспечения в имитационной модели ГЛОНАСС // Успехи современной радиоэлектроники. 2026. T. 80. № 3. С. 65–73. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700784-202603-09

1. ГЛОНАСС. Модернизация и перспективы развития. Монография / Под ред. А.И. Перова. М.: Радиотехника, 2020. 1072 с.
2. Любченко Э.М., Тулин Г.Н., Бровко Т.А., Малышев А.П. Формирование погрешности эфемеридного обеспечения в имитационной модели // Тезисы докл. 31-й междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов (13–15 марта 2025 г., Москва). М.: ООО «Центр полиграфических услуг «Радуга». 2025. 1244 с.
3. Liu H., Li Z., Liu X., Xu Z., Ji Zh., Wu Q. Research on modeling and prediction method of BeiDou satellite clock bias based on multi-scale feature fusion // Proceedings of the 6th International Conference on Geology, Mapping and Remote Sensing (ICGMRS 2025). 2025. P. 586-591.
4. Jiang J., Cai H., Lai S., E Sh., Wang L. Precision point positioning method with Galileo broadcast ephemeris for grid operations in complex environments // Proceedings of the 4th International Conference on Smart Grid and Energy Internet (SGEI 2024). 2024. P. 569-577.
5. Тиссен В.М., Балахненко А.Ю., Рачков В.Д. Прогнозирование ухода шкал времени бортовых часов с помощью трёхкомпонентной модели // Труды Института прикладной астрономии РАН. 2024. Вып. 69. С. 47–56.
6. Бровко Т.А., Малышев А.П., Пудловский В.Б., Баранова П.А. Использование имитационной модели системы ГЛОНАСС для оценки качества координатно-временных определений // Cовременные проблемы радиоэлектроники. 2024. С. 38-41.
7. Бровко Т.А., Малышев А.П., Пудловский В.Б. Сравнение способов оценивания навигационного обеспечения для системы ГЛОНАСС // Сб. материалов XXXI Санкт-Петербургской междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. СПб: ГНЦ РФ АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор». 2024. C. 140-143.
8. ГЛОНАСС. Стандарт эксплуатационных характеристик открытого сервиса (СТЭХОС). Редакция 2.2. Королёв: ИАЦ КВНО ФГУП ЦНИИмаш. 2019. 63 с.
9. Пустошилов А.С. Повышение точности обработки данных ГНСС с использованием полиномиальных и адаптивных методов. 2021. 147 с.
10. Основы теории движения ИСЗ. Ч. 1. Невозмущенное движение: Учеб. пособие.  М.: МИИГАиК. 2015. 52 с.
11. ГОСТ Р 50779.10-2000 (ИСО 3534-1-93) «Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения». М.: Стандартинформ. 2005. 18 с.
12.  Интерфейсный контрольный документ для сигналов ГЛОНАСС с частотным разделением. Версия 5.1. 2008.
13. Сальцберг А.В., Шупен К.Г. Пути улучшения среднесрочного прогноза частотно-временны́х поправок к бортовым шкалам времени ГНСС // Сб. статей "Радионавигационные технологии". Вып. 9 / Под ред. А.И. Перова. М.: Радиотехника. 2020. С. 83-91.