The signal-in-space ranging errors (SISREs), which are mainly dominated by clock errors, are computed for 18 BeiDou-3 (BDS-3) medium earth orbit satellites by comparing broadcast ephemeris values against precise values provided by Wuhan University from January 1 to December 31, 2019. For clock errors, a weighted least-square estimation method is carried out to eliminate the common clock error datum among all satellites. A standard deviation of 0.30 m indicates that the BDS-3 satellite clocks have good stability. However, as opposed to the near-zero means shown in the radial, along-track and cross-track directions of the orbit errors, satellite-specific nonzero means appear in the clock errors for most satellites and result in an RMS of 0.53 m for the whole satellite constellation. Dominated by the clock errors, the global average SISREs have an RMS of approximately 0.54 m, which demonstrates that the BDS-3 signal-in-space accuracy is at the same level as that of GPS. Super-Gaussian probability distributions fit the orbit and clock errors; however, the tails are not obviously heavier than that of a Gaussian distribution. Although the distribution of worst-case SISREs is bimodal, it could be overbounded by a Gaussian distribution with a mean of zero and a standard deviation of the user ranging accuracy (URA) with a certain confidence. To display Gaussian distribution models with different overbounding abilities, different URAs are estimated under various confidence levels based on actual SISRE samples. If the integrity risk is set to 10⁻⁵, the range of estimated URA values is 0.29–0.67 m for all satellites.

通过将广播星历表值与武汉大学从1月起提供的精确值进行比较，针对18颗北斗3号（BDS-3）中地球轨道卫星计算了主要由时钟误差控制的空间信号测距误差（SISRE）。从2019年1月1日至12月31日。对于时钟误差，采用加权最小二乘估计法消除所有卫星之间的公共时钟误差数据。0.30 m的标准偏差表示BDS-3卫星时钟具有良好的稳定性。但是，与轨道误差的径向，沿轨道和跨轨道方向上所示的接近零均值相反，大多数卫星的时钟误差中都出现了特定于卫星的非零均值，并且导致RMS值为0.53 m。整个卫星星座。受时钟错误的影响，全球平均SISRE的RMS约为0.54 m，这表明BDS-3的空间信号精度与GPS处于同一水平。超高斯概率分布拟合轨道和时钟误差；但是，尾部显然不比高斯分布的尾部重。尽管最坏情况下的SISRE的分布是双峰的，但是它可以被具有零均值的高斯分布和具有一定置信度的用户测距精度（URA）的标准偏差所覆盖。为了显示具有不同覆盖能力的高斯分布模型，根据实际的SISRE样本，在不同置信度下估算不同的URA。如果完整性风险设置为10 超高斯概率分布拟合轨道和时钟误差；但是，尾部显然不比高斯分布的尾部重。尽管最坏情况下的SISRE的分布是双峰的，但是它可以被具有零均值的高斯分布和具有一定置信度的用户测距精度（URA）的标准偏差所覆盖。为了显示具有不同覆盖能力的高斯分布模型，根据实际的SISRE样本，在不同置信度下估算不同的URA。如果完整性风险设置为10 超高斯概率分布拟合轨道和时钟误差；但是，尾部显然不比高斯分布的尾部重。尽管最坏情况下的SISRE的分布是双峰的，但是它可以被具有零均值的高斯分布和具有一定置信度的用户测距精度（URA）的标准偏差所覆盖。为了显示具有不同覆盖能力的高斯分布模型，根据实际的SISRE样本，在不同置信度下估算不同的URA。如果完整性风险设置为10 它可能被平均值为零的高斯分布和一定范围内的用户测距精度（URA）的标准偏差所覆盖。为了显示具有不同覆盖能力的高斯分布模型，根据实际的SISRE样本，在不同置信度下估算不同的URA。如果完整性风险设置为10 它可能被平均值为零的高斯分布和一定范围内的用户测距精度（URA）的标准偏差所覆盖。为了显示具有不同覆盖能力的高斯分布模型，根据实际的SISRE样本，在不同置信度下估算不同的URA。如果完整性风险设置为10⁻⁵，所有卫星的URA估计值范围为0.29–0.67 m。