基于Bernese软件的局部电离层TEC模型参数估计

介绍了Bernese软件中采用的电离层模型,即多项式模型和球谐函数模型,利用其IONEST及GPSEST模块,采用双频GPS观测数据估计得到电离层TEC模型参数,实现了局部电离层电子含量建模。

基于SSA-PSO-LSTM模型的电离层TEC预报

受多种因素影响,电离层电子总含量(TEC)时间序列具有非线性、非平稳性特征,为提升长短期记忆(LSTM)神经网络模型在电离层TEC预报中的精度,本文在该神经网络模型的基础上,引入奇异谱分析(SSA)与粒子群优化(PSO)算法,构建了新的SSA-PSO-LSTM模型。一方面,利用了SSA对TEC时间序列进行数据预处理;另一方面,利用粒子群优化算法改进LSTM神经网络模型参数。选用欧洲地球参考框架(EUREF)提供的格网点电离层TEC时间序列数据进行实验,实验结果表明,在磁平静期与磁暴期,该组合模型的TEC预报结果均方根误差分别为0.28个总电子含量单位(TECu)、0.83个TECu,平均相对精度分别为96.35%、91.33%,均优于对比模型,验证了本文提出的组合预报模型的有效性与优越性。平均相对精度分别为96.35%、91.33%,均优于对比模型,验证了本文提出的组合预报模型的有效性与优越性。

基于陆态网和IGS站联合数据的中国区域电离层建模方法

为了提高中国区域电离层垂直总电子含量(vertical total electron content,VTEC)建模的精度,减少区域建模边缘误差,利用中国地壳运动观测网络(Crustal Movement Observation Network of China,CMONOC)和国际GNSS服务组织(International GNSS Service,IGS)GPS数据联合进行电离层建模,并对中国区域电离层建模策略进行定量考察,对比给出各类建模策略对中国区域电离层建模精度的影响,从而给出更符合中国区域的电离层建模方式。将建模后的结果同IGS中心的全球电离层格网产品进行比对,结果显示:基于本文方法对中国区域电离层建模的结果精度更高,与IGS数据中心发布的电离层格网产品相比误差平均值为1.2109 TECU,与卫星实测电离层TEC的内符合精度误差为1.050 TECU。说明利用联合数据建模能一定程度上提高中国区域建模的精度,同时减少区域建模边缘的误差。

极区电离层TEC经验模型的建立及适用性分析

利用南极地区40多个GPS跟踪站2010年全年的实测数据,实现了极区电离层TEC建模,对多项式模型、广义三角级数函数模型、低阶球谐函数模型、改进的球谐函数模型以及球冠谐函数模型等五种电离层经验模型进行了比较,并评估了其在极区的适用性情况。结果表明,各个模型在极区都可以取得比较好的拟合精度,残差均值在0.1TECU以内,均方根误差在2 TECU以内。

电离层TEC的预测模型

电离层总电子含量(TEC)的精确预报对提高GNSS导航精度,保障无线电空间远程通讯具有重要作用。分析了IGS发布的电离层格网点总电子含量(TEC)的时间序列特点,基于时间序列分析理论,以AR模型对格网点TEC随机时间序列平稳化后建模和预报。实例分析表明,研究的预报技术和方法是可行的。

电离层TEC预报模型的卡尔曼滤波改进方法

针对直接使用IGS公布的原始数据对电离层TEC进行预报时存在原始数据含有随机噪声等问题,提出将卡尔曼滤波作为预处理方式引入电离层TEC预报,用以减小噪声对于预报模型的影响。实验结果表明,卡尔曼滤波对电离层TEC数据具有很好的降低噪声的作用,使用滤波后的数据建立组合模型能够提高模型的预测精度。

改进的GM-AR组合模型在电离层TEC预报中的应用

电离层总电子含量(TEC)是影响GPS导航定位精度的重要因素之一。因此对于电离层总电子含量的研究及准确预测可以大大提高GPS的定位精度。由于灰色预测模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移,其预测精度会随之下降,为解决这一问题,对GM(1,1)模型进行改进,并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合。利用改进的GM-AR模型进行TEC预报,预报的精度比两种方法单独预测的精度有较大提高,并应用实例证明该方法的可行性。

利用GPS观测数据和IRI模型对比分析太阳活动低年广州地区电离层TEC变化

电离层TEC是描述电离层特性的一个重要参量,利用GPS观测数据(包括广州站接收的GPS-TEC数据和国际GNSS提供的IGS-TEC数据)与IRI-2007模型计算的TEC预测值对太阳活动低年2008年的广州地区TEC周日和季节变化以及年变化特征等进行了多方面的对比分析。结果表明:TEC观测值白天较高且变化迅速,夜间较低且变化缓慢,同时表现出明显的季节依赖性和半年变化特性,全年在春秋分季节出现两次峰值,IRI-TEC预测值能较好地反映GPS观测值,但局部上也存在着一些偏差,并对其中的物理机制和产生差异的原因给出了合理的分析和解释。

Prophet时序预测模型在电离层TEC异常探测中的应用

提出一种基于Facebook开源的Prophet预测模型进行电离层TEC异常识别的新方法。首先,对比分析了该方法与传统时间序列预测方法(ARIMA模型等)预测电离层TEC建模背景值的精度,以及与经典电离层TEC异常识别方法(滑动四分位法)提取前面对应一致的电离层TEC背景值的精度。结果表明, Prophet预测模型预测建模背景值的精度要明显优于其他方法,且预测的建模精度比ARIMA模型等方法高2.55倍左右,比滑动四分位法高10.74倍左右。同时,在最佳预测建模区间时,其精度值大小比较依次为RMSE_(IQR)=10.5841>RMSE_(ARIMA)=3.2780>RMSE_(Prophet)=0.8469,说明传统探测法预测建模背景值时具有较大的不足。随后,以2017年8月8日九寨沟7.0级地震为例,利用该方法分析了电离层TEC异常扰动情况,并对比验证了该方法的有效性和准确性。实验结果表明:在震前第10 d和第2 d电离层TEC发生较为明显的负异常,第7 d电离层TEC发生较为明显的正异常。对比实验表明, Prophet预测模型的有效性和准确性明显优于滑动四分位法。

基于残差修正的ARMA模型探测门源M_(S)6.4地震前电离层TEC异常

为提高震前电离层总电子含量(TEC)异常探测的精度,提出利用ARMA模型对预测数据进行残差修正得到TEC参考背景值,并设定相对误差和绝对误差相互制约的限差判决门限。通过对2016-01-21青海门源M_(S)6.4地震进行研究,验证该方法的有效性。结果表明,震前第5天存在明显的TEC异常现象,震中及附近更大区域内会形成异常范围集中的电离层异常区域,TEC异常峰值点位于震中偏南方向;震中位置与异常区域的中心点并不重合,震中位于负异常区偏东方向、正异常区偏南方向。

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元(GRU)神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96%,高于南半球的73.60%,表明预测模型在北半球的适应性更好,且中低纬地区的适应性优于高纬地区;预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高,约1.95%;与基于递归神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电离层TEC单站预测模型相比,本文预测模型的均方根误差(RMSE)平均为原来的80.8%.

电离层TEC经验模型的建立方法研究与实现

总电子含量TEC是电离层物理学中的重要参数之一,被广泛应用于修正GNSS卫星信号的电离层延迟和电离层时空变化特性的研究。在实际应用中,电离层经验模型是获取TEC的重要途径之一。以TEC数据为背景建立的电离层经验模型可在整体上体现TEC的时空变化特性。但是,有些TEC经验模型的精度不高,在某些局部区域上不能准确描述电离层的时变特性。制约电离层TEC经验模型精度的主要因素有:①未能全面考虑电离层的变化规律(特别是异常现象),并将其合理模型化;②TEC建模数据(如GIMs TEC)的精度在全球范围内不统一,建模过程采用等权方式是不合理的。

基于GPS探测汶川地震电离层TEC的异常

利用球谐模型和中国地壳运动观测网络及IGS（International GNSS Service）基准站的GPS观测数据,分别计算了中国区域及全球电离层电子总含量（Total Electron Content,TEC）,采用了不同的统计分析方法,对汶川震中上空及邻近区域的TEC进行检查.结果发现：震前后一个星期,孕震区上空连续出现电离层异常扰动,其异常形态具有共轭结构,且呈现向磁赤道漂移趋势.

震前电离层TEC异常探测新方法

本文提出一种利用时间序列法(ARIMA模型)进行震前电离层异常探测的新方法.首先,对比分析了该方法与传统探测方法(四分位距法、滑动时窗法)预测TEC背景值的精度.结果表明,时间序列法预测背景值的精度要明显高于传统方法,且预报背景值的平均偏差要比传统方法小2倍左右,说明传统探测方法预测的背景值具有较大系统偏差.为更准确地探测震前电离层扰动,除了得到准确的参考背景值,还需得到更加合理的探测限值,由此本文提出一种更为合理的限差确定策略.最后,以2012年1月10日苏门答腊岛7.2级地震为例,利用该方法分析了其震前电离层的异常扰动情况,并验证了该方法的有效性,实验结果表明:在震前第13天、第8～9天、第1～2天和地震当天电离层均会发生较为明显的异常.而且,其正异常(观测值高于正常值)一般发生在震中以北,距发震时间相对较远;负异常(观测值低于正常值)则在震中各方向均会出现,且距发震时间较近.同时,通过对异常结果分时段统计,发现在发震时刻前,距发震时刻越近的时段发生异常的频率越高,此规律将会对未来更为准确的预报发震时段提供重要参考.

利用GPS载波相位观测值建立区域电离层模型研究

介绍利用载波相位观测值建立区域电离层模型的理论和方法 ,讨论该模型在实现过程中需要注意的问题。结合具体算例与利用伪距观测值计算的电离层模型的精度进行比较。

组合方法在电离层TEC短期预报中的应用

在传统的频谱分析法和灰色模型的基础上提出了一种新的组合方法来预报电离层TEC。首先利用频谱分析法计算的残差建立灰色模型,计算后面历元的残差修正值,然后和频谱分析法的预报结果相加。结果表明:组合方法的预报精度约为0.53 TECU;预报值的RMS约为0.65 TECU;预报精度与经纬度有关,与历史数据长度无关。与现有方法相比,该方法预报精度高、所需的数据少、简单易行。

利用IGS的GPS资料确定全球电离层TEC的初步结果与分析

尝试利用球谐函数模型和2000年7月15日139个IGS(International GPS Service)站的双频GPS观测数据计算了全球电离层电子总含量(total electron content TEC),给出了基本方法和初步结果;分析和讨论了目前利用GPS资料确定全球电离层TEC形态所存在的困难和需进一步解决的问题;对这项工作的深入研究提出了若干建议。

基于GPS资料研究中国区域电离层TEC的周日变化、半年度及冬季异常现象

利用球谐函数模型和2000-2002年间中国地壳运动观测网络基准站双频GPS P码观测数据,计算了中国区域电离层电子总含量(total electron content,TEC)年变化时间序列值,并着重以2001年计算结果为例,研究了中国区域电离层的周日平均变化特性和“半年度异常”(即电离层TEC值在春秋出现峰值,冬夏出现谷值)、“冬季异常”(即冬季日间的TEC值高于夏季日间的TEC 值)现象.

广义三角级数函数电离层延迟模型

研究一种参数可调的广义三角级数函数GTSF(generalized trignometric series function)电离层延迟模型.分析GTSF模型在电离层研究特别是为单频用户提供延迟改正应用方面的特点. 初步结果显示,较参数固定的三角级数函数TSF(trignometric series function)模型和目前广泛应用的多项式模型POLY(polynomial model)模型,GTSF模型能够更好的描述电离层TEC变化特性,可望进一步提高基于GPS的局部电离层延迟信息的确定精度.

电离层TEC建模与预测

基于时间序列分析的DDS(dynamic data system)法,以AR模型和CAR模型对电离层格网点进行建模并预测。实例分析表明,应用时间序列分析的AR和CAR模型对电离层格网点总电子含量进行预报,具有模型辨识过程简单、计算工作量小、便于上机实现、预测精度高等优点。与AR模型相比,CAR模型的预报效果更佳。