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相似文献
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1.
针对国际GNSS服务(IGS)各电离层分析中心发布的全球电离层图(GIM)在南极地区精度有限的问题,该文在收集IGS、极地对地观测网络(POLENET)计划和中国南极测绘研究中心(CACSM)的GPS数据的基础上,采用球冠谐分析理论建立了南极地区电离层电子总含量(TEC)模型。通过球冠谐分析的零阶项系数表示的日均值与实测TEC日均值的对比,表明二者具有很强相关性,验证了球冠谐分析具有良好的物理意义,可以有效提取南极电离层的周期特征。利用球冠谐函数模型对全南极电离层在2012年季节变化、空间分布和10月地磁暴期间的响应特征进行了分析。实验结果表明,基于球冠谐分析构建的电离层模型更适用于探测南极电离层的特征。  相似文献   

2.
据球谐函数模型系数的特点,采用ARMA(p,q)模型对球谐函数模型系数进行预报,由球谐函数模型计算电离层VTEC。提出了针对某一时刻球谐系数进行预报的方法,相比传统按照时刻顺序的预报,预报时间大大延长,预报精度也有所提高。试验结果表明,相比中高纬度地区,低纬度地区预报精度偏低,同时,一天中不同时刻预报结果有所差别,前半天的预报效果明显好于后半天。  相似文献   

3.
根据电离层球谐函数模型系数的特点以及各系数的重要性,采用改进ARMA模型对其13个系数进行预报。结果表明,基于新模型,将13个预报参数得到的电离层电子含量与欧洲定轨中心生成的电离层含量产品相比,预报精度能达到6TECU,而在中国区域精度则更高,能到达4TECU。选取10个IGS站做单频动态解算,水平方向精度与Klobuchar模型相当,高程方向则略高于Klobuchar模型,改进精度可达15%。  相似文献   

4.
利用时间序列分析预报电离层TEC   总被引:5,自引:2,他引:3  
以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。  相似文献   

5.
采用中国测绘科学研究院iGMAS分析中心数据,建立全球电离层延迟模型,进行精度分析。结果表明,全球电离层球谐函数建模结果与CODE差值基本在0~4 TECU之间。大陆地区精度最高,基本在1 TECU以内;海洋地区以及南半球部分地区精度较差,最大能达到4 TECU;各卫星C1-P2的DCB结果与CODE差值在0左右波动,大部分在1.5 ns以内,说明本文的GPS/GLONASS卫星系统DCB精度与CODE相当。  相似文献   

6.
基于球谐函数区域电离层模型建立   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用GPS双频观测数据建立高精度、准实时的区域电离层总电子含量(TEC)模型是电离层研究的一个重要手段。文中探讨IGS观测站数据结合4阶球谐函数建立区域电离层格网模型的方法,并对硬件延迟(DCB)和TEC建模结果的可靠性进行分析,结果表明,DCB解算精度在0.4ns以内,TEC内外精度优于1.4TECU(1TECU=1016电子数/m2)和1.5TECU,满足导航定位中电离层改正的需要。  相似文献   

7.
为了对区域电离层延迟进行实时模型化,利用中国区域GPS实测资料,基于球冠谐函数模型、低阶球谐函数模型、多项式模型和Kriging内插方法,构建了电离层延迟模型。重点讨论了电离层垂直总电子含量(vertical total electron content,VTEC)的空间变异性、相关性的统计计算和Kriging内插估计方法,实现了中国区域VTEC格网实时建模。验证结果表明,高纬度地区VTEC拟合精度优于低纬度地区,Kriging内插估计和多项式模型结果的拟合内符合精度明显优于球冠谐函数模型和低阶球谐函数模型。但多项式拟合的格网,其方差则存在明显的边际效应,拟合区域中央精度较高,区域边缘地带精度明显下降;Kriging算法估计的格网点VTEC方差更符合实际情况,穿刺点多的地方,格网点精度较高。  相似文献   

8.
自回归移动平均模型的电离层总电子含量短期预报   总被引:2,自引:1,他引:1  
摘 要:本文在充分考虑乘积性季节模型的情况下,利用差分法对电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)样本序列进行平稳化处理后,采用时间序列分析中的求和自回归移动平均模型(简称ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)对TEC值序列进行预报分析。以欧洲定轨道中心(CODE)提供的2008-2012年电离层TEC值为样本数据,分析了该方法在电离层平静期、活跃期预报高、中、低不同纬度电离层TEC值的精度以及TEC样本数据的长短对预报精度的影响等。实验结果表明:在电离层平静期和活跃期预报6天的平均相对精度可达83.3%和86.6%;而平均预报残差分别为0.18±1.9TECU和0.69±2.6TECU,其中预报残差小于3TECU分别达到90%和81%以上;而且两个时期都具有纬度越高相对精度越低而绝对精度越高的规律。此外,预报精度会随TEC样本序列长度增加而提高,但40天左右为其最佳样本长度,如超过此长度,其精度会逐渐降低;而相同样本数据的预报精度会随预报长度的增加而减小,初期并不明显,但超过30天其相对精度将随时间明显降低。  相似文献   

9.
基于灰色组合模型的电离层电子含量预报   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高电离层VTEC预报的精度,该文采用GM(2,1)模型对电离层VTEC序列进行周期性趋势项提取,对其残差序列建立时间序列模型,形成灰色时序组合模型,进行电离层VTEC预报。实例计算结果表明,基于灰色时序组合模型的电离层VTEC预报精度较高,稳定性较好,且随着预报天数的增加,该模型的预报精度有所降低;高纬度地区的电离层VTEC预报精度最高、最为稳定,中纬度地区次之,而低纬度地区的预报精度最低、稳定性最差。  相似文献   

10.
北极地区电离层结构分布较为特殊,存在梯度变化。利用时间序列分析中的自回归移动平均模型(Autoregressive Moving Average,ARMA)对欧洲定轨中心(CODE)发布的北纬67.5°~87.5°以及利用反距离加权插值法得到的90°的格网数据逐点进行建模,分别利用7d、10d、20d、30d、40d、50d的电离层TEC值为样本数据采用线性最小方差法进行预报分析。结果表明:90%以上的预报绝对误差小于3TECU,预报精度随TEC样本序列长度的增加而提高,但样本序列增加到一定值后,相对精度提高不大;相同样本数据的预报精度随预报时间长度的增加而降低,起初不是很明显,超过20d后精度降低明显且波动幅度较大。尽管北极地区存在梯度变化,ARMA模型在北极地区具有较高的预报精度,是一种比较理想的预报方法。  相似文献   

11.
针对电离层电子总含量(total electron content,TEC)时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特点,基于反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型对欧洲定轨中心(Centre for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的电离层格网(global ionosphere maps,GIM)数据产品中低纬度、中纬度、高经纬格网点TEC数据和对应的时间点、经纬度、太阳射电通量F10.7数据、赤道地磁活动指数Dst、全球地磁活动指数Kp数据进行样本训练并进行电离层预报.结果表明:基于BPNN模型能够较好地预报低纬度、中纬度和高纬度电离层TEC数值,平均相对精度分别到达了90.5%、88.7%、85.35%,残差均值分别为1.505 TECU、1.595 TECU、1.885 TECU,平均均方根误差(root mean square error,RMSE)值分别为1.94 TECU、2.13 TECU、3.08 TECU.  相似文献   

12.
为全面分析和评估Galileo电离层全球建模和卫星差分码偏差的精度,该文选取全球364个GNSS观测站,利用15阶球谐函数构造高精度的电离层格网模型,并以CODE发布的电离层产品为基准,将其与该文建立的电离层网格模型按照不同纬度进行验证和分析。此外,该文将计算的差分码偏差与现有偏差产品进行对比分析。实验结果表明,Galileo建立的电离层模型在平静日状态下与CODE的平均偏差在2 TECU以内、均方根误差在3 TECU以内;在活跃日状态下的结果与CODE的平均偏差在3 TECU以内、RMSE在4 TECU以内。解算的卫星差分码偏差与现有偏差产品进行对比分析的结果表明,平静日的偏差在0.1 ns以内,活跃日的偏差在0.2 ns以内,两种状态下的STD均在0.1 ns以内。所以,采用Galileo进行电离层建模可以精确表现电离层。  相似文献   

13.
为了提高电离层TEC值的预报精度,建立更高精度的电离层TEC预报模型,本文在RBF神经网络模型的基础上引入奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)方法,构建新的电离层TEC预报模型。该组合模型首先通过SSA提取原始序列中的特征分量,避免噪声分量对预报结果的影响,其次将去噪后特征分量作为RBF神经网络模型的输入值。使用IGS中心提供的TEC数据序列进行模型验证,结果表明,无论是对平静期电离层TEC预报还是磁暴期电离层TEC预报,相比于单一的RBF神经网络模型预报结果,本文提出的SSA-RBF神经网络模型的预报结果均更优,其中平静期预报残差在2 TECU以内,磁暴期预报残差在3—4 TECU以内,验证了本文提出组合模型的优越性。  相似文献   

14.
冯炜  张传定  吴星  王凯 《测绘学报》2018,47(5):600-610
将轮胎调和分析引入电离层TEC的模型化过程中,建立了基于轮胎调和分析的电离层TEC球谐系数模型,并对该模型进行详细的验证和分析。结果表明,本文模型计算精度高,系数截断为15阶时,恢复误差全年统计不超过4%,且除南、北极区外球谐模型具有很好的适用性。然后对该模型系数的时间序列特性进行了函数估计:引入逐级余差建模方法,使用趋势函数、功率谱分析、ARMA模型对球谐系数的时间序列进行分析,找出了模型系数时间序列变化的规律,构建了预报模型,实现了基于模型系数的预报,并对预报系数的精度变化问题和系数本身短期预报的数据积累时间进行分析,最终通过TEC的预报,验证了模型的精度。  相似文献   

15.
针对如何选取合适的区域电离层模型阶数的问题,该文研究了不同活跃状态下香港区域电离层模型的精度,提供了电离层平静期、活跃期、异常期区域电离层球谐函数建模的最佳阶数。利用低纬度香港CORS网数据,建立区域电离层模型,通过对比欧洲定轨中心(CODE)电离层产品验证了区域电离层模型最佳阶数的建模精度。在约110 km区域范围内,研究结果表明:(1)电离层平静期,1~5阶球谐模型垂直电子总含量(VTEC)建模效果相当,相对于CODE产品VTEC偏差的均值为2.286~3.300 TECU;(2)电离层活跃期和异常期,2阶模型VTEC建模精度最高,相对于CODE产品VTEC偏差的均值分别为4.121、4.546 TECU;(3)随着球谐模型阶数增加,2阶以上球谐模型电离层拟合精度无显著提升;(4)随着电离层活跃更加剧烈,球谐模型拟合残差逐渐增大,拟合效果和建模精度出现下降。  相似文献   

16.
根据高精度卫星导航和电离层活动监测的需要,特别是中国北斗系统的运营,利用陆态网络200余个GPS基准站的双频实测数据,通过建立低阶球谐函数模型同时解算电离层电子含量、GPS卫星DCB;将其结果与CODE分析中心的结果进行比较.分析表明,该方法建立的模型是可靠的,其GPS卫星DCB相对于CODE精度优于0.3ns,垂直总电子含量相对CODE精度优于3TECU.  相似文献   

17.
《测绘科学》2020,(1):48-53
针对电离层延迟改正对单频接收机用户带来误差较大的问题,该文基于球谐函数借助山东区域CORS双频观测数据建立山东区域电离层模型,并对硬件延迟偏差(DCB)和电子含量进行可靠性、稳定性分析,进一步使用单频精密单点定位(PPP)验证山东区域电离层模型的有效性。实验结果表明:测站DCB解算精度稳定在0.4ns内,解算卫星DCB与欧洲定轨中心(CODE)的偏差总体稳定在0.5ns内,区域电离层模型与CODE解算VTEC差值的均方根为1.22TECU,STD为0.93TECU,对山东区域单频PPP而言,山东区域电离层模型比CODE发布全球电离层模型在N、E、U方向精度明显提高。同时,建立的山东区域电离层模型从时间分辨率、空间分辨率上均优于CODE中心发布全球电离层模型。  相似文献   

18.
根据IGS提供的2012年TEC数据,在得到TEC值残差序列的基础上,利用谱分析去掉周期项和Matlab工具箱去掉趋势项并采用平滑算法去噪后,对随机项进行时间序列分析。目前,电离层格网点的预报均建立在原始TEC上,阐述了采用差分后的TEC值进行预报的方法,以减少日变化周期项的影响。根据AR(p)模型预报的结果加上周期项和趋势项后,再加上前一天对应时段的TEC值与IGS发布的数据比较,结果表明,该方法利用短期IGS发布的TEC值进行电离层预报能取得较高的精度。  相似文献   

19.
研究了联合BDS/GPS观测数据基于球冠谐函数的中国区域电离层建模,并精确估计了北斗卫星和接收机DCB。联合解算得到的GPS卫星DCB相对CODE精度优于0.2 ns,GPS接收机DCB相对CODE精度优于1 ns;联合解算得到的中国区域上空VTEC相对CODE事后产品的精度可达2~3 TECU。  相似文献   

20.
将香港地区某天由电离层层析反演得到的电子密度值分成6组,利用神经网络方法对该6组数据分别进行了拟合建模及预报。实验结果表明,采用电离层层析技术并经神经网络模型预报得出的电子密度值精度明显高于由IRI2007模型提供的电子密度值,其预报的30min及60min的电子密度值精度可分别达到0.45TECU和1.34TECU。  相似文献   

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