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41.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
采用递归神经网络对空基COSMIC和地基垂测站数据建立了全球电离层峰值电子密度模型,模型均方根误差达到1.3×10~5 el/cm~3。在春夏秋冬4个季节内,人工神经网络ANN模型预测精度比IRI模型分别提高了25.7%、19.7%、33.3%和21.8%。另外,ANN模型不仅能够有效地模拟全球电离层时空变化特征,也能够成功地模拟电离层的诸多区域物理变化特性,如赤道电离异常、威德尔海异常、中纬度夜间异常和冬季异常。ANN模型可以为改正单频接收机的电离层延迟发挥一定的作用。 相似文献
42.
针对海洋测高卫星未来发展趋势,提出了Ku/Ka/C三频高度计进行组合测距的设想。给出了高度计相位中心至海面距离的随机误差模型,分析表明电离层延迟改正是影响海面高测量分辨率和精度的重要因素。其次利用典型电离层参数计算表明电离层2阶以上项对高度计测距的影响在毫米级以下,可忽略其影响。通过计算分析,在1Hz采样且不滤波条件下,Ka/C组合改正电离层1阶项精度可优于3mm,基本消除电离层的影响,测距总精度达到3.5cm。通过Ku/C/Ka三频组合测距误差分析,三频电离层改正残余误差比双频改正更大,因此如果采用三频组合测距体制,则建议在数据处理中采取Ku/C、Ka/C组合形式改正电离层,这种体制可充分利用各频段特点,进一步提高宽阔海域、冰区、近海区域的海面测量精度和有效数据比例。 相似文献
43.
近年来,随着GNSS (global navigation satellite system)技术的发展,利用地基和空基GNSS电离层探测的空间特征,形成了更加完善的三维电离层观测系统,获得了丰富的多源GNSS电离层观测数据,促进了电离层在理论模型、经验模型及同化模型方面的进展,同时,通过结合中性大气及等离子层等方面的... 相似文献
44.
长距离网络RTK是实现GPS/BDS高精度实时定位的主要手段之一,其核心是长距离参考站网GPS/BDS整周模糊度的快速准确确定。本文提出了一种长距离GPS/BDS参考站网载波相位整周模糊度解算方法,首先利用GPS双频观测数据计算和确定宽巷整周模糊度,同时利用BDS的B2、B3频率观测值确定超宽巷整周模糊度。然后建立GPS载波相位整周模糊度和大气延迟误差的参数估计模型,附加双差宽巷整周模糊度的约束,解算双差载波相位整周模糊度,并建立参考站网大气延迟误差的空间相关模型。根据B2、B3频率的超宽巷整周模糊度建立包含大气误差参数的载波相位整周模糊度解算模型,利用大气延迟误差空间相关模型约束BDS双差载波相位整周模糊度的解算。克服了传统的使用无电离层组合值解算整周模糊度的不利影响。采用实测长距离CORS网GPS、BDS多频观测数据进行算法验证,试验结果证明该方法可实现长距离参考站网GPS/BDS载波相位整周模糊度的准确固定。 相似文献
45.
网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。 相似文献
46.
陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强. 相似文献
47.
48.
研究并实现中国区域北斗广域差分实时电离层延迟格网改正算法,针对北斗单系统实时建立电离层延迟格网的不足,提出联合BDS/GPS的北斗广域差分实时电离层延迟改正方法。比较BDS、GPS以及BDS/GPS观测的实时电离层延迟格网,并利用北斗单频单点伪距定位进行精度验证。结果表明,在有效格网点覆盖充足的地区,BDS与GPS实时电离层延迟格网定位效果相当;而联合BDS/GPS观测的实时电离层延迟格网极大提高了偏远地区的单频定位精度与可定位历元数,也使原本单系统格网覆盖充足的地区定位效果得到进一步增强和稳定。 相似文献
49.
50.
针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。 相似文献