地基GNSS的区域电离层建模研究

发布时间：2020-07-09 15:29

【摘要】：电离层延迟限制了单频接收机的定位精度,减缓了双频接收机单点定位的收敛速度,在卫星高度角较低时由此引起的测量误差可达数米甚至上百米,因此开展对电离层的建模研究,以减小测量定位误差有着重要的理论意义和实用价值。本文基于地基GNSS观测数据开展对区域电离层建模方法的深入研究,主要工作与成果如下:(1)建立区域电离层格网模型。基于多项式电离层模型利用GNSS观测数据分别建立2015年4月25日中国陆地区域(15°N～55°N,70°E～140°E)和2016年12月5日大洋洲区域(10°S～45°S,113° E～154°E)的电离层格网模型。(2)研究模型阶数、卫星高度角等因素对区域电离层建模精度、时间及模型改正率的影响以确定最佳建模策略。结果表明:在中国陆地区域增加模型阶数能够提高建模精度和改正率但运算时间增长,在该区域采用7*8阶模型建模最佳;增加卫星截止高度角能够减少建模时间并提高建模精度但模型改正率下降,当截止高度角设置为15°时建模最佳。在大洋洲区域增加模型阶数也能提高建模精度,但是模型改正率先增后减,其运算时间也同样增长,在该区域采用3*3阶模型建模最佳。根据最佳建模策略建立的两区域电离层格网模型结果表明:在中国陆地区域和大洋洲天顶方向总电子含量(VTEC)均呈现由高纬度到低纬度递增的分布规律;两区域的建模精度均呈现中间高边缘低的分布特征即多项式模型存在边际效应。(3)研究实测、CODE等外部数据对所建模型进行评估。根据插值函数计算GNSS检核站在所建模型下的VTEC与实测、CODE、IGS、JPL、中国地震局地震研究所发布的数据比较,以评估模型的外符合精度及可靠性。结果表明:所建模型与实测、CODE等发布数据基本一致且所建模型更接近于实测数据;在中国陆地区域所建模型与地震局、JPL相比具有较高的建模精度与改正率但略低于CODE;在大洋洲区域所建模型与CODE、IGS、JPL相比具有较高的建模精度与改正率。(4)研究基于GPS/GLONASS组合数据建立电离层格网模型并分析其建模精度及优缺点,以探索多源数据融合在电离层建模中的应用。结果表明:与GPS建模相比GPS/GLONASS组合建模能够更多的表达出电离层分布细节特征且在一定程度上削弱了模型的边际效应,但其建模精度和模型改正率均低于GPS所建模型。(5)提出一种基于小波神经网络改进多项式模型的建模方法。根据实测与模型参数计算实测与所建模型的VTEC差值,并利用小波神经网络预测建模区域格网点的VTEC差值,以实现建模方法的改进。结果表明:改进后的电离层模型能够提高模型改正率,使得大洋洲的检核站的平均改正率从91.44%提高到92.900%;改正后的模型能够更好的描述电离层空间分布细节并减小了多项式模型的边际效应。但改正后的模型破坏了原多项式模型的整体规律,使VTEC在变化区域出现不平滑的现象;另外小波神经网络对较大值的预测误差较大,因此该方法仅能在有限的范围内对多项式模型进行改进。
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P228.4
【图文】：

西安科技大学硕士学位论文夏季太阳直射北半球，赤道异常峰值一般出现在北半球，如图 1南半球，赤道赤道异常峰值一般出现在南半球，如图 1.2 所示。 2017 年夏季（7 月）与冬季（1 月）CODE (Center for Orbit Dete中心的发布的全球电离层 VTEC 分布图，从图中可以明显看出TEC 峰值分布的差异性。

夏季太阳直射北半球，赤道异常峰值一般出现在北半球，如图 南半球，赤道赤道异常峰值一般出现在南半球，如图 1.2 所示。 2017 年夏季（7 月）与冬季（1 月）CODE (Center for Orbit Det中心的发布的全球电离层 VTEC 分布图，从图中可以明显看出TEC 峰值分布的差异性。图 1.1 CODE 2017 年 7 月 1 日全球 VTEC 分布

2 地基 GNSS 电离层建模理论与方法2 地基 GNSS 电离层建模理论与方法离层模型离层层是由于太阳等的辐射使大气层发生电离而产生的，人们用电离层中与粒子密度、温度等物理量来描述电离层的基本特征[1]。由于不同高成分、密度等参数的不同，它们所受到太阳辐射等因素的影响也就不高度电离层的这些物理参数也存在差异。为了方便对电离层的研究，在不同高度的差异性，按高度将其分为 D、E、F1、F2 层。图 2.1 给意图。

【参考文献】

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1 李子申;王宁波;李敏;周凯;袁运斌;袁洪;;国际GNSS服务组织全球电离层TEC格网精度评估与分析[J];地球物理学报;2017年10期

2 周传根;;卫星星历误差对基线解算影响分析[J];江西测绘;2015年02期

3 赵晓阳;黄张裕;鲁卓康;何鑫;;基于电离层残差法探测与修复周跳的特性分析[J];海洋测绘;2015年02期

4 王建立;韩晓冬;王家胜;段淑珍;;区域格网电离层建模空间插值方法研究[J];全球定位系统;2015年01期

5 陈鹏;陈家君;;全球电离层格网模型精度影响因素分析[J];大地测量与地球动力学;2014年02期

6 黄勇;;关于GPS信号传播和接收误差的探讨[J];北京测绘;2014年01期

7 杨显立;许伦辉;周勇;;基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究[J];公路交通技术;2013年05期

8 隋叶叶;杨小江;柳涛;;载波相位平滑伪距算法研究与精度分析[J];电子设计工程;2013年08期

9 李强;宁百齐;赵必强;丁锋;张锐;师宏波;乐会军;李国主;李建勇;韩宇飞;;基于陆态网络GPS数据的电离层空间天气监测与研究[J];地球物理学报;2012年07期

10 刘先冬;宋力杰;杨晓晖;杨光夏;;基于小波神经网络的电离层TEC短期预报[J];海洋测绘;2010年05期

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1 李文文;李敏;胡志刚;赵齐乐;;北斗与GPS电离层模型对导航定位精度的比较分析[A];第四届中国卫星导航学术年会论文集-S3精密定轨与精密定位[C];2013年

2 程征伟;史建魁;;电离层的探测方法比较[A];中国地球物理学会第二十届年会论文集[C];2004年

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1 张红波;天基电离层探测体系与电离层闪烁预报模型研究[D];武汉大学;2015年

2 李磊;基于GNSS的电离层总电子含量的预测与应用研究[D];大连海事大学;2015年

3 张瑞;多模GNSS实时电离层精化建模及其应用研究[D];武汉大学;2013年

4 武业文;利用全球导航卫星研究电离层总电子含量特性[D];西安电子科技大学;2013年

5 章红平;基于地基GPS的中国区域电离层监测与延迟改正研究[D];中国科学院研究生院（上海天文台）;2006年

6 袁运斌;基于GPS的电离层监测及延迟改正理论与方法的研究[D];中国科学院研究生院（测量与地球物理研究所）;2002年

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2 蒋婷婷;基于鸡群算法的小波神经网络短时交通流预测研究[D];西南交通大学;2018年

3 张硕;电离层TEC实时估计与预测方法研究[D];解放军信息工程大学;2017年

4 韩理想;GNSS高阶电离层延迟改正算法和影响研究[D];东南大学;2017年

5 王旭峰;基于GPS/BDS导航系统电离层建模研究[D];中国矿业大学;2016年

6 张U

本文编号：2747641