顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法
发布时间：2021-10-05 16:18
突破传统全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）层析反演研究忽略地球磁场对电离层变化活动的影响,同时顾及不同电离层高度电子密度变化较大的影响,提出在地磁坐标系下建立电离层高度方向上不等像素间距的GNSS层析反演方法。在此基础上,通过建立新的电离层层析迭代松弛因子,提高GNSS电离层电子密度层析反演结果精度。利用IRI—2007电离层模型、GNSS实测数据与电离层测高仪数据,从模拟验证和实测数据对比两方面,反演统计了不同层析算法估算的峰值电离层电子密度误差、电子密度剖面结果平均绝对百分比误差及均方根误差,验证了顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法的有效性。
【文章来源】：国防科技大学学报. 2020,42(06)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
GNSS射线穿越电离层层析像素格网示意图
图2展示了GNSS电离层层析算法四种不同反演方案估算的电离层电子密度随高度变化剖面结果,可以看出,不同方案的电离层电子密度随高度变化和电离层测高仪观测得到的电子密度变化趋势相同。但可以明显看出,与IRI—2007模型提供的电离层电子密度“真值”相比较,方案一采用的传统层析代数重构算法ART在不同时段和不同测站的电子密度反演结果最差,这与该算法对电离层电子密度反演重构值和实测值之间的误差迭代分配时仅以观测射线截距作为准则有关,使得电子密度重构结果误差较大。方案二IART算法通过引入层析格网电子密度像素内射线截距与电子密度乘积为组合变量,较为合理地分配不同电子密度像素格网内实测值与反演值之间的误差,同时通过构造与电子密度变化相关的迭代松弛因子,抑制传播噪声对电子密度反演结果影响,降低了电子密度反演误差。从图2可以看出,方案二提供的以蓝色实线与加号组合代表的电子密度结果(尤其是在高度200～300 km)更靠近IRI—2007模型提供的电子密度“真值”(黑色实线),优于ART算法结果(绿色虚线)。在方案二的基础上,方案三和方案四在电离层高度上采用了不等间距层析格网划分方法,充分考虑了电子密度在垂直高度方向上变化较大的特性,在峰值电子密度区域划分较小的像素格网而其他区域划分较大像素格网,合理调节不同高度层析格网内射线截距对电子密度误差的放大作用,提高电子密度反演结果精度。可以看到,图2中方案三提供的电子密度(青色实线与方块表示)和方案四提供的电子密度(红色实线与三角形表示)优于前两个方案的电子密度结果。不同于方案三在地理坐标系下划分层析电子密度像素格网,顾及电离层受地球电磁场影响,方案四提出在地磁坐标系下划分电子密度像素格网,像素类层析算法假定了每个像素格网内的电子密度均匀分布,同时兼顾实测数据分布稀疏,往往在实际反演计算中沿着经度与纬度对不同电子密度像素格网施加约束,因此在地磁坐标系下的电子密度约束反演结果将导致和在地理坐标系下的电子密度约束反演结果不同。图2展示的结果反映出方案四在地磁坐标系下的电子密度结果优于方案三地理坐标系下的电子密度结果,也是四种电离层层析算法反演方案中结果最优的方案。
在图3中电离层电子密度“真值”由电离层测高仪观测提供(黑色实线表示),其他四种反演方案得到的电离层电子密度剖面结果表达与图2保持一致。从图3可以看出,方案四反演的电离层电子密度结果最接近于电离层测高仪观测获得的电子密度剖面,尤其是在靠近电子密度峰值区域的结果具有明显改善效果,这与4.1.2小节利用IRI—2007模型开展的模拟实验结果保持一致;但也可以看出方案四在部分时段的反演结果与方案三结果接近,这和在模拟实验中方案四相对其他方案都具有明显优势不同,这可能与实际电离层变化活动除受地球电磁场影响之外还受中性风等其他因素影响,从而导致其更为复杂多变有关。表3 不同GNSS电离层层析算法重构的北京电子密度相对于电离层测高仪观测“真值”的误差与精度统计Tab.3 Error and accuracy statistics of the ionospheric electron density derived from the different GNSS tomographic algorithms using GNSS data in comparison with those from the ionosonde measurements over Beijing 电离层峰值电子密度误差绝对值/(el/m3) 底部电离层电子密度剖面结果平均绝对百分比误差/% 底部电离层电子密度剖面结果均方根值/(el/m3) 方案一 方案二 方案三 方案四 方案一 方案二 方案三 方案四 方案一 方案二 方案三 方案四 12月1日 0.381×1012 0.262×1012 0.237×1012 0.164×1012 27.0 18.3 16.3 13.2 0.275×1012 0.210×1012 0.210×1012 0.157×1012 12月2日 0.280×1012 0.242×1012 0.169×1012 0.144×1012 23.6 18.9 13.9 11.3 0.208×1012 0.172×1012 0.143×1012 0.117×1012 12月6日 0.238×1012 0.219×1012 0.135×1012 0.105×1012 21.9 18.3 11.1 8.5 0.176×1012 0.157×1012 0.113×1012 0.099×1012 12月7日 0.318×1012 0.235×1012 0.170×1012 0.141×1012 25.5 18.4 13.6 12.0 0.218×1012 0.163×1012 0.120×1012 0.109×1012 平均值 0.304×1012 0.240×1012 0.178×1012 0.139×1012 24.5 18.5 13.7 11.3 0.219×1012 0.176×1012 0.147×1012 0.121×1012
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种适用于电离层电子密度重构的AMART算法[J]. 赵海山,杨力,周阳林,董明. 测绘学报. 2018(01)
[2]国际GNSS服务组织全球电离层TEC格网精度评估与分析[J]. 李子申,王宁波,李敏,周凯,袁运斌,袁洪. 地球物理学报. 2017 (10)
[3]基于混合罚函数法的多尺度电离层层析确权方法[J]. 余龙飞,胡伍生,韩理想,郑敦勇. 测绘学报. 2016(S2)
[4]顾及电离层变化的层析反演新算法[J]. 霍星亮,袁运斌,欧吉坤,李莹,李子申,王宁波. 地球物理学报. 2016(07)
[5]一种适用于电离层层析成像的TV-MART算法[J]. 汤俊,姚宜斌,张良. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(07)
[6]GNSS三维电离层层析算法及电离层扰动研究[J]. 汤俊. 测绘学报. 2015(01)
[7]电离层三维层析成像的自适应联合迭代重构算法[J]. 姚宜斌,汤俊,张良,何畅勇,张顺. 地球物理学报. 2014(02)
[8]附加平滑约束的电离层层析反演[J]. 李慧,袁运斌,闫伟,李子申. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(04)
[9]基于EOF的实时三维电离层模型精度分析[J]. 施闯,耿长江,章红平,唐卫明. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(10)
本文编号：3420105
【文章来源】：国防科技大学学报. 2020,42(06)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
GNSS射线穿越电离层层析像素格网示意图
图2展示了GNSS电离层层析算法四种不同反演方案估算的电离层电子密度随高度变化剖面结果,可以看出,不同方案的电离层电子密度随高度变化和电离层测高仪观测得到的电子密度变化趋势相同。但可以明显看出,与IRI—2007模型提供的电离层电子密度“真值”相比较,方案一采用的传统层析代数重构算法ART在不同时段和不同测站的电子密度反演结果最差,这与该算法对电离层电子密度反演重构值和实测值之间的误差迭代分配时仅以观测射线截距作为准则有关,使得电子密度重构结果误差较大。方案二IART算法通过引入层析格网电子密度像素内射线截距与电子密度乘积为组合变量,较为合理地分配不同电子密度像素格网内实测值与反演值之间的误差,同时通过构造与电子密度变化相关的迭代松弛因子,抑制传播噪声对电子密度反演结果影响,降低了电子密度反演误差。从图2可以看出,方案二提供的以蓝色实线与加号组合代表的电子密度结果(尤其是在高度200～300 km)更靠近IRI—2007模型提供的电子密度“真值”(黑色实线),优于ART算法结果(绿色虚线)。在方案二的基础上,方案三和方案四在电离层高度上采用了不等间距层析格网划分方法,充分考虑了电子密度在垂直高度方向上变化较大的特性,在峰值电子密度区域划分较小的像素格网而其他区域划分较大像素格网,合理调节不同高度层析格网内射线截距对电子密度误差的放大作用,提高电子密度反演结果精度。可以看到,图2中方案三提供的电子密度(青色实线与方块表示)和方案四提供的电子密度(红色实线与三角形表示)优于前两个方案的电子密度结果。不同于方案三在地理坐标系下划分层析电子密度像素格网,顾及电离层受地球电磁场影响,方案四提出在地磁坐标系下划分电子密度像素格网,像素类层析算法假定了每个像素格网内的电子密度均匀分布,同时兼顾实测数据分布稀疏,往往在实际反演计算中沿着经度与纬度对不同电子密度像素格网施加约束,因此在地磁坐标系下的电子密度约束反演结果将导致和在地理坐标系下的电子密度约束反演结果不同。图2展示的结果反映出方案四在地磁坐标系下的电子密度结果优于方案三地理坐标系下的电子密度结果,也是四种电离层层析算法反演方案中结果最优的方案。
在图3中电离层电子密度“真值”由电离层测高仪观测提供(黑色实线表示),其他四种反演方案得到的电离层电子密度剖面结果表达与图2保持一致。从图3可以看出,方案四反演的电离层电子密度结果最接近于电离层测高仪观测获得的电子密度剖面,尤其是在靠近电子密度峰值区域的结果具有明显改善效果,这与4.1.2小节利用IRI—2007模型开展的模拟实验结果保持一致;但也可以看出方案四在部分时段的反演结果与方案三结果接近,这和在模拟实验中方案四相对其他方案都具有明显优势不同,这可能与实际电离层变化活动除受地球电磁场影响之外还受中性风等其他因素影响,从而导致其更为复杂多变有关。表3 不同GNSS电离层层析算法重构的北京电子密度相对于电离层测高仪观测“真值”的误差与精度统计Tab.3 Error and accuracy statistics of the ionospheric electron density derived from the different GNSS tomographic algorithms using GNSS data in comparison with those from the ionosonde measurements over Beijing 电离层峰值电子密度误差绝对值/(el/m3) 底部电离层电子密度剖面结果平均绝对百分比误差/% 底部电离层电子密度剖面结果均方根值/(el/m3) 方案一 方案二 方案三 方案四 方案一 方案二 方案三 方案四 方案一 方案二 方案三 方案四 12月1日 0.381×1012 0.262×1012 0.237×1012 0.164×1012 27.0 18.3 16.3 13.2 0.275×1012 0.210×1012 0.210×1012 0.157×1012 12月2日 0.280×1012 0.242×1012 0.169×1012 0.144×1012 23.6 18.9 13.9 11.3 0.208×1012 0.172×1012 0.143×1012 0.117×1012 12月6日 0.238×1012 0.219×1012 0.135×1012 0.105×1012 21.9 18.3 11.1 8.5 0.176×1012 0.157×1012 0.113×1012 0.099×1012 12月7日 0.318×1012 0.235×1012 0.170×1012 0.141×1012 25.5 18.4 13.6 12.0 0.218×1012 0.163×1012 0.120×1012 0.109×1012 平均值 0.304×1012 0.240×1012 0.178×1012 0.139×1012 24.5 18.5 13.7 11.3 0.219×1012 0.176×1012 0.147×1012 0.121×1012
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种适用于电离层电子密度重构的AMART算法[J]. 赵海山,杨力,周阳林,董明. 测绘学报. 2018(01)
[2]国际GNSS服务组织全球电离层TEC格网精度评估与分析[J]. 李子申,王宁波,李敏,周凯,袁运斌,袁洪. 地球物理学报. 2017 (10)
[3]基于混合罚函数法的多尺度电离层层析确权方法[J]. 余龙飞,胡伍生,韩理想,郑敦勇. 测绘学报. 2016(S2)
[4]顾及电离层变化的层析反演新算法[J]. 霍星亮,袁运斌,欧吉坤,李莹,李子申,王宁波. 地球物理学报. 2016(07)
[5]一种适用于电离层层析成像的TV-MART算法[J]. 汤俊,姚宜斌,张良. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(07)
[6]GNSS三维电离层层析算法及电离层扰动研究[J]. 汤俊. 测绘学报. 2015(01)
[7]电离层三维层析成像的自适应联合迭代重构算法[J]. 姚宜斌,汤俊,张良,何畅勇,张顺. 地球物理学报. 2014(02)
[8]附加平滑约束的电离层层析反演[J]. 李慧,袁运斌,闫伟,李子申. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(04)
[9]基于EOF的实时三维电离层模型精度分析[J]. 施闯,耿长江,章红平,唐卫明. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(10)
本文编号：3420105
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