中国地区对流层延迟模型研究

发布时间：2017-09-29 04:30

  本文关键词：中国地区对流层延迟模型研究

  更多相关文章： 对流层延迟时空变化特征 BP神经网络 模型补偿 抛物线模型 双线性模型

【摘要】：对流层延迟是影响卫星导航定位精度特别是高程方向上的精度的主要原因。目前对流层延迟改正的主要方法是模型改正法。模型改正法根据不同的假设和影响因素建立能够反映对流层延迟的函数关系式。模型改正法包含天顶方向的对流层延迟改正模型和由天顶方向归化到其他方向的映射函数模型。本文主要研究中国地区天顶对流层延迟改正模型,具体做了以下几个方面的研究：(1)对中国地区对流层延迟时空变化规律做了详细的分析。总结出中国地区对流层延迟的时空变化特征。(2)在中国地区的4个IGS站上,对有气象参数的对流层延迟模型进行研究。采用BP神经网络对Saastamoinen模型进行误差补偿,提出了基于气象参数的ISAAS模型。在中国地区的IGS站上ISAAS模型平均偏差较小,其中Saastamoinen模型平均中误差为±4.9cm, ISAAS模型平均中误差为±2.5cm。相对于Saastamoinen模型,ISAAS模型的模型精度提高49%以上。在高海拔地区的lhaz站,Saastamoinen模型中误差为±4.8cm, ISAAS模型中误差为±1.0cm,相对于Saastamoinen模型,ISAAS模型在高海拔地区的模型精度提高79%以上。(3)在中国中高纬度地区,对无气象参数对流层延迟模型进行研究。通过分析不同纬度对流层延迟季节差异性,发现中高纬度地区夏季对流层延迟变化剧烈而冬季对流层延迟变化缓慢。在此基础上,提出了一种基于二次函数的单站抛物线模型。在中高纬度地区,余弦函数模型的夏季模型中误差为±5.3cm,抛物线模型的夏季模型中误差为±4.4cm。相对于余弦函数模型,抛物线模型的夏季模型精度能够提高17%,能够更加准确的反映中国地区的夏季对流层延迟变化。(4)对中国地区对流层延迟预报模型进行研究。通过对流层延迟时空变化规律以及单站抛物线模型建立了中国地区的对流层延迟预报模型——双线性模型。双线性模型结构简单,只需要输入测站处的经度、纬度、高程和年积日就可以直接获得测站处的对流层延迟预报值。双线性模型在中国地区的偏差较小,且模型精度(模型中误差为±3.9cm)相对于EGNOS模型(模型中误差为±5.4cm)提高28%。
【关键词】：对流层延迟时空变化特征 BP神经网络 模型补偿 抛物线模型 双线性模型
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 对流层延迟改正方法10
• 1.2.2 天顶对流层延迟改正模型10-12
• 1.3 存在的问题与不足12
• 1.4 本文主要研究内容12-13
• 第二章 大气折射理论与中国地区对流层延迟时空变化特征分析13-23
• 2.1 大气的基本结构13-14
• 2.1.1 大气的成分13
• 2.1.2 大气的分层13-14
• 2.2 影响大气折射的气象参数14-15
• 2.3 中国地区对流层延迟时间变化特征分析15-17
• 2.4 中国地区对流层延迟空间变化特征分析17-22
• 2.4.1 对流层延迟在高程方向上的变化特征分析18-20
• 2.4.2 对流层延迟在经度、纬度方向上的变化特征20-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 基于气象参数的中国地区对流层延迟模型改进研究23-32
• 3.1 基于气象参数的经典对流层延迟模型23-25
• 3.1.1 Hopfield模型23-24
• 3.1.2 Saastamoinen模型24
• 3.1.3 两种模型在中国地区的精度分析24-25
• 3.2 基于BP神经网络的Saastamoinen模型改进研究25-29
• 3.2.1 BP神经网络的基本原理26-27
• 3.2.2 基于BP神经网络的ISAAS模型27-29
• 3.3 ISAAS模型精度分析29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 无气象参数的中国地区对流层延迟模型改进研究32-40
• 4.1 常用的无气象参数对流层延迟模型32-34
• 4.1.1 EGNOS模型32-33
• 4.1.2 余弦函数模型33-34
• 4.2 抛物线模型34-35
• 4.2.1 不同纬度对流层延迟季节差异性分析34-35
• 4.2.2 抛物线模型35
• 4.3 抛物线模型精度检验35-38
• 4.4 本章小结38-40
• 第五章 中国地区对流层延迟预报模型研究40-50
• 5.1 中国地区对流层延迟插值模型研究40-43
• 5.1.1 BP神经网络插值模型研究40-41
• 5.1.2 双线性插值模型研究41-42
• 5.1.3 对流层延迟插值模型精度分析42-43
• 5.2 中国地区对流层延迟预报模型研究43-49
• 5.2.1 中国地区双线性模型的建立43-45
• 5.2.2 中国地区双线性模型精度分析45-49
• 5.3 本章小结49-50
• 第六章 结论与展望50-52
• 6.1 主要工作与结论50-51
• 6.2 问题与展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-55
• 作者简介55

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本文编号：940012