發(fā)布時(shí)間：2020-10-12 09:09

　　 區(qū)域電離層的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)是一項(xiàng)具有重要意義的工作,也是目前一個(gè)比較熱門的研究方向。本文著重研究區(qū)域電離層的預(yù)報(bào)模型,以期能夠?yàn)閰^(qū)域內(nèi)的用戶提供實(shí)時(shí)的電離層VTEC (Vetical Total Electron Content)預(yù)報(bào)信息,最終可以為單頻GPS用戶提高定位的精度；而且還可以為研究電離層活動(dòng)提供一種有效的途徑。本文利用IGS提供的195個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)的VTEC數(shù)據(jù),以及JSCORS系統(tǒng)某區(qū)域12個(gè)觀測(cè)站的GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)展開相關(guān)的研究。本文主要的內(nèi)容和結(jié)論如下：1)對(duì)區(qū)域VTEC的空間分布特性進(jìn)行了分析。利用IGS提供的195個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)的VTEC數(shù)據(jù),分析了區(qū)域VTEC的空間分布特性,結(jié)果顯示：電離層VTEC的空間分布和緯度有較大關(guān)聯(lián),低緯度地區(qū)的VTEC值會(huì)高于高緯度地區(qū)；電離層VTEC具有非常明顯的空間相關(guān)性,某點(diǎn)的總電子含量與相鄰點(diǎn)位的總電子含量會(huì)產(chǎn)生相互影響。在對(duì)VTEC進(jìn)行預(yù)報(bào)和建模時(shí),不能僅僅采用單點(diǎn)預(yù)報(bào)模式,其空間分布特性應(yīng)當(dāng)予以考慮。2)對(duì)區(qū)域VTEC的空間分布特性進(jìn)行了分析。利用IGS提供的195個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)的VTEC數(shù)據(jù),分析了區(qū)域VTEC的時(shí)間變化特性,結(jié)果顯示：電離層VTEC呈周期性變化規(guī)律,周期為24小時(shí)；從當(dāng)?shù)貢r(shí)間凌晨6時(shí)起,至傍晚20時(shí)的14個(gè)小時(shí)內(nèi),電離層VTEC變化劇烈,通常在當(dāng)?shù)貢r(shí)間中午12時(shí)至14時(shí)之間某時(shí)刻達(dá)到當(dāng)日VTEC最大值；當(dāng)?shù)貢r(shí)間20時(shí)至次日凌晨6時(shí)的10個(gè)小時(shí)內(nèi),VTEC值處于小范圍波動(dòng)狀態(tài)或平穩(wěn)下降狀態(tài)(凌晨6時(shí)左右達(dá)最小值),電離層狀態(tài)較為穩(wěn)定。3)分別構(gòu)建了基于ARIMA時(shí)間序列模型(Auto Regression Integrated Moving Average)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的單點(diǎn)電離層VTEC預(yù)報(bào)模型。利用IGS提供的195個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)的VTEC數(shù)據(jù),分別采用ARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電離層VTEC進(jìn)行了預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為1天,結(jié)果顯示：ARIMA模型的預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為6.43%；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為8.30%；相比之下,ARIMA模型的結(jié)果更佳。4)提出了基于EOF(Empirical Orthogonal Function)分解的區(qū)域電離層VTEC預(yù)報(bào)模型。分別建立了EOF-ARIMA模型、EOF-BP模型和EOF-融合模型,結(jié)果顯示：EOF-ARIMA模型的預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為4.05%；EOF-BP模型的預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為4.64%；EOF-融合模型的預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為3.68%。相比于ARIMA單點(diǎn)模型,EOF-ARIMA模型的精度可以提高40.3%；相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單點(diǎn)模型,EOF-BP模型的精度可以提高42.8%；EOF-融合模型精度最高,較ARIMA單點(diǎn)模型提高46.1%,較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單點(diǎn)模型提高54.5%。5)構(gòu)建了區(qū)域電離層預(yù)報(bào)內(nèi)插模型,提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多項(xiàng)式融合模型。分別采用多項(xiàng)式模型、球諧函數(shù)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多項(xiàng)式融合模型建立了區(qū)域電離層內(nèi)插模型,結(jié)果顯示：多項(xiàng)式模型的平均絕對(duì)誤差大約為0.24TECU,球諧函數(shù)模型的平均絕對(duì)誤差大約為0.35TECU, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多項(xiàng)式融合模型的平均絕對(duì)誤差大約為0.20TECU,可以較多項(xiàng)式模型精度提高15%左右。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P228.4;P352
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 存在的問題與不足
    1.3 研究的主要內(nèi)容
第二章 區(qū)域電離層時(shí)空變化特征分析
    2.1 電離層對(duì)GPS定位的影響
        2.1.1 GPS定位誤差分析
        2.1.2 電離層對(duì)GPS定位的影響
        2.1.3 消除電離層影響的方法
    2.2 電離層延遲模型
        2.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>        2.2.2 擬合模型
    2.3 電離層VTEC數(shù)據(jù)
        2.3.1 雙頻觀測(cè)值提取VTEC
        2.3.2 IGS電離層數(shù)據(jù)
    2.4 區(qū)域電離層時(shí)空變化特性分析
        2.4.1 空間變化特性
        2.4.2 時(shí)間變化特性
    2.5 本章小結(jié)
第三章 單點(diǎn)電離層VTEC預(yù)報(bào)模型
    3.1 時(shí)間序列模型
        3.1.1 基本原理
        3.1.2 基于時(shí)間序列的VTEC預(yù)報(bào)模型
    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.1 基本原理
        3.2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VTEC預(yù)報(bào)模型
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于EOF分解的區(qū)域電離層VTEC預(yù)報(bào)模型
    4.1 EOF分解
        4.1.1 EOF分解簡(jiǎn)介
        4.1.2 EOF分解與重構(gòu)的原理
    4.2 基于EOF分解的區(qū)域電離層VTEC預(yù)報(bào)模型
        4.2.1 模型構(gòu)建
        4.2.2 預(yù)報(bào)結(jié)果
        4.2.3 模型比較
    4.3 本章小結(jié)
第五章 區(qū)域電離層內(nèi)插模型研究
    5.1 多項(xiàng)式模型
    5.2 球諧函數(shù)模型
    5.3 BP-PLOY融合模型
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 主要內(nèi)容和結(jié)論
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文與取得的學(xué)術(shù)成果

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本文編號(hào)：2837929