基于混合罚函数法的多尺度电离层层析确权方法

在利用GNSS进行像素基电离层层析时,多尺度层析方法利用权重因子将反演区域不同像素层析模型结合在一起,最终得到电离层电子密度反演结果,可以有效地解决电离层层析过程中不适应问题和最终的电离层电子密度失真现象。在多尺度电离层层析中,不同像素尺度层析模型之间权重是影响最终的电离层电子密度精度的重要因素。为了获得高精度电离层层析模型,考虑到权重因子存在着等式和不等式限制条件,采用解决最优化问题的罚函数法确定不同像素尺度电离层层析模型之间的权重。通过采用实测GNSS观测数据进行电离层多尺度电离层层析,对比了多尺度层析模型的各个子模型建模精度并进行分析,同时将罚函数法获得的模型精度与其他确权方法进行了对比,该方法可以有效地应用于多尺电离层度层析,且最终的层析模型精度优于其他确权方法,更优于单尺度电离层层析模型精度。     

一种适用于电离层电子密度重构的AMART算法

针对传统乘法代数重构算法（MART）迭代精度不高的问题,提出一种自适应电离层层析新算法。一方面,该算法根据射线穿越像素点的截距和电子密度值的综合影响,合理地分配迭代差值;另一方面,提出一种与电子密度值相关的自适应松弛因子,有效克服传播噪声对电子密度反演的影响。试验采用全球电离层图（GIM）数据和GPS双频观测数据分别从单射线迭代和多射线迭代两个方面对新方法的可行性和优越性进行验证。试验结果表明,相对于传统的MART算法,本文方法反演电子密度剖面更接近电离层测高仪观测结果。     

一种适用于电离层层析成像的TV-MART算法

针对电离层电子密度重构问题,提出了一种综合利用总变差最小化(toalvariation,TV)与乘法代数重构算法(multiplicativealgebraicreconstructiontechnique,MART)的电离层层析成像算法。该算法对反演模型的参数施加总变差约束,以提高反演过程的稳定性和结果的精确性。通过模拟数据和实测数据对模型的重构结果进行验证,结果表明,相对于乘法代数重构算法,该算法能够有效地提高电离层电子密度的重构精度。     

层析模型在GNSS探测电离层中的研究进展

在利用全球导航卫星系统GNSS(GPS、GLONASS、Galileo等卫星定位系统)进行精密定位和导航时,电离层延迟误差是影响其精度和准确度的主要误差源之一,故对电离层模型研究至关重要。本文介绍了传统电离层模型的缺点,重点阐述了不同的电离层层析方法,同时分析了现在电离层层析方法所存在的主要问题,最后介绍了目前全世界电离层层析模型的研究展望。     

一种基于混合格网的电离层层析方法

针对通过GNSS数据进行电离层层析时真实数据不足会导致层析结果的分辨率越高,模型精度反而越低的问题,提出一种混合格网层析方法。该方法是在代数重构法层析的基础上,将电离层划分为多层,每层采用不同的分辨率做层析,之后对调各部分的分辨率再层析,将相同分辨率下的格网电子密度组合,作为最终结果。实验发现,与单一格网相比混合格网层析格网电子密度精度明显提高,3种方法的均方根误差都降低了10%以上,其中ART方法降低了20.3%。对比使用同一迭代方法在不同的格网划分条件下的结果,发现3层划分和4层划分普遍比2层划分精度高,ART的精度提高了30%以上。     

地基GNSS电离层层析方法及应用

随着GALILEO、GLONASS和BDS等系统的快速发展,全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellite System)为电离层层析技术的应用带来大量的观测数据,可弥补单星座条件下地面观测站点少和观测视角有限等不足。本文利用多星座GNSS的观测数据,通过融合定权的方式,提出一种基于地基GNSS的电离层层析方法,求解出高精度的电离层电子含量值。利用该方法反演出欧洲区域上空的电子密度。实验结果表明,多星座GNSS反演的精度要优于使用单GPS数据的结果。并将该方法应用到磁暴探测中,与垂测仪的观测结果进行比较,验证了多星座GNSS电离层层析方法的可行性和优越性。     

层析反演与神经网络方法在电离层建模及预报中的应用

将香港地区某天由电离层层析反演得到的电子密度值分成6组,利用神经网络方法对该6组数据分别进行了拟合建模及预报。实验结果表明,采用电离层层析技术并经神经网络模型预报得出的电子密度值精度明显高于由IRI2007模型提供的电子密度值,其预报的30min及60min的电子密度值精度可分别达到0.45TECU和1.34TECU。     

加权距离排序的水汽层析算法

针对代数重构算法中投影顺序对迭代收敛速度及精度的影响,该文提出了基于加权距离排序的算法。该算法可以优化新选择的投影与先前所用的投影序列之间的角距离,同时能够使得投影分布均匀,从而减小相邻投影之间的相关性;同时对层析方程组按照精度高低进行分组,保证了最终解更接近于实际观测数据;并在所有的实验中使用了非负约束,使得结果符合水汽密度的非负特征。基于香港卫星定位参考站网数据的实验结果表明:加权距离排序算法能够提高代数重构算法的收敛速度与精度。     

利用区域地基GPS的电离层层析成像研究

电离层是近地空间的重要组成部分,如何对电离层的异常扰动进行合理监测与预报一直是空间物理领域的研究课题。本文将计算机层析成像技术引入到电离层扰动监测中,利用大量的区域地基GPS观测数据,借助代数层析迭代算法反演得到三维电离层电子密度;并将层析结果与国际电离层参考模型IRI2007进行对比分析,结果表明:地基GPS层析所得的电离层电子密度与IRI2007基本一致,但层析结果精度略高于IRI2007模型。     

基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法

针对传统水汽密度层析方法的缺点,设计并实现了一种基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法,提高了观测数据的利用率。利用香港CORS网的实测GPS和气象数据,并结合研究区域内45004探空站的探空数据,验证了该算法用于实测数据的可行性及精度,并分析了不同天气对层析新算法的影响。试验结果表明:该算法在观测数据的利用率上远大于传统层析方法,以探空数据为参考基准,RMS、水汽廓线相关系数和误差分布均优于传统方法。此外,降水天气对层析结果影响要比无降水天气的影响大。