利用人工神经网络预测电离层foF2参数

利用人工神经网络技术实现了电离层foF2参数提前1小时预测.从foF2时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻foF2值,预测时刻前一天的foF2值,预测时刻前7天foF2平均值,当前时刻前7天foF2平均值,foF2的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz.     

利用人工神经网络预测电离层foF2参数

利用人工神经网络技术实现了电离层f_oF₂参数提前1小时预测.从f_oF₂时间序列本身的变化特征出发,根据时间序列相关分析结果确定网络输入参数.选用当前时刻f_oF₂值,预测时刻前一天的f_oF₂值,预测时刻前7天f_oF₂平均值,当前时刻前7天f_oF₂平均值,f_oF₂的一阶差分及表示当前时刻t的变量共六个参数作为神经网络输入,下一时刻值作为神经网络输出.对于太阳活动高年平均预测相对误差小于6%,均方根误差小于0.6 MHz,太阳活动低年平均预测相对误差小于10%,均方根误差小于0.5 MHz     

利用半参数核估计法预报全球电离层总电子含量

本文将半参数平差模型引入电离层球谐函数系数的预报中,建立了半参数球谐函数模型(Semiparametric-Spherical Harmonic,Semi-SH)来预测全球电离层总电子含量.首先,通过快速傅里叶变换获得球谐函数系数的周期和振幅,将振幅高的主周期归入趋势函数,振幅低的剩余周期归入随机信号,建立了半参数模型,同时利用核估计方法拟合趋势函数,解算随机信号,并在时间域上进行外推,得到了预报时间的球谐函数系数,代入15阶电离层球谐函数模型,最后得出电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预报值.本文基于欧洲定轨中心(CODE)发布的球谐函数系数进行电离层TEC长期预报和短期预报分析,其中长期预报采用四年预报两年的模式对球谐函数系数进行预报,短期预报设计了三个算例,采用前30天预报后一天的模式,分别预报1天、滑动预报7天和滑动预报30天.实验结果表明:长期预报能够较好地反映全球电离层TEC的变化趋势和波动情况,Semi-SH模型对全球电离层TEC平均值(Mean TEC global,MTECglobal)的拟合值和预报值与MTECglobal实际值的相关系数分别为0.8743和0.8010,呈现出高度相关性.短期预报中,在太阳活动高年和太阳活动低年,Semi-SH模型在中纬度地区预报精度较CODE发布的电离层TEC 1天预报产品(CODE′S 1-Day Predicted GIM,C1PG)有较大提升,在高纬度与低纬度地区两种模型预报精度相当;Semi-SH模型在太阳活动高年和太阳活动低年30天滑动预报精度的均值均高于C1PG模型.实验结果说明了Semi-SH模型预报电离层TEC值的有效性.     

基于太阳活动“相似周”的第25太阳周期F10.7预报

太阳辐射指数F_10.7是衡量太阳活动强度的重要参数,在构建高层大气模型、电离层建模、空间通信等方面发挥着重要作用.为满足应用场景对F_10.7预报长期性、简便性的要求,本文研究了基于太阳活动“相似周”的F_10.7指数长期预报方法.利用历史周期的相似性构造F_10.7变化趋势预测线,并对其进行最小二乘拟合得到预报目标周期F_10.7长期变化趋势的公式.本文对相似周数据处理过程进行了系统性说明,并通过最小二乘拟合过程将经验公式法可量化、易表达的优势融入到“相似周”法中,建立的预报公式仅有时间参量,可简便而且准确地预报F_10.7.通过对第24周进行预报实验,得到以下结论：(1)该方法预报结果平均相对误差为12.69%,与现有经验公式62.08%的平均相对误差相比,精度显著提升;(2)在太阳周期内的大部分年份,该方法可较好地满足F_10.7长期趋势预报的需求,在太阳活动高峰年平均相对误差为16.82%,较现有经验公式精度提升一倍.进一步地,给出第25...     

高频频率预测方法中国区域的精细化研究

提出了一种适用于中国及邻近区域高频天波传播的精细化频率预测方法:该方法基于ITU-R频率预测方法体系,在应用中国参考电离层模型的基础上,利用1976-2006年10个电离层观测站近三个太阳活动周期电离层特征数据的统计分析结果,充分考虑预测参量随空间位置、昼夜以及太阳活动的变化特性,重建了E层、F₁层和F₂层OWF-MUF和HPF-MUF转化因子的时空映射.利用中国境内2008年1月6条链路和2012年3月9条链路的观测结果,对本文所述方法和ITU-R建议方法进行对比分析,对比结果显示本文所述方法较ITU-R建议方法在预测精度上有了明显的改善:MUF、OWF、HPF预测的均方误差分别降低了0.28、0.16、0.45 MHz,最大误差降低量为0.90、0.55、1.31 MHz,均方相对误差平均降低了4.79%、2.97%和4.91%,最大误差降低量分别为10.14%、8.63%和11.75%.     

foF2月中值太阳循环变化及单站谱模型研究

利用我国9个电离层观测站第21和22太阳周大约20年的foF2月中值数据,分析太阳活动和地磁活动对电离层foF2的影响,结果显示白天和夏季夜间foF2和太阳黑子数R之间存在着明显非线性关系,并且随着纬度的降低逐渐增强.当回归分析加入地磁Ap指数时,多重回归模型与实测值误差进一步减小,说明同时考虑太阳活动和地磁活动的非线性影响能够更好地描述foF2的变化.基于foF2与太阳黑子数R及地磁指数Ap之间的非线性统计关系,利用Fourier级数建立9个单站谱模型,并与国际参考电离层IRI进行了比较,精度有一定提高.     

附加电离层延迟约束的实时动态PPP快速重新初始化方法

传统模式下,由于卫星信号中断等原因导致的实时动态PPP重新初始化问题将严重影响PPP的实际应用效果.针对上述问题,本文提出了一种有效的解决思路,首先设计了电离层延迟变化预报模型,并提出预报信息的定权方法,进而将上述预报结果作为虚拟观测值,联合历元间/星间差分观测数据估计得到周跳参数浮点解,并尝试固定,从而实现PPP快速重新初始化.该方法通过实现电离层预报结果权重的自适应确定,改善了参数估计结果的精度,提高了周跳修复成功率及可靠性.利用不同区域和不同时期的大量观测数据分析表明,周跳修复效果与测站位置、太阳活动及中断时长存在密切关系,当中断时间较短（90 s以内）时,均可以获得较高的成功率,平均达到90%以上,由此验证了本方法的有效性;随着中断时长进一步增大,不同地区和太阳活动情形下的修复效果存在显著差异,纬度越低,太阳活动越剧烈,成功率越低.     

短波信道与其链路穿过的电离层相关性分析

电离层的状态及其变化在短波通信、天波超视距雷达和短波广播等依赖天波技术的系统应用中有重要意义.以前很少看到关于短波信道与其链路穿过电离层的状态及其变化的同步观测及其相关性定量描述.本文利用2011年7月21-27日厦门—武汉链路短波信道观测数据和2011年12月10-16日西安武汉—莆田链路短波信道观测数据,以及厦门、武汉、西安电离层垂直观测数据,对西安—武汉—莆田链路短波信道、厦门—武汉链路短波信道及其链路穿过的电离层特征参量相关性进行了分析研究,结果如下:(1)西安—莆田链路短波信道的最大可用频率(MUF)与该链路的中点(武汉)电离层F层临界频率(foF2)的相关系数最大,为0.974;(2)西安—莆田链路MUF与链路端点(西安)电离层foF2的相关系数稍小些,西安武汉链路MUF与链路两端(武汉、西安)电离层foF2的相关系数也稍小些,但都接近于0.930;(3)西安—莆田链路MUF与厦门(距离莆田约为140 km)电离层foF2也比较小,为0.912;(4)西安一武汉链路MUF与厦门(距离武汉约770 km)电离层foF2的相关系数更小一些,为0.877;(5)根据厦门电离层垂测仪的观测,去除掉与电离层Es相关的数据后,厦门一武汉短波信道MUF与厦门电离层foF2的相关系数为0.557;不去除时,其相关系数几乎为零.这些结果对于提高短波信道预测能力和短波信道信息在依赖天波技术系统中应用水平有重要帮助.     

巴基斯坦达尔巴丁(Dalbandin）地震前观测到的电离层foF2异常变化

电离层foF2变化对地震反应非常敏感,与地震有关的电离层扰动变化结果似乎非常有望用于地震短期预测。格林威治时间2011年1月18日20:23分,一次7.2级的大地震发生在巴基斯坦的达尔巴丁(28.73oＮ, 63.92oＥ）。本文研究中,我们必须利用架设在巴基斯坦的伊斯兰堡（33.78oN, 73.06oE）、玛尔坦（32.26oN,71.51oE）和卡拉奇（24.89oN,67.02oE）三个垂直探测台站获得的白天（08:00 a.m. - 05:00 p.m.）小时值数据找出地震前的foF2异常变化特征。结果显示,在达尔巴丁地震前几天,foF2出现了显著变化;并且距离震中最近的台站观测到的频率与幅度异常变化大于较远的位于孕震区边缘的台站。尽管地震异常特征显著,但增加其它电离层参数可以提高foF2异常的高置信度水平。     

基于卫星数据和NRLMSISE-00模型的低轨道大气密度预报修正方法

NRLMSISE-00大气模型广泛应用于航天器定轨和预测等方面,但存在着较大的误差,尤其是在短期变化方面.为了提高低轨道大气密度短期预报的精度,我们提出了一种基于实测数据对NRLMSISE-00大气模型密度结果进行修正预报的方法:利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)和CHAMP(Challenging Mini-Satellite Payload)卫星2002-2008年大气密度探测数据对NRLMSISE-00模型进行误差分析,获得模型的修正因子,再对模型的大气密度结果进行修正.采用该修正方法对GRACE-A和CHAMP卫星轨道上的大气密度进行3天短期预报试验验证,结果表明可显著提高大气密度的预报精度,在太阳活动低年,修正后的大气密度预报误差比NRLMSISE-00模型误差降低50%以上.