利用时间序列分析预报电离层TEC

以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。     

基于RBF神经网络的改进模型在电离层TEC预报中的应用

为了提高电离层TEC值的预报精度,建立更高精度的电离层TEC预报模型,本文在RBF神经网络模型的基础上引入奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)方法,构建新的电离层TEC预报模型。该组合模型首先通过SSA提取原始序列中的特征分量,避免噪声分量对预报结果的影响,其次将去噪后特征分量作为RBF神经网络模型的输入值。使用IGS中心提供的TEC数据序列进行模型验证,结果表明,无论是对平静期电离层TEC预报还是磁暴期电离层TEC预报,相比于单一的RBF神经网络模型预报结果,本文提出的SSA-RBF神经网络模型的预报结果均更优,其中平静期预报残差在2 TECU以内,磁暴期预报残差在3—4 TECU以内,验证了本文提出组合模型的优越性。     

iGMAS全球电离层TEC格网产品精度分析

为了分析与评估国际GNSS监测评估系统(iGMAS)全球电离层TEC格网产品精度,该文基于iGMAS及IGS各电离层分析中心发布的全球电离层TEC格网产品,进行了精度比较分析,结果表明:iGMAS与IGS、CODE、JPL、ESOC、UPC等IGS电离层工作组发布的全球电离层TEC格网产品,在全球、不同纬度带和欧洲等不同区域均表现出较高的一致性和强相关性,互差为0~2.0 TECU;JPL分析中心GIM的内符合精度约为2.5 TECU,iGMAS、IGS、CODE、ESOC和UPC等分析中心GIM的内符合精度均小于1.5 TECU;在2~8 TECU的精度范围内,iGMAS全球电离层TEC格网产品的精度总体与IGS、CODE、JPL、ESOC、UPC等IGS电离层工作组的精度相当。     

自回归移动平均模型的电离层总电子含量短期预报

摘 要：本文在充分考虑乘积性季节模型的情况下,利用差分法对电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）样本序列进行平稳化处理后,采用时间序列分析中的求和自回归移动平均模型（简称ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)对TEC值序列进行预报分析。以欧洲定轨道中心（CODE）提供的2008-2012年电离层TEC值为样本数据,分析了该方法在电离层平静期、活跃期预报高、中、低不同纬度电离层TEC值的精度以及TEC样本数据的长短对预报精度的影响等。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期预报6天的平均相对精度可达83.3%和86.6%;而平均预报残差分别为0.18±1.9TECU和0.69±2.6TECU,其中预报残差小于3TECU分别达到90%和81%以上;而且两个时期都具有纬度越高相对精度越低而绝对精度越高的规律。此外,预报精度会随TEC样本序列长度增加而提高,但40天左右为其最佳样本长度,如超过此长度,其精度会逐渐降低;而相同样本数据的预报精度会随预报长度的增加而减小,初期并不明显,但超过30天其相对精度将随时间明显降低。     

BP神经网络模型的电离层预报精度评估

针对电离层电子总含量(total electron content,TEC)时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特点，基于反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型对欧洲定轨中心(Centre for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的电离层格网(global ionosphere maps,GIM)数据产品中低纬度、中纬度、高经纬格网点TEC数据和对应的时间点、经纬度、太阳射电通量F10.7数据、赤道地磁活动指数Dst、全球地磁活动指数Kp数据进行样本训练并进行电离层预报.结果表明：基于BPNN模型能够较好地预报低纬度、中纬度和高纬度电离层TEC数值，平均相对精度分别到达了90.5%、88.7%、85.35%，残差均值分别为1.505 TECU、1.595 TECU、1.885 TECU，平均均方根误差(root mean square error,RMSE)值分别为1.94 TECU、2.13 TECU、3.08 TECU.     

时间序列分析在电离层短期预报中的应用

根据IGS提供的2012年TEC数据,在得到TEC值残差序列的基础上,利用谱分析去掉周期项和Matlab工具箱去掉趋势项并采用平滑算法去噪后,对随机项进行时间序列分析。目前,电离层格网点的预报均建立在原始TEC上,阐述了采用差分后的TEC值进行预报的方法,以减少日变化周期项的影响。根据AR（p）模型预报的结果加上周期项和趋势项后,再加上前一天对应时段的TEC值与IGS发布的数据比较,结果表明,该方法利用短期IGS发布的TEC值进行电离层预报能取得较高的精度。     

基于球谐函数区域电离层模型建立

利用GPS双频观测数据建立高精度、准实时的区域电离层总电子含量(TEC)模型是电离层研究的一个重要手段。文中探讨IGS观测站数据结合4阶球谐函数建立区域电离层格网模型的方法,并对硬件延迟(DCB)和TEC建模结果的可靠性进行分析,结果表明,DCB解算精度在0.4ns以内,TEC内外精度优于1.4TECU(1TECU=1016电子数/m2)和1.5TECU,满足导航定位中电离层改正的需要。     

利用 ARMA 模型短期预报北极地区电离层 T EC

北极地区电离层结构分布较为特殊,存在梯度变化。利用时间序列分析中的自回归移动平均模型(Autoregressive Moving Average,ARMA)对欧洲定轨中心(CODE)发布的北纬67.5°~87.5°以及利用反距离加权插值法得到的90°的格网数据逐点进行建模,分别利用7d、10d、20d、30d、40d、50d的电离层TEC值为样本数据采用线性最小方差法进行预报分析。结果表明:90%以上的预报绝对误差小于3TECU,预报精度随TEC样本序列长度的增加而提高,但样本序列增加到一定值后,相对精度提高不大;相同样本数据的预报精度随预报时间长度的增加而降低,起初不是很明显,超过20d后精度降低明显且波动幅度较大。尽管北极地区存在梯度变化,ARMA模型在北极地区具有较高的预报精度,是一种比较理想的预报方法。     

全球电离层TEC格网时空变化特性分析

卫星导航定位中,电离层延迟是影响用户实时定位精度的重要因素之一。利用全球电离层格网(global ionosphere maps,GIM)提供电离层延迟改正是较为常用的方法,而GIM格网的精度受限于地面GNSS(global navigation satellite system)跟踪站的分布密度。利用区域内少量或1个GNSS跟踪站建立实时区域电离层总电子含量(total electron content,TEC)模型,生成高精度的实时区域电离层格网,为用户提供区域电离层延迟改正显得尤为重要。基于CODE(Center for Orbit Determination in Europe)分析中心2016—2018年995 d的GIM格网数据,分析了相邻格网点TEC的变化范围以及不同时间间隔同一格网点TEC的变化范围。结果表明,GIM在经度方向上分辨率为5°变化的均值范围为0.2～1.0 TECU,在纬度方向上分辨率为2.5°变化的均值范围为0.4～1.4 TECU,在经度和纬度分辨率均小于1°时,电离层TEC的变化小于1.0 TECU;1 h内同一格网点电离层TEC的变化均值约为1.28 TECU,30 min内同一格网点电离层TEC的变化小于1.0 TECU。该研究为小范围内(半径小于100 km)实时区域电离层TEC模型的建立及电离层格网的时间适用范围提供了有效的数据支撑和理论验证,同时对区域电离层TEC时空变化的研究、电离层TEC预报、电离层异常监测和磁暴监测等具有一定的参考意义。     

基于实时Kalman滤波的电离层建模及精度分析

文中使用CORS实时数据,基于Kalman滤波建立区域电离层TEC球谐函数模型。使用CORS相位平滑伪距电离层观测值,逐历元滤波求解电离层模型参数,分离卫星与接收机硬件延迟,并应用于单双频PPP定位中。实验结果表明,区域电离层模型精度约为1.9 TECU,较IGS发布的电离层格网数据(GIM)提高58.8%;采用区域电离层模型改正后单频PPP定位精度约为0.2 m,较GIM提高60.3%;模型提供的高精度电离层改正信息能够有效提升双频PPP收敛速度及初始定位精度。     

电离层总电子数预报方法研究

针对电离层总电子数对于提高导航定位精度的重要性,该文采用2014年国际GPS服务公布的年积日为第1~10d的电离层总电子数为原始数据,以自回归模型、灰色系统模型、BP神经网络模型两两结合的方式完成建模和预报。通过比较不同纬度、不同预测天数的实验结果分析各模型预报精度及适用范围。结果表明,利用BP神经网络模型对AR模型的预测值进行补偿,在赤道处模型拟合的相对精度达到91.32%;残差范围控制在-1.0~0.8TECU内,预报残差最优可达到0.0TECU,从而证明了该方法可以提高电离层总电子数预报精度。     

附有国际参考电离层约束的全球电离层模型

提出利用国际参考电离层附加虚拟观测值对总电子含量值为负数的地区、赤道异常区域和南半球区域电离层进行约束,在日固地磁参考系下采用15阶次的球谐展开建立全球电离层模型,解算得单位权中误差约为1.6TECU,残差绝对值小于3TECU的比例达90%以上,且全球电离层图与IGS电离层工作组的电离层产品精度相当,偏差RMS约为3.7TECU,卫星差分码偏差与欧洲定轨中心相比优于0.1ns,与IGS相比优于0.2ns,接收机差分码偏差与欧洲定轨中心相比优于1ns(大部分优于0.5ns),与IGS相比优于1.5ns。实验结果表明,附有国际参考电离层约束的全球电离层模型确保了全球各个地区的电离层总电子含量为正值,且有效提高了全球电离层模型在赤道异常区域、海洋地区和南半球的精度。     

利用球冠谐分析方法和GPS数据建立中国区域电离层TEC模型

利用GPS实测资料建立了中国区域电离层TEC球冠谐分析模型(spherical cap harmonic analysis,SCHA),评估了该模型的精度和有效性.结果表明,该模型有较高的拟合精度,其拟合残差约为±3 TECU,且精度在时间和空间上分布较均匀.根据IGS分析中心发布的IONEX全球电离层数据(GIM),内插得到了区域内相应时段的平均电离层电子含量,并利用它对CSHA模型的零阶项系数C0.0所表示的区域平均电离层电子含量进行了检核.结果表明,二者具有较高的一致性和相关性,其谱特征相关系数为0.993.由于SCHA模型较GIM模型利用了更多本区域的GPS观测数据,因此其拟舍精度更高,拟合结果与实测数据更一致.时SCHA模型参数的时间序列进行谱分析,结果表明,该模型的模型系数较好地描述了区域电离层TEC的周期性变化特征.     

利用EMD方法改进电离层TEC预报模型

针对总电子含量(TEC)非线性、非平稳特性,将经验模态分解(EMD)方法引入此领域的数据处理中,利用EMD分解后的数据进行时间序列分析预报。采用IGS提供的2010年电离层TEC数据进行实验,结果表明,利用此方法预报5d内TEC的平均相对精度为92.25%,而采用单一时间序列分析预报的平均相对精度为89%。     

基于改进ARMA模型的电离层球谐模型系数预报

根据电离层球谐函数模型系数的特点以及各系数的重要性,采用改进ARMA模型对其13个系数进行预报。结果表明,基于新模型,将13个预报参数得到的电离层电子含量与欧洲定轨中心生成的电离层含量产品相比,预报精度能达到6TECU,而在中国区域精度则更高,能到达4TECU。选取10个IGS站做单频动态解算,水平方向精度与Klobuchar模型相当,高程方向则略高于Klobuchar模型,改进精度可达15%。     

GNSS全球广播电离层模型精度分析

单频用户主要采用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)广播电离层模型来修正电离层延迟,GPS、Galileo和BDS-2均播发广播电离层参数。BDS-3试验卫星也播发了应用于全球电离层延迟修正的BDGIM(BeiDou global ionospheric delay correction model)模型参数。以国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS) GIM (global ionosphere maps)产品和全球140余个GNSS观测站GPS双频观测量为基准,从全球范围、不同纬度、不同区域等系统分析了GPS、Galileo和BDS-3的全球广播电离层模型改正精度,并与IGS预报电离层产品(IGS P1和IGS P2)进行比较。分析认为,IGS P1和IGS P2产品的改正精度总体最优,BDGIM参数优于Gal NeQuick和GPS K8。对于BDS-3新发布的BDGIM参数,分析认为,在全球范围的改正精度(均方根)约为3.58 TECU,改正率约77.2%,在全球不同区域的改正精度相当。     

全球电离层实时建模方法研究EI北大核心CSCD

电离层总电子含量(TEC)是描述电离层变化特性的关键参量,构建实时电离层TEC模型可为实时导航定位用户提供电离层延迟改正,加快精密单点定位收敛速度,实现对空间天气的精准监测。基于此,论文以构建实时电离层TEC模型为目标,从融合多源电离层数据构建电离层TEC模型和高精度电离层TEC预报模型的构建展开研究,主要研究内容及贡献如下:(1)使用不同方法评估了2002年001天-2018年365天IRI-2016模型、NeQuick2模型与IGS提供的电离层最终产品(IGSG)的精度。     

基于CEEMD的电离层TEC组合预报模型

针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷，如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等，本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为：首先，利用CEEMD对TEC原始序列进行自适应分解，得到具有不同频率的分量并依据分量复杂度分析结果进行重构；其次，使用广义回归神经网络(GRNN)模型对高频分量进行建模与预报，使用Holt-Winters模型对低频分量进行建模与预报；最后，重构高频分量预报结果与低频分量预报结果得到电离层TEC预报值。根据太阳活动选取两段不同年积日、不同纬度电离层TEC序列进行实验，结果表明本文提出组合预报模型较单一的Holt-Winters模型、GRNN模型预报精度更高，在太阳活动平静期预报结果的平均相对精度为92.83%,在太阳活动剧烈期预报结果的平均相对精度为84.35%,对于长时间TEC预报也具有较好的效果，稳定性高。     

电离层TEC的预测模型

电离层总电子含量（TEC）的精确预报对提高GNSS导航精度,保障无线电空间远程通讯具有重要作用。分析了IGS发布的电离层格网点总电子含量（TEC）的时间序列特点,基于时间序列分析理论,以AR模型对格网点TEC随机时间序列平稳化后建模和预报。实例分析表明,研究的预报技术和方法是可行的。     

卫星导航服务的全球电离层时变特性分析

针对电离层对无线电波应用技术的影响,该文利用IGS提供的1998年—2012年的全球电离层TEC数据,结合相应的太阳活动数据,采用时间序列分析、相关性分析以及等值线图等数理统计的方法,分析了全球电离层的时变特性;分析了电离层TEC、F10.7和太阳黑子数的相关性,发现3者之间的相关系数高度线性相关。通过电离层日变化规律的研究发现:电离层TEC日极大值出现的时刻集中在当地时间12时至16时,其中14时占38.47%,12时占26.58%,16时占19.05%;夜间TEC值与太阳活动强度密切相关,在太阳活动低峰年,夜间全球电离层TEC平均值在5TECU左右,在太阳活动高峰年,夜间全球电离层TEC平均值在17TECU左右,最大值可达24TECU。最后,从日地距离和太阳活动强度两个方面,讨论了全球电离层TEC季节变化规律以及成因。