改进的GM-AR组合模型在电离层TEC预报中的应用

电离层总电子含量(TEC)是影响GPS导航定位精度的重要因素之一。因此对于电离层总电子含量的研究及准确预测可以大大提高GPS的定位精度。由于灰色预测模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移,其预测精度会随之下降,为解决这一问题,对GM(1,1)模型进行改进,并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合。利用改进的GM-AR模型进行TEC预报,预报的精度比两种方法单独预测的精度有较大提高,并应用实例证明该方法的可行性。     

电离层TEC建模与预测

基于时间序列分析的DDS(dynamic data system)法,以AR模型和CAR模型对电离层格网点进行建模并预测。实例分析表明,应用时间序列分析的AR和CAR模型对电离层格网点总电子含量进行预报,具有模型辨识过程简单、计算工作量小、便于上机实现、预测精度高等优点。与AR模型相比,CAR模型的预报效果更佳。     

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。     

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。     

全球电离层TEC数据统计分析与全局趋势分析

以IGS发布的电离层TEC数据为样本,通过三维图、等值线图、频率直方图等对数据进行统计分析,得出电离层TEC在时间和空间上的变化规律.对全球电离层数据进行球谐函数拟合,并通过分析找出其最合适的阶数.     

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。     

震前电离层TEC异常扰动的研究

利用中国地壳运动观测网络基准站观测数据,计算了2008年3～8月期间的中国区域电离层电子总含量(totalelectron content,TEC),并根据CODE分析中心最终TEC数据,采用不同尺度的统计分析方法,对半年来四川地震上空TEC值进行检查。结果表明,在5.12汶川地震震前一个星期内,孕震区上空连续出现明显的电离层异常扰动(在一定的经度范围内),其电离层异常驼峰有向磁赤道漂移的趋势,并逐步完全消失;对于此后发生的大于Ms5.0的地震,75%的地震区域同样发生此类现象。     

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。     

改进的方差分析在电离层TEC短期预报中的应用

本文在研究了目前存在方法的基础上,将数理统计中的方差分析周期叠加外推法应用于电离层短期预报,并对其作了改进。采用IGS提供的电离层TEC数据作为原始数据比较了该方法改进前后的预报精度,分别利用中国区域内不同地理位置的40天的数据进行分析预报,预报结果显示改进后的方法预报精度可达到1.1TECU左右,优于改进前。改进后的预报效果依然与经纬度有关,在中国区域内随着纬度的减小、经度的增加,预报精度会降低。通过与目前常用方法比较分析,该方法预报结果精度较高、所需计算参数少、简单易行,可以较好地应用于电离层短期预报。     

一种改进Elman神经网络的电离层TEC预报方法

为了建立更高精度的电离层T EC预报模型,利用IGS数据中心提供的平静期与磁暴期电离层T EC原始序列,提出基于奇异谱分析法(SSA)与Elman神经网络结合的电离层T EC预报模型.实验结果表明,在电离层平静期T EC的预报精度上,SSA-Elman组合模型的精度更加稳定,预测残差值在2 T ECu以内;在电离层磁暴...     

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ARIMA与Holt-Winters组合模型的电离层TEC预报

分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模型组合进行TEC短期预报。分析比较不同季节各个模型的预测效果,以及电子含量的变化与太阳黑子数变化之间的联系。结果表明,组合模型的预测精度在各个季节都优于两种单一模型,不同季节,太阳黑子数的含量和电离层电子含量预测的精度也有较大差异。     

混沌特征参数对神经网络预测电离层TEC的影响分析

利用国际GNSS服务组织(IGS)提供的东经115°经线上不同纬度处一年的电离层总电子含量(TEC)时间序列数据,研究了如何进一步提高基于神经网络方法预测电离层TEC的效果。研究表明:电离层TEC的预测误差与电离层TEC时间序列的最大Lyapunov指数与该序列均值的乘积具有较强的相关性;而且与时间延迟和嵌入维数的选择是否恰当也有着密切关系。     

卫星重力梯度分量的广义轮胎调和分析

深入研究利用卫星重力梯度张量分量组合确定地球重力场模型的广义轮胎调和分析方法.利用球面到轮胎面上的映射关系,借助圆周上的B样条插值技术,建立轮胎面上Fourier分析与调和分析的关系,实现地球重力场的高精度、高效率的自洽调和分析,克服传统调和分析中平滑因子不精确等引起的误差.将轮胎调和分析方法拓展到广义轮胎调和分析方法.模拟试算结果表明,利用广义轮胎调和分析技术,能够运用卫星重力张量分量数据以较高的精度还原地球重力场,验证算法的有效性和实用性.     

顾及经纬度方向异性的电离层TEC IDW插值及精度分析

反距离加权（inverse distance weighting,IDW）是一种简单实用的插值方法。以全球电离层格网（global ionospheric map,GIM）产品为样本,考虑电离层总电子含量（total electron content,TEC）经纬度方向异性,引入经纬度方向异性调节因子,设计了包含等权在内的6种电离层距离计算方案,分析表明,电离层TEC与经度方向相关性高于纬度方向,不同电离层距离计算方案均能有效提高IDW插值精度。采用最优方案IDW插值分析长期插值精度,结果表明,电离层活动剧烈区域（南北纬度20°）连续12 a“两分两至”日前后全球电离层格网（global ionospheric map,GIM）产品插值,最优方案比普通IDW插值精度提升约25%;2014年太阳活动高年“两分两至”日GIM产品插值,地方时14 h后3~5 h电离层活动剧烈时,最优方案插值精度提升明显,插值均方根误差（root mean square,RMS）最大不超过4.0 TECU。     

单站区域电离层TEC建模及精度分析

为了分析单站区域电离层总电子含量(total electron content,TEC)模型的适用范围和精度,基于2～15阶次球谐函数,分别建立了欧洲区域16个单站区域电离层TEC模型,生成了区域格网TEC,并与欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)、...     

CEEMD与GRNN神经网络电离层TEC预报模型

针对电离层电子总含量(TEC)存在非线性、非平稳,由多因素影响导致高噪声的问题,建立了补充集合经验模态分解(CEEMD)和广义回归神经网络(GRNN)模型相结合的CEEMD-GRNN电离层TEC预报模型.以解决直接使用原始数据进行预测会导致拟合效果差、预测精度低的问题.采用国际GNSS服务(IGS)中心提供的2019年...     

利用数据同化技术实现区域电离层TEC重构

电离层参量的提取是开展电离层研究的基础,而数据同化技术则是获取电离层参量的一种重要手段。以NeQuick模型的输出作为背景场,Kalman滤波作为同化算法,利用数据同化技术实现区域电离层TEC重构,结果表明,数据同化方法重构的倾斜总电子含量（TEC）和垂直TEC与实测值较为一致。相比NeQuick模型及全球电离层地图（GIM）数据,数据同化方法重构得到的TEC的平均误差和标准差均有明显的降低,实测数据验证了数据同化技术在区域TEC重构中的精度和可靠性。     

利用GPS三频观测值监测电离层TEC及其变化率

三频观测数据为监测电离层总电子含量提供了更多的观测值选择。在双频观测值估算电离层总电子含量的原理基础上,利用不同纬度地区的三频GPS观测资料计算获得了电离层总电子含量值及其变化率。分析结果表明：由于GPS接收机码间偏差的影响,不同频率间组合获得的电离层总电子含量结果出现较大的系统差异,使用不同频率组合获得的电离层TEC变化率有很好的一致性。