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。     

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。     

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...     

利用神经网络预报短期电离层TEC变化

利用神经网络,基于IGS提供的(40°N,115°E)网格点TEC数据,本文构造了该点处提前一天的TEC预报模型。神经网络模型的预测目标是待预测日一天内的12个TEC数值。输入参数包括预测日前一日的太阳黑子数、地磁Kp指数、预测日前27天的太阳黑子数三角函数拟合参数,以及预测日前2天16个Kp指数的多项式拟合参数。实验结果表明训练后的神经网络模型可以反映出不同季节的TEC周日变化以及地磁暴情况下的TEC特征。     

ARIMA模型在电离层TEC预报中的应用

电离层电子总含量的确定是影响全球定位系统定位精度一个很重要的因素,目前针对电离层建立不少的模型。文中提出运用时间序列理论中的ARIMA模型对电离层进行预报,并利用数据进行计算分析,结果表明该模型适合电离层电子总含量的预报。     

全球电离层TEC的轮胎调和分析与预报

将轮胎调和分析引入电离层TEC的模型化过程中,建立了基于轮胎调和分析的电离层TEC球谐系数模型,并对该模型进行详细的验证和分析。结果表明,本文模型计算精度高,系数截断为15阶时,恢复误差全年统计不超过4%,且除南、北极区外球谐模型具有很好的适用性。然后对该模型系数的时间序列特性进行了函数估计：引入逐级余差建模方法,使用趋势函数、功率谱分析、ARMA模型对球谐系数的时间序列进行分析,找出了模型系数时间序列变化的规律,构建了预报模型,实现了基于模型系数的预报,并对预报系数的精度变化问题和系数本身短期预报的数据积累时间进行分析,最终通过TEC的预报,验证了模型的精度。     

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。     

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。     

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。     

区域电离层TEC的变化研究

电离层延迟是影响全球卫星导航系统精密定位的主要误差源之一。本文介绍了常用的NeQuick模型和IRI模型,利用两模型进行了中国地区电离层TEC相关计算,将计算值与电离层参考值进行比较,得出了关于区域电离层TEC的有益结论。     

Monitoring Seasonal Variations of Ionospheric TEC Using GPS Measurements

The regional ionospheric model is adopted to determine satellite-plus-receiver differential delay. The satellite-plus-receiver differential delay is estimated as constant values for each day. Dual-frequency GPS pseudo-ranges observables are used to compute vertical TEC (VTEC). All the monthly mean VTEC profiles are represented by graphs using GPS data of the Beijing IGS site between 2000 and 2004. The monthly averaged values and amplitudes of VTEC are also represented by graphs. The results indicate that the VTEC has seasonal dependency. The monthly averaged values and amplitudes of VTEC in 2000 are about 2 times larger than that in 2004. The maximum VTEC values are observed in March and April, while the minimum VTEC values are observed in December. The seasonal variations trend is found to be similar after polynomial fitting between 2000 and 2004.     

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。     

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。     

基于GPS数据的地震前电离层TEC异常研究

选取印度洋区域7个IGS站,运用2004年12月26日印度洋地震前后共计25 d的GPS观测数据,计算出高时空分辨率的VTEC。综合考虑了太阳和地磁活动参数,运用统计分析的方法,详尽阐释了地震发生前TEC减小的电离层异常现象。