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EOF分解的区域电离层VTEC预报模型研究

区域电离层的监测和预报是一项具有重要意义的工作,也是目前一个比较热门的研究方向。据此,着重研究了区域电离层的预报模型,以期能够为区域内的用户提供短期的电离层VTEC预报信息。提出了一种基于EOF分解的区域电离层VTEC预报模型,该模型同时考虑了VTEC时间序列的时间分布特性和空间分布特性:首先通过EOF分解提取随时间变化的时间分量和不随时间变化的空间分量,并对时间分量进行预测,最后通过EOF重构获取VTEC预报值。采用IGS提供的195个格网点的VTEC数据对模型进行验证,结果显示,基于EOF分解区域电离层VTEC预报模型的预报平均相对误差为4.05%,相比于普通的时间序列模型其精度可以提高40.3%。     

活跃期区域电离层总电子短期预报及适用性分析

太阳活跃期受太阳风高能粒子影响易发生磁暴,使得电离层总电子含量异常扰动,其非平稳性与非线性特征较平静期明显增强。分别利用2011年区域内多个测站的实测数据与IGS（International GNSS Service）发布的全球电离层模型（global ionosphere model,GIM）进行逐点建模,选取db4小波基对样本序列进行分解后,采用时间序列模型对各分量进行预报并重构,实现对ARIMA（auto regressive integrated moving average）模型的改进。通过分析ARIMA模型与改进模型预报值的残差比例和实验区域内均方根误差的分布情况,来评定改进模型的预报精度与适用性。结果表明,改进模型的残差与实验区域内的均方根误差较ARIMA模型总体减小,且该模型对区域内均方根误差峰值能起到较大的削弱作用。     

改进CODE GIM的GNSS广播电离层模型评估方法

针对如何有效地对各类电离层模型在建模实现、模型精度、模型时效性等方面进行综合评估问题,该文提出一种基于改进CODE模型(CODE+模型)全球电离层图(GIM)的预报电离层精度评估方法,通过增加我国陆态网监测站数据,提高我国及周边地区的电离层建模精度,弥补了CODE GIM在我国及周边地区因观测数据少而精度受限的不足。通过试验分析表明,改进CODE GIM能够满足精度要求,且更好地与我国实际电离层情况相吻合;并以此为基准评估GNSS广播电离层精度,对比分析了GPS、BDS、Galileo电离层模型的精度,得到一些初步结论。     

鞍山区域电离层模型构建及GNSS应用研究

针对电离层延迟误差目前是GNSS导航定位精度最重要误差源的现状,通过GNSS参考站或跟踪站实测数据计算电子总含量值,建立区域电离层模型,监测区域电离层变化,进而找到削弱或消除电离层延迟误差影响方法。利用曲面拟合实现建模,在模型的建立过程中通过对不同的模型阶数进行设置,对比不同情况下的模型精度,从而确定特定区域内最佳数据采样间隔及阶数设置,并在最佳阶数设置情况下,比较了预报不同时段的精度,进而对延迟量预报问题进行探讨,得出一些有益结论。可以通过该模型单独解算流动站站点的实时电离层延迟信息,这对多基站CORS的站间距离选择和单基站CORS基准站和流动站之间距离设计,尤其对提高单频接收机以及GIS产品用户的定位精度和差分模型的覆盖范围都具有实际参考意义。     

卷积神经网络的PM2.5预报模型

针对目前基于机器学习的PM2.5预报模型无法充分利用研究区域内其他相关站点的数据问题,该文提出了一种区域时空点数据的表示方法,并在此基础上提出了基于卷积神经网络的PM2.5预报模型。该模型利用了区域内多站点的历史PM2.5实测数据以及相应的气象预报数据,对区域内任一站点PM2.5浓度进行预报。实验结果显示,该模型在京津冀区域内能对未来至少3d内的PM2.5浓度进行较高精度的预报。与基于单站点的前馈神经网络预报结果对比表明,对区域整体污染及气象状况建模的卷积神经网络模型预报精度更高。该模型对区域内所有站点的预测结果与地面实测值的分布基本一致,表明了该模型具有对区域内PM2.5浓度进行时空预报的能力。     

利用BP神经网络改进电离层短期预报模型

电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数。对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点。根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报。结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右。     

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。     

基于补偿波形调整的导航卫星轨道预报方法

针对利用动力学模型得到的预报轨道随时间推移精度衰减较快的问题,尝试采用神经网络作为建模工具改进北斗导航卫星轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的因素进行了详细分析,基于神经网络补偿波形调整策略制定了适应导航卫星短期、中期和长期预报的神经网络优化模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明,该方法可以显著改进利用动力学模型得到的预报轨道精度。短期预报中,当采用的训练样本距离当前时刻大于10 d时,应移动补偿波形;中长期预报中均应移动补偿波形。相比补偿波形不调整的神经网络模型,采用基于补偿波形调整的神经网络优化模型后,预报弧长为8、15、30 d时,改进率分别提高了2.3%、6.7%、10%。     

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%。     

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。     

Linux Shell在电离层TEC格网数据提取和分析中的应用

电离层延迟误差是卫星导航和定位中不可忽略的重要误差,全球电离层总电子含量(TEC)格网数据因其将全球按规则的经纬度格网化,并给出了相应格网点的电离层TEC值,从而为用户使用提供了极大的便利．本文基于Linux Shell脚本编写简单、快速和容易维护等优点,利用Shell脚本对电离层TEC格网数据进行提取和分析处理,主要包括全球和自定义区域电离层TEC数据提取、均值计算、格网经纬度互差计算、最值提取等应用,可为基于全球电离层格网(GIM)数据对全球或区域电离层TEC周年变化、季节变化、周日变化规律以及时空变化特性等相关规律的分析研究提供一定的参考.      

磁暴事件对高精度TEC二维分布的影响

电离层总电子含量(TEC)是电离层探测与研究工作的重要特征参量之一.利用地基GPS接收站台网,可以获得大量的垂直TEC数据.本文提出一种高精度TEC地图重构方法,基于Kriging法对垂直TEC进行插值处理,实现了亚大区域高分辨率TEC二维分布的重构,并与实测数据对比验证了本方法的精度和有效性.基于此二维分布,分析了区域TEC值随时间、纬度的变化情况;重点分析了磁静日与磁暴期间南北半球不同纬度TEC值的不同表现特征,并给出了磁暴期间不同纬度TEC的变化趋势所存在的差异及其解释,相关研究成果可为区域高分辨率电离层监测系统的建立提供方法支撑.     

2014年鲁甸6.5级地震震前TEC异常分析

2014年8月3日云南省鲁甸发生了6.5级地震.针对震前电离层异常问题,利用IGS提供的全球电离层数据,采用滑动四分位法对鲁甸地震震中及其周围格网点的TEC进行异常探测,发现震前3d、6d和13 d电离层有明显的异常,其中震前3d、6d的异常最为显著.在进一步分析了太阳地磁活动及这几天的全球TEC异常分布后,认为这3d的电离层异常可能与震前的孕育地震有关.另外,这3d的TEC异常分布区域都满足在经度方向跨度和纬度方向跨度长度比约为3:1,且异常的峰值点并不位于震中的正上方,而是位于震中偏向赤道方向,同时赤道共轭区域也存在异常,但范围和幅度都较小.     

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。     

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)、...     

RINEX_HO: second- and third-order ionospheric corrections for RINEX observation files

When GNSS receivers capable of collecting dual-frequency data are available, it is possible to eliminate the first-order ionospheric effect in the data processing through the ionosphere-free linear combination. However, the second- and third-order ionospheric effects still remain. The first-, second- and third-order ionospheric effects are directly proportional to the total electron content (TEC), although the second- and third-order effects are influenced, respectively, by the geomagnetic field and the maximum electron density. In recent years, the international scientific community has given more attention to these kinds of effects and some works have shown that for high precision GNSS positioning these effects have to be taken into consideration. We present a software tool called RINEX_HO that was developed to correct GPS observables for second- and third-order ionosphere effects. RINEX_HO requires as input a RINEX observation file, then computes the second- and third-order ionospheric effects, and applies the corrections to the original GPS observables, creating a corrected RINEX file. The mathematical models implemented to compute these effects are presented, as well as the transformations involving the earth’s magnetic field. The use of TEC from global ionospheric maps and TEC calculated from raw pseudorange measurements or pseudoranges smoothed by phase is also investigated.     

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。     

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年电离层数据对高、中、低纬度磁暴和非磁暴的不同年积日数据进行实验,低纬处均方根误差(RMSE)最优可达到0.97 TECU,相对精度为91.28,验证了CEEMD-GRNN预报模型精度高于EMD-GRNN以及单一的GRNN模型.