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2018年8月磁暴期间北斗GEO卫星电离层tec时空变化分析

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测绘学报 2022年第3期51卷 317-326页

作者：汤俊高鑫李垠健钟正宇华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 武汉大学测绘学院湖北武汉430079

基于北斗GEO卫星独有的静地特性,本文利用其观测数据提取电离层tec进行磁暴期间电离层tec时空变化研究。同时利用全球电离层格网图GIM值进行试验对比,结果表明:北斗GEO卫星提取的tec与GIM模型值变化趋势一致,并且前者可更有效地监测电... 详细信息

基于北斗GEO卫星独有的静地特性,本文利用其观测数据提取电离层tec进行磁暴期间电离层tec时空变化研究。同时利用全球电离层格网图GIM值进行试验对比,结果表明:北斗GEO卫星提取的tec与GIM模型值变化趋势一致,并且前者可更有效地监测电离层的细微扰动变化。在此次磁暴发生期间,亚太地区电离层tec变化及扰动响应特征在纬度方向差异明显。其中南北半球较高纬度区域,电离层tec在磁暴主相阶段主要表现为正响应扰动,而赤道及北半球较低纬度区域,电离层tec在磁暴主相及恢复相阶段均产生了强度更大、持续时间更长的正响应扰动。结合现有研究,认为造成此次电离层异常扰动的激励因素主要为东向快速穿透电场的增强及热层中性成分的变化。试验结果也证明了GEO卫星可以精准有效地监测在磁暴发生时电离层tec的变化规律及不同空间位置处tec产生的扰动响应特征。

关键词：北斗 GEO卫星电离层tec 磁暴扰动响应

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一种可选的电离层tec区域重构方法

电波科学学报 2022年第5期37卷 875-882页

作者：车磊欧明陈奇东蔡红涛甄卫民陈龙江靳睿敏中国电波传播研究所青岛266107 西安电子科技大学西安710071 武汉大学电子信息学院武汉430072

电离层总电子含量(total electron content,tec)区域重构常采用克里金空间插值方法,该方法基于电离层tec数据的位置关系及相关性等特征,同时满足空间加权估计的无偏性和最优性特征,因此被广泛应用.但克里金空间插值方法拟合变异函数时,... 详细信息

电离层总电子含量(total electron content,tec)区域重构常采用克里金空间插值方法,该方法基于电离层tec数据的位置关系及相关性等特征,同时满足空间加权估计的无偏性和最优性特征,因此被广泛应用.但克里金空间插值方法拟合变异函数时,传统理论变异函数模型面临函数曲线固定、空间细节变化无法反映以及模型选取人为主观等问题.为解决上述问题,文中提出一种可选的电离层tec区域重构方法,从tec数据的空间变化特征出发,采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)拟合实验变异函数,能够更精确地刻画变异函数,反映电离层tec空间变化趋势.为验证本方法的准确性,选用中国陆态网地基GNSS台站三组不同时刻穿刺点垂直tec(vertical tec,Vtec)值作为实测数据,同时选用普通克里金空间插值方法中的指数理论变异函数模型、球状理论变异函数模型以及LS-SVM理论变异函数模型进行实验对比.三组实验结果表明,本文方法计算的均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别为1.54 tecU、1.76 tecU和2.45tecU,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为1.21 tecU、1.23 tecU和1.62 tecU,误差均小于其他两种理论变异函数模型,重构效果最好,为电离层tec区域重构提供了一种可选的思路.

关键词：电离层tec 区域重构克里金空间插值最小二乘支持向量机(LS-SVM)

基于KF-LSTM组合模型的短期电离层tec预测

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大地测量与地球动力学 2023年第10期43卷 1020-1025页

作者：李磊黎竞杨晨大连海事大学理学院大连市116026

针对电离层总电子含量(tec)时间序列非线性、非平稳性等特点,提出以卡尔曼滤波对电离层tec数据进行预处理为基础,融合长短期记忆神经网络模型,构建KF-LSTM短期电离层组合模型预测tec的方法,并利用该模型预测2016年和2018年4个时段的高... 详细信息

针对电离层总电子含量(tec)时间序列非线性、非平稳性等特点,提出以卡尔曼滤波对电离层tec数据进行预处理为基础,融合长短期记忆神经网络模型,构建KF-LSTM短期电离层组合模型预测tec的方法,并利用该模型预测2016年和2018年4个时段的高、中、低纬度及赤道地区36个格网点提前1 d的电离层tec。结果表明,KF-LSTM组合模型预测效果优于传统BP神经网络模型和单纯的LSTM模型。在赤道地区,其预测效果与C1PG模型相当;在15°~75°N地区,其预测效果优于C1PG模型。

关键词：电离层tec 卡尔曼滤波长短期记忆神经网络短期预测

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电离层tec,均值插值法,球谐函数模型

应用数学进展 2022年第4期11卷 2039-2047页

作者：王斌杰陈鹏蕾王美南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

本文参照极区电离层tec的UT变化特征,统计分析了极区网格划分方法。引入网格均值插值方法,结合球谐函数理论,构建了基于球谐函数的极区电离层tec经验模型,降低了拟合出现负值的情况。通过拟合太阳活动低年2007~2010年的极区电离层tec观... 详细信息

本文参照极区电离层tec的UT变化特征,统计分析了极区网格划分方法。引入网格均值插值方法,结合球谐函数理论,构建了基于球谐函数的极区电离层tec经验模型,降低了拟合出现负值的情况。通过拟合太阳活动低年2007~2010年的极区电离层tec观测数据,表明极区平均电离层tec值随UT呈“波浪”式变化。通过广义三角级数函数模型与球谐函数模型的对比,发现后者对极区电离层tec建模具有更好的适用性。

关键词：电离层tec 均值插值法球谐函数模型

基于EWT-SSA-LSTM模型的电离层tec短期预测研究

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基于EWT-SSA-LSTM模型的电离层TEC短期预测研究

作者：王燕辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

电离层是地球大气的一个重要层区,也是近地空间环境中的重要组成部分之一,而电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)是描述电离层性质变化的核心参数之一,通过对电离层tec相关方面的研究,对全球导航定位系统、无线电通信、地震... 详细信息

电离层是地球大气的一个重要层区,也是近地空间环境中的重要组成部分之一,而电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)是描述电离层性质变化的核心参数之一,通过对电离层tec相关方面的研究,对全球导航定位系统、无线电通信、地震和广播等提供了坚实的数据基础。本文在电离层数据下做了如下研究:首先分析了电离层的结构以及异常扰乱现象。通过对电离层垂直结构的分析可以看出电离层分层结构只是电离层的理想状态,实际上电离层总是随纬度、经度呈现复杂的空间变化,并且具有昼夜、季节、年、太阳黑子周等变化。通过分析发现实际上电离层不像上面所叙述的那样由规则的、平滑的层组成。而真实的电离层由块状的、云一般的、不规则的电离的团或者层组成。调离层中既然有了比较有规律以及重复的现象,那么也会有很多不规律的以及随机的变化。其中包括冬季异常、赤道异常、夜间异常等,并且介绍了欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的tec产品。然后,阐述了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)两种方法的基本原理,并且使用2018年中纬度(45°N,120°W)年积日271-300的电离层tec数据进行了数据分解对比分析,结果表明,EWT方法避免了数据分量中存在的模态混叠和端点效应两大问题,最后将经验小波变换方法做为电离层tec数据的预处理方法,为电离层tec后续的建模预报提供良好的数据基础。最后,针对电离层的复杂特性,提出使用麻雀算法优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型对电离层tec数据进行预测,然后结合EWT数据分解方法形成组合模型,并简述其原理以及建模步骤。利用不同条件下电离层tec数据的预测精度,分别是相同经纬度不同地磁活动、相同纬度不同季节以及相同时间不同经纬度的电离层数据进行短期预测,使用前25天的tec数据进行训练建模,对后5天的tec数据进行预测,实验结果表明,LSTM模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.537 tecu、1.194 tecu和18.49%,SSA-LSTM模型的RMSE、MAE和MAPE分别为0.906 tecu、0.764 tecu和12.86%,组合模型的RMSE、MAE和MAPE分别为0.641 tecu、0.456 tecu和7.35%,其中组合模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均优于LSTM模型和SSA-LSTM模型,说明组合模型在电离层tec预测中有较好稳定性。该论文有图24幅,表14个,参考文献65篇。

关键词：电离层tec 麻雀优化算法 LSTM EWT 短期预测

基于球谐函数的极区电离层tec经验建模研究

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基于球谐函数的极区电离层TEC经验建模研究

作者：王斌杰南京信息工程大学

学位级别：硕士

电离层作为日地空间环境的重要组成部分,其参数变化对很多无线电系统具有重要影响。本文针对极区电离层总电子含量（tec:Total Electron Content）,建立了一种基于修正球谐函数的极区电离层tec经验模型,并基于该模型分析了不同行星际磁... 详细信息

电离层作为日地空间环境的重要组成部分,其参数变化对很多无线电系统具有重要影响。本文针对极区电离层总电子含量（tec:Total Electron Content）,建立了一种基于修正球谐函数的极区电离层tec经验模型,并基于该模型分析了不同行星际磁场（IMF:Interplanetary Magnetic Field）分量对极区电离层tec的影响。主要内容如下:首先,建立极区电离层tec经验模型。本文先参照极区电离层tec的世界时（UT,Universal Time）变化特征,统计分析了极区网格划分方法。然后根据高阶球谐函数适合整球面建模的特性,在原有球谐函数模型的基础上引入“投影”函数将极区投影到一个假想的整球面,进而建立了一种基于修正球谐函数的极区电离层tec经验模型。模型的零阶项是极区平均电离层tec值,具有明显的UT变化特征,间接表明该模型在极区的适用性。最后,对模型进行了精度评估。本文通过平均绝对误差、均方根误差及它们的网格面积加权值这4个指标,将修正球谐函数模型分别与广义三角级数函数模型和低阶球谐函数模型进行了比较。结果表明:修正球谐函数模型的拟合效果优于低阶球谐函数模型和广义三角级数函数模型。其次,基于极区电离层tec观测和修正球谐函数模型,讨论分析了行星际磁场（IMF）南北向分量和东西向分量对极区电离层的影响。研究结果表明:1)IMF南向时极区电离层tec总体上高于IMF北向,且随UT变化不显著;IMF南向条件下极区电离层tec高于北向时,其区域分布随磁纬度MLat呈“U”字型变化,在磁纬度78°附近达到最小值,63°和88°附近达到最大值;随磁地方时MLT也有显著变化:在日出和日落达到最小值,在正午时间达到最大值。当IMF南向条件下极区电离层tec低于北向时,对应的网格数量随MLT的变化情况正好相反。2)IMF西向条件下极区电离层tec高于东向和低于东向分别对应的网格数量随MLT的变化具有对称性,IMF西向条件下极区电离层tec高于东向时,对应的网格数量在0～12MTL较小,在12～24MLT较大;而IMF西向条件下极区电离层tec低于东向时,对应的网格数量变化情况正好相反。3)IMF南向时极区平均电离层tec值高于IMF北向,而IMF东向和西向分量对极区平均电离层tec值的影响不显著,且基本不随UT变化。这些与极区电离层物理过程有关。

关键词：电离层tec “投影”函数修正球谐函数模型行星际磁场

基于集成特征选择与时间卷积网络的电离层tec预测模型研究

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基于集成特征选择与时间卷积网络的电离层TEC预测模型研究

作者：任博华太原理工大学

学位级别：硕士

无线电信号在传播过程中会受到地球空间大气的影响,而电离层作为空间大气环境中的重要组成部分,给卫星导航、通信等人类活动带来诸多问题。通过估计电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)参数来校正电离层延迟误差对于全球导航... 详细信息

无线电信号在传播过程中会受到地球空间大气的影响,而电离层作为空间大气环境中的重要组成部分,给卫星导航、通信等人类活动带来诸多问题。通过估计电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)参数来校正电离层延迟误差对于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)定位导航的准确性和快速收敛非常重要,特别是单频精密单点定位和双频非差非组合精密单点定位系统。近年来,随着机器学习和深度学习技术的发展,对于电离层tec参数的研究也开始找到了新的方向并取得了一定的进展。通过精确预测电离层tec,可以在时效上满足人类对于电离层形态以及结构研究的需求,也可以削弱电离层延迟误差,提高GNSS定位精度。但是传统的预测模型无法解决长达一个太阳周期tec数据的长期依赖问题;通常为了得到更加准确的预测结果,会尽可能采集全面多样的特征来避免关键信息的损失。但是其中不可避免地会包含一些不相关或冗余的特征,同时特征之间也可能存在依赖关系。因此,在预测模型中特征的选择将直接影响预测模型的性能,而单一的特征选择方法难免会存在缺陷。针对以上两个问题,本文进行了如下研究:(1)提出了一种基于支持向量机集成的多种机器学习技术的特征选择方法,利用随机森林、支持向量回归和极端梯度提升决策树算法间的差异性,将与电离层有关的特征参数对tec值的影响进行了量化,并且得到了针对预测模型的最优特征集,该特征集的正确率可以达到约99%。将该特征集输入到预测模型中,证明了该集成特征选择算法比单一的特征选择算法性能更好、更可靠。此外,基于该方法的预测模型精度比不进行特征选择时的精度提高了约45%。(2)在不同太阳活跃度的年份中,针对位于中国中、低纬度地区的观测站,设计了基于时间卷积网络的长期与短期预测模型。在覆盖了一个太阳周期的长期预测实验中,验证了本文基于时间卷积网络预测模型的优越性,平均绝对误差最小约为1.4×10个电子/m,均方根误差最小约为2.7×10个电子/m。在针对一年四个季节的小时短期预测实验中,本文所提预测模型的预测结果曲线基本可以准确地跟踪到电离层tec的变化趋势,与基于门控循环神经网络的预测模型作对比精度提高了20%左右。(3)在单频静态精密单点定位实验中,验证了基于本文短期预测模型得到的电离层tec参数可以有效削弱电离层延迟误差对GNSS定位的影响。比不对电离层延迟进行修正时的定位精度提高了65%以上。

关键词：电离层tec 集成特征选择时间卷积网络长期与短期预测模型单频静态精密单点定位

基于小波分解与LSTM-Elman模型的电离层tec预报研究

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基于小波分解与LSTM-Elman模型的电离层TEC预报研究

作者：徐迟辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

电离层总电子含量(total electron content,tec)是表征电离层中自由电子的数量,是描述电离层特征的重要参量,对其进行预测分析一直是电离层研究的重要课题。它的变化与人类的生产生活息息相关,同时也对全球导航定位系统、航天、地震和... 详细信息

电离层总电子含量(total electron content,tec)是表征电离层中自由电子的数量,是描述电离层特征的重要参量,对其进行预测分析一直是电离层研究的重要课题。它的变化与人类的生产生活息息相关,同时也对全球导航定位系统、航天、地震和通信等提供了理论和数据基础。主要研究内容如下:首先,介绍了IGS(International GNSS Service)中心提供的tec数据内容和格式,并通过2014年和2018年tec数据分析了地磁活动与太阳活动等因素对电离层tec特征的影响。结果表明:电离层会随着太阳活动的变化而变化,磁暴会使电离层发生分散,并且太阳活动和地磁活动与电离层tec最高的平均相关系数的绝对值为0.39和0.48。然后,分别介绍小波分解、长短期记忆(long-short term memory,LSTM)网络模型、埃尔曼(Elman)神经网络模型的原理,确定小波分解的最优层数。提出了一种基于小波分解与LSTM-Elman的神经网络组合模型。最后,使用IGS中心提供的2014年和2018年相同经纬度但不同太阳强度和电磁强度,相同经纬度但不同时间段,相同经度和时间段但不同纬度,相同纬度和时间段但不同经度的电离层tec数据进行分析,用前20天的tec原始序列通过小波分解进行预处理,分解出高频分量和低频分量,其次分别利用LSTM和Elamn对高频分量和低频分量进行预报,最后重构得到电离层tec的预报序列,预测后5天数据进行分析研究。结果表明:组合模型的均方根误差RMSE、平均绝对值误差MAE和平均相对精度RA分别为0.75 tecu、0.59 tecu和95.6%。优于两种单一模型,说明组合模型在电离层tec预测中具有较好稳定性。该论文有图29幅,表22个,参考文献75篇。

关键词：电离层tec 小波分解 LSTM Elman

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基于组合模型的电离层tec短期预测研究

基于组合模型的电离层TEC短期预测研究

作者：唐彦辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

电离层作为近地空间环境中的组成部分之一,而电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)是表征电离层结构和时空特征变化的重要物理量,通过对电离层tec相关方面的研究,对全球导航定位系统、航天、地震和通信等提供了理论和数据基础... 详细信息

电离层作为近地空间环境中的组成部分之一,而电离层总电子含量(Total Electron Content,tec)是表征电离层结构和时空特征变化的重要物理量,通过对电离层tec相关方面的研究,对全球导航定位系统、航天、地震和通信等提供了理论和数据基础。主要工作内容如下:(1)介绍了欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)提供的tec产品,并对2019年的电离层tec受到太阳活动和地磁活动等因素的影响进行了分析。结果表明:tec会伴随太阳活动变化而变化,磁暴会使电离层发生异常,并且太阳活动与电离层tec的平均相关系数为0.25,地磁活动与电离层tec的平均相关系数为0.18。(2)阐述了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)三种方法,对其利用电离层tec数据进行了分析,结果表明,CEEMDAN方法避免了各IMF分量中存在的模态混叠现象,拥有的重构误差也非常小。在此基础上引入样本熵(Sample Entropy,SE),提出CEEMDAN-SE的电离层tec预处理方法,为电离层tec预测建模提供相对较好的预处理方法。(3)针对电离层的特性,提出一种CEEMDAN-SE方法与GWO-LSSVM结合的组合模型,并阐述其原理,其中由于LSSVM参数无法自适应选取,选择用全局寻优能力较强的GWO算法对其参数优化。并采用CODE提供的2019年相同经纬度不同时间段、相同经度和时间段不同纬度及相同纬度和时间段不同经度的电离层tec数据,用前20天的tec数据训练建模,对后5天的tec数据预测,结果表明:组合模型的均方根误差、平均绝对值误差和平均绝对百分比误差分别为0.699 tecu、0.566 tecu和10.37%,优于LSSVM模型和GWO-LSSVM模型,说明组合模型在电离层tec预测中具有较好稳定性。该论文有图33幅,表18个,参考文献72篇。

关键词：电离层tec CEEMDAN 灰狼优化算法 LSSVM 预测