本文選題：GNSS + CORS　； 參考：《東南大學》2015年博士論文

【摘要】：電離層是日地空間的重要組成部分,電離層的存在使得地球上的生物免受太陽紫外線和x射線的直接輻射作用,但是對在電離層中傳播的無線電波產(chǎn)生反射、折射、散射和吸收等效應(yīng),從而對無線電通訊、航天活動和全球定位系統(tǒng)的導航定位等都將會產(chǎn)生嚴重的影響。因此,積極地研究與監(jiān)測電離層中的各種現(xiàn)象,并揭示現(xiàn)象背后的各種物理機制,從而探索電離層對人類生存環(huán)境的影響,是空間天氣研究的重要內(nèi)容,對社會經(jīng)濟的發(fā)展十分重要。本文基于電離層探測儀數(shù)據(jù)和地面GNSS接收站的CORS (Continuously Operating Reference Stations)數(shù)據(jù),針對電離層模型研究中存在的關(guān)鍵問題,重點研究了電離層的預(yù)報方法和電離層層析方法。本文的主要研究工作和成果有：(1)提出了一種基于誤差補償和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的單站臨界頻率foF2預(yù)測的新方法(BP-IRI模型)。利用瑞典利克賽(Lycksele, Sweden)電離層觀測站27年(1958-1984年)的電離層觀測數(shù)據(jù)、相應(yīng)的地磁數(shù)據(jù)和太陽指數(shù)、IRI2012模型的foF2預(yù)測數(shù)據(jù)等,對該方法進行了仔細分析和驗證。其結(jié)果表明,該方法的平均預(yù)測精度較IRI2012模型提高了19.1%。(2)提出了一種基于誤差補償和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的電離層TEC/VTEC預(yù)測的新方法(BP-DPM模型)。結(jié)合傳統(tǒng)的區(qū)域電離層二維多項式模型(two-dimensional polynomial ionosphere delay correction model,2-DPM)和中國江蘇省的CORS數(shù)據(jù),通過對新方法的驗證和分析,其結(jié)果表明,該方法的平均預(yù)測精度較2-DPM模型提高了14.0%。(3)提出了一種基于多尺度剖分的電離層層析新方法(MST模型)。該方法將待反演的電離層三維空間按不同的像素尺度進行剖分,由此得到了多個不同的單尺度電離層層析模型(single-scale ionospheric tomography, SST),將這些單尺度模型的未知變量進行統(tǒng)一解算,并根據(jù)不同的權(quán)重因子,最終加權(quán)得到多尺度層析模型的解,即重構(gòu)待反演區(qū)域的電離層電子密度分布。結(jié)合GNSS觀測數(shù)據(jù)和IRI2012模型,該方法的可行性、準確性、合理性得到了有效驗證,相比于其他傳統(tǒng)電離層層析模型,更高精度的電子密度分布通過該方法得以重構(gòu),且其重構(gòu)精度較CSST模型(基于約束代數(shù)重構(gòu)算法(constrained algebraic reconstruction technique, CART)的SST模型)提高了20.8%、較傳統(tǒng)的SST模型提高了22.2%、較IRI2012模型提高了77.7%。(4)提出了一種基于可變像素高度的電離層層析新方法(VHCIT模型)。該方法在傳統(tǒng)電離層層析模型(SST)基礎(chǔ)上,對每個像素尺度的高度增加了一個擾動變量,和待反演的電子密度一并解算;當該方法反演結(jié)束后,相當于對待反演區(qū)域的電離層結(jié)構(gòu)進行了第二次或多次剖分,并且通過重構(gòu)得到了不同于傳統(tǒng)電離層層析模型的電離層結(jié)構(gòu)。結(jié)合GNSS觀測數(shù)據(jù)和IRI2012模型,對該方法的可行性、準確性、合理性進行了驗證,相比于其他傳統(tǒng)電離層層析模型,更高精度的、更切合實際的電子密度分布通過該方法得以重構(gòu),且其重構(gòu)精度較CSST模型提高了8.6%、較SST模型提高了14.8%、較IRI2012模型提高了75.3%。
[Abstract]:The ionosphere is an important part of the earth's space. The existence of the ionosphere prevents the living of the earth from the direct radiation of the sun's ultraviolet rays and X rays, but produces reflection, refraction, scattering and absorption effects on the radio waves propagating in the ionosphere, so as to navigate to non wire communications, space activities and global positioning systems. It is important to study and monitor all kinds of phenomena in the ionosphere and reveal the various physical mechanisms behind the phenomenon, so as to explore the influence of the ionosphere on the human living environment. It is an important part of the study of the space weather and is very important for the development of the society. This paper is based on the ionosphere detector. The data and the CORS (Continuously Operating Reference Stations) data of the ground GNSS receiving station, in view of the key problems in the ionosphere model research, focus on the method of ionosphere prediction and the ionosphere tomography. The main research work and results of this paper are as follows: (1) an error compensation and neural network technique is proposed. A new method (BP-IRI model) for the single station critical frequency foF2 prediction (BP-IRI model). The ionospheric observation data of 27 years (1958-1984 years) of the Lycksele (Sweden) ionospheric observation station, the corresponding geomagnetic data and the sun index, and the foF2 prediction data of the IRI2012 model are carefully analyzed and verified. The average prediction accuracy of the method is higher than the IRI2012 model 19.1%. (2). A new method of ionospheric TEC/VTEC prediction based on error compensation and neural network technology (BP-DPM model) is proposed. Combined with the traditional regional ionospheric two-dimensional polynomial model (two-dimensional polynomial ionosphere delay correction model, 2-DPM) and the China River The CORS data of Jiangsu Province, through the verification and analysis of the new method, shows that the average prediction accuracy of the method is improved by 14.0%. (3) than the 2-DPM model. A new method of ionospheric tomography based on multiscale division (MST model) is proposed. This method divides the three-dimensional space of the ionized layer into different pixel scales. Several different single scale ionospheric tomography (single-scale ionospheric tomography, SST) are obtained, and the unknown variables of these single scale models are unify, and the solution of the multi-scale tomography model is obtained by the final weighting according to the different weighting factors. That is, the distribution of the ionosphere electron density in the area to be retrieved is reconstructed. Combined with GNSS The feasibility, accuracy and rationality of the method are effectively verified by the observation data and the IRI2012 model. Compared with other traditional ionospheric tomography models, the higher precision of the electronic density distribution is reconstructed by this method, and its reconstruction precision is compared with the CSST model (constrained algebraic reconstruction Tec based on the constraint algebraic reconstruction algorithm. The SST model of hnique, CART) increased by 20.8%, improved by 22.2% compared with the traditional SST model, and improved 77.7%. (4) by IRI2012 model (4). A new method of ionospheric tomography based on variable pixel height (VHCIT model) was proposed. The method added a disturbance to the height of each pixel scale on the basis of the traditional ionospheric tomography (SST). After the inversion is completed, the ionospheric structure of the inversion region is divided into second or more times, and the ionospheric structure different from the traditional ionosphere tomography model is obtained by reconstructing the method. The feasibility of the method is combined with the GNSS observation data and the IRI2012 model. The accuracy and rationality are verified. Compared with other traditional ionospheric tomography models, the more accurate and more practical electronic density distribution can be reconstructed by this method, and its reconstruction accuracy is 8.6% higher than that of the CSST model, 14.8% higher than the SST model, and a higher 75.3%. than the IRI2012 model.

【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4;P352

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本文編號：1839793