發(fā)布時間：2017-09-29 04:30

  本文關(guān)鍵詞：中國地區(qū)對流層延遲模型研究

  更多相關(guān)文章： 對流層延遲時空變化特征 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型補償 拋物線模型 雙線性模型

【摘要】：對流層延遲是影響衛(wèi)星導(dǎo)航定位精度特別是高程方向上的精度的主要原因。目前對流層延遲改正的主要方法是模型改正法。模型改正法根據(jù)不同的假設(shè)和影響因素建立能夠反映對流層延遲的函數(shù)關(guān)系式。模型改正法包含天頂方向的對流層延遲改正模型和由天頂方向歸化到其他方向的映射函數(shù)模型。本文主要研究中國地區(qū)天頂對流層延遲改正模型,具體做了以下幾個方面的研究：(1)對中國地區(qū)對流層延遲時空變化規(guī)律做了詳細的分析�？偨Y(jié)出中國地區(qū)對流層延遲的時空變化特征。(2)在中國地區(qū)的4個IGS站上,對有氣象參數(shù)的對流層延遲模型進行研究。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Saastamoinen模型進行誤差補償,提出了基于氣象參數(shù)的ISAAS模型。在中國地區(qū)的IGS站上ISAAS模型平均偏差較小,其中Saastamoinen模型平均中誤差為±4.9cm, ISAAS模型平均中誤差為±2.5cm。相對于Saastamoinen模型,ISAAS模型的模型精度提高49%以上。在高海拔地區(qū)的lhaz站,Saastamoinen模型中誤差為±4.8cm, ISAAS模型中誤差為±1.0cm,相對于Saastamoinen模型,ISAAS模型在高海拔地區(qū)的模型精度提高79%以上。(3)在中國中高緯度地區(qū),對無氣象參數(shù)對流層延遲模型進行研究。通過分析不同緯度對流層延遲季節(jié)差異性,發(fā)現(xiàn)中高緯度地區(qū)夏季對流層延遲變化劇烈而冬季對流層延遲變化緩慢。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于二次函數(shù)的單站拋物線模型。在中高緯度地區(qū),余弦函數(shù)模型的夏季模型中誤差為±5.3cm,拋物線模型的夏季模型中誤差為±4.4cm。相對于余弦函數(shù)模型,拋物線模型的夏季模型精度能夠提高17%,能夠更加準(zhǔn)確的反映中國地區(qū)的夏季對流層延遲變化。(4)對中國地區(qū)對流層延遲預(yù)報模型進行研究。通過對流層延遲時空變化規(guī)律以及單站拋物線模型建立了中國地區(qū)的對流層延遲預(yù)報模型——雙線性模型。雙線性模型結(jié)構(gòu)簡單,只需要輸入測站處的經(jīng)度、緯度、高程和年積日就可以直接獲得測站處的對流層延遲預(yù)報值。雙線性模型在中國地區(qū)的偏差較小,且模型精度(模型中誤差為±3.9cm)相對于EGNOS模型(模型中誤差為±5.4cm)提高28%。
【關(guān)鍵詞】：對流層延遲時空變化特征 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型補償 拋物線模型 雙線性模型
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 對流層延遲改正方法10
• 1.2.2 天頂對流層延遲改正模型10-12
• 1.3 存在的問題與不足12
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容12-13
• 第二章 大氣折射理論與中國地區(qū)對流層延遲時空變化特征分析13-23
• 2.1 大氣的基本結(jié)構(gòu)13-14
• 2.1.1 大氣的成分13
• 2.1.2 大氣的分層13-14
• 2.2 影響大氣折射的氣象參數(shù)14-15
• 2.3 中國地區(qū)對流層延遲時間變化特征分析15-17
• 2.4 中國地區(qū)對流層延遲空間變化特征分析17-22
• 2.4.1 對流層延遲在高程方向上的變化特征分析18-20
• 2.4.2 對流層延遲在經(jīng)度、緯度方向上的變化特征20-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于氣象參數(shù)的中國地區(qū)對流層延遲模型改進研究23-32
• 3.1 基于氣象參數(shù)的經(jīng)典對流層延遲模型23-25
• 3.1.1 Hopfield模型23-24
• 3.1.2 Saastamoinen模型24
• 3.1.3 兩種模型在中國地區(qū)的精度分析24-25
• 3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Saastamoinen模型改進研究25-29
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理26-27
• 3.2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ISAAS模型27-29
• 3.3 ISAAS模型精度分析29-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 無氣象參數(shù)的中國地區(qū)對流層延遲模型改進研究32-40
• 4.1 常用的無氣象參數(shù)對流層延遲模型32-34
• 4.1.1 EGNOS模型32-33
• 4.1.2 余弦函數(shù)模型33-34
• 4.2 拋物線模型34-35
• 4.2.1 不同緯度對流層延遲季節(jié)差異性分析34-35
• 4.2.2 拋物線模型35
• 4.3 拋物線模型精度檢驗35-38
• 4.4 本章小結(jié)38-40
• 第五章 中國地區(qū)對流層延遲預(yù)報模型研究40-50
• 5.1 中國地區(qū)對流層延遲插值模型研究40-43
• 5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值模型研究40-41
• 5.1.2 雙線性插值模型研究41-42
• 5.1.3 對流層延遲插值模型精度分析42-43
• 5.2 中國地區(qū)對流層延遲預(yù)報模型研究43-49
• 5.2.1 中國地區(qū)雙線性模型的建立43-45
• 5.2.2 中國地區(qū)雙線性模型精度分析45-49
• 5.3 本章小結(jié)49-50
• 第六章 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 主要工作與結(jié)論50-51
• 6.2 問題與展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-55
• 作者簡介55

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7 宋淑麗;朱文耀;陳欽明;趙靜e，

本文編號：940012