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公开(公告)号：CN116400385A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310291673.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G01S19/07 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种底层大气与电离层耦合异常探测系统及方法。本发明主要用于探测电离层对底层大气的小尺度响应。通过选取平静的历史时刻，利用GNSS手段获取电离层相关电子含量序列，并将利用首次异常起始时间及其对应电离层穿刺点坐标，将获取的异常传播速度，应用于扰动触发源的格网搜索，得到电离层扰动的触发源位置，构建全连接深层神经网络，得到扰动的参数因子，将实时大气异常事件的异常传播速度、异常触发源位置信息、天气类型发送至用户终端进行实时预警。
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公开(公告)号：CN116341356A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211629833.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖北珞珈实验室
Abstract: 本发明提出了一种附加约束站的电离层总电子含量预测系统及方法。服务器计算得到修正后太阳指数及地磁指数，构建太阳指数、地磁指数样本并标记对应的总电子含量标签，输入反向传播神经网络训练得到预测模型；获取四个观测站的多个采集时刻的总电子含量，反距离加权内插得到预测点的各时刻的总电子含量。构建当前及上一时刻的太阳、地磁指数样本，通过神经网络得到当前及上一时刻的预测总电子含量；对预测总电子含量进行修正。计算预测点当前及上一时刻的修正后总电子含量差值，计算各观测点当前及上一时刻的总电子含量差值的平均值，比较二者差异，结合差异阈值确定最终预测点的总电子含量。本发明实现区域高精度电离层总电子含量预测。
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公开(公告)号：CN116341356B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202211629833.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖北珞珈实验室
Abstract: 本发明提出了一种附加约束站的电离层总电子含量预测系统及方法。服务器计算得到修正后太阳指数及地磁指数，构建太阳指数、地磁指数样本并标记对应的总电子含量标签，输入反向传播神经网络训练得到预测模型；获取四个观测站的多个采集时刻的总电子含量，反距离加权内插得到预测点的各时刻的总电子含量。构建当前及上一时刻的太阳、地磁指数样本，通过神经网络得到当前及上一时刻的预测总电子含量；对预测总电子含量进行修正。计算预测点当前及上一时刻的修正后总电子含量差值，计算各观测点当前及上一时刻的总电子含量差值的平均值，比较二者差异，结合差异阈值确定最终预测点的总电子含量。本发明实现区域高精度电离层总电子含
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公开(公告)号：CN116400385B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202310291673.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 湖北珞珈实验室
IPC: G01S19/07 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种底层大气与电离层耦合异常探测系统及方法。本发明主要用于探测电离层对底层大气的小尺度响应。通过选取平静的历史时刻，利用GNSS手段获取电离层相关电子含量序列，并将利用首次异常起始时间及其对应电离层穿刺点坐标，将获取的异常传播速度，应用于扰动触发源的格网搜索，得到电离层扰动的触发源位置，构建全连接深层神经网络，得到扰动的参数因子，将实时大气异常事件的异常传播速度、异常触发源位置信息、天气类型发送至用户终端进行实时预警。(56)对比文件章红平.地基 GPS 区域电离层多项式模型与 硬件延迟统一解算分析. 武 汉 大 学 学报 • 信 息 科 学 版.2008,全文.褚睿韬等.基于电离层线状变化特征的电离层建模方法 .测绘地理信息.2022,全文.Chunyuan Zhou et.al.Neural network-based ionospheric modeling andpredicting—To enhance high accuracy GNSSpositioning and navigation.anvances inspace research.2022,全文.kong jian et.al.GNSS-BasedStatistical Analysis of IonosphericAnomalies During Typhoon Landings inTaiwan/Japan. IEEE TRANSACTIONS ONGEOSCIENCE AND REMOTE SENSING .2021,全文.Yibin yao et.al .A globallyapplicable, season-specific model forestimating the weighted mean temperatureof the atmosphere.Journal ofGeodesy.2012,全文.M. Kaselimi.A SEQUENCE-TO-SEQUENCETEMPORAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FORIONOSPHERE PREDICTION USING GNSSOBSERVATIONS.The International Archivesof the Photogrammetry, Remote Sensing andSpatial Information Sciences.2020,全文.张小红;任晓东;吴风波;陈玉阳.震前电离层TEC异常探测新方法.地球物理学报.2013,(第02期),全文.
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