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公开(公告)号：CN107622304A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710717593.7
申请日：2017-08-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络技术的电离层球谐函数改进方法，包括以下步骤：S1：获取区域观测点的穿刺点地理经度、穿刺点地理纬度和穿刺点垂直方向的电子含量；S2：通过电离层球谐函数模型公式建立电离层误差补偿模型，并计算出该穿刺点的垂直方向电子含量以及电离层误差补偿模型的残差值；S3：利用BP神经网络技术对球谐函数进行模型补偿，建立融合模型；S4：利用新建立的融合模型对球谐函数模型拟合的电离层垂直总电子含量残差进行预报，进而提高模型补偿精度。本发明准确的描述了电离层延迟信息随时间的非线性振动特性，较好的模拟了区域电离层的时空变化特征，与单纯的球谐函数模型相比精度得到了提高。
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公开(公告)号：CN105785407B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201610095969.0
申请日：2016-02-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/38
Abstract: 本发明公开了一种适用于中国地区的无气象参数对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1：确定中国地区对流层延迟随时间的变化关系；S2：确定中国地区对流层延迟随海拔的变化关系；S3：确定中国地区对流层延迟随经纬度的变化关系；S4：计算对流层延迟，确定双线性模型。本发明模型结构简单，只需要输入测站处的经度、纬度、高程和年积日就可以直接获得测站处的对流层延迟预报值。本发明模型在中国地区偏差较小，更加符合中国地区对流层延迟时间序列的变化规律。且在高海拔地区也同样具有较高精度，优于传统的EGNOS模型。
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公开(公告)号：CN107356554A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710468481.2
申请日：2017-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01N21/359 , G01W1/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、步骤S1计算得到的PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对步骤S2建立的BP神经网络模型进行训练；S4：将测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy以及步骤S1中计算得到的大气可降水量PWVMODIS作为输入参数代入步骤S3已经训练完毕的BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用步骤S4中计算出的GPS测站处PWV残差RESBP补偿步骤S1中MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWVMODIS，最终获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。
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公开(公告)号：CN107180128A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710307248.6
申请日：2017-05-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种适用于中国低纬度地区的加权平均温度计算方法，包括以下的步骤：S1:构建一种适用于中国低纬度地区的加权平均温度ITm模型；S2：利用测站处的探空气象资料计算出测站处加权平均温度的近似真值Tm；S3：利用步骤S2获得的加权平均温度近似真值Tm，采用最小二乘法确定ITm模型的系数a0、a1、a2和a3的值；S4：根据建立的ITm模型，利用测站的地面温度Ts、测站纬度φ、测站高程h计算加权平均温度ITm。本发明在Bevis模型的基础上加入了纬度和高程的改正项，更符合加权平均温度的变化规律，消除了Bevis模型在中国地区的系统性偏差，其在中国低纬度地区计算加权平均温度的精度要优于Bevis模型。
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公开(公告)号：CN106908815A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710080835.6
申请日：2017-02-15
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/40
CPC classification number: G01S19/40
Abstract: 本发明公开了一种基于探空数据的北半球对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：计算测站探空数据的对流层延迟，记为ZTD0；S2：利用Hopfield模型计算对流层延迟，记为ZTD(H)；S3：在Hopfield模型公式的基础上增加测站纬度和年积日信息，建立非线性方程；S4：将步骤S1计算得到的对流层延迟ZTD0作为真值，用最小二乘法确定非线性方程的各项系数，确定最终改进模型方程并验证其精度。本发明相比传统的Hopfield模型和Saastamoinen模型，有效提高了计算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104807442B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510064440.8
申请日：2015-02-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01C9/00
Abstract: 本发明公开了一种自动多维粗差探测方法,包括以下步骤：1)布设水准网，设计水准测量方案；2)野外水准测量；3)利用观测数据建立数学模型；4)依次进行WK诊断，直至没有强影响点探测出来。经过大量的实际水准测量数据显示，该方法只要对原始水准观测数据进行数次WK诊断，挑选出强影响点放入第二组，进行部分最小二乘法，可大大提高数据处理效率。本发明方法大大提高了水准观测中粗差探测的速度，也易于编程实现，在工程应用上有较好的实用价值。
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公开(公告)号：CN104776827B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510159639.9
申请日：2015-04-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种GPS高程异常数据的粗差探测方法是基于异常点集多维粗差定位方法，具体为：1)数据采集；2)利用数据建立模型；3)计算Cook距离，根据各观测值的Cook距离D(i)和平均值D平均之差，确定强影响点号4)计算wk距离并依据分位值确定强影响点号；5)将Cook距离及Welsch—Kuh距离确定的强影响点号组成并集，得异常点集。令不重复的强影响点号个数m为粗差的维数；6)做粗差的定位。经过大量实例应用结果分析，在粗差维数达到总样本的19％时，本发明仍能将粗差准确的定位。本发明对提升测量数据的应用质量具有重要意义。具有明显的社会和经济价值。
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公开(公告)号：CN102682335B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201210107443.1
申请日：2012-04-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种精确确定区域对流层延迟的神经网络方法，包括以下步骤：A1、获取得到控制点测站的对流层湿延迟近似真值A2、通过神经网络模拟计算，建立区域对流层湿延迟计算模型；A3、计算区域对流层干延迟；A4、计算区域对流层总延迟；该区域内其他点，只要通过气象观测得到以下4个地面气象参数(P0，T0，h0，e0)，即可分别根据公式(5)、(7)、(8)计算得到和δw；再根据公式(9)计算得到δd，最后根据公式(10)计算得到δ。本发明通过高空探测气球观测信息提取区域对流层延迟近似真值，提出采用神经网络技术来精确确定区域对流层延迟改正模型的方法。
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公开(公告)号：CN103455702A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210515934.X
申请日：2012-11-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种确定区域电离层延迟的方法，首先收集资料；根据收集到的区域电离层VTEC数据，先建立区域电离层二阶项模型；建立VTEC二阶项模型与神经网络的融合模型；对于本区域的其他位置的穿刺点，可以利用本发明方法的融合模型计算其VTEC值。本发明获取的区域电离层延迟量解算结果精度高，使得CORS测量成果的应用范围扩大。经过大量工程实例应用结果分析，本发明方法较之VTEC二阶项模型计算结果精度提高40％。电离层空间活动规律拟合程度高，时效性强，使用方便。区域电离层活动规律可根据神经网络拟合结果分析得出，可快速修正区域内任一点电离层延迟，提高无线电波传输精度和稳定性，可为CORS提供更好的服务提供技术支持。
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