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公开(公告)号：CN105182366A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510557767.9
申请日：2015-09-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
CPC classification number: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种GNSS区域对流层天顶延迟改正的ISAAS模型计算方法，首先利用BP神经网络技术表示Saastamoinen模型误差；使用高精度的IGS对流层延迟产品数据训练BP神经网络；然后，用Saastamoinen模型方法计算用户位置的对流层天顶延迟；接着，用已经训练完毕的BP神经网络计算用户位置的Saastamonien模型模型残差；最后、计算修改后对流层天顶延迟。本发明计算出的对流层天顶延迟要比Saastamonien模型的精度提高大约12.4％。因此，对于一定区域的对流层，可以利用本发明提出的方法计算其延迟数值。
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公开(公告)号：CN104992054A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510344370.1
申请日：2015-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法，包括四个步骤：步骤S1是通过已知的电离层垂直总电子含量数据分析电离层垂直总电子含量随时间的变化特性；步骤S2是构建时间序列二维化平面，确定待预测的电离层垂直总电子含量与已知的电离层垂直总电子含量之间的权值，并根据权值对准备作为输入层的已知的电离层垂直总电子含量数据进行加权处理；步骤S3是构建神经网络模型；步骤S4是利用神经网络模型对电离层垂直总电子含量进行预报。本发明对电离层垂直总电子含量进行时间序列二维化处理，采用不等权值设置，对电离层垂直总电子含量具有良好的预报效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104992054B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510344370.1
申请日：2015-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法，包括四个步骤：步骤S1是通过已知的电离层垂直总电子含量数据分析电离层垂直总电子含量随时间的变化特性；步骤S2是构建时间序列二维化平面，确定待预测的电离层垂直总电子含量与已知的电离层垂直总电子含量之间的权值，并根据权值对准备作为输入层的已知的电离层垂直总电子含量数据进行加权处理；步骤S3是构建神经网络模型；步骤S4是利用神经网络模型对电离层垂直总电子含量进行预报。本发明对电离层垂直总电子含量进行时间序列二维化处理，采用不等权值设置，对电离层垂直总电子含量具有良好的预报效果。
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公开(公告)号：CN106022470B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610278065.1
申请日：2016-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP‑EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1:构建一个4×P×1的BP神经网络模型，表示测站处对流层延迟残差RES与测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对流层延迟的非线性关系；S2：利用IGS站提供的高精度对流层延迟产品数据对建立的BP神经网络进行训练；S3：利用测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对流层延迟，通过S1建立的BP神经网络计算测站处对流层延迟残差；S4：计算修改后新模型的对流层天顶延迟。本发明模型相对于EGNOS模型，能更好的拟合对流层延迟变化的规律，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：CN105954764A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610273936.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
CPC classification number: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法，包括以下的步骤：S1：确定电离层层析待反演区域及待反演时段；S2：将待反演区域离散化为一系列三维像素；S3：准备电离层层析待反演区域及待反演时段内的GNSS卫星和GNSS接收机的大地空间直角坐标；S4：计算待反演时段内GNSS卫星到GNSS接收机的信号传播路径与三维像素各个面的交点；S5：计算三维像素内GNSS卫星信号的传播路径的截距长度；S6：构成投影矩阵。本发明通过基于椭球的GNSS电离层层析获取投影矩阵，克服了目前基于圆球提取投影矩阵方法时将地球椭球近似圆球的问题，保证了相对于地球椭球的投影矩阵能真实反映出GNSS信号传播路径在反演像素内的真实截距。
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公开(公告)号：CN105954764B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610273936.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法，包括以下的步骤：S1：确定电离层层析待反演区域及待反演时段；S2：将待反演区域离散化为一系列三维像素；S3：准备电离层层析待反演区域及待反演时段内的GNSS卫星和GNSS接收机的大地空间直角坐标；S4：计算待反演时段内GNSS卫星到GNSS接收机的信号传播路径与三维像素各个面的交点；S5：计算三维像素内GNSS卫星信号的传播路径的截距长度；S6：构成投影矩阵。本发明通过基于椭球的GNSS电离层层析获取投影矩阵，克服了目前基于圆球提取投影矩阵方法时将地球椭球近似圆球的问题，保证了相对于地球椭球的投影矩阵能真实反映出GNSS信号传播路径在反演像素内的真实截距。
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公开(公告)号：CN106022470A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610278065.1
申请日：2016-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP‑EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1:构建一个4×P×1的BP神经网络模型，表示测站处对流层延迟残差RES与测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对流层延迟的非线性关系；S2：利用IGS站提供的高精度对流层延迟产品数据对建立的BP神经网络进行训练；S3：利用测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对流层延迟，通过S1建立的BP神经网络计算测站处对流层延迟残差；S4：计算修改后新模型的对流层天顶延迟。本发明模型相对于EGNOS模型，能更好的拟合对流层延迟变化的规律，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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