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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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Patent Agency Ranking
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：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：CN105785407A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610095969.0
申请日：2016-02-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/38
CPC classification number: 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：CN107180128B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201710307248.6
申请日：2017-05-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20
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：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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