一种全球电离层数据同化和预报方法

    公开(公告)号:CN112649899B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202011304313.8

    申请日:2020-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种全球电离层数据同化和预报方法,包括获取全球分布的地基GNSS接收机、LEO卫星掩星、垂测仪、卫星信标接收机和小型光度计探测数据等步骤。本发明基于数据最优化估计理论,提供了一种全球电离层数据同化和预报方法,该方法采用限带卡尔曼滤波(Band‑Limited Kalman Filter)和高斯—马尔科夫过程(Gauss‑Markov Process),结合稀疏矩阵存储和快速处理算法,有效降低了全球电离层数据同化大规模矩阵运算对计算机内存的需求,同时大大减少数据同化过程所需的运行时间,可实现全球地基和天基多源探测数据的实时同化和短期预报。对于实现业务化的全球电离层环境参量现报和预报,提升无线电信息系统电离层环境信息保障能力具有重要意义。

    一种全球电离层数据同化和预报方法

    公开(公告)号:CN112649899A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011304313.8

    申请日:2020-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种全球电离层数据同化和预报方法,包括获取全球分布的地基GNSS接收机、LEO卫星掩星、垂测仪、卫星信标接收机和小型光度计探测数据等步骤。本发明基于数据最优化估计理论,提供了一种全球电离层数据同化和预报方法,该方法采用限带卡尔曼滤波(Band‑Limited Kalman Filter)和高斯—马尔科夫过程(Gauss‑Markov Process),结合稀疏矩阵存储和快速处理算法,有效降低了全球电离层数据同化大规模矩阵运算对计算机内存的需求,同时大大减少数据同化过程所需的运行时间,可实现全球地基和天基多源探测数据的实时同化和短期预报。对于实现业务化的全球电离层环境参量现报和预报,提升无线电信息系统电离层环境信息保障能力具有重要意义。

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