[发明专利]一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测方法

说明书

本发明提出了一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测方法，所述方法利用机器学习中的非线性SVM算法，对检测到的信号进行相位闪烁判断，SVM算法目的是通过给定的具有某些特征的样本，寻找一个超平面对样本进行分类，并应用到新样本中。在此过程中，首先将接收到的GPS信号经高通滤波等处理并计算得相位闪烁指数的最大值和平均值，将其作为学习样本对对应的闪烁事件进行标签，设置标签为1或‑1，表示相位闪烁事件发生或未发生，接着将样本输入非线性SVM分类器中进行学习，得到最优分类器，当新的相位闪烁事件特征向量进入SVM分类器时，将对其自动进行分类，该检测方法能同时对大量闪烁事件分类，同时非线性SVM算法的使用提高了分类模型的准确度。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测技术。

背景技术

随着GPS系统的发展和对更高定位精度的需求，对电离层闪烁进行监测和研究需要被关注和重视。电离层闪烁是电离层等离子体中不规则结构引起的，是指射频信号在电离层中传播的振幅和相位的快速波动。产生这种现象的原因有很多，包括但不限于太阳活动、磁暴、局部电场、电导率、波相互作用等。电离层闪烁的高频发生区域为近赤道地区和极地地区，且电离层闪烁造成的幅度闪烁和相位闪烁并不总是一起发生，在近赤道地区以前者为主；极地地区则以后者为主。

闪烁会影响穿透电离层的所有空间无线电信号，并可能导致精度和连续性的性能下降。强闪烁会严重影响GNSS接收机的信号采集和跟踪，导致失锁和导航失败。因此，寻求准确、高效的电离层闪烁检测方法不仅有助于设计性能更优的接收机以提高定位精度、减小电离层闪烁的影响，同时也能为电离层和空间天气模型建立提供帮助。

相比于电离层幅度闪烁，相位闪烁相关研究方法相对较少。最常见的电离层相位闪烁检测方法以经验为主，通过判断相位闪烁指数是否超过某一阈值，若超过阈值则判断为发生相位闪烁，由于该方法受到非优化经验阈值的限制，其准确度有待提高。

发明内容

技术问题：本发明所要解决的技术问题在于为克服现有技术的不足，打破传统方法的局限，本发明提出了一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测技术。所述方法结合非线性SVM算法，通过学习电离层相位闪烁特征，建立分类超平面，实现对相位闪烁事件的自动检测。相比于传统方法，所述方法提供一种简单高效待检测方法，能同时处理大批量数据，且检测准确度较高。

技术方案：本发明为解决上述技术问题，采取的技术方案如下：

一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测方法，具体包括如下步骤：

步骤A，将接收机中测量到的信号利用相位数据去趋势项、接收机载波环路低带宽设计及几何相位中心偏移标定后，得到新的载波相位数据以一段时间(例如3分钟)为一块进行数据划分，经处理后提取每块信号特征量，即相位闪烁指数的最大值和平均值，并手动标记对应的闪烁事件标签，作为机器学习的训练样本；

步骤B，构造一个未知的非线性SVM分类器模型；目的是通过给定的具有某些特征的样本，寻找一个超平面对样本进行分类，进一步应用到未知样本类别的新样本中。该分类器通过样本进行交叉验证得出最优超参数，将样本分为“发生相位闪烁事件”和“未发生相位闪烁事件”两类，即为二元分类问题，最终得到最优非线性SVM分类器，能够对新的闪烁事件做出最优分类；

步骤C，将新闪烁事件的特征向量输入步骤B中的非线性SVM分类器，分类器自动对该闪烁事件进行分类，得到值为1或-1的标签，同时处理大量闪烁事件分类问题；

作为本发明一种基于非线性SVM算法的电离层相位闪烁检测方法的进一步优选方案，步骤A中，所述提取特征量、建立训练样本，具体描述如下：

步骤A-1，信号从GPS卫星穿过电离层到达接收机天线后，在接收机中测量的信号相位表示为：