[发明专利]一种基于NARX的短期电离层预报方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于NARX的短期电离层预报方法及装置，该方法首先从历史TEC数据文件中获得连续一段时间内的TEC格网数据；然后根据观测站的经纬度，通过双线性内插的方式获取该段时间内的单点TEC时间序列；再建立NARX神经网络模型，利用TEC时间序列对NARX模型进行训练，输入参数包括TEC时间序列和外部时间参数的时间序列，输出为下一时刻的TEC预测值；最后根据训练完成的NARX模型进行实时预测，获得未来时刻的TEC预测值。使用本发明提出的方法，能够提高电离层TEC的预测精度，应用于GNSS定位中可以提高定位精度。

技术领域

本发明涉及全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)卫星定位方法，特别涉及基于具有外部输入的非线性自回归神经网络(NonlinearAutoregressive with Exogenous input，NARX)的短期电离层预报方法及装置。

背景技术

电离层是近地空间的重要组成部分，分布在距离地表60～1000km的范围内。由于受到太阳辐射和多种宇宙射线的影响，使得这部分中的大气分子电离产生大量的自由电子。自由电子在大气中的分布十分复杂且无序，使得穿越其中的电磁波信号造成不同程度的干扰，包括折射、散射、反射和吸收等。由于电离层是形成是太阳辐射与地球大气的共同作用，从大的时间尺度分析，太阳活动情况，地球的自转、公转以及大气运动，造成了电离层周期性的变化趋势。但从小尺度分析，电离层在短时间常伴随着随机变化，复杂多变。

在GNSS应用中，卫星信号通过电离层时产生的延迟误差是GNSS主要的误差源之一，很大程度上制约着GNSS高精度定位的发展。长时间以来，学者们不断尝试对电离层变化、分布进行更加准确的描述，建立更加精确的电离层经验模型或数学模型。电离层总电子含量(Total Electron Contents，TEC)是表征电离层电磁活动程度的重要参数，在某一点处的TEC意为自由电子在电磁波信号传播路径上的积分，所以通常使用TEC作为表征电离层活跃程度以及延迟误差的量化指标。

考虑到电离层短期变化具有明显的非线性特征，有学者尝试使用人工神经网络的方法应用于电离层短期预报中。现有的神经网络预测方法存在以下两点不足：第一点是对输入参数的要求较高，需要一段时间内大量的太阳黑子数、地磁Kp、Ap指数以及太阳F10.7指数等数据，这些数据在获取时不能一次性全部得到，从而限制了神经网络方法的使用；另一点是没有充分考虑到电离层TEC的时间变化特性，导致预测结果精度不足，且不能进行多步预测。本发明构造了一种基于TEC时间序列分析的NARX神经网络，输入参数选用与TEC变化密切相关的时间参数，在实验中表现出更高的精度以及更强的泛化能力。

发明内容

发明目的：针对短期电离层TEC预报精度不足的问题，提出了一种基于NARX的短期电离层预报方法及装置，建立了TEC预测模型，能够有效提高电离层TEC预测精度。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于NARX的短期电离层预报方法，包括以下步骤：

(1)从历史TEC数据文件中获得连续一段时间内的TEC格网数据；

(2)根据观测站的经纬度，通过双线性内插的方式获取该段时间内的单点TEC时间序列；

(3)建立NARX神经网络模型，利用TEC时间序列对NARX模型进行训练，输入参数包括TEC时间序列和外部时间参数的时间序列，输出为下一时刻的TEC预测值；

(4)根据训练完成的NARX模型进行实时预测，获得未来时刻的TEC预测值。