[发明专利]用户端的格网电离层延迟校正方法、装置及接收机

权利要求书

1.一种用户端的格网电离层延迟校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、搭建用于格网电离层延迟校正的神经网络；

所述神经网络的输入为接收机解调出待校正时刻的电离层垂直延迟格网图；输出为校正后的格网电离层延迟量；

所述神经网络为单隐层全连接神经网络，输入层和输出层的神经元个数均为n，隐藏层神经元个数为k，隐藏层激活函数选为非线性函数，输出层不使用激活函数；

步骤S2、构建用于训练神经网络的训练集；

所述训练集中包括训练样本数据和与训练样本对应的标签数据；每个所述训练样本数据中包括待校正的多个格网点的电离层垂直延迟历史数据；标签数据为与训练样本数据中待校正数据对应的标准数据；

步骤S3、利用训练集训练神经网络；

步骤S4、利用训练好的神经网络进行格网电离层延迟校正；

将训练好的神经网络内置于用户端的导航接收机中，在接收机解调出待校正时刻的电离层垂直延迟格网图时，利用所述神经网络进行格网电离层延迟校正，得到校正后的格网电离层延迟量；

所述训练样本数据的获取过程，包括：

1）通过星基增强系统的多个基准站接收并存储m个历史时刻星基增强系统播发电文；所述多个基准站的覆盖范围包括为用户进行网格电离层延迟校正的服务范围；

2）从播发电文MT26解调出与m个历史时刻对应的m张电离层垂直延迟格网图；

3）从m张电离层垂直延迟格网图中，选取m个时刻均有效的n个格网点的电离层垂直延迟数据建立维数为m×n的训练集矩阵X_(m×n)，作为训练样本数据；

所述训练样本数据中的n个格网点，覆盖用户进行网格电离层延迟校正所需的格网点；

所述标签数据采用依据欧洲定轨中心提供的与训练样本数据对应的历史时刻、对应的格网点的事后电离层总电子含量格网图计算出的电离层垂直延迟，构成维数为m×n的训练集标签矩阵Y_(m×n)。

2.根据权利要求1所述的用户端的格网电离层延迟校正方法，其特征在于，

所述神经网络训练过程中的损失函数为平均绝对误差函数；优化器为Adam，根据设定的学习率和批量大小进行训练；

经过训练得到的神经网络的网络参数矩阵包括连接输入层与隐藏层的n×k维权重矩阵W₁，1×k维隐藏层偏置向量B₁，连接隐藏层与输出层的k×n维权重矩阵W₂，和1×k维输出层偏置向量B₂。

3.根据权利要求2所述的用户端的格网电离层延迟校正方法，其特征在于，

所述隐藏层激活函数f(x)为 或。

4.根据权利要求3所述的用户端的格网电离层延迟校正方法，其特征在于，

所述单隐层全连接神经网络的输入层、隐藏层、输出层的神经元个数均为n；神经网络训练的学习率r=0.001，批量大小为全部训练集。