专利名称：精确确定区域对流层延迟的神经网络方法
技术领域：
本发明是在区域内，结合少量的高空探测气球数据，获取对流层延迟(近似)真值，并利用神经网络技术建立区域对流层延迟改正模型，属于“测绘科学与技木”学科中的“大地測量学”技术领域。
背景技术：
近三十年来，电子、通信和航天等现代科技手段的飞速发展，许多科学技术的研究及应用与大气对无线电波传播的影响密切相关，而大气层中的对流层已经成为整个地球空间环境影响人类生产和生活的重要因素之一。建立了ー个区域对流层延迟改正模型，提高大气对流层延迟计算的精度，对提高GPS测量的精度有十分重要的意义，尤其是在GPS单点定位和CORS技术中有广泛的应用前景。总的来说，本文技术是基于神经网络的基本方法，建立高精度的对流层延迟改正模型，以期为航天活动、通讯、导航和国家安全做出积极贡献。目前，区域对流层延迟改正模型的建立方法有三种。第一种就是利用经验模型来预报对流层延迟；第ニ种是将对流层天顶延迟或者模型改正后的天顶延迟的剩余误差作为待定參数随观测资料一起进行估计来改正；第三种即为外部修正法。但是这些常用的方法都存在着各式各样的问题，这里综述之。(I)传统经验模型法，模型改正法的研究主要从两个方面入手，即天顶延迟模型的研究和投影函数的研究。具有代表性的天顶延迟模型包括霍普菲尔德(Hopfield)公式、萨斯塔莫宁(Saastamoinen)公式及勃兰克(Black)公式。1969年,Hopf ield对全球18个台站2年的高空气象探测资料进行细致的分析，初步建立了一个大气模型；1972年又推出了改进模型，将中性大气的温度梯度作为常数按单层计算。在霍普菲尔德模型中，大气层仅分为对流层和电离层两层。Saastamoinen基于美国标准大气模型计算得到了天顶延迟，并按其温度变化的特性把中性大气划分为三层对流层是从地面到Ilkm左右高度的对流层顶，第二层是从对流层顶到70km左右的平流层顶；70km以外的被称作电离层。Saastamoinen模型还首次按照天顶距三角函数的方法把被积函数展开并逐项进行积分。1978年，H. D. Black在Hopfield模型基础上加入路径弯曲改正之后，推导出了 Black模型。这些传统模型都是普适模型，由于全球气候的差异性，将其应用到局部地区难免会有系统误差；特别是对湿延迟的估计，很难达到ー个理想的精度。(2)參数估计法。具体包括单參数法、多參数法、随机过程法及分段线性函数法。以上四种方法都是ー阶高斯马尔科夫过程的特殊情况。有研究表明单參数法不能反映对流层折射随时间的变化规律，具有明显的不足。多參数法和分段线性函数法的结果与參数个数有夫，虽然多个天顶延迟參数的估计对于准确反映大气延迟有利，但是未知数个数的增加会导致方程整体解的精度降低。(3)外部修正法。外部修正法就是利用外部设备来实际测定卫星信号传播路径上水汽对信号传播的影响。目前较好的方法有水汽辐射计(WVRS)，Raman激光雷达，微分吸收激光雷达(DIAL)，微波辐射仪，红外光谱辐射仪等。与前两种方法不同的是，外部修正法可以观测到实时的延迟。但是由于仪器笨重，价格昂贵，使用不方便，且不能进行全天候作业，在长时间作业中仪器的观测还会出现漂移和不稳定现象，限制了外部修正法广泛应用的可能性。总之，目前常用的计算对流层延迟的方法或多或少都存在以下几个方面的不足a传统经验模型虽然是普适模型，但是具体到区域时，其计算精度(特别是湿延迟的精度)不高；b第二种估计的方法虽然能够得到较高的精度，但是參数个数的确定比较困难，且会影响模拟结果；另外，參数估计法一般通过事后平差计算实现，实时性差；c第三种外部修正法虽然可以直接测定卫星信号传播路径上水汽对信号传播的影响，但是其仪器笨重、造价昂贵、不易操作的缺点也限制了其在实际运用中推广。对流层troposphere,从地面到70km高度的范围。(具体划分为对流层是从地面到Ilkm左右高度的对流层顶，第二层是从对流层顶到70km左右的平流层顶；70km以上的被称作电离层。本文将对流层和平流层统称为对流层。)对流层集中了大气质量的85%以上，而且主要的天气形式都发生在这ー层大气中。对流层延迟电磁波信号经过对流层时，会产生非色散的折射，由于对流层折射的影响，在天顶方向可使电磁波的传播产生延迟。对流层折射延迟是GPS定位的主要误差源之一。神经网络技木人工神经网络技术是ー种数据处理方法。神经网络模型属于自适应的非线性动力学系统，它具有学习、记忆、计算和智能处理等诸多功能，特别是在处理ー些复杂的非线性问题上，有着其独特的优势。GPSGPS是英文Global Positioning System (全球定位系统)的简称。GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统。其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务。C0RS连续运行卫星定位服务综合系统(Continuous Operational ReferenceSystem，缩写为 C0RS)。
发明内容
本发明的目的是提供ー种精确确定区域对流层延迟的方法，使用该方法区域计算结果精度高，使得GPS技术的测量精度提高，应用更加广泛。本发明的技术方案如下ー种精确确定区域对流层延迟的神经网络方法，包括以下步骤Al、获取得到控制点测站的对流层湿延迟近似真值べ;A2、通过神经网络模拟计算，建立区域对流层湿延迟计算模型；(I)计算对流层湿延迟初值W ;对流层湿延迟初值采用霍普菲尔德模型(简称H模型)计算，其计算公式为
权利要求
1.ー种精确确定区域对流层延迟的神经网络方法，其特征在于，包括以下步骤 Al、获取得到控制点测站的对流层湿延迟近似真值5ゴ； A2、通过神经网络模拟计算，建立区域对流层湿延迟计算模型； (1)计算对流层湿延迟初值K; 对流层湿延迟初值采用霍普菲尔德模型计算，其计算公式为(5° =7. 46512X IO-2X-^r-(IlOOO-Zi0)(5) Tq 式中，(T0,h0,e0)分别为测量控制点测站的3个地面气象參数绝对温度，海抜高度，水汽分压； (2)计算区域控制点对流层湿延迟偏差值ΛSw; 计算公式为 = (6) (3)建立基于神经网络BP算法的偏差值计算模型； 神经网络模拟，将测量控制点的观测数据和计算数据，按4ΧΡΧ1的网络结构；构成学习样本，利用神经网络BP算法进行训练，其中 a)BP网络的输入层元素个数为4，分别为Tci. Vetl、ぺ;其中绝对温度Ttl、海拔高度Iv水汽分压％ ;对流层湿延迟初值< ; b)BP网络的隐含层元素个数为P，P值计算公式为P= 17+INT(S/10) ；S为测量控制点的总数； c)BP网络的输出层元素个数为1，为Λ Sw，对流层湿延迟偏差值Λ 5w； 神经网络训练结束后，就得到了该区域Λ δν的神经网络计算模型，该区域内任意点的对流层湿延迟偏差值Λ δν均可根据该神经网络模型计算得到；设其函数关系式为 Ad = f(T0,h0,e0,S°J(7) 由于神经网络技术的特殊性，公式(7)没有具体函数表达式，但可以保存训练结束后的神经网络模型；此时，只要输入该区域内任意点的(ァQ，/veQ，K)，该模型便可计算出该点的对流层湿延迟偏差值； (4)计算对流层湿延迟δw ； 计算公式为 ん= Κ +(8) A3、计算区域对流层干延迟； 区域对流层干延迟采用霍普菲尔德模型计算，公式为 Sd^\.552x\0~5x^-(HT-h0)(9a)Ht = 40136+148. 72 · (Τ0_273· 16) (9b) 式中，Ht的物理意义为折射率为O处的大气层高度； A4、计算区域对流层总延迟； 计算公式为 δ = 5d+5w(10)以上步骤完成后，该区域的对流层总延迟计算模型S就建立起来了 ； 该区域内 其他点，只要通过气象观测得到以下4个地面气象參数(Ptl, T0, h0, %)，即可分别根据公式(5)、(7)、(8)计算得到べ、Δ尤和δ w ;再根据公式(9)计算得到δ d，最后根据公式(10)计算得到δ。
全文摘要
本发明公开了一种精确确定区域对流层延迟的神经网络方法，包括以下步骤A1、获取得到控制点测站的对流层湿延迟近似真值A2、通过神经网络模拟计算，建立区域对流层湿延迟计算模型；A3、计算区域对流层干延迟；A4、计算区域对流层总延迟；该区域内其他点，只要通过气象观测得到以下4个地面气象参数(P0，T0，h0，e0)，即可分别根据公式(5)、(7)、(8)计算得到和δw；再根据公式(9)计算得到δd，最后根据公式(10)计算得到δ。本发明通过高空探测气球观测信息提取区域对流层延迟近似真值，提出采用神经网络技术来精确确定区域对流层延迟改正模型的方法。
文档编号G01W1/02GK102682335SQ20121010744
公开日2012年9月19日 申请日期2012年4月13日 优先权日2012年4月13日
发明者朱明晨, 王军, 胡伍生 申请人:东南大学