一種基于bp-egnos融合模型的對(duì)流層延遲改正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于BP?EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，包括以下的步驟：S1:構(gòu)建一個(gè)4×P×1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，表示測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES與測(cè)站處的緯度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲的非線性關(guān)系；S2：利用IGS站提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；S3：利用測(cè)站處的緯度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲，通過S1建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差；S4：計(jì)算修改后新模型的對(duì)流層天頂延遲。本發(fā)明模型相對(duì)于EGNOS模型，能更好的擬合對(duì)流層延遲變化的規(guī)律，且在高海拔地區(qū)也同樣具有較高精度，優(yōu)于傳統(tǒng)的EGNOS模型。
【專利說明】
-種基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及全球?qū)Ш较到y(tǒng)領(lǐng)域，特別是設(shè)及一種基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層 延遲改正方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)流層延遲是影響衛(wèi)星導(dǎo)航定位精度特別是高程方向上的精度的主要原因。目前 對(duì)流層延遲改正的主要方法是模型改正法。模型改正法是確定對(duì)流層延遲的具體模型，根 據(jù)不同的假設(shè)和影響因素的大小，建立的一種函數(shù)關(guān)系式。根據(jù)模型計(jì)算時(shí)是否需要?dú)庀?參數(shù)可W分為需要?dú)庀髤?shù)模型W及無氣象參數(shù)模型。但在實(shí)際的GNSS導(dǎo)航定位應(yīng)用中， 目前的大多數(shù)國內(nèi)外GNSS用戶都沒有測(cè)站處的實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，而且也無法獲得測(cè)站處對(duì)流 層延遲時(shí)間序列來擬合出預(yù)報(bào)模型。因此，利用氣象觀測(cè)資料進(jìn)行氣象參數(shù)的數(shù)值預(yù)報(bào)并 計(jì)算天頂對(duì)流層延遲是一種有效的預(yù)報(bào)對(duì)流層延遲的手段。此類模型主要包括美國的UNB 系列模型和歐洲的EGNOS模型。EGNOS模型不需要實(shí)測(cè)的氣象數(shù)據(jù)來計(jì)算對(duì)流層天頂延遲， 該模型提供計(jì)算對(duì)流層延遲所需的5個(gè)氣象參數(shù)。它們?cè)谄骄Ｆ矫嫔系淖兓抵慌c締度 和年積日有關(guān)，且其年變化呈余弦函數(shù)形式，余弦函數(shù)的振幅和年平均值均通過氣象資料 擬合求得。
[0003] 但是，由于EGNOS模型是一個(gè)全球的平均對(duì)流層大氣延遲改正模型，它只能反映全 球性對(duì)流層大氣時(shí)空變化的概貌，不可能反映區(qū)域性對(duì)流層大氣變化特征，也就不可能模 擬小范圍的天頂延遲的變化，在中國地區(qū)的精度W及適用性方面的研究較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的:本發(fā)明的目的是提供一種精度較高的基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層 延遲改正方法。
[000引技術(shù)方案:為達(dá)到此目的，本發(fā)明采用W下技術(shù)方案：
[0006] 本發(fā)明所述的基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，包括W下的步驟：
[0007] SI:構(gòu)建一個(gè)4 XP Xl的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，表示測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES與測(cè)站 處的締度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲的非線性關(guān)系；
[000引S2:利用IGS站提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；
[0009] S3:利用測(cè)站處的締度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延 遲，通過Sl建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差；
[0010] S4:計(jì)算修改后新模型的對(duì)流層天頂延遲。
[0011] 進(jìn)一步，所述步驟Sl中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層包括四個(gè)元素，分別為:測(cè)站締度 中、測(cè)站高程h、年積日doy、EGN0S模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲ZIDegnos;隱含層為10-30個(gè)節(jié) 點(diǎn);輸出層1個(gè)元素為測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES;其中，測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES如式（1) 所示：
[0012] RES = ZTDigs-ZTDegnos (1)
[0013] 式（I)中ZTDigs為IGS提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)，ZTDegn日S為EGNOS模型計(jì)算 的測(cè)站對(duì)流層延遲。
[0014] 進(jìn)一步，所述步驟S4中的對(duì)流層天頂延遲ZlD如式(2)所示：
[0015] ZTD = ZTDegnos+RESbp (2)
[0016] 式（2)中，ZTDegnos為EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲，RESbp為步驟S3計(jì)算得到的 測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差。
[0017] 有益效果:與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：
[0018] 1)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)非線性學(xué)習(xí)能力能夠很好地減弱EGNOS模型在局部地區(qū) 的偏差，改進(jìn)后的新模型在中國地區(qū)偏差較小；
[0019] 2)本發(fā)明模型相對(duì)于EGNOS模型，能更好的擬合對(duì)流層延遲變化的規(guī)律，且在高海 拔地區(qū)也同樣具有較高精度，優(yōu)于傳統(tǒng)的EGNOS模型。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021 ]圖2為bjf S站EGNOS模型與BP-EGNOS融合模型殘差圖；
[0022] 圖3為化az站EGNOS模型與BP-EGNOS融合模型殘差圖；
[0023] 圖4為kumn站EGNOS模型與BP-EGNOS融合模型殘差圖；
[0024] 圖5為urum站EGNOS模型與BP-EGNOS融合模型殘差圖；
[00巧]圖6為Xian站EGNOS模型與BP-EGNOS融合模型殘差圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026] 下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步的介紹。
[0027] 本發(fā)明公開了一種基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，包括W下的步 驟：
[002引 Sl:構(gòu)建一個(gè)4 XP X 1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示，表示測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差 RES與測(cè)站處的締度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲的非線性 關(guān)系；
[0029] 其中，B巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層包括四個(gè)元素，分別為:測(cè)站締度和測(cè)站高程h、年 積日doy、EGN0S模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲ZTDegn日S;隱含層為10-30個(gè)節(jié)點(diǎn);輸出層1個(gè)元素 為測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES;其中，測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES如式（1)所示：
[0030] RES = ZTDigs-ZTDegnos (1)
[0031] 式（1)中ZTDigs為IGS提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)，ZTDegn日S為EGNOS模型計(jì)算 的測(cè)站對(duì)流層延遲。
[0032] S2:利用IGS站提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；
[0033] 選擇中國地區(qū)的5個(gè)IGS站(如表1所示)的一年的數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)。
[0034] 表1 5個(gè)IGS站基本信息
[0035]
[0036] 利用上述5個(gè)IGS站的一年的數(shù)據(jù)樣本對(duì)如圖I所示設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。 部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)如表所示：
[0037] 表2部分訓(xùn)練數(shù)據(jù) [00；3 引
[0039]
[0040] S3:利用測(cè)站處的締度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延 遲，通過Sl建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差；
[0041] 利用5個(gè)IGS站數(shù)據(jù)樣本中的測(cè)站締度取、測(cè)站高程h、年積日doyW及步驟Sl計(jì)算得 至Ij的EGNOS模型的對(duì)流層延遲計(jì)算值ZIDegnos，通過訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算出運(yùn)5個(gè)IGS站 處的對(duì)流層延遲殘差RESbp。
[0042] S4:計(jì)算修改后新模型的對(duì)流層天頂延遲。
[0043] 利用步驟S3計(jì)算出的測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RESbpW及EGNOS模型的對(duì)流層延遲計(jì) 算值ZTDegnqs計(jì)算出測(cè)站處的對(duì)流層天頂延遲ZTD，如式(2)所示：
[0044] ZTD = ZTDegnos+RESbp (2)
[0045] W偏差絕對(duì)值的平均值BIAS和中誤差RMSE作為模型比較分析驗(yàn)證的基本標(biāo)準(zhǔn)，它 們的計(jì)算式分別為：
[0046] (3)：
[0047] (4)
[004引其中：N是用于測(cè)試數(shù)據(jù)的數(shù)量;ZTIf為模型計(jì)算值;ZJDf為真值，即IGS所提供 ZTD產(chǎn)品。
[0049] 為了分析BP-EGNOS融合模型的精度，選擇中國地區(qū)的5個(gè)IGS站一年的對(duì)流層延遲 數(shù)據(jù)，計(jì)算出EGNOS模型W及BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲并與IGS對(duì)流層延遲進(jìn)行比 較。圖2~圖6分別是運(yùn)5個(gè)IGS站上各個(gè)模型的誤差圖。表3給出了運(yùn)兩種模型在5個(gè)IGS站上 天頂對(duì)流層延遲的偏差絕對(duì)值的平均值BIAS和中誤差RMSE。
[0050] 表3BP-EGN0S融合模型與EGNOS模型的精度比較分析結(jié)果 [00511
[0化2] 從圖2~圖6 W及表3可W看出：EGNOS模型在運(yùn)五個(gè)站的BIAS均值為4.4cm，其中 bjf S站的BIAS最大，為6.2cm; BP-EGNOS融合模型在運(yùn)五個(gè)站上的BIAS均值為2.1cm，其中 bjfS站的BIAS為2.7cm，明顯改善。在中誤差方面，EGNOS模型在運(yùn)五個(gè)站的RMSE均值為± 5.2cm，其中bjfS站RM沈達(dá)到了 ± 7.1 cm; BP-EGNOS融合模型的RM沈均值為± 2.9cm，其中在 bjfS站RM沈?yàn)椤?.6cm，明顯改善。
[0053] 通過W上數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)：
[0054] (1化GNOS模型在中國地區(qū)幾個(gè)IGS站的BIAS都較大，五個(gè)站BIAS的均值達(dá)到了 4.4cm，改進(jìn)后的BP-EGNOS融合模型在五個(gè)站的BIAS均值降到了2. Icm，說明BP-EGNOS融合 模型對(duì)降低中國區(qū)域內(nèi)的對(duì)流層延遲偏差有很大的改進(jìn)作用。
[0055] (2)通過比較可W發(fā)現(xiàn)BP-EGNOS融合模型的模型精度明顯高于EGNOS模型的精度。 EGNOS模型平均RM沈?yàn)椤?5.2cm，BP-EGNOS融合模型平均RM沈?yàn)椤?2.9畑1。相對(duì)于EGNOS模型， BP-EGNOS融合模型的模型精度提高44 % W上。運(yùn)說明相對(duì)于EGNOS模型，BP-EGNOS融合模型 能更好的擬合中國區(qū)域的對(duì)流層延遲變化規(guī)律。
[0056] 因此，對(duì)于中國區(qū)域的對(duì)流層，可W利用本發(fā)明提出的方法計(jì)算其延遲數(shù)值。
[0057]凡是根據(jù)本發(fā)明技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)W上實(shí)施所作的任何簡(jiǎn)單修改、變更W及等效結(jié)構(gòu)變 化，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，其特征在于:包括以下的步驟： Sl:構(gòu)建一個(gè)4 XP X 1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，表示測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES與測(cè)站處的 煒度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲的非線性關(guān)系； S2:利用IGS站提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； S3:利用測(cè)站處的煒度、測(cè)站處的高程、年積日和EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲，通 過Sl建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差； S4:計(jì)算修改后新模型的對(duì)流層天頂延遲。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，其特征在于： 所述步驟Sl中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層包括四個(gè)元素，分別為:測(cè)站煒度φ、測(cè)站高程h、年 積日doy、EGN0S模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲ZTD egnqs;隱含層為10-30個(gè)節(jié)點(diǎn);輸出層1個(gè)元素 為測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES;其中，測(cè)站處對(duì)流層延遲殘差RES如式（1)所示： RES = ZTDigs~ZTDegnos (1) 式（1)中ZTDigs為IGS提供的高精度對(duì)流層延遲產(chǎn)品數(shù)據(jù)，ZTDegnqs為EGNOS模型計(jì)算的測(cè) 站對(duì)流層延遲。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP-EGNOS融合模型的對(duì)流層延遲改正方法，其特征在于： 所述步驟S4中的對(duì)流層天頂延遲ZTD如式(2)所示： ZTD = ZTDegnos+RESbp (2) 式(2)中，ZTDegnqs為EGNOS模型計(jì)算的測(cè)站對(duì)流層延遲，RESbp為步驟S3計(jì)算得到的測(cè)站 處對(duì)流層延遲殘差。
【文檔編號(hào)】G06N3/08GK106022470SQ201610278065
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年4月29日
【發(fā)明人】胡伍生, 夏曉明, 嚴(yán)宇翔, 丁茂華
【申請(qǐng)人】東南大學(xué)