[发明专利]基于云架构的甚低频导航电波传播预测模型精化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线电导航定位模型修正方法，特别涉及一种基于大数据挖掘和机器学习的甚低频导航电波传播预测模型精化方法。

背景技术

无线电导航是通过已知位置的发射台发射无线电导航信号，用户端通过接收多个发射台的无线电导航导航信号，通过定位解算，得到用户位置。

甚低频无线电的频率为3kHz～30kHz，这个波段的无线电通过地面和电离层波导传播的距离远，传播衰减小，具有一定的入水深度，甚低频无线通常被用于远程广域无线电导航和通信。

典型的甚低频导航系统是美国的欧米伽导航系统和俄罗斯的阿尔法导航系统。美国曾在全球建立了8个欧米伽发射台站，信号频率处于10k～15kHz的甚低频范围内，实现了甚低频导航信号的全球覆盖。欧米伽采用比相测量时间差的双曲线定位体制，为用户提供无源二维定位(地球表面的平面定位)服务，设计精度为2～4海里，定位误差与用户地点、观测时刻、所选台站、传播修正等有很大关系，地点相同而时间不同的复现精度为2～4海里，时间相同而地点不同的相对精度为0.25～0.5海里，利用差分技术可以把定位精度提高到1海里(500海里范围内)。

阿尔法导航系统是前苏联建设的类似于欧米伽的超远程导航系统，建立了3个发射台。发射信号频率处于11k～16kHz的甚低频范围内，阿尔法导航系统工作区覆盖全球70％的面积。阿尔法导航的通常定位精度在2～4海里，为解决电波“预测修正”问题，俄罗斯在系统工作区内先后建起了31个阿尔法信号传播监测站。差分阿尔法的精度比普通的欧米伽的定位精度提高了3～5倍，白天的定位精度可达200～1000m。

甚低频导航系统的定位精度受电离层以及传播路径的环境特性影响很大，为了提升甚低频导航系统的定位精度，需要采用电波传播修正技术来提升最终的定位精度。

传统的电波传统修正一般采取建立修正模型，在王建编写的“甚低频传播相位预测与C层效应研究”(2004年10月)电子科学研究院硕士学位论文中，应用半经验方法对甚低频(VLF)传播相位的“C层效应”进行了分析和建模，改进了VLF传播相位预测函数。与美国第六代相位预测模型的预测精度10个百分周相比，预测精度高出约3.35个百分周。

传统的模型相位预测修正大多基于经验参数，参数受各种因素影响变化大，修正的精度不高，难以满足高精度导航定位的要求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于云架构的传播修正处理方法，采用网络化的大数据和云计算技术，借助于机器学习来构建和精化电波传播模型，实现高精度的电波传播模型修正，除了可以提供高精度的模型修正之外，还可以通过甚低频导航用户终端接收云架构电波传播修正数据处理中心广播的最新模型数据，及时将电波传播修正模型更新到的最新电波传播修正预测模型，提升模型修正的精确性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1，在甚低频导航工作区域内部署若干个位置精确测定的甚低频导航电波传播监测站，以及联通甚低频导航电波传播监测站和甚低频导航用户终端的云架构电波传播修正数据处理中心；在云架构电波传播修正数据处理中心建立电波传播误差修正预测函数PPC(t)＝ω0+∑N(t)+∑B(t)+∑σ(t)+∑ε(t)，其中，ω0是根据发射台到用户位置计算的甚低频信号理论相位值；∑N(t)是电离层对发射台到用户位置路径上，对甚低频信号相位影响的分段累计值；∑B(t)是地球磁场对发射台到用户位置路径上，对甚低频信号相位影响的分段累积值；∑σ(t)是发射台到用户位置路径上的电导率，对甚低频信号相位影响的分段累积值；∑ε(t)是发射台到用户位置路径上的介电常数，对甚低频信号相位影响的分段累积值；

步骤2，实时接收甚低频导航电波传播监测站的实时测量值Δε，并将电波传播误差修正预测函数PPC所产生的监测站位置上的电波传播预测值与实测值进行比较，得到误差值σ＝Δε-PPC；

步骤3，根据误差值σ，采用一阶连续分段曲线拟合算法，对PPC电波传播预测修正函数中的电离层N(t)、磁场B(t)、电导率σ(t)、介电常数ε(t)的分段相位影响系数和加权系数进行调整，从而使曲线拟合的误差最小，得到参量精确化后的电波传播误差修正预测函数PPC′(ω,P_t,P_r,,T_ymdt)；