[发明专利]一种基于SVM的区域电离层模型补偿方法

说明书

本发明公开了一种基于SVM的区域电离层模型补偿方法。首先根据CORS站观测值获得信号穿刺点处电离层VTEC值和穿刺点经纬度，建立区域电离层多项式模型；然后使用多项式模型求解各穿刺点的VTEC模型值和模型值残差；其次建立SVM模型，将穿刺点经纬度、VTEC模型值作为SVM模型输入参数，VTEC模型值残差作为输出参数，构建学习样本数据进行训练建模；最后利用训练好的SVM模型计算模型残差补偿值，结合VTEC多项式模型值得到VTEC预测值。使用本发明提出的方法，能够建立区域高精度电离层延迟改正模型，提高区域内单频用户导航定位的精度与可靠性。

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，特别涉及基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的高精度区域电离层模型补偿方法。

背景技术

电离层中存在大量自由电子，能够对穿越其中的电磁波进行折射、反射、散射等影响，从而造成的电离层延迟是GNSS定位过程中的主要误差之一。电离层总电子含量(TotalElectron Contents，TEC)是描述电离层特征的主要参数之一，能够直观反映GNSS信号与电离层延迟之间的关系。使用连续运行参考站系统(Continuous Operational ReferenceSystem，CORS)的GNSS观测数据能够有效提取TEC信息，用这种方法得到的是离散数据，实际应用中需要通过适当的数学方法将离散数据拓展至整个区域。传统方法为，假设电离层中所有自由电子全部分布在一定高度的薄壳上，根据GNSS信号穿过该薄壳的位置(穿刺点经纬度)和投影函数，利用一定的数学曲面进行拟合，即垂直TEC(Vertical Total ElectronContents，VTEC)观测值表示为穿刺点经纬度的函数。区域电离层常用的拟合函数模型为多项式(Polynomial，POLY)模型，该模型结构简单，在数据密度较大且电离层活动相对平稳时能够得到较高精度，但由于电离层变化复杂，在大范围区域内难以得到较高精度。

SVM是一种对数据进行二元分类的机器学习算法，经过算法的改进与扩展，同样可以用于解决回归问题。SVM回归模型能够克服常用线性模型误差较大的问题，同时可以解决训练样本维数偏高引起的局部最优，高效利用训练样本，具有很强的泛化推广能力，因此能够为电离层模型提供高精度补偿。

发明内容

发明目的：针对区域电离层多项式模型拟合精度不足的问题，提出了一种基于SVM的区域电离层模型补偿方法，建立了区域电离层SVM-P模型，能够有效提高电离层模型精度。

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SVM的区域电离层建模方法，包括以下步骤：

(1)根据CORS站观测值获得信号穿刺点处电离层VTEC值和穿刺点经纬度，建立区域电离层多项式模型；

(2)使用多项式模型求解各穿刺点的VTEC模型值和模型值残差；

(3)建立SVM模型，将穿刺点经纬度、VTEC模型值作为SVM模型输入参数，VTEC模型值残差作为输出参数，构建学习样本数据进行训练建模；

(4)利用训练好的SVM模型计算模型残差补偿值，结合VTEC多项式模型值得到VTEC预测值。

在优选的实施方案中，所述步骤(1)中建立区域电离层VTEC多项式模型，求解模型参数，表示为：

式中，VTEC_obs表示CORS站实际VTEC观测值，v表示拟合误差，a_i,k(i＝0,1,2；k＝0,1,2)表示待定的多项式模型参数，和λ分别表示GNSS信号电离层穿刺点的地理纬度和经度，和λ₀分别表示测区中心点的地理纬度和经度。