[发明专利]一种观测系统对全球电离层数据同化性能的影响评估方法

权利要求书

1.一种观测系统对全球电离层数据同化性能的影响评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A，地基和天基观测系统基本参数输入：

步骤A1，读取地基观测系统的配置参数，获取地基垂测、GNSS接收机的地理经纬高坐标和GNSS接收机的观测截止角；

步骤A2，读取天基观测系统的配置参数，获取GNSS卫星和LEO掩星卫星的两行轨道TLE星历、掩星接收机可视角FOV；

步骤B，GNSS卫星和LEO掩星卫星的轨道坐标计算：

步骤B1，解析步骤A2中得到的GNSS卫星和LEO掩星卫星的TLE星历，提取卫星编号、历元时刻、轨道倾角、历元时刻升交点赤经、轨道偏心率、历元时刻近地点幅角、历元时刻的平近点角、平均转速；

步骤B2，利用SGP4模型解算GNSS和LEO掩星卫星的地心坐标系ECI下的经度、纬度和高度坐标；

步骤B3，将卫星地心坐标系下的经度、纬度和高度坐标转换为地心地固坐标系ECEF下的经度、纬度和高度坐标；

步骤C，地基和天基电离层观测数据仿真：

步骤C1，设定太阳辐射指数F10.7、月份和UT时刻作为电离层模型NeQuick的输入；

步骤C2，将地基垂测的地理经纬度输入到NeQuick模型中，计算对应输入条件下，地基垂测站100千米至F2层峰值高度以下高度上的电子密度剖面Ne_ion(r)；

步骤C3，输入地基GNSS台站地心地固坐标系下的纬度、经度、高度和GNSS卫星的纬度、经度、高度计算出两者间的仰角E，计算方法如下：

Δλ＝λ_d-λ_s (1)

r_d＝R_e+h_d (2)

r_s＝R_e+h_s (3)

其中，R_e表示地球半径，Δλ表示GNSS台站与GNSS卫星二者间经度的差值，L表示二者之间的大圆距离，r_d表示台站与地心之间的距离，r_s表示卫星到地心的距离；

步骤C4，判断仰角是否大于GNSS接收机的观测截止角E_obs，若E大于E_obs，则将地基GNSS台站的经、纬、高度作为起始点，GNSS卫星轨道的经、纬、高度作为结束点坐标输入到NeQuick模型中，计算出两点间的倾斜总电子含量STEC_gnss；

步骤C5，将LEO掩星卫星的纬度、经度、高度和GNSS卫星轨道的纬度、经度、高度分别转化为地心地固坐标系ECEF下的坐标(X_t,Y_t,Z_t)和(X_s,Y_s,Z_s)，转换表达式表示为：

其中，R_e表示地球半径，e²＝0.00669437999013；

步骤C6，计算LEO卫星与LEO卫星—GNSS卫星射线之间的夹角θ和碰撞点高度，判定是否为掩星观测事件；

步骤C7，将满足掩星观测事件的LEO掩星卫星的经、纬、高度作为起始点，GNSS卫星轨道的经、纬、高度作为结束点坐标输入到NeQuick模型中，计算出两点间的倾斜总电子含量STEC_gro；

步骤C8，在观测数据中加入随机扰动δ，以模拟观测噪声的影响，计算方法如下：

Ne_obs(r)＝Ne_ion(r)+δ(μ_ion,σ_ion) (7)

STEC_gobs＝STEC_gnss+δ(μ_gnss,σ_gnss) (8)

STEC_robs＝STEC_gro+δ(μ_gro,σ_gro) (9)

其中，Ne_obs(r)表示位置r处垂测的模拟观测数据，STEC_gobs表示GNSS模拟观测数据，STEC_robs表示掩星接收机模拟观测数据；(μ_ion,σ_ion)为地基垂测的电子密度的平均观测误差和标准差，(μ_gnss,σ_gnss)为地基GNSS接收机的TEC的平均观测误差和标准差，(μ_gro,σ_gro)为掩星观测TEC的平均观测误差和标准差；

步骤D，基于Kalman滤波的全球电离层数据同化：

步骤D1，将地基GNSS接收机、掩星接收机的电离层TEC和垂测仪的电子密度测量数据分别按照“点”型和“线”型观测数据进行分类；

步骤D2，对于“点”型电子密度观测数据，插值方法如下：

其中，Ne表示电离层电子密度，r表示电子密度所在的位置，K表示展开所取的级数；h_k(r)为基函数，a_k为插值系数，基函数计算方法如下：

步骤D3，对于“线”型TEC观测数据，根据接收机与卫星间的几何位置关系，TEC和同化状态参量之间的关系为：

其中，STEC表示电离层总电子含量，dr表示沿传播路径积分，积分上下限sat和rec分别为卫星和接收机位置，同化观测矩阵计算方法如下：

其中，ΔR_in表示第i个TEC观测在第n个网格内的射线截距；

步骤D4，遍历同化窗口内所有电离层电子密度和TEC数据，根据式(11)和式(13)同化观测方程可构建为：

y＝Hx (14)

其中，y为垂测仪电离层电子密度、地基GNSS接收机TEC以及掩星接收机TEC数据序列组成的矢量，矩阵H为同化观测矩阵，x为待估计的各离散网格点的电子密度；

步骤D5，采用卡尔曼滤波同化算法进行地基和天基TEC或电子密度观测数据的同化，同化方程为：

x_a＝x_b+PH^T(R+HPH^T)^-1(y-Hx_b)＝x_b+G(y-Hx_b) (15)

其中，x_b和x_a分别表示同化前的电子密度背景场和同化后的电子密度分析场，P和R分别代表背景场误差协方差和观测数据的误差协方差，G为增益矩阵，H和y分别是同化观测矩阵和观测向量；

步骤D6，利用高斯—马尔科夫预报方法进行全球电离层预报，给出电离层TEC和电子密度预报结果，同时存储到指定的输出路径下：

利用高斯—马尔科夫方法对同化的电子密度进行预报，具体公式为：

其中，t表示预报时间，L代表转换矩阵，为对角矩阵，具体计算方法为：

其中，ΔT为提前预报的时间间隔，τ表示电离层的时间相关尺度；

步骤E，电离层TEC和电子密度同化性能评估：

步骤E1，根据NeQuick模型，采用与步骤C1相同的输入，包括太阳辐射指数F10.7、月份和UT时刻，计算得到真实的三维电子密度和TEC地图值，标记为Par_Truth；

步骤E2，根据国际参考电离层模型IRI，采用与步骤C1相同的输入，包括太阳辐射指数F10.7、月份和UT时刻，计算得到参考模型的三维电子密度和TEC地图值，标记为Par_mod；

步骤E3，分别提取数据同化给出三维电子密度结果，利用式(12)积分计算垂直TEC地图结果，标记为Par_DA；

步骤E4：计算数据同化的技术性能分，计算公式为：

SKS＝1-RMSE_DA/RMSE_mod (18)

RMSE_DA＝RMSE(Par_DA-Par_Truth) (19)

RMSE_mod＝RMSE(Par_mod-Par_Truth) (20)

其中，SKS表示数据同化的技术性能分，RMSE(﹒)表示计算样本的均方根误差；RMSE_DA表示数据同化的均方根误差，RMSE_mod表示背景模型的均方根误差；

步骤E5，按照电离层数据同化现报及提取预报结果，按照步骤E1—E4进行反复计算，以评估数据同化模型现报和预报的技术性能分；

步骤E6，采用不同的输入条件，重复步骤C至步骤D，生成不同的观测模拟数据并进行数据同化，以评估不同条件下观测系统的数据同化性能；

步骤E7，定量观测系统对数据同化的影响和贡献：当SKS＝1，则表明数据同化的结果与真实结果完全一致，表明此时的观测系统是理论上最佳的；当SKS＝0～1时，则表明数据同化的效果优于IRI模型的结果；SKS越大，则改进效果越好，观测系统的影响贡献是正面的；当SKS0，则表明同化结果不如IRI模型，观测系统的影响贡献是负面的。

2.根据权利要求1所述观测系统对全球电离层数据同化性能的影响评估方法，其特征在于，所述步骤C6具体包括：

步骤C61，计算LEO卫星和GNSS卫星传播路径上的矢量夹角θ，计算方法如下：

其中，表示LEO卫星的位置矢量，表示GNSS卫星的位置矢量，

步骤C62，计算在LEO卫星和GNSS卫星传播路径方向的投影截距计算方法如下：

步骤C63，计算中间矢量，方法如下：

步骤C64，计算LEO卫星和GNSS卫星射线路径碰撞点坐标

步骤C65，根据碰撞点矢量信息，通过坐标转换即可计算得到碰撞点的高度，在真空近似下，电离层掩星的判断条件为：掩星碰撞点大于60km，小于LEO卫星高度，矢量夹角θ必须在掩星接收机可视角FOV范围内。