一种基于实测气象参数的对流层天顶延迟改正方法

摘要

本发明公开了一种GNSS区域对流层天顶延迟改正的ISAAS模型计算方法，首先利用BP神经网络技术表示Saastamoinen模型误差；使用高精度的IGS对流层延迟产品数据训练BP神经网络；然后，用Saastamoinen模型方法计算用户位置的对流层天顶延迟；接着，用已经训练完毕的BP神经网络计算用户位置的Saastamonien模型模型残差；最后、计算修改后对流层天顶延迟。本发明计算出的对流层天顶延迟要比Saastamonien模型的精度提高大约12.4％。因此，对于一定区域的对流层，可以利用本发明提出的方法计算其延迟数值。

主权项

一种基于实测气象参数的对流层天顶延迟改正方法，其特征在于：包括顺序执行的以下步骤：步骤1、利用BP神经网络建立以用户位置处的大气压P₀、水汽压e₀、温度T₀、用户的纬度用户的高度h以及Saastamoinen模型的对流层天顶延迟ZTD_SAAS组成的输入量与以Saastamoinen模型所计算的对流层天顶延迟的残差RES_BPNN所形成的输出量之间的非线性关系；步骤2、选择IGS提供的历史对流层天顶延迟数据以及相应的大气压P₀、水汽压e₀、温度T₀、用户的纬度用户的高度h用于训练步骤1中建立的BP神经网络；步骤3、以待求用户所在位置对应的大气压P₀、水汽压e₀、温度T₀、用户的纬度和用户的高度h代入下式计算Saastamoinen模型的对流层天顶延迟ZTD_SAAS步骤4、利用待求用户所在位置对应的大气压P₀、水汽压e₀、温度T₀、用户的纬度用户的高度h以及步骤3中计算出来的Saastamoinen模型的对流层天顶延迟ZTD_SAAS，代入步骤2中已经训练完毕的BP神经网络并来计算待求用户位置的Saastamonien模型所计算的对流层天顶延迟的残差RES_BPNN；步骤5、利用步骤4中计算出来的待求用户位置的Saastamonien模型所计算的对流层天顶延迟的残差RES_BPNN补偿步骤3中的Saastamoinen模型的对流层天顶延迟ZTD_SAAS获得待求用户所在位置的对流程天顶延迟的为ZTD_ISAAS＝ZTD_SAAS+RES_BPNN。