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Research on Tropospheric Delay Correction Model

迪达尔  
【摘要】:在GPS信号传播过程中,对流层的影响会使其路径发生弯曲,故其测量距离也产生一定偏差,造成对流层延迟,对GPS定位精度有着较大的影响,因此对对流层延迟的改正一直是GPS研究的热点。了解对流层延迟产生的原因及其影响因素,掌握其变化规律,并对其变化规律进行科学的建模与拟合,以合理地削弱对流层延迟的影响,有效提高GPS的定位精度,是在GPS应用领域中有重要意义与价值的。(1)本文首先介绍了对流层相关基本大气理论、对流层延迟的经典Hopfield模型和神经网络BP模型原理。(2)利用已知的2010年不同月份的对流层延迟数据(注:从高空探测气球观测值中提取得到的对流层延迟,本文将其视为近似真值),估算出Hopfield模型的精度,并根据不同的气象参数、高程等信息,对Hopfield模型进行了全面分析。Hopfield模型整体精度较好,但是受高程和季节的影响会带来不同程度的偏差,故在使用过程中应结合实际情况进行合理应用。利用SPSS软件对参与计算的气象等参数进行了回归分析和相关性分析,得出结论:对流层延迟值与气压、高程两个参数的相关性较高,而与其他参数的相关性相对较低。(3)结合以上分析结果,本文构建了 7种形式的神经网络BP模型,分别为:6×P×1模型,5×P×1模型,4×P×1模型(2种)和3×P×1模型(3种),这些模型的输出层均选择了总延迟值1个参数。经过比较分析,3b×P×1模型效果最好。(4)将Hopfield模型与BP神经网络进行组合,构建了两种组合模型,经验证,第2个组合模型效果较好,并将其命名为“HF-BP”模型。与Hopfield模型相比,“HF-BP”模型精度大约能提高40%。最后,对“HF-BP模型”的时效性进行分析和总结。


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