【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及全球导航卫星系统，具体涉及一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正技术方案。
技术介绍
1、电离层探测技术的快速发展为空间天气研究带来了新的机遇，也为高精度位置服务带来了更严苛的挑战，因此，基于gnss数据建立高精度、高时空分辨率的广域电离层模型已成为亟待解决的关键问题。
2、电离层作为日地空间环境的重要组成部分，会对无线电信号传播产生严重影响，由此引起的无线电导航信号时延可达百米级，是导航信号数据处理中必须精确建模与控制的重要误差源。受太阳活动、地球磁场以及中性风等多类因素的综合影响，电离层在全球不同地区以及不同太阳活动水平下对导航信号的影响具有显著差异。随着国际上各个gnss系统的建立与逐渐完善，为高精度、高分辨率地连续监测电离层总电子含量（total electroncontent, tec）与电子密度分布提供了全新的技术手段。国际gnss服务组织自1998年组织全球电离层观测以来，积累了丰富的原始电离层资料，其发布的全球二维电离层tec格网产品已成为研究电离层时空结构及时延修正的重要基础数据。然而，这种二维tec产品对gnss站星视线方向（line of sight，los）的tec数据的利用率极低，仅用了经纬度平面信息进行拟合，忽略了卫星高度角及方位角信息，存在着投影函数误差；而有学者提出的基于准四维模型的电离层延迟改正方法将卫星高度角与方位角纳入模型之中，例如专利文献cn115469335a提供了一种基于准四维模型的电离层延迟改正方法及系统，解算地面参考站相对于不同卫星的斜路径电离层延迟，
3、1）该模型复杂度与存储成本极高，四维均匀格网划分会造成大量稀疏格网的存在，模型鲁棒性与稳定性较差，而且会导致更高的计算成本和处理时间，特别是在需要处理电离层大规模数据集时效率较低。
4、2）该模型建模过程中对数据仍然进行均匀格网划分，忽略了电离层los总电子含量的自相关信息。因为电离层往往存在局部聚集现象，这用均匀格网模型是无法进行描述的。该模型虽然考虑了更多的几何变量，但依然基于某些简化的假设，例如电离层的层结构和电子密度分布的均匀性，这些假设不可能始终符合真实世界的复杂情况，特别是在电离层高度活动期间。
5、3）该模型格网划分步长与数量往往是根据经验进行选择，忽略了数据自身的统计特征及分布趋势，无法弹性适应不同范围与密度的电离层数据集，一旦遇到全新的基准站网，无法弹性调整模型参数以适应其分布情况。
6、4）该模型的参数优化和泛化能力欠缺，在实际应用中，模型参数的选择和优化往往需要大量的试验和错误，这不仅耗时而且效率低下。此外，缺乏广泛和系统的验证方法可能导致模型在特定情况下表现不佳，而且在建模完成后并没有反向调节参数的功能，对于变化的环境或不同的电离层活动情况，模型无法提供同样准确的结果，这限制了模型的泛化能力和灵活性。
技术实现思路
1、针对传统二维电离层模型数据利用率低、存在投影函数误差、忽略自相关信息、无法弹性适应不同范围与密度数据等问题，本专利技术提出基于具备自适应迭代优化与动态调整参数能力的聚类方案，对los方向的经度/纬度/高度角/方位角四维特征进行提取与建模，构建出具有四维属性并兼具gnss电离层延迟数据集固有分布特征的自适应高精度电离层延迟模型。
2、为了实现上述目的，本专利技术提出一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，包括以下过程，
3、利用gnss基准站观测数据及参考坐标，静态解算出历史时段和待建模时段各个历元los斜路径电离层延迟；
4、建立待建模电离层数据集和历史电离层数据集，包括分别提取目标区域的待建模时段和历史时段中每天los斜路径电离层延迟的四维特征，所述四维特征包括经度、纬度、卫星高度角和卫星方位角信息，对四维特征分别进行标准化，得到相应时段的电离层延迟标准化数据，以及计算目标区域的相应时段中每天电离层总电子含量tec的统计特性；
5、根据历史电离层数据集设置初始的聚类参数，对待建模电离层数据集进行具有自适应迭代优化与动态调整参数能力的聚类，包括基于历史电离层数据集对待建模电离层数据集的聚类参数进行预测，基于预测的聚类参数对待建模电离层数据集进行初始聚类，并在初始聚类后弹性调整以获取适应待建模电离层数据集的最佳聚类参数，依据最佳聚类参数完成自适应高精度电离层准四维信息聚类，得到待建模时段的电离层延迟标准化数据聚类结果；
6、根据待建模时段的电离层延迟标准化数据聚类结果，计算每个簇类的簇类中心四维坐标，并根据簇类内的所有los电离层延迟样本计算簇类电离层tec延迟，保存簇类边界，得到目标准四维聚类电离层延迟模型；
7、在用户进行高精度定位解算时，根据目标准四维聚类电离层延迟模型提取与穿刺点最近的若干簇类，将所提取簇类的簇类电离层tec延迟内插到用户对应穿刺点上，获得用户电离层tec延迟。
8、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，所述对四维特征分别进行标准化，包括利用极差标准化算法对斜路径los四维坐标进行标准化。
9、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，所述目标区域的历史时段每天电离层总电子含量tec的统计特性，包括方差、偏度、峰度、密度、数据量。
10、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，所述基于历史电离层数据集对待建模电离层数据集的聚类参数进行预测，实现方式如下，
11、对历史电离层数据集进行初步聚类，初步聚类时聚类参数采用预设的经验值；
12、计算聚类结果的内符合精度与聚类效果指标；
13、调整聚类参数进行迭代，直到聚类结果的内符合精度与聚类效果指标满足预设阈值，得到历史电离层数据集的最佳验后初始聚类参数，
14、使用随机森林算法构建基于历史电离层数据集tec统计特性与最佳验后初始聚类参数的回归模型，进而预测待建模电离层数据集的聚类参数。
15、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，所述在初始聚类后弹性调整以获取适应待建模电离层数据集的最佳聚类参数，实现方式如下，
16、计算待建模电离层数据集的初始准四维电离层延迟聚类结果的内符合精度与聚类效果指标；
17、调整待建模电离层数据集的聚类参数重新进行聚类，不断迭代，直到内符合精度与聚类效果指标满足预设阈值。
18、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，所述聚类参数采用簇类初始数量，基于kmeans聚类实现；或者所述聚类参数采用最佳邻域半径和最小邻域数，基于dbscan聚类实现；或者所述聚类参数采用距离阈值，基于agglomerative聚类实现。
19、根据本专利技术提供的一种基于聚类的多维自适应电离本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：包括以下过程，
2.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述对四维特征分别进行标准化，包括利用极差标准化算法对斜路径LOS四维坐标进行标准化。
3.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述目标区域的历史时段每天电离层总电子含量TEC的统计特性，包括方差、偏度、峰度、密度、数据量。
4.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述基于历史电离层数据集对待建模电离层数据集的聚类参数进行预测，实现方式如下，
5.根据权利要求4所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述在初始聚类后弹性调整以获取适应待建模电离层数据集的最佳聚类参数，实现方式如下，
6.根据权利要求4或5所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述聚类参数采用簇类初始数量，基于KMEANS聚类实现；或者所述聚类参数采用最佳邻域半径和最小邻域数，基于DB
7.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：根据目标准四维聚类电离层延迟模型提取与穿刺点最近的X个电离层延迟改正簇类，X取值根据待建模电离层数据集对应历元中的样本个数与对应历元建模所用参考站数量设置。
8.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：包括以下过程，
2.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述对四维特征分别进行标准化，包括利用极差标准化算法对斜路径los四维坐标进行标准化。
3.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述目标区域的历史时段每天电离层总电子含量tec的统计特性，包括方差、偏度、峰度、密度、数据量。
4.根据权利要求1所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述基于历史电离层数据集对待建模电离层数据集的聚类参数进行预测，实现方式如下，
5.根据权利要求4所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述在初始聚类后弹性调整以获取适应待建模电离层数据集的最佳聚类参数，实现方式如下，
6.根据权利要求4或5所述基于聚类的多维自适应电离层延迟建模改正方法，其特征在于：所述聚类参数采用簇类初始数量，基于kmeans聚类实现；或者所述聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡嘉宇，辜声峰，龚晓鹏，朱家熹，孙亚洲，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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