CN103076616B - 大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正系统，包括：微波辐射计，用于实时探测对流层折射率剖面；单站GPS，用于实时探测电离层电子密度剖面；一体化实时修正单元，用于基于对流层折射率剖面、电离层电子密度剖面以及探测目标的视在距离和视在仰角参数，以射线描迹方法实时计算电波折射误差修正量，包括距离误差修正量、仰角误差修正量和速度误差修正量。本发明克服了传统方法不能同时探测对流层和电离层参数的缺点，实现了同时实时修正对流层和电离层电波折射误差，具有精度高、实时性好、无人值守、可移动性强、成本低、操作简单等优点，为提高我国航空测量、深空测量和弹道测量等系统精度提供技术支撑。

Description

大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置

技术领域

本发明涉及大气环境探测技术领域，特别是涉及一种大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置。

背景技术

大气环境主要包括对流层、电离层，作为信息系统的信息传输途径，大气环境直接影响电子信息系统的工作性能。这是因为无线电波在大气中传播时，由于大气介质有耗、不均匀和时变等原因会使电波产生吸收、散射、反射、折射和闪烁等现象，其中的大气折射效应会引起电波传播时间延迟和路径弯曲，使得信号传播的速度、方向均发生了一定的变化，导致电波传播距离和角度的跟踪和定位误差。在航天测控、雷达探测、导航定位等高精度的测控系统中，必须对系统测量值进行折射误差修正，以补偿由于电波环境引起的误差。可见基于实际大气折射率剖面提高雷达目标探测、测控、导航以及卫星侦察的定位精度具有重要意义。因此，开展具有大气实时探测和相关应用方面的技术研究是十分必要的。

目前，传统无线电探空尽管精度高，但操作复杂，成本高，气象部门每天只测量两次，时间分辨率低，每次测量平均时间约1小时，实时性不够。电离层垂测仪精度高，但只能给出电离层临频和峰高，不能给出电离层电子密度剖面。差分GPS技术精度高，但只能给出对流层参数的相对量；如果需要绝对量，需要在参考站另加设备给出绝对量；相比单站GPS，差分GPS具有成本高、可移动性差、操作复杂等局限性。且对流层探空技术只能针对对流层实施探测，电离层垂测技术只针对电离层开展探测，缺乏能针对从地面到2000km高度范围内包括了对流层和电离层的大气电波环境探测的技术，因而无法同时对对流层和电离层的折射误差实时修正。

发明内容

为了解决现有技术中无法同时对对流层和电离层的折射误差实时修正的问题，本发明提供了一种大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正方法。

本发明的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正系统包括：微波辐射计，用于实时探测对流层折射率剖面；单站全球定位系统GPS，用于实时探测电离层电子密度剖面；

一体化实时修正单元，用于基于所述对流层折射率剖面、所述电离层电子密度剖面以及探测目标的视在距离和视在仰角参数，以射线描迹方法实时计算电波折射误差修正量，包括距离误差修正量、仰角误差修正量和速度误差修正量。

进一步地，所述单站GPS采用卡尔曼滤波方法剔除GPS的硬件延迟误差。

其中，所述微波辐射计为多通道微波辐射计。

进一步地，所述对流层折射率剖面、所述电离层电子密度剖面获得所述探测目标的真实距离和真实仰角，再通过以下计算得到所述距离误差修正量和所述仰角误差修正量：距离误差修正量＝视在距离-真实距离，仰角误差修正量＝视在仰角-真实仰角；然后根据速度的定义是距离径向变化率得到所述速度误差修正量，为所述距离误差修正量的变化率。

进一步地，所述微波辐射计中含有针对阴天环境的对流层折射率剖面的正演模块，用于在阴天条件下实时反演对流层折射率剖面。

进一步地，所述针对阴天环境的对流层折射率剖面的正演模块通过阴天正演模型反演阴天条件下对流层折射率剖面，建立所述阴天正演模型时，将仿真的云天亮温与实测亮温对比，以调整入云阀值，当仿真的云天亮温与实测亮温足够符合时，将该亮温值作为模型的入云阀值，用于反演阴天条件下的对流层折射率剖面；其中所述足够符合是指仿真的云天亮温与实测亮温的差在预定范围内。

本发明有益效果如下：

与现有方法相比，本发明克服了传统方法不能同时探测对流层和电离层参数的缺点，适合从地面至1000km内和1000km以外的任意高度目标的折射修正，综合了微波辐射计和单站GPS接收机的优点，实现了同时实时修正对流层和电离层电波折射误差，具有精度高、实时性好、无人值守、可移动性强、成本低、操作简单等优点，为进一步提高我国航空测量、深空测量和弹道测量等系统精度提供技术支撑。

附图说明

图1是本发明大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置的结构示意图。

图2是以本发明实施例计算电波折射修正量的处理流程图。

图3是本发明实施例的微波辐射计的阴天正演过程示意图。

图4是本发明实施例利用单站GPS数据计算电离层VTEC的流程图。

图5是本发明实施例某地区微波辐射计反演折射率剖面结果。

图6是本发明实施例某地区单站地基GPS反演电离层电子密度剖面结果。

图7、图8和图9分别为本发明实施例某目标的距离误差、仰角误差和速度误差的修正结果对比图。

具体实施方式

以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。

图1是本发明大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置的结构示意图，其具体包括：

微波辐射计，用于实时探测对流层折射率剖面；

单站GPS(Global Positioning System，全球定位系统)，用于实时探测电离层电子密度剖面；

一体化实时修正单元，用于基于探测得到的对流层折射率剖面和电离层电子密度剖面，结合探测目标的视在距离和视在仰角参数，以射线描迹方法实时计算电波折射误差修正量，包括距离误差修正量、仰角误差修正量和速度误差修正量。

上述技术方案由于利用了一体化实时修正单元对探测数据进行处理，可实现对任意高度目标的探测和电波折射误差修正的计算，达到同时对对流层和电离层的折射误差实时修正的目的。相对于以往仅针对对流层或电离层的单一化修正技术，上述技术方案对探测目标的高度没有特殊要求，且上述方案以单站GPS观测数据估计电离层电子总含量VTEC，进而实时反演电离层电子密度剖面，以单站GPS获取所需电离层电子密度剖面，投入成本大幅降低。

为了更为详细的介绍本发明的技术方案，以下描述本发明的具体实施例。

图2是采用本发明的一个实施例来计算电波折射修正量的处理流程图，通过以下步骤实现：

S101、根据微波辐射计测量反演对流层折射率剖面。

根据微波辐射计测量大气辐射亮温和地面气象参数，采用改进线性回归方法，针对阴天条件，建立适合阴天条件的反演模型，实时反演对流层折射率剖面，进一步提高微波辐射计的环境适应性；

S102、根据单站地基GPS观测数据，反演电离层电子密度剖面。

根据单站地基GPS观测数据，结合GPS广播星历，采用遗传算法实时反演电离层电子密度剖面；

S103、由一体化实时修正单元采用射线描迹方法计算电波折射误差修正量。

采用射线描迹方法，根据大气剖面，实时计算出距离、仰角和速度电波折射误差修正量。

具体来看，S101是基于大气吸收和辐射原理，根据微波辐射计探测原理，对历史探空数据进行处理，建立微波辐射计反演对流层折射率剖面的正演模型。例如对某地历史探空数据预处理，选择有效的观测数据，基于大气辐射传输方程，可得地面微波辐射计向上观测时所测大气向下辐射的亮度温度为：

$T_{\mathrm{DN}}=T_{\mathrm{EXTRA}}\exp (-\sec \mathrm{\θ}\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}{k}_a\left(z\right)\mathrm{dz})+\sec \mathrm{\θ}\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}{k}_a\left(z\right)T\left(z\right)\exp (-\sec \mathrm{\θ}\underset{0}{\overset{z}{\∫}}{k}_a\left(z^{\′}\right){\mathrm{dz}}^{\′})\mathrm{dz}\left(k\right)---\left(1\right)$

其中：θ为天顶角，T_EXTRA是外层空间的亮温，当频率大于5GHz时，通常认为其等于宇宙背景亮温2.7K(由于大气的吸收，大多计算中常略掉此项)；z为高度(km)；k_a(z)为大气吸收系数(Np/km)，主要由氧气和水汽的吸收谱线以及液态水的吸收所组成，与该处大气的温、湿、压有相关关系；T(z)为大气的物理温度(K)。

进一步地，为了适应各种天气，本实施例建立了适合阴天情况的正演模型，通过改进的线性回归方法，训练数据形成反演模型，结合地面气象参数和测量的辐射亮温来实现实时反演对流层折射率剖面。

图3为本实施例的微波辐射计的阴天正演过程示意图。对阴天天气，利用探空数据计算含水量，利用相对湿度的入云阈值估计云底高度、云厚，对云天亮温进行正演，使微波辐射计对大气剖面的反演同样适用于阴天天气，由此建立阴天反演模式，进而完善辐射计反演模型。

具体地，关于本实施例的阴天正演模型：对于云的高度和厚度，可以通过相对湿度的入云阀值来估算。阀值应视不同地区根据经验而定，还可以通过微波辐射计的实验数据来判断阀值的大小，具体做法为：仿真云天的亮温，并与微波辐射计实测亮温对比，不断调整入云的阀值，直至两者符合的比较好，然后将此时的值作为当地入云的阀值。这样在仿真历史数据的过程，就可以根据这个阀值来得到云的信息，计算云天的亮温，从而能够准确反演云天的大气剖面。

关于模型的训练过程，利用改进线性回归方法，训练数据，建立数据与反演参数之间的关系，形成反演模型：

■首先，大气折射率N可由气象参数经以下大气折射率的物理模型计算得出：

$N=77.6\×\frac{P}{T}+3.73\×{10}^5\frac{e}{T^2}---\left(2\right)$

式(2)中：N为折射率，P为大气压强(hPa)，e为水汽压强(hPa)，T为大气温度(k)。

■其次，针对双通道微波辐射计，加入地面的气象参数，可以建立下面的反演大气折射率的多元线性回归算式：

N＝a₀+a₁T_B1+a₂T_B2+a₃P₀+a₄T₀+a₅RH₀      (3)式(3)中：N是不同高度的大气折射率，P₀、T₀、RH₀分别是地面的压强(hPa)、温度(K)和相对湿度，T_B1、T_B2分别是两个频率(23.8GHz和31.65GHz)下微波辐射计的亮温(K)，a_n是回归系数。式(3)为传统线性回归模型。

■然后，在多元线性回归算式的基础上，根据大气折射率的计算式，

改变地面气象参数的输入形式，可得到本实施例的改进的线性回归算式：

$N=a_0+a_1{T}_{B1}+a_2{T}_{B2}+a_3\frac{P_0}{T_0}+a_4\frac{e_0}{{T_0}^2}---\left(4\right)$

式(4)中：e₀为地面的水汽压。

此处，还可根据地面温度t₀(℃)、相对湿度RH₀和压强P₀，求得对应地面水汽压，地面水汽压是重要的物理参数：

$e_0=E_0\×{\mathrm{RH}}_0=a\×\exp \left(\frac{b\·t_0}{c+t_0}\right)\×{\mathrm{RH}}_0---\left(6\right)$

式(6)中E₀＝a×exp(b·t₀/(c+t₀))为饱和水汽压，a、b、c为常数。

以上，由于改进的线性回归反演算法运用了折射率定义式，可以更好地反映折射率与地面大气参数间的关系，物理概念清晰，并且在反演精度方面，较原有线性回归算法精度普遍低于5km，本实施例的改进的线性回归算法可提高反演精度，尤其对于近地面范围改善明显。

于是，根据地面温湿压和亮温测量数据，结合训练好的反演模型，即可反演对流层折射率剖面。

在本实施例中，S102是根据单台测量型GPS接收机观测数据，估计电离层电子总含量TEC，并且，通过Kalman卡尔曼滤波方法有效剔除GPS系统硬件延迟等误差，提高TEC精度，最终提高测站上空垂直电子含量的精度；根据TEC，采用遗传算法，利用IRI模型约束估计范围，实现实时反演电离层电子密度剖面。图4示出了利用单站GPS数据计算电离层VTEC的流程图。

具体地，由于不同卫星、接收机硬件系统线路各不相同，不同的信号所产生的时间延迟也不尽相同。这种由于卫星和接收机硬件所引起GPS卫星两个频段信号在传播上的时间延迟分别称为GPS卫星硬件延迟和接收机硬件延迟，统称为GPS系统硬件延迟。2000年5月1日美国SA干扰政策取消后，系统硬件延迟成为计算电离层VTEC最大误差源。忽略系统硬件延迟对计算电离层VTEC带来的偏差有时高达三十多个TECU，有时系统硬件延迟引起的偏差比夜晚及太阳活动低年VTEC本底值大。因此，在利用GPS求解VTEC时，必须尽可能消除系统硬件延迟的影响。

考虑卫星系统硬件延迟，伪距观测方程可表示为：

$P=S+\frac{40.3}{f^2}\mathrm{VTECsee}\left(Z^{\′}\right)+B^S-B_R+\mathrm{\Δ}---\left(6\right)$

式(6)中，S表示接收机到卫星的几何距离；B^S表示卫星硬件延迟；B_R接收机的硬件延迟，Δ包括接收机钟差项、卫星钟差项，对流层延迟项、卫星和接收机天线相位中心改正项、相对论改正项、多路径改正项等与频率无关的误差项。

采用伪距观测量时，每个历元两个频率上的伪距之差即可求解出不同IPP点天顶方向自由电子含量VTEC，可表示为：

$P_2-P_1=(\frac{40.33}{{f_2}^2}\mathrm{VTEC}-\frac{40.3}{{f_1}^2}\mathrm{VTEC})\mathrm{see}\left(Z^{\′}\right)+(B_2^S-B_1^s)-(B_{R2}-B_{R1})---\left(7\right)$

同伪距相类似，利用两个载波相位观测量之差，可求解出电离层穿刺点IPP点处VTEC，其方程为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_1{\mathrm{\φ}}_1-{\mathrm{\λ}}_2{\mathrm{\φ}}_2=(-\frac{40.3}{{f_1}^2}+\frac{40.3}{{f_2}^2})\mathrm{VTECsee}\left(Z^{\′}\right)\\ -({\mathrm{\λ}}_1{N}_1-{\mathrm{\λ}}_2{N}_2)+(b_1^s-b_2^s)-(b_{R1}-b_{R2})\end{array}---\left(8\right)$

式中L_ion＝λ₁φ₁-λ₂φ₂是相位观测量线性组合；Amb＝λ₁N₁-λ₂N₂表示两频率相位观测量整周模糊度的线性组合；表示两频率相位观测量中卫星硬件延迟；表示两频率相位观测量中接收机硬件延迟。

根据IRI预报精度，产生遗传算法参数初值的搜索范围，这可大大降低关键参量选择的多值性，使其选择满足合理性，提高预报值的精度。将经过优化选择的关键参量带入模型，利用射线追踪方法计算2000km高度下垂直总电子含量VTEC，直到与GPS计算的总电子含量满足一定的精度要求，完成电子密度剖面反演。

在本实施例中，S103是根据大气球面分层原理，采用射线描迹方法，结合对流层折射率剖面和电离层电子密度剖面，实时计算对流层和电离层引起的电波折射误差修正量，包括距离误差、仰角误差和速度误差。

具体地，根据目标的视在距离和视在仰角，结合对流层折射率剖面和电离层电子密度剖面，求出目标的真实距离和真实仰角，从而得出距离误差和仰角误差：

距离误差＝视在距离-真实距离

仰角误差＝视在仰角-真实仰角

对于速度误差，根据速度定义为距离径向变化率，可推得速度误差等于距离误差变化率。

通过在我国海路交界区域、高原地区、热带气候区等地区开展大量的实验验证工作，验证了该方法的有效性和精度，图5为青岛地区微波辐射计反演折射率剖面结果，从图5可以看出反演结果与探空剖面吻合的比较好。图6为青岛地区单站地基GPS反演电离层电子密度剖面结果，从图6可以看出GPS反演结果与电离层垂测仪结果吻合很好，优于IRI模型结果。图7、图8和图9分别为某目标的距离误差、仰角误差和速度误差修正结果。从图中结果可以看出，相比修正前误差，修正后残差明显小了一个量级。经统计，采用本发明的技术方案，距离修正后平均残差小于1m，仰角修正后平均残差小于0.005°，速度修正后平均残差小于5cm/s，修正效果明显。

尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。

Claims (6)

1.一种大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，包括：

微波辐射计，用于实时探测对流层折射率剖面；

单站全球定位系统GPS，用于实时探测电离层电子密度剖面；

一体化实时修正单元，用于基于所述对流层折射率剖面、所述电离层电子密度剖面以及探测目标的视在距离和视在仰角参数，以射线描迹方法实时计算电波折射误差修正量，包括距离误差修正量、仰角误差修正量和速度误差修正量；

所述一体化实时修正单元先基于所述对流层折射率剖面、所述电离层电子密度剖面获得所述探测目标的真实距离和真实仰角，通过以下计算得到所述距离误差修正量和所述仰角误差修正量：

距离误差修正量＝视在距离-真实距离，

仰角误差修正量＝视在仰角-真实仰角；

然后根据速度的定义是距离径向变化率得到所述速度误差修正量，为所述距离误差修正量的变化率。

2.如权利要求1所述的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，所述微波辐射计为多通道微波辐射计。

3.如权利要求1所述的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，所述单站GPS采用卡尔曼滤波方法剔除GPS的硬件延迟误差。

4.如权利要求1所述的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，所述微波辐射计中含有针对阴天环境的对流层折射率剖面的正演模块，用于在阴天条件下实时反演对流层折射率剖面。

5.如权利要求4所述的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，所述针对阴天环境的对流层折射率剖面的正演模块通过阴天正演模型反演阴天条件下对流层折射率剖面，建立所述阴天正演模型时，将仿真的云天亮温与实测亮温对比，以调整入云阀值，当仿真的云天亮温与实测亮温足够符合时，将该亮温值作为模型的入云阀值，用于反演阴天条件下的对流层折射率剖面；其中所述足够符合是指仿真的云天亮温与实测亮温的差在预定范围内。

6.如权利要求5所述的大气对流层电离层电波折射误差一体化实时修正装置，其特征在于，所述阴天正演模型对应的反演模型通过改进的线性回归方法训练数据，以建立数据与反演参数之间的关系，所述改进的线性回归方法包括：

基于和N₂＝a₀+a₁T_B1+a₂T_B2+a₃P₀+a₄T₀+a₅RH₀，根据大气折射率的计算式，改变地面气象参数的输入形式，得到 $N_3=a_0+a_1{T}_{B1}+a_2{T}_{B2}+a_3\frac{P_0}{T_0}+a_4\frac{e_0}{{T_0}^2};$

其中，N₁为大气折射率的物理模型，P为大气压强，e为水汽压强，T为大气温度；

N₂为大气折射率的经典线性回归模型，a_n为回归系数，T_B1、T_B2是微波辐射计在不同频率下测得的亮温值，P₀、T₀和RH₀分别是地面的压强、温度和相对湿度；

N₃为大气折射率的改进的线性回归模型，e₀为地面的水汽压强；

训练数据时以改进的线性回归模型计算大气折射率，反演时基于地面的温度、相对湿压和亮温测量数据，以训练好的反演模型反演对流层折射率剖面。