CN110291420B - 用于确定电子密度分布的自适应模型的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于确定地球大气中的电子分布的模型的方法，该电子分布用于校正由地球卫星发出的信号的传播时间测量，以利用信号接收器进行位置确定，该方法至少包括以下步骤：a)由提供位置(2)求出局部电子密度数据，b)取决于来自提供位置的局部密度确定局部分辨率精度，c)在步骤b)中所确定的分辨率精度确定用于对在步骤a)中所求出的电子密度分布进行内插的函数，d)利用在步骤a)中所求出的数据和在步骤c)中所求出的函数来创建电子密度分布的模型。

Description

用于确定电子密度分布的自适应模型的方法

技术领域

本发明涉及一种用于确定大气中、特别是所谓的电离层中电子密度分布的自适应模型的方法。

背景技术

电离层被描述为高地球大气层的一个范围，该范围在大约50km和1000km高度之间延伸，并在上方进入等离子体层。电离层的特征在于带电粒子的浓度增加，这些带电粒子通过取决于太阳辐射的电离过程而产生。取决于电离的频率和强度，电离层中的电磁信号被折射。这导致传播时间延迟。所涉及的若干应用领域例如基于卫星的定位和导航。在诸如美国GPS或欧洲伽利略的全球导航卫星系统(GNSS)的代码和载波相位观察中，取决于电离层状态的传播时间延迟可导致两位数仪表范围内的路径误差。特别是在安全关键应用中，在考虑该影响时，对电离层的准确认知非常重要。当使用昂贵的、测地型双频信号接收器时，可以使用信号组合，以消除首要的电离层影响。价格非常低廉的单频信号接收器必然要使用大气模型，用以校正信号并达到<1m的精度。

对于用于单频接收器中的误差校正的相应大气模型，已知了国际GNSS服务(IGS)的分析中心的电离层产物，该产物从对带有位置固定GNSS参考站的全球网络的观察中取决于纬度、经度和时间计算并提供了积分电子密度、所谓的电子总含量(TEC)。GNSS用户使用TEC值来校正测量中的电离层影响。因此，用于单频接收器的已知大气模型基于取决于位置和时间的TEC值，这些值由位置固定的参考站来确定。对于位于参考站之间的测地位置，对取决于位置和时间的TEC值进行内插。

TEC的参数化和内插通常借助全局定义的基函数来完成，例如，球面函数(KFF)或体素，它们期望均匀的数据分布和质量。KFF或体素参量的等级和次序以及模型的分辨率随发展趋势通常由站分布来定义。另外，假定固定的基点。因此，由于不均匀的站分布，TEC的分辨率通过模型平滑而降级，同时观察分布密集区域中的详细信息丢失。为GNSS用户提供了全局的、高度平滑的网格值，其分辨率为2.5°(～250km)宽x 5°(～500km)长x 2h。

IGS网络在图1中以示例的方式示出。所记录的点标记出各个参考站。与显著的数据缺失相联系的非均匀站点分布是显而易见的，在此仅仅关于欧洲可以说是一个紧密的网络。此外，设备(例如，GNSS接收器、天线、安装地点)的选择通常由站操作员负责，并且数据质量非常不均匀。因此，目前出现以下缺陷，这对电离层产品的质量有直接影响：

-非均匀的站点分布，

-非均匀的数据质量，

-尽管数据库不均匀，但使用全局定义的、均匀分布的基函数，

-站点分布密集区域(例如欧洲)中的模型平滑造成的显著信息损失，

-必须以非常粗略的模型分辨率对没有站点覆盖、即没有大气信息可用的地域进行桥接。

这里仅示例性地选择IGS网络。列出的不足也存在于其他GNSS地面站网络中。

发明内容

这里提出了一种用于确定地球大气中的电子密度分布的自适应模型的方法。该模型用于校正由地球卫星发送的信号的传播时间测量，以利用信号接收器进行位置确定。该方法至少具有以下步骤：

a)由提供位置求出局部电子密度数据，

b)取决于提供位置的局部密度确定局部分辨率精度，

c)取决于在步骤b)中所确定的分辨率精度，确定用于对在步骤a)中所求出的电子密度分布进行内插的函数，

d)利用在步骤a)中所求出的数据和在步骤c)中所求出的函数来创建电子密度分布的模型。

电离层中的(局部)电子密度与电离层中的(局部)离子密度密切相关。因此，为了描述电离层根据关联性而使用电子密度或离子密度。

在步骤a)中，实现由提供位置求出局部电子密度数据。优选地在这种情况下，由提供位置求出、评估和/或提供的局部电子密度数据由数据中心中的评估装置接收和评估，在数据中心中形成电子密度分布的模型。为此，电子密度数据可以例如经由电缆连接和(静止的提供位置)、无线链路和/或卫星链路传送到数据中心。

用于电子密度分布的数据可以涉及特别是取决于空间和时间的TEC值和/或特别是取决于位置和时间的参数，其允许直接推断出TEC值。特别优选地，电子密度数据涉及取决于到位置和时间的函数参数，利用该函数参数，特别是函数参数被引入分布函数中时，可以形成电子密度分布的一个特定的四维模型。如果例如使用所谓的Chapman(查普曼)函数作为分布函数，那么取决于位置和时间的函数参数可以包括至少以下参数：

-沿高度的最大电子密度，

-出现最大电子密度的高度，和

-所属的标高。

根据一个有利的设计方案提出，提供位置分别具有至少一个双频信号接收器。优选地，双频信号接收器所求出的参数对于说明沿着从卫星到双频信号接收器的信号传播路径的电子密度有代表性，例如，特别是在相应的双频信号接收器的范围内取决于时间的TEC值。另外，提供位置可以具有评估和发送单元，利用该评估和发送单元可以评估所求出的参数，并将其转发到数据中心，在该数据中心中形成电子密度分布的模型。

根据一个有利的设计方案提出，在步骤a)中，由静止的提供位置和/或由(沿着地球表面上的路径)可移动或移动的提供位置求出局部电子密度数据。可移动的提供位置的特征特别在于，它们可以从一个测地位置移动到另一个测地位置而无需拆除构成它们的部件。例如，位置固定的GNSS永久站可以用作参考网络、例如IGS网络中的静止的提供位置。

优选地，可移动的提供位置布置在(机动)车辆中或车辆上。应用基于车辆的提供位置、特别是与静止的提供位置组合，用于在位置确定时(共同)计算对于电离层误差的校正，该应用提供的特别优点是，可以达到足够的时间和空间覆盖，该覆盖无法单独利用静止的提供位置来实现。由于车辆移动而不断地改变提供位置的分布，这可以通过借助于该方法确定的(自适应)模型和特别是通过基函数的(动态)再分配来考虑。

在步骤b)中，实现取决于来自提供位置的局部密度确定局部分辨率精度。例如，数据中心的评估装置可以评估提供位置的测地位置，以便从中求出或计算出提供位置的局部密度和/或局部分辨率精度。

在步骤c)中，实现取决于在步骤b)中所确定的分辨率精度确定用于对在步骤a)中所求出的电子密度分布进行内插的函数。这使得所提出的解决方案能够以特别有利的方式提供自适应模型或特别是连续适应于现有观察情况的模型。

根据一个有利的设计方案提出，在步骤c)中确定的函数是局部化的基函数。作为局部化的基函数，例如可以使用B样条和/或体素(三维栅格中的栅格点作为节点)。局部化的基函数的特征尤其在于它们的基点和/或覆盖范围可自适应地匹配于空间和时间观察分布。优选地在步骤c)中，基函数的基点的分布、特别是B样条基点和/或体素大小的分布，取决于分辨率精度或观察的数量和/或质量来确定。

优选地，在步骤c)中，函数被确定为，使得在一个或多个(空间)的观察分布密集或高分辨率的区域(分别)实现自适应地域性建模。局部化的基函数特别适用于自适应的地域性建模。(空间上集中)静止的提供位置和/或可移动的提供位置以在几十公里的范围内的观察位置之间的距离(所谓的基线)位于观察分布密集区域中。对于在该区域中自适应的地域性建模，每个静止提供位置和/或每个可移动的提供位置都用于确定这个(这些)基函数的基点，使得以有利的方式，基于这个(这些)基函数的密集和自适应的基点分布，可以减少电子密度分布的建模决定的平滑。因此，观察密集区域可以以高分辨率被建模，从而可以实现高度详细。

在观察分布稀疏或低分辨率精度的一个或多个区域中，同样可以实现自适应地域性建模。在观察分布稀疏区域中，提供位置比在观察分布密集区域中少。提供位置的密度或各个提供位置之间的距离在观察分布稀疏区域中位于几百公里的范围。在观察分布稀疏区域中，可移动的提供位置可以特别有助于观察分布的致密化。对于观察分布稀疏区域中的自适应地域性建模，除了静止的提供位置之外，可移动的提供位置可以用作用于确定基函数的基点的计算基础。在观察分布稀疏区域中，优选地调整基函数，以便可以桥接数据缺失部并且可以以最佳可能方式利用减少的信息内容。

在具有数据缺失部的一个或多个区域中，可以使用全局背景模型来对电子密度分布建模。换句话说，这尤其意味着在所提出的解决方案中，可以将一个或多个自适应地域性建模嵌入(可能是非自适应的)背景模型中。在数据缺失区域中没有或只有很少的静止提供位置。此外，在该数据缺失区域中没有或只有很少的可移动的提供位置。对数据缺失的准确定量评估取决于背景模型的应用。除了全局背景模型，可以使用其他基于卫星的观察方法、例如雷达高度测量，用于对在数据缺失区域中的离子分布建模。

特别是，可以对在观察分布稀疏区域和观察分布密集区域之间的过渡区域使用平滑函数，以便将通过密集的观察分布提高的精确度尽可能宽泛地用在观察分布稀疏区域中。

因此，借助该方法确定的电子密度分布的模型可以基于所谓“补丁”方法，在该方法中，将全局背景模型与地域性压缩或地域性建模相结合。全局背景模型例如可以被球面函数和/或体素方法应用，以便描述特别平滑的、内插的全局电子密度分布。

优选地，在步骤c)中确定的函数是局部化的多项式B样条。装置该函数的情况下，有效范围、进而局部化区域可以随基点的分布而变化。可替代地或附加地，可以选择体素方法。在这种情况下，体素角可以被解释为基点，从而可以根据观察基础改变体素的大小和数量。

在步骤d)中，实现利用在步骤a)中确定的数据和在步骤c)中确定的函数来创建电子密度分布的模型。此外，为了创建模型，可以使用至少一个分布函数、特别是所谓的Chapman(查普曼)或Epstein(爱泼斯坦)函数，利用该函数可以联系高度来估计电子密度的分布。在步骤d)中，优选地创建四维电子密度模型和/或用于在所有三个空间方向上取决于时间地说明电子密度分布的模型。

根据另一有利的设计方案提出，利用电子密度分布的模型求出校正数据，这些校正数据被提供给多个单频和双频信号接收器。借助于校正数据，可以校正和/或更新存储在相应单频信号接收器中的电离层模型。在双频接收器中，电离层校正可以例如用于改进完整性概念或更快地解决相位多义并且因此实现更短的收敛时间。相应的信号接收器可以例如布置在(机动)车辆、船舶、浮标、农具或机械、便携式GNSS接收器、蜂窝电话或其他电子物品之中或之上。

这里也应描述一种是用于执行所述方法的装置以及相应的计算机程序和存储该计算机程序的机器可读的存储介质。用于执行所述方法的装置通常在数据中心或类似结构中实现。这里，根据所述方法测量接收和处理的局部电子密度数据。

附图说明

下面参考附图更详细地解释在此提出的解决方案及其技术环境。应该注意，本发明不应受所示实施例的限制。特别地，除非另外明确说明，否则还可以提取附图中所解释的事实的部分方面，并将它们与来自其他附图和/或本说明书的其他部分和/或认知进行组合。在此示意地：

图1：示出具有IGS网络的站分布的地图视图，和

图2：示出多项式B样条的图示，其能用于此处所提出的解决方案。

具体实施方式

图1示意性地示出了地图视图1，其中示出了IGS网络的站分布。IGS网络在此被示例性地提出，因为它的站2可以联系在此提出的解决方案用作静止提供位置，由这些提供位置能求出离子分布数据。在图1中强调了不同的观察场景，即观察分布密集区域3、观察分布稀疏区域4以及较大数据缺失区域5。

图2示意性地示出了多项式B样条6的图示，其在这里提出的解决方案中可以用于取决于确定的分辨率精度对所求出的电子密度数据进行内插。图2示例性地示出带有均匀分布的基点7的多项式B样条。基点7联系在此提出的解决方法通过静止的提供位置和/或通过可移动的提供位置构成。

在图2中，横坐标表示纬度8，纵坐标表示B样条值9。根据图2的图示，作为示例，五个基点7已经均匀地分布在纬度8从-60°至+30°的区域中。各个函数或曲线进而局部化范围的精度范围随基点7的分布改变。联系在此提出的解决方案，该解决方案提供了地球大气中自适应的离子分布模型，现在可以改变基点7的数量和位置，使得基点数量在观察覆盖密集区域中提高，并且在稀疏的观察区域中降低。因此，在观察覆盖密集区域中可以调整较窄的局部化区域以及提高解析能力，并且在稀疏的观察区域中调整较宽的局部化区域并减小高分辨率或提高平滑。

B样条6是被局部化的，即仅在有限区间内非零。B样条6的基点7可以在所提出的解决方案中连续适应于现存的观察情况、或者静止的提供位置和/或可移动的提供位置的当前(测地)位置。由于在区域边缘和有限支撑区域处的内插，多项式B样条非常适合于区域建模，该建模联系所提出的解决方案基于局部电子密度分布来实现。

所提出的解决方案尤其具有以下优点：

-在位置确定时提高精度，特别是通过减少高基点密度区域中的、与建模相关的平滑来实现。

-GNSS用户、特别是那些具有仅一个频率信号接收器的用户，受益于电离层参数精度通过自适应的空间和时间分辨率而改善。

-除了电离层气候学、即周期性影响，如电离层活跃性随太阳能11年周期的变化、每年和季节变化、昼夜变化，通过提高模型的分辨率也能求出高动态的不规则现象，如(中和大尺度)电离层行进式扰动(TIDs，MSTIDs，LSTIDs)、电离层突扰(SIDs)、扩展F层、分散E层、电离层风暴和/或闪烁。这种影响在当前可用的电离层产物中通过其刚性分辨能力和与此相关联的平滑度而消失，或者在站稀疏覆盖区域中未被检测到。

(自适应)模型方法在此在电离层建模的范畴中被说明，但也可以适用于许多应用领域，例如，用于对利用GNSS观察的对流层建模，在车辆中使用磁力计测量来对磁场建模或对地球重力场建模。

Claims (6)

1.一种用于确定地球大气中的电子密度分布的自适应模型的方法，所述电子密度分布用于校正由地球卫星发出的信号的传播时间测量，以利用信号接收器进行位置确定，所述方法至少包括以下步骤：

a)求出提供位置的局部的电子密度分布的数据，

b)取决于所述提供位置的局部密度，确定局部分辨率精度，

c)取决于在步骤b)中所确定的所述分辨率精度，确定用于对在步骤a)中所求出的所述电子密度分布进行内插的局部化的基函数，

d)利用在步骤a)中所求出的所述数据和在步骤c)中所求出的所述基函数来创建所述电子密度分布的自适应模型，

其中在步骤a)中，求出能移动的提供位置的局部的电子密度分布，

其中所述能移动的提供位置被布置在车辆中或车辆上，通过借助于所述方法确定的所述自适应模型，通过所述基函数的动态再分配来考虑由于所述车辆移动而不断改变的所述提供位置的分布。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提供位置分别具有至少一个双频信号接收器。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在步骤a)中还求出静止的提供位置的局部的电子密度分布。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，利用所述电子密度分布的所述自适应模型求出校正数据，所述校正数据被提供给多个GNSS信号接收器。

5.一种用于确定电子密度分布的自适应模型的装置，其中，所述装置设置用于执行根据权利要求中1至4中任一项所述的方法。

6.一种机器可读的存储介质，在所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行根据权利要求1至4中任一项所述的方法的所有步骤。