CN115343728A - 一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，包括：基站监测子系统、数据收集模块和计算模块；基站监测子系统用于采集不同地区的对流层湿延迟估计值和基础数据；数据收集模块用于收集估计值和基础数据，并进行汇总，得到不同地区估计值数据集和基础数据集；计算模块用于建立基站格网模型和BP神经网络模型，并基于基站格网模型和BP神经网络模型进行湿延迟精度计算，得到计算结果。本申请通过采集不同地区基站的湿延迟估计值和基础数据，通过建模对湿延迟估计值进行补偿，得到准确度更高的补偿值，并通过BP神经网络模型对补偿值和基础数据进行处理，使得到的最终结果更加精确。

Description

一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统
技术领域
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统。
背景技术
对流层湿延迟是由大气中的水汽所引起的，由于水汽分布的不均匀性以及随时间变化的相关性，从而使现有的对流层湿延迟模型改正精度不高，成为影响长距离高精度GPS定位以及进行天气预报、天气变化研究的主要因素。
目前常用对流层延迟改正模型包括基于气象参数的经验模型和多项式拟合模型，然而，这些对流层延迟改正模型存在各种各样的缺点。
BP神经网络模型属于自适应非线性动力学系统，它具有学习、记忆、计算和智能处理功能，特别是在处理一些复杂的非线性问题上，有着其独特的优势。
发明内容
本申请提供了一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，通过采集不同地区基站的湿延迟估计值和基础数据，通过建模对湿延迟估计值进行补偿，再基于补偿值和基础数据建立BP神经网络模型，计算得出结果。
为达到上述目的，本申请提供了以下方案：
一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，包括：基站监测子系统、数据收集模块和计算模块；
所述基站监测子系统用于采集不同地区的对流层湿延迟估计值和基础数据；
所述数据收集模块用于收集所述估计值和所述基础数据，并进行汇总，得到不同地区估计值数据集和基础数据集；
所述计算模块用于建立基站格网模型和BP神经网络模型，并基于所述基站格网模型和所述BP神经网络模型进行湿延迟精度计算，得到计算结果。
优选的，所述基站监测子系统包括若干卫星通信基站；
若干所述卫星通信基站分别在不同地区，用于采集不同地区的所述对流层湿延迟估计值和所述基础数据。
优选的，所述基础数据包括：
基站处的温度Tg，基站处相应的温度变化率β，基站处水汽压变化率λ，基站处的气压Pg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和基站处重力加速度g0。
优选的，所述数据收集模块包括：通信装置、微处理器和储存装置；
所述通信装置用于接收所述估计值和所述基础数据；
所述微处理器用于对所述估计值和所述基础数据进行汇总，得到所述估计值数据集和所述基础数据集；
所述储存装置用于储存所述估计值数据集和所述基础数据集。
优选的，所述计算模块包括：数据补偿装置和精度计算装置；
所述数据补偿装置用于对若干所述卫星通信基站进行基站格网建模，得到基站格网模型，并基于所述基站格网模型对所述估计值数据进行高程补偿，得到所述补偿数据；
所述精度计算装置用于对所述补偿数据进行BP神经网络建模，得到所述BP神经网络模型，并基于所述BP神经网络模型计算对流层湿延迟精度，得到所述计算结果。
优选的，所述高程补偿方法为：
根据式(1)对该各基站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿：
Figure BDA0003800921630000031
其中，ZWDhg表示基站在高程为hg对应的湿延迟，ZWDhs表示基站站高程为hs对应的湿延迟，Tg表示基站处的温度，β表示基站处相应的温度变化率，Rd表示干气体的大气常数，g0表示重力加速度，γ表示高程归化参数。
优选的，所述高程归化参数如式(2)所示：
Figure BDA0003800921630000032
其中，λ表示基站处水汽压变化率。
优选的，所述BP神经网络模型构建方法为：
确定所述BP神经网络模型的输入层节点为：基站处的气压Pg、基站处的温度Tg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和所述补偿数据；
确定网络模型输出层节点为对流层湿延迟。
本申请的有益效果为：
(1)本申请通过采集不同地区基站的湿延迟估计值和基础数据，通过建模对湿延迟估计值进行补偿，得到准确度更高的补偿值；
(2)本申请利用BP神经网络模型对补偿值和基础数据进行处理，使得到的最终结果更加精确。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
在本实施例中，如图1所示，一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，包括：基站监测子系统、数据收集模块和计算模块；
基站监测子系统用于采集不同地区的对流层湿延迟估计值和基础数据；基站监测子系统包括若干卫星通信基站；若干卫星通信基站分别在不同地区，用于采集不同地区的对流层湿延迟估计值和基础数据。其中，基础数据包括：基站处的温度Tg，基站处相应的温度变化率β，基站处水汽压变化率λ，基站处的气压Pg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和基站处重力加速度g0。
数据收集模块用于收集估计值和基础数据，并进行汇总，得到不同地区估计值数据集和基础数据集；数据收集模块包括：通信装置、微处理器和储存装置；通信装置用于接收估计值和基础数据；微处理器用于对估计值和基础数据进行汇总，得到估计值数据集和基础数据集；储存装置用于储存估计值数据集和基础数据集；
数据补偿装置工作流程为：
根据式(1)对该各基站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿：
Figure BDA0003800921630000051
其中，ZWDhg表示基站在高程为hg对应的湿延迟，ZWDhs表示基站站高程为hs对应的湿延迟，Tg表示基站处的温度，β表示基站处相应的温度变化率，Rd表示干气体的大气常数，g0表示重力加速度，γ表示高程归化参数。
高程归化参数如式(2)所示：
Figure BDA0003800921630000061
其中，λ表示基站处水汽压变化率。
计算模块用于建立基站格网模型和BP神经网络模型，并基于基站格网模型和BP神经网络模型进行湿延迟精度计算，得到计算结果；计算模块包括：数据补偿装置和精度计算装置；数据补偿装置用于对若干卫星通信基站进行基站格网建模，得到基站格网模型，并基于基站格网模型对估计值数据进行高程补偿，得到补偿数据；精度计算装置用于对补偿数据进行BP神经网络建模，得到BP神经网络模型，并基于BP神经网络模型计算对流层湿延迟精度，得到所述计算结果；BP神经网络模型构建方法为：
(1)确定网络结构
设定BP神经网络模型的输入层节点个数为5个，分别为：基站处的气压Pg、基站处的温度Tg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和所述补偿数据；确定网络模型输出层节点个数为1个，为对流层湿延迟。
(2)网络参数的设置
BP神经网络模型的网络参数包括：学习速率n、平滑因子a、学习误差E，网络参数的设置合理与否会影响到网络学习训练的速度。
学习速率n：通过试算建议取值范围为[0.6，2]，试验发现，学习速率的选择要和平滑因子综合考虑才有利于网络模型的优化。
平滑因子a：平滑因子的引入使学习速率不再是恒定的值，而是随着迭代误差的变化而变化，但平滑因子也不宜过大，通过试算建议取值范围为[0.6，0.8]，若取值过大容易进入饱和区。
学习误差E：学习中误差的大小会对检验中误差造成影响，一般学习中误差越小，检验中误差也越小。但学习中误差越小，学习速度也越慢，甚至不收敛，若学习中误差太小，会造成过拟合现象，即使网络能够收敛，检验中误差也会产生回弹。通过大量试算，采用学习中误差控制在[0.006，0.009]。
以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，包括：基站监测子系统、数据收集模块和计算模块；
所述基站监测子系统用于采集不同地区的对流层湿延迟估计值和基础数据；
所述数据收集模块用于收集所述估计值和所述基础数据，并进行汇总，得到不同地区估计值数据集和基础数据集；
所述计算模块用于建立基站格网模型和BP神经网络模型，并基于所述基站格网模型和所述BP神经网络模型进行湿延迟精度计算，得到计算结果。
2.根据权利要求1所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述基站监测子系统包括若干卫星通信基站；
若干所述卫星通信基站分别在不同地区，用于采集不同地区的所述对流层湿延迟估计值和所述基础数据。
3.根据权利要求2所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述基础数据包括：
基站处的温度Tg，基站处相应的温度变化率β，基站处水汽压变化率λ，基站处的气压Pg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和基站处重力加速度g0。
4.根据权利要求1所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：通信装置、微处理器和储存装置；
所述通信装置用于接收所述估计值和所述基础数据；
所述微处理器用于对所述估计值和所述基础数据进行汇总，得到所述估计值数据集和所述基础数据集；
所述储存装置用于储存所述估计值数据集和所述基础数据集。
5.根据权利要求1所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述计算模块包括：数据补偿装置和精度计算装置；
所述数据补偿装置用于对若干所述卫星通信基站进行基站格网建模，得到基站格网模型，并基于所述基站格网模型对所述估计值数据进行高程补偿，得到所述补偿数据；
所述精度计算装置用于对所述补偿数据进行BP神经网络建模，得到所述BP神经网络模型，并基于所述BP神经网络模型计算对流层湿延迟精度，得到所述计算结果。
6.根据权利要求5所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述高程补偿方法为：
根据式(1)对该各基站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿：
Figure FDA0003800921620000021
其中，ZWDhg表示基站在高程为hg对应的湿延迟，ZWDhs表示基站站高程为hs对应的湿延迟，Tg表示基站处的温度，β表示基站处相应的温度变化率，Rd表示干气体的大气常数，g0表示重力加速度，γ表示高程归化参数。
7.根据权利要求6所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述高程归化参数如式(2)所示：
Figure FDA0003800921620000031
其中，λ表示基站处水汽压变化率。
8.根据权利要求5所述一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统，其特征在于，所述BP神经网络模型构建方法为：
确定所述BP神经网络模型的输入层节点为：基站处的气压Pg、基站处的温度Tg、基站海拔hg，基站水汽分压eg和所述补偿数据；
确定网络模型输出层节点为对流层湿延迟。
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