自适应卡尔曼滤波的电离层TEC预测模型改进

• 作者: 刘梓然 王建敏 祝会忠 马天明 黄佳鹏
• 来源期刊: 导航定位学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 自适应卡尔曼滤波 方差补偿 小波神经网络 电离层总电子数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 121-127
• 页数: 7页
• 分类号: P228
• 字数: 5392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16547/j.cnki.10-1096.20180222

摘要

针对直接使用IGS公布的电离层总电子数进行建模会导致预测模型建立存在偏差,以及使用传统卡尔曼滤波在对大量数据进行预处理时容易导致数据发散,进而降低电离层TEC模型预测精度的问题,提出一种利用自适应卡尔曼滤波的改进方法,使用方差补偿自适应卡尔曼滤波对原始数据进行预处理,再利用小波神经网络完成预测,最后分析模型预报的精准度.实验结果表明,此方法的预测平均精度相对直接使用原始数据建模和传统卡尔曼滤波都有不同程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建敏	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	35	173	9.0	11.0
2	祝会忠	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	67	441	11.0	18.0
3	马天明	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	21	96	6.0	9.0
4	黄佳鹏	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	4	22	2.0	4.0
5	刘梓然	辽宁科技大学土木工程学院	1	1	1.0	1.0