基于IRI的卫星高度计电离层Keras神经网络模型研究

• 作者: 苗洪利 苗翔鹰 薛文文
• 来源期刊: 海洋技术学报
• 关键词: 电离层 IRI-2016模型 Keras神经网络模型 总电子含量
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-2029.2020.02.002

摘要

基于IRI-2016数据,通过深度学习建立了电离层Keras神经网络模型.经测试,Keras神经网络模型与IRI-2016模型具有同等精度.将Keras神经网络模型应用于Jason-2卫星高度计的电离层电子含量观测,对Jason-2双频观测值进行多项式拟合并与Keras模型值进行比对,结果表明:二者平均电子含量均方根误差为4.46 TECU;平均相关系数为0.75;将总电子含量的均方根差值换算成Ku波段的传输延迟值为8.5 mm,对于测高精度在厘米级别的卫星高度计,该误差在可接受范围内.电离层Keras神经网络模型可以扩展IRI模型的使用范围,方便快捷,也有效地避免了IRI复杂繁琐的分层积分算法.该模型可应用于单频卫星高度计的电离层延迟误差校正.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗洪利	中国海洋大学信息科学与工程学院	44	193	8.0	12.0
2	苗翔鹰	中国海洋大学信息科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
3	薛文文	中国海洋大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0