电离层F2层的临界频率(f_(o)F_(2))的平方与峰值电子密度(N_(m)F2)成正比,是影响GNSS性能的关键参数之一,提升电离层f_(o)F_(2)的预测精度对于优化GNSS广播电离层模型性能并提升GNSS的定位精度具有重要意义.本文基于中国及周边区域的18...电离层F2层的临界频率(f_(o)F_(2))的平方与峰值电子密度(N_(m)F2)成正比,是影响GNSS性能的关键参数之一,提升电离层f_(o)F_(2)的预测精度对于优化GNSS广播电离层模型性能并提升GNSS的定位精度具有重要意义.本文基于中国及周边区域的18个测高仪台站和COSMIC(constellation observing system for meteorology,ionosphere,and climate)掩星观测数据,综合考虑世界时、年积日、地理位置、太阳和地磁活动等多维特征,利用随机森林(random forest,RF)算法构建了电离层f_(o)F_(2)预测模型.通过与国际参考电离层(international reference ionosphere,IRI)-2020模型对比分析,验证了该模型的预测精度.研究结果表明,与IRI国际无线电咨询委员会(International Radio Consultative Committee,CCIR)和IRI国际无线电科学联盟(International Union of Radio Science,URSI)模型相比,RF模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了14.81%和17.11%,均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别降低了11.21%和13.14%.此外,该模型在不同纬度、地方时、太阳活动和地磁活动条件下,均展现出优于IRI-2020的预测精度.本研究不仅有效提升了中国及周边区域电离层f_(o)F_(2)的预测精度,还为提高GNSS的准确性和可靠性奠定了重要基础.展开更多
文摘电离层F2层的临界频率(f_(o)F_(2))的平方与峰值电子密度(N_(m)F2)成正比,是影响GNSS性能的关键参数之一,提升电离层f_(o)F_(2)的预测精度对于优化GNSS广播电离层模型性能并提升GNSS的定位精度具有重要意义.本文基于中国及周边区域的18个测高仪台站和COSMIC(constellation observing system for meteorology,ionosphere,and climate)掩星观测数据,综合考虑世界时、年积日、地理位置、太阳和地磁活动等多维特征,利用随机森林(random forest,RF)算法构建了电离层f_(o)F_(2)预测模型.通过与国际参考电离层(international reference ionosphere,IRI)-2020模型对比分析,验证了该模型的预测精度.研究结果表明,与IRI国际无线电咨询委员会(International Radio Consultative Committee,CCIR)和IRI国际无线电科学联盟(International Union of Radio Science,URSI)模型相比,RF模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了14.81%和17.11%,均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别降低了11.21%和13.14%.此外,该模型在不同纬度、地方时、太阳活动和地磁活动条件下,均展现出优于IRI-2020的预测精度.本研究不仅有效提升了中国及周边区域电离层f_(o)F_(2)的预测精度,还为提高GNSS的准确性和可靠性奠定了重要基础.
