公开(公告)号：CN117554995A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311283779.8

申请日：2023-09-29

申请人： 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所) ,  山东科技大学

发明人： 欧明 ,  庞岗 ,  陈龙江 ,  韩超 ,  吴家燕 ,  王妍 ,  马宝田 ,  郭珊 ,  董翔 ,  朱庆林 ,  甄卫民

IPC分类号： G01S19/07 ,  G06N20/00 ,  G01S19/23

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的全球电离层顶部标高建模方法，包括如下步骤：步骤1，太阳和地磁观测资料的获取与预处理：步骤2，掩星观测资料的获取与预处理，利用掩星电子密度剖面计算顶部标高：步骤3，利用国际参考电离层模型计算电离层NmF2和电离层hmF2：步骤4，机器学习构建全球电离层顶部标高模型。本发明所公开的建模方法，基于COSMIC掩星的长期电子密度剖面资料，利用机器学习方法对全球电离层顶部标高的时间和空间变化进行建模，可为地‑空无线电信息系统穿越电离层环境的链路设计提供模型支撑。

公开(公告)号：CN116482720B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310752291.9

申请日：2023-06-26

申请人： 山东科技大学

发明人： 韩超 ,  马雪纯 ,  王丹丹 ,  白培瑞 ,  郭雅苹 ,  宋承龙 ,  庞岗 ,  杨光 ,  闵晓琳

IPC分类号： G01S19/21 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习理论的GNSS欺骗干扰检测方法，涉及GNSS卫星信号技术领域，用于GNSS欺骗干扰检测，具体包括如下步骤：获取存在多径干扰和存在欺骗干扰的相关峰数据；根据多径干扰与欺骗干扰产生不同形状的相关峰，设定时间窗长度，并提取相关峰区域作为网络输入；建立基于卷积神经网络和聚类算法的神经网络模型，应用机器学习方法对数据进行多径干扰和欺骗干扰的识别和分类；使用多径干扰和欺骗干扰相关峰数据对由步骤S3得到的神经网络模型进行训练，并提取特征，对多径干扰和欺骗干扰数据进行识别和分类。本发明的技术方案克服现有技术中GNSS欺骗干扰检测方法不能检测多种干扰、成本较高的问题。

公开(公告)号：CN118013290B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410424074.1

申请日：2024-04-10

申请人： 山东科技大学

发明人： 韩超 ,  郭雅苹 ,  王丹丹 ,  欧明 ,  白培瑞 ,  杨光 ,  宋承龙 ,  庞岗

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G01W1/10

摘要： 本发明属于电离层电子含量预测技术领域，公开了一种电离层TEC预报方法、系统、计算机设备及介质。本发明包括如下步骤：获取CODE提供的标准IONEX文件格式生成的全球电离层TEC数据及对应时间段的太阳活动指数F10.7和Dst等参数数据；提取IONEX文件格式的TEC数据，将TEC和F10.7和Dst等参数组成时间序列数据构建数据集，作为模型训练的输入数据；基于增强型海鸥优化算法ESOA对BP神经网络进行优化，并搭建电离层TEC预报模型，使用构建的数据集对电离层TEC预报模型进行训练。本发明利用ESOA与BP神经网络结合进行电离层TEC预报建模，提高了对电离层TEC预报的精度。

公开(公告)号：CN116482720A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310752291.9

申请日：2023-06-26

申请人： 山东科技大学

发明人： 韩超 ,  马雪纯 ,  王丹丹 ,  白培瑞 ,  郭雅苹 ,  宋承龙 ,  庞岗 ,  杨光 ,  闵晓琳

IPC分类号： G01S19/21 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习理论的GNSS欺骗干扰检测方法，涉及GNSS卫星信号技术领域，用于GNSS欺骗干扰检测，具体包括如下步骤：获取存在多径干扰和存在欺骗干扰的相关峰数据；根据多径干扰与欺骗干扰产生不同形状的相关峰，设定时间窗长度，并提取相关峰区域作为网络输入；建立基于卷积神经网络和聚类算法的神经网络模型，应用机器学习方法对数据进行多径干扰和欺骗干扰的识别和分类；使用多径干扰和欺骗干扰相关峰数据对由步骤S3得到的神经网络模型进行训练，并提取特征，对多径干扰和欺骗干扰数据进行识别和分类。本发明的技术方案克服现有技术中GNSS欺骗干扰检测方法不能检测多种干扰、成本较高的问题。

公开(公告)号：CN118013290A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410424074.1

申请日：2024-04-10

申请人： 山东科技大学

发明人： 韩超 ,  郭雅苹 ,  王丹丹 ,  欧明 ,  白培瑞 ,  杨光 ,  宋承龙 ,  庞岗

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G01W1/10

摘要： 本发明属于电离层电子含量预测技术领域，公开了一种电离层TEC预报方法、系统、计算机设备及介质。本发明包括如下步骤：获取CODE提供的标准IONEX文件格式生成的全球电离层TEC数据及对应时间段的太阳活动指数F10.7和Dst等参数数据；提取IONEX文件格式的TEC数据，将TEC和F10.7和Dst等参数组成时间序列数据构建数据集，作为模型训练的输入数据；基于增强型海鸥优化算法ESOA对BP神经网络进行优化，并搭建电离层TEC预报模型，使用构建的数据集对电离层TEC预报模型进行训练。本发明利用ESOA与BP神经网络结合进行电离层TEC预报建模，提高了对电离层TEC预报的精度。