一种基于深度学习的电离层闪烁预测方法

    公开(公告)号:CN118427722A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410403405.3

    申请日:2024-04-03

    摘要: 本发明涉及全球导航卫星系统电离层研究技术领域,具体涉及一种基于深度学习的电离层闪烁预测方法,通过获取相关的电离层背景环境参数,预处理后作为原始数据集特征值;然后依据获取的电离层幅度闪烁指数S4值判断并标记电离层闪烁事件发生与否,并将电离层闪烁发生与否作为标签,构成原始数据集标签;将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集,对训练集采用Borderline‑SMOTE重采样得到样本相对平衡的电离层闪烁预测训练数据集;利用粒子群优化算法对XGBoost模型的参数进行寻优,通过验证集确认最优模型参数作为XGBoost模型的配置参数;将训练集输入PSO‑XGBoost模型中进行电离层闪烁预测模型的训练;最后输入测试集至训练好的模型中进行电离层是否发生闪烁的预测。

    一种基于FPGA的GNSS信号ICAO模型实现方法

    公开(公告)号:CN117890934A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410073446.0

    申请日:2024-01-18

    IPC分类号: G01S19/20 G01S19/23

    摘要: 本发明涉及卫星导航技术领域,具体涉及一种基于FPGA的GNSS信号ICAO模型实现方法,码片检测模块检测前码片和下一个码片的状态,并判断是否启动时间统计模块;时间统计模块将时间数据实时传递给数字畸变模块和畸变参数调整模块;数字畸变参数调整模块修正因频率控制字取整,造成的畸变误差;数字畸变模块基于时间数据对码片进行数字畸变处理,模拟畸变通过结合FPGA和幅频响应特性实现滤波器的设计,本发明实现各个导航系统的不同卫星的TMA畸变信号、TMB畸变信号和TMC畸变信号的模拟,增加监测和评估卫星信号算法的验证手段以及保证测试样本的多样,从而解决了GNSS信号模拟器难以复现复杂环境下的数字畸变、模拟畸变、混合畸变信号的问题。