[發明專利]一種多源PWV數據融合方法

有效

• 申請號: 201911291390.1
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN111126466B
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 趙慶志;杜正;王悅;姚頑強
• 申請（專利權）人: 西安科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 西安創知專利事務所 61213
• 代理人: 譚文琰

1.一種多源PWV數據融合方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、多源PWV數據的高程基準統一：獲取多源PWV數據，所述多源PWV數據包括GNSSPWV數據、ECMWF再分析數據和探空水汽數據，所述GNSS PWV數據的高程基準為大地高，ECMWF再分析數據的高程基準為位勢，探空水汽數據的高程基準為位勢高；

將ECMWF再分析數據的位勢和探空水汽數據的位勢高均統一到大地高；

步驟二、GPT2w模型的PWV初值計算：根據公式計算GPT2w模型的天頂濕延遲ZWD_GPT2w，其中，k₃和k'₂均為氣體常數，k'₂＝16.529K·mb^-1，k₃＝373900K²·mb^-1，T_m為加權平均溫度，λ為水汽遞減因子，g_m為當地的實際平均重力加速度，單位為m/s²，e_s為水汽壓；

根據公式PWV₀＝Π·ZWD_GPT2w，計算GPT2w模型的PWV初值PWV₀，其中，Π為轉換因子且R_v為水汽氣體常數且R_v＝461.495J·kg^-1·K^-1；

步驟三、獲取高程基準統一的多源PWV數據：分別獲取高程基準統一后的GNSS PWV數據、ECMWF再分析數據和探空水汽數據；

步驟四、多項式PWV差值擬合，過程如下：

步驟401、根據公式對GNSS數據中PWV值和GPT2w模型的PWV初值之間的差值方程探空水汽數據的PWV值和GPT2w模型的PWV初值之間的差值方程以及ECMWF再分析數據的PWV值和GPT2w模型的PWV初值之間的差值方程進行多項式差值擬合，其中，為緯度，φ為經度，h為高度，i表示GNSS數據源，j表示探空水汽數據源，q表示ECMWF再分析數據源，a₀-a₉表示多項式函數模型的擬合系數；

步驟402、初始化不同數據源的差值方程權重，令不同數據源的差值方程權重均為1；

步驟403、根據公式計算不同數據源差值方程的后驗單位權方差其中，P_MODEL,D為不同數據源的差值方程權重矩陣且MODEL＝i、j、q，V_MODEL,D為不同數據源差值方程的后驗誤差矩陣，m為不同數據源的個數，P_D為包含P_i,D、P_j,D和P_q,D的對角權陣，tr(·)為矩陣的秩函數；

步驟404、根據公式計算不同數據源差值方程的檢驗統計量其中，n_MODEL為不同數據源的樣本數，為各數據源差值方程的初始后驗單位權方差均值且

步驟405、利用Bartlett檢驗判斷不同數據源差值方程的檢驗統計量是否小于自由度為2時查找表檢索的臨界值當不同數據源差值方程的檢驗統計量小于自由度為2時查找表檢索的臨界值時，則不同數據源差值方程的后驗單位權方差在統計學上相等，進而確定不同數據源的差值方程權重，然后執行步驟407；否則執行步驟406；

步驟406、根據公式更新不同數據源的差值方程權重，獲取更新后的不同數據源的差值方程權重P'_MODEL,D，并將更新后的不同數據源的差值方程權重P'_MODEL,D視為新的不同數據源的差值方程權重矩陣P_MODEL,D循環步驟403，其中，c為數據更新常數；

步驟407、根據公式估計多項式函數模型的擬合系數x_D，其中，η_D為第一正則化參數，I為單位矩陣，

步驟五、球諧函數模型PWV殘差模擬，過程如下：

步驟501、將步驟407獲取的多項式函數模型的擬合系數x_D代入步驟401，獲取虛擬差值，再通過虛擬差值和真值差值之間的差值獲取初始PWV殘差然后對初始PWV殘差進行高程面統一，獲取PWV殘差其中，κ和均為球諧函數的階次且為勒讓德函數且Θ為κ的最大階次取值，Ω為的最大階次取值，θ為中間變量，和均為球諧函數模型的擬合系數；

步驟502、根據公式對各數據源的樣本的PWV殘差方程進行球諧函數模型擬合，其中，n_model為各數據源的樣本總數且n_model＝n_i+n_j+n_q，ζ為樣本編號且ζ＝1，2，...，n_model，為第ζ個樣本數據的PWV殘差，A_ζ為第ζ個樣本數據的球諧函數模型的中間參數矩陣且和均為第ζ個樣本數據的球諧函數模型的中間參數且κ'和均為球諧函數的階次編號且κ'＝0,1,...,Θ，

步驟503、初始化不同數據源的殘差方程權重，令不同數據源的殘差方程權重均為1；

步驟504、根據公式計算不同數據源殘差方程的后驗單位權方差其中，P_MODEL,R為不同數據源的殘差方程權重矩陣，V_MODEL,R為不同數據源殘差方程的后驗誤差矩陣，P_R為包含P_i,R、P_j,R和P_q,R的對角權陣，A_MODEL,R為A_R中不同數據源的樣本數據的球諧函數模型的中間參數矩陣；

步驟505、根據公式計算不同數據源殘差方程的檢驗統計量其中，為各數據源殘差方程的初始后驗單位權方差均值且

步驟506、利用Bartlett檢驗判斷不同數據源殘差方程的檢驗統計量是否小于自由度為2時查找表檢索的臨界值不同數據源殘差方程的檢驗統計量小于自由度為2時查找表檢索的臨界值時，則不同數據源殘差方程的后驗單位權方差在統計學上相等，進而確定不同數據源的殘差方程權重，然后執行步驟508；否則執行步驟507；

步驟507、根據公式更新不同數據源的殘差方程權重，獲取更新后的不同數據源的殘差方程權重P'_MODEL,R，并將更新后的不同數據源的殘差方程權重P'_MODEL,R視為新的不同數據源的殘差方程權重矩陣P_MODEL,R循環步驟504；

步驟508、根據公式估計球諧函數模型殘差擬合系數矩陣x_R，η_R為第二正則化參數，

步驟六、建立PWV混合模型：根據公式建立PWV混合模型PWV_MODEL，其中，為不同數據源的GPT2w模型計算的PWV初值，DPWV^MODEL為不同數據源的多項式擬合的PWV差值，RPWV^MODEL為不同數據源的球諧函數擬合的PWV殘差。