基于相空间重构和高斯过程回归的对流层延迟预测

作者：罗亦泳; 张静影; 陈郡怡; 黄城; 汪鑫

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2020, 1-10.

• 对流层延迟
• 相空间重构
• 高斯过程模型
• 预测精度 tropospheric delay
• phase space reconstruction
• Gaussian process model
• prediction accuracy

天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay，ZTD）是影响全球定位系统（global positioning system，GPS）定位精度的关键因素，为了提高ZTD的预测精度，提出一种基于相空间重构的高斯过程回归（gaussian process regression，GPR）预测模型。针对ZTD时间序列的混沌特性，利用国际GNSS服务（international GNSS service，IGS）站提供的ZTD数据，首先采用Cao方法确定嵌入维数，对ZTD数据进行相空间重构，探究高斯过程（gaussian process，GP）模型对12个位于南、北半球不同纬度等级...

• 单位
  武汉大学; 东华理工大学; 宁波大学