| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 电离层概述 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内外研究成果 | 第12-14页 |
| 1.3.2 目前研究存在的不足 | 第14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 电离层延迟改正模型分析 | 第16-31页 |
| 2.1 电离层对卫星定位的影响 | 第16-19页 |
| 2.1.1 电离层折射率 | 第16-17页 |
| 2.1.2 电离层影响的来源 | 第17-18页 |
| 2.1.3 消除电离层影响的方法 | 第18-19页 |
| 2.2 电离层延迟模型 | 第19-30页 |
| 2.2.1 电离层折射延迟改正模型综述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 经验模型 | 第20-25页 |
| 2.2.3 拟合模型 | 第25-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于椭球谐函数的电离层延迟模型研究 | 第31-51页 |
| 3.1 椭球谐函数 | 第31-33页 |
| 3.1.1 椭球谐函数概述 | 第31页 |
| 3.1.2 椭球坐标系中的有关理论 | 第31-33页 |
| 3.1.3 椭球谐函数的实用形式 | 第33页 |
| 3.2 基于椭球谐函数的电离层VTEC模型 | 第33-40页 |
| 3.2.1 椭球谐函数电离层VTEC模型的建立 | 第33-34页 |
| 3.2.2 电离层VTEC模型拟合效果分析 | 第34-40页 |
| 3.2.3 拟合结果对比 | 第40页 |
| 3.3 BP神经网络技术相关理论 | 第40-43页 |
| 3.3.1 BP神经网络技术概述 | 第40-41页 |
| 3.3.2 BP神经网络的建模具体流程 | 第41-43页 |
| 3.4 基于BP神经网络技术的电离层VTEC融合模型 | 第43-50页 |
| 3.4.1 BP神经网络融合模型的建立 | 第43页 |
| 3.4.2 电离层VTEC模型拟合效果分析 | 第43-49页 |
| 3.4.3 拟合结果对比 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 区域电离层VTEC的短期预报模型研究 | 第51-59页 |
| 4.1 基于BP神经网络技术的电离层VTEC预报相关技术 | 第51-52页 |
| 4.1.1 BP神经网络VTEC预报模型影响因素 | 第51-52页 |
| 4.1.2 BP神经网络预报模型的预报模式 | 第52页 |
| 4.2 基于BP神经网络技术的单点VTEC预报 | 第52-55页 |
| 4.2.1 单点预报模型的建立 | 第53-54页 |
| 4.2.2 单点预报模型预报结果 | 第54-55页 |
| 4.3 基于BP神经网络技术的区域VTEC预报 | 第55-57页 |
| 4.3.1 区域预报模型的建立 | 第55页 |
| 4.3.2 区域预报模型预报结果 | 第55-57页 |
| 4.4 预报结果分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文主要工作及结论 | 第59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者基本信息 | 第65页 |