| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 对流层延迟改正方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 天顶对流层延迟改正模型 | 第11-12页 |
| 1.2.3 大气可降水量反演 | 第12-13页 |
| 1.2.4 国内外研究现状综述 | 第13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 中国地区对流层延迟时空变化规律分析 | 第15-24页 |
| 2.1 地球大气的基本结构概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 大气的成分 | 第15页 |
| 2.1.2 大气的分层 | 第15-16页 |
| 2.1.3 中层大气对GNSS测量的影响 | 第16-17页 |
| 2.2 中国地区对流层延迟时间变化特征分析 | 第17-19页 |
| 2.3 中国地区对流层延迟空间变化特征分析 | 第19-23页 |
| 2.3.1 对流层延迟在高程方向上的变化特征分析 | 第19-22页 |
| 2.3.2 对流层延迟在经度、纬度方向上的变化特征 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于无气象参数的对流层延迟模型改进研究 | 第24-32页 |
| 3.1 无气象参数的传统对流层延迟模型 | 第24-26页 |
| 3.1.1 EGNOS模型 | 第24-26页 |
| 3.1.2 余弦函数模型 | 第26页 |
| 3.2 基于BP神经网络的EGNOS模型改进 | 第26-29页 |
| 3.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 IEGNOS融合模型的构建 | 第27-29页 |
| 3.3 IEGNOS融合模型精度分析 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于IEGNOS模型的大气可降水量反演 | 第32-40页 |
| 4.1 大气可降水量PWV反演的误差分析与流程 | 第32-33页 |
| 4.1.1 大气可降水量PWV的计算 | 第32页 |
| 4.1.2 天顶湿延迟反演大气可降水量PWV误差分析 | 第32-33页 |
| 4.1.3 天顶湿延迟反演大气可降水量PWV的基本流程 | 第33页 |
| 4.2 区域IEmardson计算模型的建立及精度分析 | 第33-37页 |
| 4.2.1 转换系数真值的获取 | 第33-34页 |
| 4.2.2 区域IEmardson计算模型的建立 | 第34-35页 |
| 4.2.3 区域IEmardson计算模型的精度分析 | 第35-37页 |
| 4.3 大气可降水量PWV的反演 | 第37-39页 |
| 4.3.1 探空资料计算大气可降水量PWV | 第37页 |
| 4.3.2 IEGNOS模型计算大气可降水量PWV及其精度验证 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 结论与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 本文主要工作与结论 | 第40-41页 |
| 5.2 研究展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与取得的学术成果 | 第46页 |
