徐福隆 李子申 张克非 | 《测绘学报（英文版）》（JGGS）精选论文

Journal of Geodesy and Geoinformation Science

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🔷Title l 题目

An Investigation of Optimal Machine Learning Methods for the Prediction of ROTI

🔷Citation l 引文格式

Fulong XU, Zishen LI, Kefei ZHANG, et al. An Investigation of Optimal Machine Learning Methods for the Prediction of ROTI[J]. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 2020, 3(2): 1-15. DOI:10.11947/ j.JGGS. 2020.0201. 

🔷Abstract l 摘要

The rate of the total electron content (TEC) change index (ROTI) can be regarded as an effective indicator of the level of ionospheric scintillation, in particular in low and high latitude regions. An accurate prediction of the ROTI is essential to reduce the impact of the ionospheric scintillation on earth observation systems, such as the global navigation satellite systems. How- ever, it is difficult to predict the ROTI with high accuracy because of the complexity of the ionosphere. In this study, advanced machine learning methods have been investigated for ROTI prediction over a station at high-latitude in Canada. These methods are used to predict the ROTI in the next 5 minutes using the data derived from the past 15 minutes at the same location. Experimental results show that the method of the bidirectional gated recurrent unit network (BGRU) outperforms the other six approaches tested in the research. It is also confirmed that the RMSEs of the predicted ROTI using the BGRU method in all four seasons of 2017 are less than 0.05 TECU/min. It is demonstrated that the BGRU method exhibits a high level of robustness in dealing with abrupt solar activities.

🔷Key words l 关键词

machine learning; ROTI prediction; ionospheric scintillation; high-latitude region

🔷About the Authors l 作者简介

Fulong XU, Zishen LI, Kefei ZHANG, Ningbo WANG, Suqin WU, Andong HU, Lucas Holden.

• Fulong XU
  

徐福隆，男，1995.05生，中国矿业大学环境与测绘学院硕士研究生，中国科学院空天信息创新研究院联合培养研究生，研究方向为基于大数据和深度学习的电离层闪烁预测。

代表性成果包括：根据电离层闪烁的物理机制和时空特性提出了一种基于大数据与深度学习的北半球高纬度电离层闪烁预测方法，减少了传统机器学习的黑盒效应，增加了预测的可解释性。首次利用电离层TEC变化率指数ROTI（Rate of TEC Index）代替振幅闪烁指数、相位闪烁指数进行北半球高纬度电离层闪烁预测，减小了预测成本，并将ROTI大数据和人工智能应用于单站ROTI时间序列预测和区域多站ROTI空间预测。

• Zishen LI
  

李子申，男，1984.10生，毕业于中国科学院测量与地球物理研究所，博士。现任中国科学院空天信息创新研究院导航应用研究室主任，入选中国科学院卢嘉锡国际合作团队、中国科学院启明星复合型人才和中国科学院青年促进会，获北京市青年拔尖人才、北京市科技新星等资助，兼任国际大地测量协会（IAG）实时电离层工作组主席，参与建设国际GNSS服务组织电离层分析中心（CAS）。

主要从事北斗/GNSS电离层监测和建模方面的研究，主持国家重点研发计划国际合作项目、自然科学基金、北斗重大专项等项目。代表性成果包括：提出了北斗/GNSS差分码偏差的统一定义和处理方法，建立了多模GNSS全球电离层TEC精确建模和处理方法，参与构建了北斗全球广播电离层延迟修正模型BDGIM，发展了基于智能手机的北斗/GNSS高精度定位方法，牵头开展了北斗PPP-RTK原型系统研发和验证等工作。

• Kefei ZHANG
  

张克非，男，1964.04生，毕业于澳大利亚科廷大学，博士，中国矿业大学和皇家墨尔本理工大学教授，国际、国内多个杂志的编委，国际大地测量协会（IAG）会士、国家特聘教授、江苏省双创人才、江苏省双创团队领军人才。

代表性成果包括：主持的中澳国际合作项目被列为中澳建交40周年科技合作成功典范。三十年来专注于大地测量与卫星导航定位、矿山空间信息智能感知、服务与矿山灾害监测等领域的理论研究和应用开发工作，系统地建立了GNSS大气遥感应用理论体系。成立了南半球第一个北斗、QZSS、Galileo、GPS 多卫星观测站。部分成果被澳大利亚气象局采用，使其天气预报提高10小时。在GNSS创新应用、大气探测、多传感器智能集成、室内外无缝定位、空间态势感知等方面取得了丰硕的成果并产生了巨大的社会和经济效益。已发表SCI论文130多篇，主持科研项目三十余项，培养博士后（30）和研究生（30）余名。

🔷全文摘录如下

本文节选自JGGS 2020,Volume 3,Issue 2, p1-15

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