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一种SuperDARN雷达极区电离层全域对流图补全方法 

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申请/专利权人:杭州电子科技大学

摘要:本发明属于空间物理技术领域,为了解决实际探测中雷达无法获取所有的回波数据,不能构建全域的对流图的问题,提出了一种SuperDARN雷达极区电离层全域对流图补全方法。先将预处理后的OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达实际观测的对流速度数据按预设时间间隔对齐构成完整的数据集;通过皮尔逊相关系数法和灰色关联度算法,选取六种空间物理参数和经纬度特征,输入到深度学习模型中进行训练,得到补全模型,并应用补全模型进行SuperDARN雷达极区电离层速度全域对流图补全。

主权项:1.一种SuperDARN雷达极区电离层全域对流图补全方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获取通过SuperDARN雷达实际观测的对流数据和OMNI卫星观测数据并进行预处理;步骤2:将预处理后的OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达实际观测的对流速度数据按预设时间间隔对齐构成完整的数据集;所述对流数据中包括经纬度信息;步骤3:使用皮尔逊相关系数法和灰色关联度算法进行组合特征选择,选择得到的组合特征,对选择得到的组合特征进行归一化处理;用于组合的特征为OMNI卫星观测数据中的以下六种空间物理参数:GSM坐标下行星际磁场三分量Bx、By和Bz,太阳风速度Vp,太阳风密度Vn和地磁指数AE;提取步骤1中获取到的对流数据中的经纬度信息作为经纬度特征,所述经纬度特征用于与组合特征一起输入深度学习模型中进行训练;步骤4:基于步骤3得到的组合特征和经纬度特征,从步骤2得到的数据集中调取数据,输入到深度学习模型中进行训练,经过参数调试,得到补全模型;步骤5:应用补全模型进行SuperDARN雷达极区电离层速度全域对流图补全。

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权利要求:

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