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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：一种四维电离层模型构建方法及其应用，该方法包括如下步骤：S1、获取用于深度学习训练的电离层电子密度数据，并使用电离层电子密度数据训练一个电离层数据同化扩散模型，其中，电离层数据同化扩散模型利用噪声增强的前向扩散过程将电离层电子密度数据逐渐转化为高斯噪声，随后通过逆向过程逐渐去除高斯噪声，以达到电离层电子密度数据同化的目标；S2、将待测区域的多源电离层观测数据输入训练好的电离层数据同化扩散模型中，利用电离层数据同化扩散模型的逆向过程对多源电离层观测数据进行同化处理，得到基于同化处理后的多源电离层观测数据的四维电离层模型。该方法能够构建出精度高、时空分辨率低、计算资源需求少的四维电离层模型。
主权项：1.一种四维电离层模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取用于深度学习训练的四维电离层电子密度数据，并使用所述四维电离层电子密度数据训练一个电离层数据同化扩散模型，所述四维电离层包括经度、纬度、高度、时间四个维度，其中，所述电离层数据同化扩散模型利用噪声增强的前向扩散过程将所述电离层电子密度数据逐渐转化为高斯噪声，随后通过逆向过程逐渐去除高斯噪声，以达到电离层电子密度数据同化的目标；其中，结合电离层经验模型与历史观测值数据来提供用于深度学习训练的电离层电子密度数据；训练过程中，所述电离层数据同化扩散模型通过寻找电离层经验模型计算结果的修正项来使同化后的数据趋近真实值；其中，基于贝叶斯理论，将同化处理问题转化为后验概率密度分布的计算；训练过程中，所述电离层数据同化扩散模型通过逆向过程来优化所述修正项，其中，通过估计同化处理的梯度项，利用梯度信息来指导数据的恢复，从而实现对同化结果的优化；S2、将待测区域的多源电离层观测数据输入训练好的所述电离层数据同化扩散模型中，利用所述电离层数据同化扩散模型的所述逆向过程对所述多源电离层观测数据进行同化处理，得到基于同化处理后的多源电离层观测数据的四维电离层模型。
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百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 一种四维电离层模型构建方法及其应用
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