电离层扰动持续加剧，千寻位置提出“破题”新思路
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近期，在测量测绘、智能驾驶、无人机等高精度定位相关领域不免遇到类似问题：“无人机怎么无故就偏航了？”“为什么 RTK 终端在部分区域的空旷环境下，也出现浮动无法固定的情况？” 随着太阳活动峰年的到来，电离层的活跃程度也在逐步加剧，受电离层活跃的干扰，出现定位精度不准甚至无法定位的情况。
电离层干扰是困扰 GNSS 定位领域的世界级难题。千寻位置从无到有进行研发攻坚，基于独有的电离层大规模监测数据与算法验证，在业内率先推出包括算法优化、云端协同、电离层实时感知等在内的电离层扰动解决方案，保障用户在电离层活跃期间仍能得到精准、连续、可靠、安全的高精度定位服务。不仅提供了解题新思路，也为应对电离层的行业挑战贡献了创新的中国方案。
电离层变化趋势图
对GNSS定位影响最严重、最难以把握的因素——电离层
众所周知，影响 GNSS 定位的因素包括卫星钟差、卫星轨道误差等卫星相关误差；多路径误差、电离层误差、对流层误差等信号传播路径相关误差；以及卫星信号接收器相关误差。
其中，影响最严重、最难以把握的一大障碍，就是电离层。电离层是在距离地面约 60 到 1000 千米范围内的大气高层，由那些被太阳辐射而电离的粒子组成，它是 GNSS（全球导航卫星系统）卫星信号从太空到达地球终端的 “必经之路”。
GNSS 卫星信号在穿过电离层时，其传播速度和方向都会发生改变，传播路径也会发生轻微的弯曲，使得卫星信号产生偏移和延迟，从而影响接收终端的定位精度。
随着第 25 个太阳活动周期的到来，电离层变得更加难以预测。这场太阳活动周期以 11 年为单位，于 2019 年 12 月开始加剧上升，预计 2025 年 7 月达到峰值。
太阳活动周期图，图片来自网络
随着电离层活跃加剧，区域内的电离层延迟误差波动的幅度变大，频率变快，不规则加剧，仅凭传统的经验判断或常规的纠偏算法难以有效消除电离层误差的影响，满足高精度定位的需求。躺平还是应对？成为摆在全行业面前的问题。
基于长周期的数据积累，千寻位置提出 “破题” 新思路
自 2016 年宣布国家北斗地基增强系统正式投入运行起 ，千寻位置的算法专家们就开始了和电离层扰动不断较量的技术攻坚。
在国家北斗地基增强系统 “一张网” 稳定运行的 6 年间，千寻位置积累了业内独有的、覆盖不同地理环境、大气环境等在内的多维度时空数据，为持续研究、精准分析以及机器学习的能力奠定了基础。
在保障高精度定位高效、安全、精准、稳健的前提下，算法专家们基于长周期的数据积累，分析定位误差产生的规律，构建出算法模型的变量与常量，尝试包括自适应调优、机器学习等多种方法，不断进行学习、训练与调优，形成了适配包括电离层在内的多场景的算法模型，保证电离层活跃期间，仍然能够获得精准的电离层建模结果。
优化算法模型，获得更精准的电离层建模结果，是应对电离层扰动的前提。
算法专家们并没有就此止步。他们很快发现，在电离层活跃等级较强的场景，常规的建模技术存在提升空间小、算力成本高的瓶颈。面对升级的难题，他们另辟蹊径，在业内首次实现了云（服务端）端（用户端）协同的技术方案，将电离层活跃期间的固定率提高至 95% 以上，定位精度稳定在厘米级。
千寻位置算法专家陈华博士解释道：“服务端与用户端在电离层处理能力上各有优劣之处。服务端专注于大气误差，可以通过建模改正大部分的电离层误差，并能够利用区域信息对电离层活跃进行判断，但却无法解决电离层建模的残余误差问题。相比之下，用户端虽然无法对电离层活跃情况进行判断，但可以消除电离层活跃期间的服务端的建模残余误差。”
云端协同的技术方案创新性地将两者的优劣势进行取长补短，通过从服务端播发质量因子信息，“告诉” 用户端当前的电离层活跃程度以及是否需要开启消电离层模式。
经过对比测试，在云端协同下，当消电离层模式开启后，RTK 设备的固定率从 80% 左右提升至 95% 以上，定位精度从分米级上升至厘米级。在具体的电离层活跃时段，效果对比更加明显，RTK 设备从基本无法获得固定解提升为全程基本保持稳定固定解。
千寻位置首创电离层查询平台，实现查询与预警
对于极端活跃导致无法作业的情况，千寻位置推出业内首个电离层查询平台，则能够实现对电离层活跃状况的感知、预警与查询，为户外作业人员提供作业指导。
电离层查询平台通过平静、中等、强、超强四个等级，呈现用户当下所处位置的电离层活跃程度。并基于千寻位置对电离层长周期观测数据和实际影响程度，阐释不同的等级对定位精度的影响。例如，当电离层活跃等级处于强和超强时，将对定位精度产生较大乃至很大影响。此时，不建议 RTK 用户进行户外作业。
千寻位置电离层查询平台
千寻位置的算法专家青城博士介绍：“我们希望在全国范围内构建精细化的电离层电子总含量的实时监测系统，如果这个监测系统未来可以像日常的天气实况播报一样，将能发挥更大的应用价值。”
通过引入创新技术与解决方案，千寻位置正在开启高精度定位领域电离层实时感知的新时代，不断用自主创新引领时空智能服务稳定高质量发展。
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本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！
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