一种区域电离层电子密度计算方法、装置及计算机设备

技术领域

本发明涉及GNSS大气监测技术领域，尤其涉及一种区域电离层电子密度计算方法、装置及计算机设备。

背景技术

GNSS卫星信号经过电离层时，其传播速度和传播路径都会发生变化。传播速度变化的程度主要取决于信号频率以及电离层中的电子密度。其中传播路径的略微弯曲对测距结果造成的影响不大，一般忽略不计；而信号传播时间的延迟会严重影响到定位结果的精度。但也正是因为电离层所具有的色散特性，使得卫星信号的时延与电离层中的电子含量、卫星信号的频率有关，因此，可以通过多频GNSS观测资料对电离层延迟进行探测。随着空基和地基GNSS的发展，已经积累了充足的多源观测数据，而关于如何处理和融合多源观测数据已经成为当前研究的一大难题。此外，在传统精密单点定位(Preci se Poi nt Pos ition,PPP)定位解算中，受相位小数偏差的影响，模糊度参数为实数解。这限制了PPP收敛速度，使之无法在实时定位服务领域广泛应用。如何消除模糊度参数小数部分的影响，恢复其整数特性也是目前研究的难题。

发明内容

本发明实施例提供一种区域电离层电子密度计算方法、装置及计算机设备，构建的空基电离层经验模型作为背景场作为初始值保证PPP收敛速度，通过层析算法实现联合空/地基GNSS探测电离层电子密度。

为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提供了一种区域电离层电子密度计算方法，包括：

对待层析区域进行网格划分，得到各格网点位置；

根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，并获取各个测站的坐标信息和GNSS卫星的坐标信息；

根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程；

根据所述各格网点位置，利用空基掩星电离层电子密度经验模型生成在所述层析时刻下各格网点电子密度先验初始值；

根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，得到区域电离层电子密度分布。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对待层析区域进行网格划分，具体包括：

对所述待层析区域在纬度、经度和高度三个维度进行格网划分，为各格网点赋予编号。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，具体包括：

根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，得到非差非组合PPP的观测方程和MW组合观测值；

对所述MW组合观测值进行多历元平滑处理，得到宽巷模糊度并进行FCB改正，构造星间单差宽巷模糊度；

对所述星间单差宽巷模糊度进行取整固定，得到固定星间单差宽巷模糊度；

用所述固定星间单差宽巷模糊度和I F浮点模糊度获取星间单差窄巷模糊度，并进行窄巷FCB改正；

用LAMBDA算法对所述星间单差窄巷模糊度进行处理，得到固定星间单差窄巷模糊度；

对所述固定星间单差宽巷模糊度和所述固定星间单差窄巷模糊度进行线性组合，得到无电离层组合模糊度；

结合所述无电离层组合模糊度和非差非组合PPP的观测方程，得到相应的电离层TEC观测值。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述星间单差宽巷模糊度进行取整固定，得到固定星间单差宽巷模糊度之后，还包括：

用概率判断函数检验对所述固定星间单差宽巷模糊度的正确性，将正确的固定星间单差宽巷模糊度储存。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述用LAMBDA算法对所述星间单差窄巷模糊度进行处理，得到固定星间单差窄巷模糊度之后，具体包括：

用Rat io值检验所述固定星间单差窄巷模糊度的正确性，将正确的固定星间单差窄巷模糊度储存。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程，具体包括：

分别求出信号射线穿过高度面、经度面和纬度面的多个交点；

将多个交点进行升序排序并求出相邻两点之间的距离作为所述信号射线从低到高依次穿过对应格网的截距；

按照各格网点编号，格网将所述信号射线穿过对应格网的截距一一赋值给截距矩阵；

根据所述距矩阵建立层析观测方程。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述空基掩星电离层电子密度经验模型的建立过程具体为：

基于最小二乘从空基测站GNSS观测数据中提取关键参数；

对时空格网划分，根据所述关键参数重组电离层各关键参数矩阵；

对所述电离层各关键参数矩阵进行时空经验正交分解，获取经验正交基函数和时间系数；

对各阶模态对应的时间系数进行Fourier级数拟合，建立电离层各关键参数经验模型；

将电离层各关键参数经验模型值输入到Vary-Chapman模型中计算，得到第一电子密度；

通过指数函数外推的形式计算COSMIC系列低轨卫星轨道高度以上部分的电子密度，得到第二电子密度；

将所述第一电子密度和所述第二电子密度相加，获得空基掩星电离层电子密度经验模型的电子密度分布。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，具体包括：

根据所述层析观测方程，通过不断的迭代计算直到迭代计算的STEC与实测STEC之间残差的标准差小于预设阈值。

本申请实施例的第二方面提供了一种区域电离层电子密度计算装置，包括：

划分模块，用于对待层析区域进行网格划分，得到各格网点位置；

计算模块，用于根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，并获取各个测站的坐标信息和GNSS卫星的坐标信息；

层析模块，用于根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程；

初始模块，用于根据所述各格网点位置，利用空基掩星电离层电子密度经验模型生成在所述层析时刻下各格网点电子密度先验初始值；

迭代模块，用于根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，得到区域电离层电子密度分布。

本申请实施例的第二方面提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述区域电离层电子密度计算方法。

相比于现有技术，本发明实施例提供的一种区域电离层电子密度计算方法、装置及计算机设备，为了消除模糊度参数小数部分的影响，恢复其整数特性，同时提高电离层观测值的提取精度，采取了基于IGS/MGEX提供的卫星姿态四元数和相位偏差产品以获得更优的PPP解算结果的策略和解决卫星偏航姿态的处理难题，并采用了fix-and-hold模式作为PPP中整周模糊度的固定方法，即统一将无电离层组合(Ionosphere-free,IF)的模糊度分解成宽巷和窄巷模糊度依次进行固定，在非差非组合PPP模型中IF组合模糊度由双频的原始模糊度构造得到，在得到固定的IF组合模糊度之后，将其作为虚拟观测值并构建虚拟观测方程对卡尔曼滤波状态进行强约束，然后将约束后的模糊度浮点解做为下个历元的模糊度初值，消除模糊度参数小数部分的影响之余作为空基电离层经验模型的初始值大大加快收敛速度：利用COSMIC提供的IonPrf产品，基于Vary-Chapman和顶层指数电子密度模型，采用经验正交分解方法和傅里叶级数构建一个顾及经纬度、地方时、年积日和太阳活动指数的区域电离层经验模型。之后将构建的空基电离层经验模型作为背景场，通过层析算法实现联合空/地基GNSS探测电离层电子密度。

综上所述，本发明实施例利用高精度的相位观测值，并准确估计模糊度值并将模糊度参数固定,以此来提高利用非差非组合精密单点定位技术提取电离层总电子含量观测值的精度。并采用了I GS/MGEX提供的卫星姿态四元数和相位偏差产品以获得更优的PPP解算结果以及加快模糊度固定的速度。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的所述区域电离层电子密度计算方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例使用FCB产品固定模糊度的流程示意图；

图3是本发明一实施例使用掩星数据建立区域空基电离层经验模型的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，本发明一实施例提供一种区域电离层电子密度计算方法，包括：

S10、对待层析区域进行网格划分，得到各格网点位置。

S11、根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，并获取各个测站的坐标信息和GNSS卫星的坐标信息。

S12、根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程。

S13、根据所述各格网点位置，利用空基掩星电离层电子密度经验模型生成在所述层析时刻下各格网点电子密度先验初始值。

S14、根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，得到区域电离层电子密度分布。

本实施例具体内容为采用了基于非差非组合精密单点定位技术获取电离层总电子含量，通过在GNSS原始观测方程的基础上利用中科院提供的北斗/GNSS差分码偏差(DCB)产品对卫星端伪距码偏差进行改正，并将接收机端的差分码偏差作为未知参数，利用卡尔曼滤波进行估计，从而获得绝对路径的电子含量。

但是，非组合PPP法中模糊度参数为实数解，通常要达到足够精度需要较长收敛时间，无法充分利用观测数据，并且不能利用模糊度的整数约束条件，从而导致电离层TEC提取精度受限。如果直接利用高精度的相位观测值，并准确估计模糊度值并将模糊度参数固定,将大大提高电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)观测值的提取精度。为了消除模糊度参数小数部分的影响，恢复其整数特性，同时提高电离层观测值的提取精度，采取了基于IGS/MGEX提供的卫星姿态四元数和相位偏差产品以获得更优的PPP解算结果的策略和解决卫星偏航姿态的处理难题，并采用了fix-and-hold模式作为PPP中整周模糊度的固定方法，即统一将无电离层组合(Ionosphere-free,IF)的模糊度分解成宽巷和窄巷模糊度依次进行固定，在非差非组合PPP模型中IF组合模糊度由双频的原始模糊度构造得到，在得到固定的IF组合模糊度之后，将其作为虚拟观测值并构建虚拟观测方程对卡尔曼滤波状态进行强约束，将虚拟观测值的中误差设置为经验值0.003m，然后将约束后的模糊度浮点解做为下个历元的模糊度初值。利用COSMIC提供的IonPrf产品，基于Vary-Chapman和顶层指数电子密度模型，采用经验正交分解方法和傅里叶级数构建一个顾及经纬度、地方时、年积日和太阳活动指数的区域电离层经验模型。之后将构建的空基电离层经验模型作为背景场，通过层析算法实现联合空/地基GNSS探测电离层电子密度的方法。

示例性地，所述对待层析区域进行网格划分，具体包括：

对所述待层析区域在纬度、经度和高度三个维度进行格网划分，为各格网点赋予编号。

示例性地，所述根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，具体包括：

根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，得到非差非组合PPP的观测方程和MW组合观测值；

对所述MW组合观测值进行多历元平滑处理，得到宽巷模糊度并进行FCB改正，构造星间单差宽巷模糊度；

对所述星间单差宽巷模糊度进行取整固定，得到固定星间单差宽巷模糊度；

用所述固定星间单差宽巷模糊度和IF浮点模糊度获取星间单差窄巷模糊度，并进行窄巷FCB改正；

用LAMBDA算法对所述星间单差窄巷模糊度进行处理，得到固定星间单差窄巷模糊度；

对所述固定星间单差宽巷模糊度和所述固定星间单差窄巷模糊度进行线性组合，得到无电离层组合模糊度；

结合所述无电离层组合模糊度和非差非组合PPP的观测方程，得到相应的电离层TEC观测值。

首先采用非差非组合PPP方法解算TEC的值，由于各个IGS分析中心提供的精密钟差会带有卫星端非校正的伪距硬件延迟偏差，所以非差非组合PPP的观测方程表达如下：

其中

在上式(1)(2)中，

为了提高非差非组合PPP的提取精度和整周模糊度的快速固定，采用SGG(Schoolof Geodesy and Geomatics,Wuhan University，武汉大学测绘学院)发布的2015年以来GPS的宽巷和窄巷FCB产品。FCB(Fractional Cycle Bias)是相位未校准硬件延迟UPD的小数部分,而准确可靠的FCB估计需要高精度的参数估计。首先将原始的双频模糊度转化为宽巷和窄巷模糊度的线性组合的方法进行参数估计，如公式(3)所示：

用户在使用FCB产品及其对应的精密轨道钟差产品进行PPP模糊度固定时，首先对式(4)的MW组合观测值(伪距观测值应进行卫星端DCB改正，与FCB产品端保持一致)进行多历元平滑处理，降低观测噪声和多路径误差的影响，得到包含卫星端和接收机端硬件延迟的宽巷模糊度，如公式(4)所示：

然后以高度角最高的卫星作为参考星,构造星间单差宽巷模糊度，并用宽巷FCB产品进行改正；由于宽巷波长较长，可以直接采用取整法进行固定，再根据概率判断函数检验是否固定正确；宽巷固定之后，根据式(5)用固定的星间单差宽巷模糊度和IF浮点模糊度获取星间单差窄巷模糊度，并进行窄巷FCB改正，再用LAMBDA算法得到固定的星间单差窄巷模糊度；

最后由式(6)还原得到更为准确的无电离层组合模糊度，得到固定解。值得注意的是，在还原过程中应将固定的窄巷模糊度加上FCB后代入公式。

整体流程如图2所示。

示例性地，所述对所述星间单差宽巷模糊度进行取整固定，得到固定星间单差宽巷模糊度之后，还包括：

用概率判断函数检验对所述固定星间单差宽巷模糊度的正确性，将正确的固定星间单差宽巷模糊度储存。

示例性地，所述用LAMBDA算法对所述星间单差窄巷模糊度进行处理，得到固定星间单差窄巷模糊度之后，具体包括：

用Rat io值检验所述固定星间单差窄巷模糊度的正确性，将正确的固定星间单差窄巷模糊度储存。

对于不同卫星导航系统的宽巷和窄巷FCB估计观测方程可以统一写成：

考虑到接收机端和卫星端FCB线性相关，一般将同一系统所有卫星的宽巷或窄巷FCB之和设置为零以解决式(7)秩亏的问题。

在使用FCB产品及其对应的精密轨道钟差产品进行PPP模糊度固定时，首先对式(4)的MW组合观测值(伪距观测值应进行卫星端DCB改正，与FCB产品端保持一致)进行多历元平滑处理，降低观测噪声和多路径误差的影响，得到包含卫星端和接收机端硬件延迟的宽巷模糊度；然后以高度角最高的卫星作为参考星，构造星间单差宽巷模糊度，并用宽巷FCB产品进行改正；由于宽巷波长较长，可以直接采用取整法进行固定，再根据概率判断函数检验是否固定正确；宽巷固定之后，根据式(5)用固定的星间单差宽巷模糊度和I F浮点模糊度获取星间单差窄巷模糊度，并进行窄巷FCB改正，再用LAMBDA算法得到固定的星间单差窄巷模糊度；最后由式(3)还原得到更为准确的无电离层组合模糊度，得到固定解。在还原过程中应将固定的窄巷模糊度加上FCB后代入公式。其中非组合PPP模型中的模糊度参数中吸收了接收机端和卫星端的DCB，因此为了使重构的I F模糊度与I F-PPP模型中I F模糊度中的硬件延迟一致，可以将卫星端的DCB进行改正，接收机端的DCB作为参数进行估计。将固定后的宽巷和窄巷模糊度代入式(7)的无几何距离L4组合观测值中，即可得到相应的电离层TEC观测值，然后可以利用该观测值建立电离层模型。

示例性地，所述根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程，具体包括：

分别求出信号射线穿过高度面、经度面和纬度面的多个交点；

将多个交点进行升序排序并求出相邻两点之间的距离作为所述信号射线从低到高依次穿过对应格网的截距；

按照各格网点编号，格网将所述信号射线穿过对应格网的截距一一赋值给截距矩阵；

根据所述距矩阵建立层析观测方程。

示例性地，所述空基掩星电离层电子密度经验模型的建立过程具体为：

基于最小二乘从空基测站GNSS观测数据中提取关键参数；

对时空格网划分，根据所述关键参数重组电离层各关键参数矩阵；

对所述电离层各关键参数矩阵进行时空经验正交分解，获取经验正交基函数和时间系数；

对各阶模态对应的时间系数进行Four ier级数拟合，建立电离层各关键参数经验模型；

将电离层各关键参数经验模型值输入到Vary-Chapman模型中计算，得到第一电子密度；

通过指数函数外推的形式计算COSMI C系列低轨卫星轨道高度以上部分的电子密度，得到第二电子密度；

将所述第一电子密度和所述第二电子密度相加，获得空基掩星电离层电子密度经验模型的电子密度分布。

参见图3，接下来说明使用掩星数据建立区域空基电离层经验模型的流程。首先对COSMI C提供的电子密度剖面数据进行预处理，分别将在420-490km海拔高度范围内廓线的顶部电子密度梯度Slope，密度平均偏差MD和噪声因子delta作为数据剔除指标。其中，密度平均偏差的定义如下：

上式中N表示原始剖面中的电子密度总个数，

电离层F层和顶层仅需要峰值密度NmF2、峰值高度HmF2、峰值高度处的标高H

1)对数据进行预处理，基于最小二乘提取关键参数；

2)时空格网划分，重组电离层各关键参数矩阵。首先以年积日10，20，30，…，360为中心，以20天为数据窗口大小，将原始数据分成了36个数据集，然后在每个年积日数据集中再进一步划分。鉴于电离层在经度方向上小范围内的变化较小，便分别以80°E,88°E,96°E,…,136°E为中心，以16°为数据窗口，对每个年积日数据集中又会划分了8个经度数据集。然后对经度数据集按照纬度、地方时和F10.7a再进一步划分，其划分尺度分别为1°(10°N～50°N)、1hr(1～24h)和20sfu(70～150sfu),那么每个经度数据集下将划分出41x24x5个数据。考虑到COSMI C-1/2不能保证在上述纬度、地方时和F10.7a大小格网点处均有数据覆盖，因此采用了以地方时、纬度和F10.7a为参数的球谐函数，对每个经度数据集进行最小二乘拟合进而内插出上述纬度、地方时和F10.7a格网点处的数据，内插函数表达式如下:

其中，

上式f(lat,lt,F10.7)可表示NmF2、HmF2、H

3)电离层关键参数矩阵时空经验正交分解，获取经验正交基函数和时间系数。在第2)步的基础上，对得到的5维结构的数据进行重组成2维数据集，其中矩阵的“行数据”依次按纬度、地方时、和经度的格网大小排列，“列数据”依次按年积日和F10.7a格网大小排列，然后对上述2维的时空数据按照如下形式进行经验正交分解：

上式中，u表示经验正交分解所采用的最大模态，通过上述分解后即可得到每个阶模态的经验正交基函数E

4)对各阶模态对应的时间系数进行Fourier级数拟合，建立电离层各关键参数经验模型。为顾及电离层的周年变化、周日变化特性，采用6阶Fourier级数拟合时间系数A

然后q

5)将电离层各关键参数经验模型值输入到Vary-Chapman模型中计算，COSMIC系列低轨卫星轨道高度以上部分的电子密度通过指数函数外推的形式计算得到，二者相加后可以获得空基电离层经验模型的电子密度分布。

上式中，

示例性地，所述根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，具体包括：

根据所述层析观测方程，通过不断的迭代计算直到迭代计算的STEC与实测STEC之间残差的标准差小于预设阈值。

基于像素法层析电离层电子密度观测方程的矩阵形式表达为:

y＝Ax+e (16)

系数阵A每一行代表每条射线，每一列代表射线穿过格网的截距大小，其余字母表达含义同上，因此建立层析观测方程的实质就是确定由射线穿过各格网的截距所组成系数A矩阵。

根据测站(X

在小范围内高度面可视为与地球参考椭球互相平行的椭球面，当高度面距地面高度为H时，它的椭球面方程可表示如下:

其中a和b分别为地球参考椭球的长半轴和短半轴，联立(17)和(18)可以求出与高度面的交点。在实际求解中，可以先分别联立射线直线方程与最低和最高的高度面方程，求解出与最低和最高的高度面的两个交点(P

根据在最低和最高高度面的交点P

对于经度面可表示为一个过Z轴的平面，当经度为λ时，其对应的平面方程为:

tanλ·X-Y＝0 (20)

因此在纬度方向上只要根据各纬度面对应的纬度大小找出其纬度在

基于像素法层析存在一个关键问题就是可能存在层析法方程矩阵秩亏，这主要与地面GNSS测站缺少、且在空间分布不均以及可观测卫星数少有关，以上因素造成待层析区域某些格网中没有任何射线穿过，导致解算的格网电子密度存在不唯一性。为解决层析方程的不适定问题，目前的普遍采用迭代算法。MART在迭代计算的开始，需要对待层析区域的每个电离层格网赋予一个初始值，该初始值一般通过电子密度先验经验模型或其他探测手段获取。它的迭代过程是对每一个观测方程进行的，假设总共有n个观测数，即在层析时刻内一共有n条GNSS射线，当完成n步迭代时称为一轮迭代。每次迭代的修正依据是第k次迭代结果的电子密度所计算的STEC与实测STEC的比值，然后将其分配到各格网电子密度上，使其逐渐收敛，其中第k次迭代时其修正依据公式为:

上式中

相比于现有技术，本发明实施例提供的一种区域电离层电子密度计算方法，为了消除模糊度参数小数部分的影响，恢复其整数特性，同时提高电离层观测值的提取精度，采取了基于I GS/MGEX提供的卫星姿态四元数和相位偏差产品以获得更优的PPP解算结果的策略和解决卫星偏航姿态的处理难题，并采用了fix-and-hold模式作为PPP中整周模糊度的固定方法，即统一将无电离层组合(Ionosphere-free,IF)的模糊度分解成宽巷和窄巷模糊度依次进行固定，在非差非组合PPP模型中IF组合模糊度由双频的原始模糊度构造得到，在得到固定的IF组合模糊度之后，将其作为虚拟观测值并构建虚拟观测方程对卡尔曼滤波状态进行强约束，然后将约束后的模糊度浮点解做为下个历元的模糊度初值，消除模糊度参数小数部分的影响之余作为空基电离层经验模型的初始值大大加快收敛速度：利用COSMIC提供的IonPrf产品，基于Vary-Chapman和顶层指数电子密度模型，采用经验正交分解方法和傅里叶级数构建一个顾及经纬度、地方时、年积日和太阳活动指数的区域电离层经验模型。之后将构建的空基电离层经验模型作为背景场，通过层析算法实现联合空/地基GNSS探测电离层电子密度。

本申请一实施例提供了一种区域电离层电子密度计算装置，包括划分模块、计算模块、层析模块、初始模块和迭代模块。

划分模块，用于对待层析区域进行网格划分，得到各格网点位置。

计算模块，用于根据各地面测站GNSS观测数据和各端运行数据，采用非差非组合PPP分别计算层析时刻下各地面测站与GNSS卫星之间的绝对STEC值，并获取各个测站的坐标信息和GNSS卫星的坐标信息。

层析模块，用于根据全部绝对STEC值、全部测站的坐标信息和所述GNSS卫星的坐标信息，计算信号射线穿过所述待层析区域内每个格网的截距长度，建立层析观测方程。

初始模块，用于根据所述各格网点位置，利用空基掩星电离层电子密度经验模型生成在所述层析时刻下各格网点电子密度先验初始值。

迭代模块，用于根据所述层析观测方程对格网点电子密度先验初始值进行迭代修正，得到区域电离层电子密度分布。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赞述。

本申请一实施例的提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述区域电离层电子密度计算方法。

所述计算机设备可以是智能手机、平板电脑、桌上型计算机和云端服务器等计算设备。该计算机设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，计算机设备可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器在一些实施例中可以是所述计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。所述存储器在另一些实施例中也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器还可以既包括所述计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。