[发明专利]基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型

权利要求书

1.一种基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，其特征在于，通过以下方法构建得到：

步骤(1)，测量数据处理，使用LBL实验室和DLR实验室测量的地表离散太阳形状数据；根据CSR分组求平均和数据拼接，得到多组不同CSR对应的太阳形状离散扫描剖面；

步骤(2)，使用单变量三次B样条函数建立二次规划拟合表达式；

步骤(3)，对处理之后的CSR＝0.005对应的离散数据，对于给定控制系数个数，使用差分进化算法确定节点向量位置；

步骤(4)，使用步骤(3)得到的节点向量个数与位置，分别求解其余83组CSR对应的二次规划问题，确定控制系数；

步骤(5)，分析不同个数节点向量下，拟合效果，确定最终控制系数个数；

步骤(6)，添加光晕部分二阶导约束进行拟合矫正；

步骤(7)，未知CSR对应的太阳形状通过插值相邻已知CSR对应的单变量B－样条函数模型得到。

2.根据权利要求1所述基于观测数据的基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，其特征在于，所述步骤(1)包括以下子步骤：

步骤(1.1)，剔除明显错误的数据：将标记为‘Aperture in wrong position’、‘Rainflap closed’、‘Sun not centred in scan’的数据丢弃、将SolRad、Circum、C/(C+S)任意一个为负值的数据剔除；

步骤(1.2)，剔除归一化光强远大于1的数据：归一化处理方式为：每组观测数据都同时除以这组数据在中心位置处的光强，得到太阳中心光强为1的归一化数据；归一化之后，存在一些数据，在非中心处的光强大于或者远远大于1，若归一化的太阳光强最大值大于1.05，则剔除丢弃这组数据；

步骤(1.3)，剔除偏离平均分布较大的数据：步骤(1.1)和(1.2)处理得到的数据根据CSR分组求平均，角度偏移小于3.7mrad范围内，若观测数据偏离均值上下10％，则剔除该数据；

步骤(1.4)，CSR从0到1划分100等份，将步骤(1.1)、(1.2)和(1.3)处理得到的数据首先根据CSR大小分组，然后求平均；

步骤(1.5)，将CSR大于0.835的数据丢弃；最后得到多组数据，这些数据随着角度偏移的增大而严格单调递减；

步骤(1.6)，数据拼接：对处理之后的LBL光晕太阳光强分布观测数据与DLR CSR＝5％光盘太阳光强分布观测数据进行拼接；最终得到CSR从0.005到0.835间隔0.01共计84组太阳能光强扫描剖面，每个剖面有54个数据点。

3.根据权利要求1所述基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，其特征在于，所述步骤(3)包括以下子步骤：

(3.1)初始化种群：在差分进化算法中将优化问题的一个可行解作为一个个体，每个个体是一个有限维的向量，种群中的每个个体随着进化代数而变化；在这里将B样条拟合问题中的一个个体表示为：

U_i，G＝(u_i，G，O，…，u_i，G，d，u_i，G，d+1，u_i，G，d+2，…，u_{i，G，n+d+1})，d＝0，2，…，NP-1

其中，i表示个体在种群中的序列号，G表示进化代数，NP称为种群规模；由NP个个体组成一个种群

(3.2)变异操作：对于每个个体U_i，G，随机选取3个互不相同且不同于U_i，G的个体进行如下变异操作：

其中，F_G被称为变异系数，其值取为

其中，G_m为最大进化代数；

(3.3)杂交操作：将U_i，G和ξ_i，G杂交得到试验向量V_i，G：

其中，CR称为杂交系数，本文其值取为均为[0，1]之间的随机数；rand(j)为[0，1]范围内均匀分布的第j随机数；

(3.4)选择操作：首先，将U_i，G确定的节点向量带入S2得到的二次规划问题，求得带约束B样条拟合的最优控制系数；同样地，求得实验向量V_i，G所对应的最优控制系数；根据拟合结果的绝对值误差和的大小，按照贪婪准则，选择绝对值误差和较小的遗传给下一代。