地磁场K指数是一种衡量地磁活动强度的重要指数，它以3小时为一个时段，利用0到9的10级分度来描述地磁场不规则变化的扰动程度。地磁场主要由稳定磁场和变化磁场组成，变化磁场又可以分为规则变化和不规则变化。规则变化包括太阳静日变化(Sq)、太阴日变化(L)和扰后效应(Dma)。其中，太阳静日变化为主要的规则变化因素，它表现为逐日异变性，因此尽管被称作规则变化，实际上并非完全规则。而太阴日变化虽然幅度较小，却也因月相和季节而呈现变化。扰后效应则与太阳微粒辐射后的残留干扰恢复过程有关，存在更大的不确定性。
K指数的标定难点在于准确地确定规则变化(SR)的形态。早期的手工标定方法存在数周甚至一个月的延迟，无法实现实时标定。随着计算机技术的发展，出现了多种自动化的K指数标定算法，例如滑动窗回归法、有约束回归法、磁照图滤波法和正交向量基分解法。其中，芬兰气象研究所研制的FMI方法是一种较为有效的K指数标定算法，该方法可以较合理地识别规则变化曲线，但仍存在一天的延迟。其基本思想是通过3天的地磁场X和Y分量的分钟值观测数据计算得到中间一天的K指数，通过时均值计算和5次谐波拟合来得到SR曲线，并从地磁分量时间序列中消去SR曲线，以获得各自的K指数。
本文所提出的方法是基于径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBF NN)的地磁场K指数实时标定方法。该方法首先利用FMI方法提取H分量的时均值序列，然后使用径向基神经网络对这些序列进行建模。结合模型预测的规则日变化以及当天H分量的测量值来标定K指数。该方法可以实现实时地进行K指数的标定。
径向基神经网络是单隐层前馈神经网络的一种，其基本思想是使用一组径向基函数作为隐单元的激活函数，通常采用高斯函数作为径向基函数。径向基函数具有径向对称性，能够对输入空间进行局部逼近。与传统神经网络不同的是，径向基网络是一个逼近器，可以以任意精度逼近任何非线性函数。在地磁场K指数标定中，径向基神经网络可以有效地学习和模拟规则变化SR的复杂模式。
需要注意的是，实验结果虽然与基础数据库提供的K指数比较接近，但仍存在一定的误差。误差的主要来源是K指数扰幅下限的不合理设定。这说明尽管实时标定方法在一定程度上能够提供与现有数据相匹配的K指数，但仍有改进空间，特别是在调整参数以更准确地反映真实地磁变化方面。
总体而言，该研究由国家自然科学基金和第二炮兵工程学院科技创新基金资助，目标是解决K指数实时标定中的难题。研究通过应用先进的径向基神经网络技术，结合FMI算法的优势，实现了一种更为快速和有效的K指数实时标定方法。该方法有望提高地磁活动监测的时效性，对地磁学研究及空间天气预测等领域具有重要的理论和实际意义。
