地基北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差分析

针对接收天线方向性造成的北斗地球同步轨道(GEO)卫星直反信号功率测量偏差进行研究。给出地基场景下实际天线接收的直反信号及其功率表达式,讨论天线方向性造成的北斗GEO卫星直反信号功率测量相对偏差,设置具体观测场景进行仿真分析。理论与仿真结果表明:具体场景和时刻下的北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差为固定偏差,由天线对干扰信号的抑制性能、天线架设高度和反射面介电常数共同决定;相对偏差的大小随着天线对干扰信号抑制性能的增强而减小,随着天线架设高度的变化在某一范围内波动,也会随着反射面介电常数的变化而变化。

卫星升降轨对GNSS-IR海面高度反演的影响

针对在基于信噪比数据的全球卫星导航系统干涉反射测量(GNSS-IR)海面高度反演中,反演精度受多种因素影响,因卫星信号需要连续跟踪的特点,可能导致在低卫星高度角处的升轨与降轨信噪比数据质量不同的问题,探究卫星升降轨对GNSS-IR海面高度反演的影响:给出GNSS-IR原理,并分析卫星升降轨影响;然后通过SC02、AT01测站开展研究。实验结果表明,卫星升降轨的不同会直接导致信噪比振荡效果不同;降轨数据反演结果明显优于升轨数据;2测站因观测环境与设备不同,升降轨的影响也不同,SC02站降轨数据反演精度比升轨数据提升5 cm以上,AT01站降轨数据反演精度比升轨数据提升3 cm以上。因此,在处理GNSS-IR海面高度多频多模反演数据时,卫星升轨与降轨的影响不容忽视。

利用多系统GNSS干涉反射测量估计长江巴东水位变化

水位信息是研究水循环、气候和生态环境变化的重要参数,近实时、高精度地监测其变化具有重要的意义.传统水位计测量成本高、范围小,且是相对水位测量.全球导航卫星系统干涉反射测量(GNSS-IR)利用岸边架设的GNSS接收机所获取的信噪比(SNR)数据估计水位变化,为水位测量提供了一种新的监测方法,具有全天候、高精度和近实时等优点.本文利用长江上游巴东多系统GNSS观测站采集30 d的GPS、BDS以及GLONASS系统SNR数据,反演了水位变化,并和水位站进行比对,结果表明GNSS-IR获得厘米级的水位反演精度,RMSE最低为6.43 cm.GPS和GLONASS系统L1频段以及BDS系统B1频段估计结果较好,GLONASS系统L2频段的反演精度低于其他频段.联合不同GNSS系统估计水位变化,提高了GNSS-IR反演水位的时间分辨率.

GNSS反射信号在土壤湿度测量中的应用

为全面获取陆地土壤湿度信息,实现导航卫星反射信号土壤含水量反演,在给出散射信号极化特征及散射信号归一化功率的基础上,通过对陆基土壤时序采样数据、时序介电常数进行分析和仿真,估计土壤湿度参数。仿真表明,试验结果与常规湿度测量方法一致。因此,多普勒延迟映射接收机能够正确表征地表含水量分布特征,导航卫星反射信号可以应用于土壤湿度测量中。

岸基GNSS反射信号有效波高反演研究

在岸基全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反射信号观测几何关系和GNSS直反射信号协同处理结构的基础上,提出了反射信号相关通道动态适配策略。在所设岸基仿真条件下,5个反射相关通道可接收超过90%以上场景的所有GPS反射信号,为岸基反射信号接收机反射通道数目的设计提供了参考。从理论和试验2个角度,研究论证岸基场景下不同频点或不同系统的GNSS反射信号,建立统一的有效波高反演模型。验证结果表明,利用定义的归一化有效反射信号(Interferometric Complex Field,ICF)相关时间,GPS L1和L5信号通过同一反演模型,均方根误差分别为0.30,0.28 m。

利用GPS卫星信号信噪比的土壤湿度反演方法

为了进一步研究裸土区域表层土壤湿度的全球卫星导航系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)遥感,提出1种利用GPS卫星信号信噪比数据的土壤湿度反演方法:建立振幅、相位、频率观测量与土壤湿度间的多元线性回归模型;并对振幅观测量取对数作非线性变换,以提升性能。实验结果表明:多元回归模型预测结果对比原位数据,平均均方根误差(RMSE)为2.43%;非线性变换后平均均方根误差为1.23%,比线性变换前降低49.27%。

结合小波变换和WOA算法的GNSS-IR海面高度反演

基于岸基全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)干涉反射测量(GNSS Interferometric Reflectometry, GNSS-IR)技术进行海平面高度估计已经成为海面高度监测的新兴方法。针对该方法存在的信号分离不佳和反演精度需提高的问题,提出利用小波变换改进直反射信号分离,结合三次样条函数和鲸鱼算法对改进反射模型进行海面高度反演。为了验证改进方法的有效性,对2个不同沿海GNSS测站的信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)数据进行实验,并与验潮仪实测数据比较。实验结果表明,改进方法相较于非线性最小二乘法的海平面反演精度有明显提高,改进方法反演结果与验潮仪数据具有较好的一致性,瑞典Onsala的均方根误差达到了1.72 cm,相关系数为0.99;西班牙Barcelona的均方根误差达到了2.2 cm,相关系数为0.95。

基于随机森林的GNSS-IR雪深反演

针对全球导航定位系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)单颗卫星数据反演积雪深度存在精度和可靠性低的问题,本文提出一种基于随机森林的多星数据融合GNSS-IR积雪深度反演算法,将不同卫星视角下的信噪比数据通过决策树随机定权达到融合,进而实现积雪深度的反演。为了验证本文提出算法的可靠性,采用多元线性回归算法开展对比分析,实验结果表明:本文提出的算法能够有效反演积雪深度,反演结果与实测值的相关性相较于多元线性回归反演结果相关性提升了10%,均方根降低了46%,表明了本文提出的方法能够有效地反演积雪深度。

GNSS-IR双频数据融合的土壤湿度反演方法

目前全球导航卫星系统反射信号干涉测量(GNSS-IR)土壤湿度反演研究仅针对单一频点展开,提出用熵值法将2个频点数据进行融合以改进土壤湿度反演精度。首先,利用频谱分析法分别解析出各频点的信噪比(SNR)序列的振荡频率,计算出对应的等效天线高度,并利用最小二乘法求解各频点信噪比序列相位;然后,通过熵值法进行2个频点的相位观测量融合;最后,利用融合结果与实测土壤湿度建立经验模型,实现土壤湿度反演。利用地基观测实验获得的全球定位系统(GPS) L1和L2信噪比数据对该方法进行了验证,结果表明:L1和L2双频融合反演结果平均标准差为0. 6%,比L1单频反演结果提高64. 73%,比L2单频反演结果提高32. 12%;均方根误差为0. 37%,比L1频点降低72. 8%,比L2频点降低73. 4%。

GNSS多径信号模型及测高方法

提出利用全球导航卫星系统反射信号的干涉方法(GNSS-IR)进行测高。深入分析全球导航卫星系统反射信号的多径信号模型(GNSS-MR),在此基础上提出单天线测高模型,旨在获取多径信号信噪比(SNR)频率信息,从而反演出高度信息。Lomb-Scargle(LS)谱分析方法是单天线测高模型中常用的频率提取方法;提出了基于解析模型拟合的方法对多径信号信噪比数据提取频率,同样可以准确获取频率信息,从而反演出天线到地面的高度。在此基础上,讨论了单天线测高的最大测量高度和接收机需要满足的最小输出率。由实验数据分析得出:传统LS谱分析方法和拟合法在反演效果最优时,即LS谱分析方法在高度角上限为17°时,均方根误差为0.028 75 m;拟合法在高度角上限为21°时,均方根误差为0.024 85 m。通过比较不同高度角上限的均方根误差,可以获得最优化的高度反演条件,同时也表明了拟合法的可行性。

地基GNSS-R功率测量应用中的天线方向性影响分析

全球导航卫星系统反射信号遥感技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)地基功率测量应用中,信号接收天线对于背向同极化和各向交叉极化信号的抑制并不理想.为了分析天线方向性对于目标信号相关功率测量的影响,以右旋圆极化(right hand circular polarized,RHCP)直射信号接收天线和左旋圆极化(left hand circular polarized,LHCP)反射信号接收天线为例,建立了实际天线接收信号的相关功率模型,确定了实际信号相关功率的概率分布以及数字特征,在仿真信号相关功率的数字特征的基础上计算了相关功率的相对偏差和离散系数并进行了分析.结果表明:天线方向性的不理想会造成目标信号相关功率测量误差,RHCP天线方向性仅在低卫星高度角范围内对直射目标信号相关功率测量有较大影响,而LHCP天线方向性在整个卫星高度角变化范围内都对反射目标信号相关功率测量有显著影响.

GNSS和InSAR组合监测系统设计

GNSS接收机因其高精度的点位监测在地表位移形变监测领域的市场逐年增加。目前,已成为研究热点的InSAR技术在地面形变监测方面具有高空间分辨率和连续覆盖的特点。文章将这两种技术进行组合设计,重点描述了组合系统的组成、原理、现场设备的设计、云平台处理软件设计,并在涿州园区进行试验验证,后期可推广应用于形变监测领域。

地基GNSS-R雪深测量方法研究进展

积雪深度作为重要的水循环参数指标,通过获取连续均匀的高精度积雪深度数据,可以为气候变化、水资源分析和积雪空间分布等研究提供科学依据。全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术可以自动获取复杂环境下的积雪深度测量数据,填补了气象站点人工直尺测量的点状测量和卫星遥感大面积测量之间的尺度空白,是一种高效、精确、低投入的雪深数据采集新方法。通过详细介绍GNSS-R积雪深度测量方面的国内外研究进展,对基于SNR观测值的积雪深度测量方法、基于载波相位观测值的积雪深度测量方法、基于C/A码伪距相位观测值的积雪深度测量方法以及将伪距和载波相位观测值组合对积雪深度进行测量的方法进行分析和总结,指出目前GNSS-R雪深测量技术上需要解决的两个主要问题,认为GNSS-R积雪深度测量数据处理最终将走进多方法、多系统和多卫星的数据融合时代。

CORS站用于地表环境参数综合监测研究

卫星导航定位连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)系统作为GNSS与网络通信技术结合发展出的新兴导航定位CORS系统,具有快速高效、高精度、网络化等优点,不仅可以测量地表位置及运动,还可以借助GNSS信号的折射与反射特征监测地表环境参数变化情况.本文提出一种将CORS站用于“积雪深度、土壤湿度、大气水汽、地表形变”的地表环境多参数综合监测体系,用以拓展CORS站在生态环境中的广泛应用.以齐齐哈尔市CORS站BFQE为实验案例,首先获取实验时段中CORS站接收的GNSS观测数据(含信噪比(signal to noise ratio,SNR)数据)、星历数据及气象数据对其进行预处理;其次对重采样的SNR数据采用非线性最小二乘及Lomb-Scargle谱分析方法解译特定时间段的浅层土壤湿度及地表积雪深度;然后通过联测远距离国际地球动力学服务机构站(International GPS Service for Geodynamics,IGS)采用相对定位技术获取测站的地表形变序列与大气水汽序列;最后,结合上述多种地表环境参数结果进行相关性分析,获得参数间的响应关系.实验结果表明:CORS站用于地表环境综合监测能够有效地监测多参数时间变化,反演得到的环境参数之间具有一定的响应关系.大气水汽含量会影响降雨的时空分布和强度,大气水汽反演值与降雨在趋势上呈现高度相关;在积雪时段,大气水汽的增加伴随着积雪深度的增加;大气水汽增加形成的降雨是土壤湿度的主要来源,解译土壤湿度总是在强降雨后呈现上升趋势,基于单星的土壤湿度与实测数据平均相关性为0.75,多星融合解译结果的相关性达到0.89,土壤含水率的均方根误差(root mean squared error,RMSE)为0.87%;地表形变时间序列在北(north,N)、东(east,E)方向形变较为稳定,天顶(up,U)方向的形变与大气水汽、积雪深度和土壤湿度存在一定的响应性波动.

基于相关功率修正的地基GNSS-R土壤湿度反演

利用全球导航卫星系统反射信号测量技术(GNSS-R)进行土壤湿度反演过程中,实际接收天线方向性会造成GNSS直反信号相关功率测量偏差。针对地基观测场景下天线方向性造成的相关功率的类余弦振荡问题,提出了基于多项式拟合的信号相关功率修正方法。为了验证所提方法的有效性,开展了地基GNSS-R土壤湿度观测实验,结果表明:基于多项式拟合的相关功率修正可以消除信号相关功率的类余弦振荡,提升GNSS-R土壤湿度反演中的观测数据有效性和反演结果准确性。

SVRM方法的单天线GNSS-R土壤湿度反演

针对单天线模式下GNSS-R土壤湿度反演中精度较差、稳定度不高的问题,提出一种SVRM辅助的土壤湿度测量方法:天线接收干涉信号的3个特征参量相位、幅度、频率均可用于土壤湿度反演,将三者同时作为SVRM的输入,土壤湿度实测值作为输出,对数据样本进行训练,并在独立测试集上进行验证。实验结果表明,利用SVRM能够有效提高土壤湿度反演的精度。

小波多尺度和多星融合的GPS-IR土壤湿度反演

全球定位系统干涉反射测量GPS-IR(Global Positioning System Interferometric Reflectometry)是利用多路径信噪比反射分量参数幅度、相位、频率的变化监测地表环境的技术。针对多路径信号中同时包含卫星直射信号和反射信号,传统低阶多项式难以准确提取卫星反射信号有效参数的问题,本文利用小波分析对卫星直射、反射信号进行分离,准确获取卫星反射信号,利用熵值法多星融合模型反演土壤湿度。经理论和实验研究表明:该方法能够更为精确地反映测站周围土壤湿度的变化,有效改善了部分异常跳变现象。相关系数为0.914,相比单星反演模型至少提高18.4%。

全球对流层延迟快速射线追踪方法及高精度应用

对流层延迟是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)等基于电磁波信号的空间大地测量技术的主要误差源之一。同时,对流层延迟还能够用于大气水汽反演,已成为大气科学研究的一种重要观测数据。精确估计对流层延迟对于提升空间大地测量的数据解算精度并促进其在大气科学中的应用都至关重要。射线追踪方法基于气象数据构建的三维折射率场,通过几何光学原理确定信号在地球中性大气中的传播路径,是目前精度最高的对流层延迟估计方法。