GNSS-IR多星融合的稳健回归土壤湿度反演方法

全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR)能够利用直/反射卫星信号间的干涉信息分析提取土壤湿度、海面高度等有效信息。针对传统线性回归方法在土壤湿度反演过程中出现的拟合模型随异常观测值偏移的问题,本文提出了利用稳健回归方法降低异常值权重,以达到减小或抵消异常观测数据对观测结果的影响。为验证模型的适用范围,本文在稳健回归的基础上进行了多星融合试验,有效提高了土壤湿度反演精度。结果表明,与传统线性回归方法相比,本文提出的方法在单颗卫星时RMSE和MAE平均降低8.38%和8.91%,在两颗卫星时RMSE和MAE平均降低15.18%和16.42%,在三颗卫星时RMSE和MAE平均降低21.00%和22.97%,在四颗卫星时RMSE和MAE平均降低26.25%和28.71%。

一种新的BDS-BSAR多星融合目标监测算法

近年来,基于卫星导航信号(GNSS)的双基地合成孔径雷达(GNSS-BSAR)以其低成本、实时的全球覆盖能力在遥感应用中发挥着越来越重要的作用。北斗导航卫星(BDS)作为GNSS系统的重要组成部分,以其更高的信号带宽为特点,理论上能够为SAR系统提供更高的分辨率。一种新的基于北斗GEO卫星导航信号的双基地合成孔径雷达(GEO-BDS-BSAR)卫星的多星融合目标监测算法,通过结合北斗GEO的信号特性以及相对稳定及几何构型,能够有效提高目标监测的分辨率,同时有效避免了传统基于全球导航信号的双基地合成孔径雷达(GNSSBSAR)系统的距离单元偏移误差校正处理,降低了传统反投影算法(BPA)的运算复杂度。通过仿真结果验证了该方法的可行性与有效性。

基于北斗多星信号融合解析的浮标现场校准技术研究

采用高精度载波相位差分(RTK)技术,通过融合解析多星(中国北斗、美国GPS和俄罗斯GLONASS)定位信号,实现全天候、高精度和全参数(波高、波周期和波向)现场实时校准技术。通过反复多次测试,单星、双星和多星系统测量精度分别可达到0.05m、0.03m和0.02m;波向最大示值误差为3.52°。较大幅度提升了我国波浪仪器校准技术水平。

基于RCS相位筛选的多星无源雷达目标检测方法

目前的多星无源雷达系统中,目标雷达反射截面积(Radar-Cross Section,RCS)随角度的起伏会对检测性能产生较大的影响且RCS峰值处的相位存在不规律的变化。根据RCS存在聚集特性,提出了基于RCS相位筛选的目标检测方法。该方法将不同时刻的目标RCS峰值区域的多个卫星反射信号进行累积,根据相位的不同变化筛选出相关时间,得到最大的相关累计增益。仿真结果表明,在检验概率超过70%情况下,检测性能相比于固定相关时间提升约1.03dB,同时为后续多星信号下的雷达检测性能估计奠定了基础。

多星无源雷达目标检测性能增益的拟合方法

针对目前的无源雷达系统中,多外辐射源相比单外辐射源性能增益估计不明确的问题,提出一种多星无源雷达目标检测性能增益的拟合方法。该算法通过广义似然比构造检测器,在噪声功率已知条件下构建了基于多颗卫星的目标检测算法模型,选择雷达反射截面积为20dBm2的场景计算检验概率,最终得出拟合曲线。仿真结果表明,在检验概率超过80%情况下相较于单星检测系统,双星系统能多处理约2.2dB,四星系统能达到4.5dB。同时通过曲线拟合,为后续的多星信号下的雷达检测性能估计提供一种简单的评估方式。

目标RCS信息先验的TBD粒子滤波算法

针对以多颗GPS卫星作为辐射源的被动雷达系统中低信噪比微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种新的目标RCS信息先验的粒子滤波改进算法。该算法以目标三维位置和速度作为状态值,以目标的反射信号作为观测值,推导了粒子滤波的权值计算公式,分析了算法复杂度与粒子滤波各参数的关系,并利用目标的RCS先验信息减少了似然比计算的复杂度,实现了多辐射源的信息融合。仿真结果表明,算法能够实现对目标的有效跟踪,利用RCS先验信息优化后的算法所需计算时间也明显降低。

基于多元线性回归的GPS-IR积雪深度反演研究

利用全球导航卫星系统反射干涉遥感技术(GPS-Interferometric Reflectometry,GPS-IR)可实现地表环境参数的监测。基于全球导航卫星系统多径反射信号与积雪深度之间的关系,针对目前已有研究较少的考虑多星融合对反演效果的影响,提出一种基于多元线性回归的多星融合积雪深度反演模型。为了验证算法的可靠性,利用美国PBO观测网络中的P101测站连续监测数据进行雪深反演研究。研究和实验表明:反演结果与积雪深度参考值具有显著相关性;多星融合能够有效综合各单颗卫星的反演性能,相关系数均大于0.940,相比单星提高了13.6%;RMSE和MAE均小于0.08和0.165。