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快速反演(FDI)算法是一种典型的星载全球卫星导航反射技术(GNSS-R)海面风速反演方法,具有计算复杂度低、快速实时反演的特点,但是FDI算法中的反演观测量提取精度不高,导致风速反演精度低. 针对于此,提出基于观测量校正的改进FDI算法,用于实现海面风速的快速高精度反演. 该方法首先利用辅助测量信息对观测量进行校正以降低干扰因素的影响,然后基于统计分析方法对ASCAT卫星风速数据进行海面风速值提取,最后建立了海面风速与校正观测量的地球物理模型函数(GMF)关系式,实现对海面风速的反演. 与传统FDI算法相比,该方法的反演偏差值更小,均方根误差(RMSE)降低了29%. 相似文献
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船载气象要素传感器距水面高度是使用块体参数化方法预测近海面大气折射率廓线的必要参数,对于海面蒸发波导等无线电气象系统监测结果的准确性具有重要意义. 利用全球卫星导航系统(GNSS)载噪比(CNR)时间序列反演船载气象要素传感器距水面高度. 该方法提取船舶GNSS接收机输出的卫星信号CNR,采用Lomb Scargle周期谱分析GNSS直射信号与反射信号相干性,反演天线相位中心距水面高度. 根据GNSS天线与气象要素传感器几何关系换算船载气象要素传感器距水面高度. 利用趸船实验数据对该方法进行验证,统计有效反演次数,分析海况对反演结果的影响以及反演高度时均变化. 结果表明:利用该方法反演船载气象要素传感器距水面高度是可行的. 相似文献
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GNSS-R航空遥感海面风场仿真技术 总被引：2，自引：1，他引：1
研究了机载GNSS-R遥感海面风场的仿真原理和技术,以KA-GO相关功率模型为基础,分析海浪谱,海面坡度和风速风向的关系,并针对不同风速、风向、接收机高度和飞行速度海面散射信号相关功率开展了数值仿真分析研究,并建立了仿真软件。仿真研究结果表明,以上因素对海面反射信号的相关功率波形的峰值和后沿斜率均有影响。本文的仿真结论为GNSS-R海面风场反演打下了理论基础,建立的仿真软件为GNSS-R海面风场反演提供研究平台。 相似文献
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对GPS反射信号的功率波形以及GPS信号在海面的散射区域进行了阐述，并对海面风场反演的原理和方法作了具体的介绍。处理了NASA在Michael飓风中机栽实验的数据，反演得到的风速精度为2m／s左右，从而验证了通过GPS反射信号反演海面风场在理论和实践上的可行性。 相似文献
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GNSS海面反射信号的建模对全球导航卫星系统反射测量(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)遥感应用具有重要意义.针对海面GNSS反射信号建模问题，本文采用Z-V模型研究了GNSS反射信号的时延一维相关功率和时延-多普勒二维相关功率特征，分析了不同风速下一维相关功率的变化情况，讨论了时延间隔和多普勒间隔对时延-多普勒图(delayDoppler map,DDM)的影响.数值结果表明：海面GNSS反射信号的相关功率对海面风速具有敏感性，在DDM波形仿真中，应选择合适的时延与多普勒间隔参数.该模型可模拟不同海况下海面GNSS反射信号的相关功率，为GNSS-R反射信号模拟及海洋遥感应用提供理论模型支撑. 相似文献
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全球卫星导航系统(GNSS)不仅具有导航定位、测速以及授时等功能,且因其反射信号能被接收,可用于海面风场、海面高度反演，由此开辟了一个新的研究领域GNSS反射(GNSS-R)技术，GNSS-R技术用于海洋遥感是一个新的研究领域；文中主要介绍了GNSS-R遥感技术和海面测高的研究进展,并从基于信噪比(SNR)数据测量法、基于 C／A码相位测量法、基于载波相位测量法及基于载波频率测量法等方面分析和总结了GNSS-R在海面高度测量的常用方法. 相似文献
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随着航天技术的发展和新型微波载荷的发射(如3维成像高度计),越来越多的小入射角海洋观测雷达将投入运行,如何有效地利用这些小入射角的后向散射数据成为研究的热点课题。利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)的PR(Precipitation Radar)后向散射系数NRCS(Normalized Radar Cross Section)数据对小入射角情况下的海面风速反演方法和风速反演精度进行研究,并对风速反演性能进行统计分析。基于无雨条件下的PR海面后向散射数据,建立小入射角情况下的风速反演算法和经验的GMF模型。风速反演结果分别与浮标、ASCAT进行交叉比对。结果表明:反演风速的偏差小于0.28 m/s,标准差小于1.51 m/s;在中等风速条件下,反演风速的偏差和标准差均小于低风速条件和高风速条件;0°—8°入射角范围内的风速反演精度明显优于8°—12°入射角范围的风速反演精度。 相似文献
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X波段测波雷达海流信息的提取决定着有效浪高结果的准确度。因此,对可能影响X波段测波雷达海流信息提取的各种环境因素以及雷达工作模式等进行了海浪回波成像仿真,然后采用目前测波雷达通用的算法对仿真回波图像进行了海流信息反演。主要研究了海表面风速、雷达天线架设距离海平面高度、天线转速、海流流速、海流流向与海浪方向夹角、所选取的图像帧数以及每帧图像大小对海流信息反演的影响。对比分析设定值与反演结果,可知海表面风速在6~14 m/s之间,天线高度大于20 m并且转速为50~70 r/min,流速小于200 cm/s并且主波浪向与流向夹角不接近90°,图像帧数为128帧并且每帧图像数据点数为128×128时,X波段测波雷达能获得最佳海流信息反演结果。 相似文献
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根据L/C双频共面SAR能够获取同一海域双波段电磁波后向散射系数,得到更多海洋目标特征信息的电磁散射特点,结合地球物理模型函数研究了一种新的SAR海面风场反演方法。利用L/C双频共面SAR的L和C两个波段的地球物理模型函数和后向散射系数等信息,通过地球物理模型函数联立以及构建和求解最小代价函数,直接从SAR数据本身获取海面风场信息,并借助辅助数据去除了风向的180°模糊,从而实现海面风场反演。仿真分析和海上机载同步飞行试验的研究结果表明,该方法可直接利用SAR数据本身获取精度较高的海面风速、风向;绝对辐射定标精度是决定海面风场反演精度的关键因素,海面风场反演误差随定标精度提高而减小;随着海面风速的增大,风速反演误差逐渐增大。论文提出的双频共面SAR海面风场反演方法解决了传统单波段单极化SAR海面风场反演存在的固有问题,机载同步飞行试验的海面风速和风向反演结果与调查船观测值的均方根误差分别为0.93 m/s和19.39°,可为星载SAR海面风场反演业务化和载荷研制提供支持。 相似文献
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全极化微波辐射计对环境参数敏感性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为衡量全极化微波辐射计各通道对不同环境参数的探测能力,在构建全极化微波辐射传输正演模型的基础上,采用敏感性分析的方法,在固定背景场条件下,对全极化微波辐射计不同频率、各极化通道亮温对海面风速、海面风向、海面温度、大气水汽含量和云中液态水含量等重要环境参数的敏感度进行了分析和量化计算,对正演模型仿真亮温、星载全极化微波辐射计Wind Sat实测亮温相对于真实背景场参数、NCEP分析场资料和TAO/TRITON浮标实测海面风场数据的敏感性进行了分析。分析结果验证了全极化微波辐射计对海面风场的观测能力,衡量了上述重要环境参数对星载全极化微波辐射计各通道的单独影响程度,为中国自主研制全极化微波辐射计时通道指标设计、环境参数反演通道选取及算法提供支持。 相似文献
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针对X波段导航雷达对海杂波的成像,研究了利用多谱勒频移和布拉格散射来探测海表面流的方法。提出了一种结合几何滤波模型的X波段雷达海流反演预处理算法,此算法不需要已知的最大海流流速进行带通滤波处理,结合线性波理论色散方程以及最小二乘算法,可以得到精确的海表面流速。与传统的X波段导航雷达测流方法相比,该算法简单高效,占用资源少,并且不仅适用于岸基X波段导航雷达,还适用于船载X波段导航雷达。与附近站点高频地波雷达表面流数据进行对比实验,二者结果的一致性表明了本文方法是可行的。 相似文献
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海洋雷达后向散射回波主要来自短重力波的Ｂｒａｇｇ 散射,这种散射与海面风场信息、边界层涡旋等密切相关。因此,可以从雷达散射截面反演风场信息。对１９９４ 年４ 月航天飞机成像雷达（ＳＩＲＣ／ＸＳＡＲ）获取的南中国海合成孔径雷达（ＳＡＲ） 图像进行了分析研究。利用ＳＩＲＣ 数据,从ＳＡＲ 图像谱提取了风向;根据ＣＭＯＤ４ 模型,从Ｃ波段雷达后向散射系数反演风速;利用双尺度散射模型对反演的风速进行了对比分析。结果表明,从ＳＩＲＣ雷达数据可以反演海面风矢量,星载ＳＡＲ是提取海面风场信息的有效技术手段之一。 相似文献
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海面高度作为最重要的海洋物理参数之一,在预防海啸、风暴潮中起到重要作用,是海洋科学,遥感测绘领域的重要研究内容之一。粗糙度作为影响海面测高精度的重要因素之一,主要是由风速变化引起,本文为了探究风速引起的粗糙度变化对海面测高精度的影响,分别进行了湖面实验与海面实验。通过对风速与反射信号相位差RMS关系的研究,定性分析了粗糙度对测高精度的影响,结果表明,在反射信号相位差RMS增加0.005(单位rad)时,测高的误差RMS增加了近一倍。 相似文献
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“凤凰”台风期间海面风、浪的高频地波雷达OSMAR071遥感 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了OSMAR071高频地波雷达系统“凤凰”台风期间海面风、浪遥测结果。文中给出高频地波雷达OSMAR071 风、浪反演算法：利用SBM模型结合多波束采样法反演风向;利用改进的Barrick模型进行有效波高的反演;利用SMB关系式进行风速反演。将雷达定点观测结果与浮标数据进行对比,表现出很好的一致性,其中有效波高相关系数为0.72,均方根误差为0.48 m,风向相关系数为0.97,均方根误差为27.7°,风速的相关系数为0.6,均方根误差为 3.5 m/s。文中还对影响探测精度的因素进行了分析。 相似文献