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基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。 相似文献
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针对利用全球导航卫星反射信号(GNSS-R)进行空中目标探测时,信号微弱无法可靠接收的问题,该文提出了一种计算信号处理增益的方法。通过合理设置信号处理算法参数,保证了对微弱信号的后续处理。首先对GNSS-R信号接收链路进行了分析,计算得到了当目标的雷达散射截面(RCS)变化时对应的目标回波功率范围;然后对空中目标上升、平飞和下降三种飞行状态双基地雷达系统几何模型进行了研究,给出了3种飞行状态下对应的有效探测时间,为接收机后续相干/非相干累加算法的处理时间提供阈值限制;最后在阈值范围内,选定合适相关时间,分析了经过相干/非相干累加处理后的反射信号输出信噪比范围。结果表明:在有效探测时间的限制下,相关处理时间取0.6s时,处理后的信噪比在10dB左右,满足一般码跟踪环所需的门限要求,可以保证接收机后续数据处理的顺利进行。 相似文献
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利用GNSS干涉信号振荡幅度反演土壤湿度 总被引:2,自引:1,他引:1
根据干涉效应和GNSS接收机信噪比估计方法,推导了利用GNSS干涉信号幅度进行土壤湿度反演的模型,建模过程考虑了天线增益、土壤介电常数和噪声的影响。提出了使用AMPD算法从含有噪声的归一化干涉功率曲线中提取干涉峰值与谷值,进而反演了土壤介电常数与土壤湿度的方法,并对其进行了仿真。结果表明,利用提取出来的干涉谷值进行反演性能比峰值好,相对稳定准确的卫星仰角范围为5°~25°,湿度大于0.06cm~3/cm~3时反演结果更为准确,标准差在0.01cm~3/cm~3左右波动。 相似文献
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