论文研究-基于DW特征参数的GNSS-R海面风速反演研究.pdf

所需积分/C币:10 2019-07-22 21:09:34 1.36MB .PDF
2
收藏 收藏
举报

传统上,机载风速反演一般使用相关功率曲线后沿直接匹配方法,该方法需从实测数据中提取状态信息生成理论波形,而从实测数据中提取状态信息是有误差的,导致生成的理论波形存在误差,从而反演效果不好。对此,提出一种新的基于一维时延功率波形特征参数的风速反演方法,该方法根据风速对一维时延功率曲线时延窗的影响,建立以一维时延功率曲线时延窗作为特征参数的风速反演模型。实验结果表明,新方法的精度为0.77 m/s,相比传统方法,精度提高了33.04%,且模型简单。
1362· 计算机应用研究 第36卷 结果。从图中可以看出,反演风速与浮标风速观测数据具有很 三长出 好的一致性,由此得到其风速反演精度为0.77m/s。 4结束语 本文介绍了一种利用nW特征参数进行海面风速反演的 新方法,通过对山东威海海域实验数据进行处理和分析,建立 960 1020 了以·维时延功率曲线时廷窗作为特征参数的海面风速反演 时刻 图7风速为3.9m/s时的时延一维相关功率波形时延窗的大小 模型,从而实现了海面风速的高精度反演。结果显示,利用 由图7可见,时延窗的大小在1000ns上下波动,波动范DW特征参数进行海面风速反演新方法能够有效地反映出 围为960ns~1040ns。风速为4.3m/s时,对应的时延一维相 风速的变化,反演精度为0.77m/s,与传统相关功率曲线后沿 关功率波形时延窗的大小变化如图8所示。 直接匹配方法相比,精度提高了33.04%。因此,新反演方法 由图8可见,时延窗的大小在1040ms上下波动,波动范具有精度高、模型筍单等优点,大大提高了工作效率,简化了反 围为1008~1080ms。风速为88m/s时,对应的时廷一维演流程。 相关功率波形时延窗的大小变化如图9所示。 参考文献 Neira M. a ( PARIS)application to ocean altimetry LJ]. ESA Journal, 1993 17(4):331-355 [2边超磊,葛海波,陈瑞姣.基于PMF-FT的高精度伪码捕获算法 [J.电视技术,2016,40(1):62-66.( Bian Chaolei, Ge haibo 2 Chen Ruijiao. High preeision pseudorandom code acquisition algorithm based on PMF-FFT[J]. TV Technology, 2016, 40(1): 62-66.) 050「3李颖,朱雪瑗,曹姸,等,CNSR海洋遙惑监测技木缤述「J] 图8风速为4.3m/s时的 图9风速为8.8m/s时的 海洋通报,2015,34(2):121-129.( Li Ying,∠ hu Xueyuan,Cao 时延一维相关功率波形 刮延一维相关功率波形 时延窗的大小 时延窗的大小 technology J]. Ocean Bulletin, 2015, 34(2): 121-129.) 山图9可见,时延窗的大小在1160ns上下波动,波动4] Egido A, Paloscia s, Motte e,eta. Airborne GNSS-R polarimetry measurements for soil moisture and above-glound biomass estimation 围为1080ns~1240ns。结合图7~9可以看出,随着风速逐 [J. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Obser- 渐变大,对应的一维时延相关功率波形时延窗长度明显变大 vations and Remote Sensing, 2014, 7(5): 1522-1532 风速与一维时延功率波形时延窗长度呈正比例关系。并且风[5] Fabra F, Cardellach, Nogues-Correig O,a. Monitoring sea-Ice 速发生变化时,时延窗长度变化明显易于区分,在精度上乜满 dry snow with G\SS reflections C//Proc of IEEE International 足反演技术要求。因此,这为利用时延一维相关功率时延窗长 ce and Remote Sensing Symposium. Piscataway, NJ IEEE 度反演海面风场提供了数据依据。 Press,2010:3837-3840 3.3反演模型建立和精度分析 [ 6] Martin-Neira M, Caparrini M, Font-Rossello J, et al. The PARIS 通过3.9m/s4.3m/s和8.8m/s这三组风速对应的时延 concept: an experimental demonstration of sea surface altimetry using 窗长度,结合风速与时延窗长度的正比例变化趋势和新反演方 GPS reflected signals [J. IEEE Trans on Geoscience and Re 汰的反演机理,利用数学建模理论知识,对时延维相关功率[71黄健,张感海,孟进,等、一科新的基于F的高动态拉频信号 时延窗的大小τ和风速μ数据进行建模,经建模发现幂函数模 捕获方法[冂].它视技术,2015,39(9):113-116.( Huang jian 型最能反眺出风速和时延窗长度的正比例变化关系,且误差 Zhang Dehai, Meng Jin, et al. New acquisition method high dynamic 小,精度优于其他经验模型。对此,本文仅讨论采用幂函数模 spread spectrum signals based on FFT[J]. TV Technology, 2015 型进行建模。 39(9):113-116 =a×2+b×r+c (2)「8]周兆明,符养,严卫,等,利用CP反射信号遥感 Michael飓风 其中:a、b、c为待定系数。 海面风场研究[J].汉大学学报:信息科学版,206,31 现对时延一维相关功率时延窗的大小和风速进行拟合,如 11):991-994(Zhou Zhaoming, Fu Yang, Yan Wei, et al. Re- 图10所示。拟合计算出a=1.42×10-3,b=-0.00462,c= mote sensing of sea surface wind of hurricane Michael by GPs signals LJ. Journal of Wuhan University Information Science Edi- tion,2006,31(11):991-994.) 上洲[9]杨东凯,张其善CNS5反射信号处理基础与实践[M].北京 =142-02002- 电子工业出版社,2012.( Yang Dongkai, Zhang Qishan. Funda entals and practice of reflection signal processing in GNSS[MI Beijing: Electronics Industry Press, 2012 「10]周晓中,李紫薇.机载CPSR遙感海面风与实验「J.解放军理 凸△在总△M 工大学学报:自然科学版,2011,12(1):84-89.( Zhou xiaozhong 950101050llC115)200125 20 40 60 m012014n60 Li Ziwei. Experiment on wind remote sensing using GPS-R from ai 时延一维相关力率波形时延商大小 craft platform LJ. Journal of PLa University of Science and 图10时延一维相关功率波形时 图11反演风速与 Technology: Natural Science Edition, 2011, 12(1): 84-89.) 延窗的大小和风速拟合 浮标数据的对比结果 L 11 Valencia E, Camps A, Marchan ll J F, et al. Experimental determi 最后,通过浮标数据对风速反演的精度进行评估。图11 nation of the sea correlation lime using GNSS-R coherent data [J 所示即为利用GNSs-R反演得到的风速值与浮标数据的对比 Geoscience Remote Sensing Letters, 2010, 7(4): 675-679

...展开详情
试读 3P 论文研究-基于DW特征参数的GNSS-R海面风速反演研究.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
weixin_39841882 欢迎大家使用并留下宝贵意见
2019-07-22
  • 至尊王者

    成功上传501个资源即可获取
关注 私信 TA的资源
上传资源赚积分or赚钱
    最新推荐
    论文研究-基于DW特征参数的GNSS-R海面风速反演研究.pdf 10积分/C币 立即下载
    1/3
    论文研究-基于DW特征参数的GNSS-R海面风速反演研究.pdf第1页

    试读结束, 可继续阅读

    10积分/C币 立即下载 >