申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2021-12-22

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN114397425B

主分类号：G01N33/24

分类号：G01N33/24;G01S19/39;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.05.13#实质审查的生效;2022.04.26#公开

摘要：本发明公开了基于广义延拓逼近的GNSS‑IR土壤湿度反演方法，本发明使用测量型GNSS接收机的信噪比观测数据利用广义延拓逼近模型对精密星历进行内插及外推，以获得每历元各卫星高度角；对局部加权回归法去趋势分离出的反射信号信噪比进行关于卫星高度角正弦值的重排序，然后对其归一化Lomb‑Scargle谱峰值进行广义延拓插值逼近以获取振荡频率，以非线性最小二乘正弦拟合得到相应的相对延迟相位；通过随机森林建立土壤湿度反演模型，最后采用广义延拓插值法补充缺失的相对延迟相位数据，作为反演模型输入来预测土壤湿度。本发明能适应不同长度及分布的观测数据缺失情况，并能保持较高的反演精度，解决了现有技术中出现的问题。

主权项：1.基于广义延拓逼近的GNSS-IR土壤湿度反演方法，其特征在于：所述的方法实现至少包括以下步骤：步骤一：GNSS观测数据采集；步骤二：计算卫星高度角；根据步骤一的观测数据，利用广义延拓插值逼近法对每天00:00:00～23:45:00精密星历数据进行内插处理，内插采用的逼近模型如下： 其中，a1，a2，a3为插值逼近函数的待定系数，xi为第i个历元的时间标志，yi为第i个历元的WGS-84地心地固坐标系下的卫星在轨位置坐标，xk-1，yk-1与xk，yk为插值点；利用广义延拓外推法对23:45:15～24:00:00时间段的精密星历进行外推处理，采用的外推模型如下： 以拉格朗日乘子法求得系数a1，a2，a3后，以最后m个数据的平均值作为插值点，n为数据总数，得到卫星位置坐标的广义延拓逼近函数，将卫星观测文件的采样间隔转化为对应时间戳代入，得到每历元的卫星在轨位置坐标，通过每历元的卫星在轨位置坐标计算卫星高度角与方位角；步骤三：根据设置的卫星高度角范围，筛选有效的卫星信噪比数据，分离卫星信噪比反射分量；步骤四：基于步骤三提取的卫星信噪比反射分量的时间序列，根据对应历元的卫星高度角正弦值大小对卫星信噪比反射分量数据进行重排序；采用基于广义延拓插值模型改进的归一化Lomb-Scargle谱分析法对重排序后的卫星信噪比反射分量序列进行频率估计，得到卫星信噪比反射分量的振荡频率；先利用归一化Lomb-Scargle谱分析法谱分析生成信号关于测试频率的离散功率谱，在离散功率谱峰值点xp，yp的左侧和右侧各建立一个单元域，分别向左右拓展生成延拓域，相应的广义延拓插值逼近模型如下： 在解得待定系数a11，a12，a13和a21，a22，a23后根据广义延拓逼近函数在两单元域内找到对应的极大值点xe1，ymax1，xe2，ymax2；再以两极大值点为边界点作第三个单元域Δe3，构建新的一元广义延拓模型如下： 在第三单元域Δe3内得到极大值xe3，ymax3；将三个极大值与离散功率谱峰值中的最大值对应的测试频率作为最终的频率估计结果fmax，如下： 再将fmax作为已知量通过非线性最小二乘正弦拟合法求出特征参数采用的公式如下： 其中，SNRr为卫星信噪比反射分量，Ar为卫星信噪比反射分量振幅，θ为卫星高度角作为输入变量，为卫星信噪比反射分量的相对延迟相位；步骤五：广义延拓插值法对测试样本中缺失的时间段的相对延迟相位进行预测；步骤六：反演土壤湿度。

全文数据：

权利要求：

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