地基北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差分析

针对接收天线方向性造成的北斗地球同步轨道（GEO）卫星直反信号功率测量偏差进行研究。给出地基场景下实际天线接收的直反信号及其功率表达式，讨论天线方向性造成的北斗GEO卫星直反信号功率测量相对偏差，设置具体观测场景进行仿真分析。理论与仿真结果表明：具体场景和时刻下的北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差为固定偏差，由天线对干扰信号的抑制性能、天线架设高度和反射面介电常数共同决定；相对偏差的大小随着天线对干扰信号抑制性能的增强而减小，随着天线架设高度的变化在某一范围内波动，也会随着反射面介电常数的变化而变化。     

SVRM辅助的北斗GEO卫星反射信号土壤湿度反演方法

提出了一种支持向量回归机(SVRM)辅助的北斗地球静止轨道(GEO)卫星反射信号土壤湿度反演方法。使用全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)右旋圆极化(RHCP)天线和左旋圆极化(LHCP)天线接收体制进行了地基实验,采集了北斗GEO卫星直射、反射信号原始数据,并从中提取直射、反射信号的相关功率,结合北斗GEO卫星的高度角与方位角信息作为输入,烘干称重法获取的土壤湿度作为输出对使用径向基(RBF)核函数的ε-SVRM进行了训练。独立测试集上的结果表明,SVRM辅助的北斗GEO卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与烘干称重法获取的土壤湿度参考值误差控制在3%以内,线性回归方程决定系数为0.897 9,均方根误差RMSE为1.492 6%,证明了该方法具有良好的泛化特性,实际应用中效果良好。      

GNSS-IR双频数据融合的土壤湿度反演方法

目前全球导航卫星系统反射信号干涉测量（GNSS-IR）土壤湿度反演研究仅针对单一频点展开,提出用熵值法将2个频点数据进行融合以改进土壤湿度反演精度。首先,利用频谱分析法分别解析出各频点的信噪比（SNR）序列的振荡频率,计算出对应的等效天线高度,并利用最小二乘法求解各频点信噪比序列相位;然后,通过熵值法进行2个频点的相位观测量融合;最后,利用融合结果与实测土壤湿度建立经验模型,实现土壤湿度反演。利用地基观测实验获得的全球定位系统（GPS）L1和L2信噪比数据对该方法进行了验证,结果表明:L1和L2双频融合反演结果平均标准差为0.6%,比L1单频反演结果提高64.73%,比L2单频反演结果提高32.12%;均方根误差为0.37%,比L1频点降低72.8%,比L2频点降低73.4%。      

基于北斗卫星反射信号的海面溢油探测方法及试验

为了监测小规模固定海域的溢油状况,针对岸基接收平台提出了一种基于北斗卫星反射信号的海面溢油探测方法,该方法将全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术应用于岸基条件下的海面溢油探测。进行了岸基试验,利用右旋圆极化(RHCP)天线和左旋圆极化(LHCP)天线分别采集北斗卫星直射与反射信号,在信号同步的基础上提取卫星直射和反射信号的相关功率,并结合北斗卫星的高度角与方位角信息,反演目标海域的介电常数来判断海面有无溢油。试验结果表明探测表面为油面时,介电常数反演结果均值为3.6,标准差为2.13,这与油的真实介电常数范围2.0~4.5一致,远小于海水介电常数,证明将GNSS-R应用到岸基海面溢油探测中具有可行性。     

CYGNSS/SMAP数据融合半经验模型的土壤湿度反演

星载GNSS反射信号(GNSS-R)的土壤湿度反演易受陆地多变环境因素影响，目前，对于星载GNSS-R土壤湿度反演中误差分析及反演模型外推性能分析较少。综合多种误差修正模型，包括GNSS卫星发射功率误差、植被和地表粗糙度对反射信号强度的衰减，通过修正提高陆地点反射率的准确性，建立了反射率-土壤湿度的CYGNSS/SMAP数据融合的反演半经验模型。实现了一年高精度外推反演，反演偏差为-0.003 7 cm³/cm³，均方根误差(RMSE)为0.026 4 cm³/cm³，相关系数为0.963 6。提出了分季节的外推模型，提高了低含水量季节的外推精度。实验区域的经度为90°E～130°E，纬度为20°N～38°N，利用2019年10月至2020年9月的CYGNSS/SMAP数据进行训练，外推2020年10月至2021年9月的土壤湿度。经误差模型修正反射率后，模型的反演偏差提升6.80%，均方根误差提升3.30%。针对实验区域内冬、春季土壤含水量较低时反演精度差的问题，提出了同季节外推的分季节训练模型，相...     

机载GNSS海洋反射信号的建模与仿真

由于全球导航卫星系统反射(GNSS-R)机载试验耗费大和重复性差,需研制GNSS-R信号模拟器,但没有相应的反射信号模型。提出了一种基于数据拟合的机载GNSS海洋反射信号建模方法。首先,对复杂的GNSS海面反射信号进行近似简化。然后利用ZV模型生成的时延相关功率曲线,通过最小二乘拟合和非线性拟合,建立了多条等时延间隔的海洋反射信号功率衰减模型,从而得到机载GNSS海洋反射信号的时延、功率、多普勒频率参数。最后,对多条反射信号的合路信号进行相关的仿真验证。验证的结果表明模拟的14条反射信号的相关功率曲线与ZV模型理论曲线的相关系数优于0.99,能够有效地用于GNSS海洋反射信号的生成。该方法可根据海面风场、浪高、波高等海面信息,模拟不同海况的海洋反射信号,为GNSS-R信号模拟器的研制奠定基础。     

基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中，传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法，风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多，计算量大；经验函数方法通常只使用少量物理观测量，会造成信息浪费，损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度，引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集，训练集用于模型学习，验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示，决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1，GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1，满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比，机器学习树模型算法效果更好，在验证集上表现稳定且误差较小.因此，可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

基于QZSS L1信号的岸基GNSS-R码延迟海面测高

为了探究GNSS L1波段中信号不同调制方式的GNSS-R码相位延迟海面的测高性能，开展了双天线岸基GNSS-R海面测高实验，收集了采样率为40 MHz的原始中频数据。利用自主开发的GNSS-R测高软件接收机和反演软件对实验数据进行了处理分析，同时获得了基于QZSS L1C/A码和L1C码的GNSS-R海面测高结果，并分别与岸基同步观测的雷达高度计的测高值进行对比，以对反演结果进行精度评定。实验结果表明:基于QZSS L1C/A码和L1C码的海面测高精度最优可达0.63 m和0.4 m，L1C码的延迟GNSS-R测高精度明显高于L1C/A码。此外，GNSS-R测高精度会随着卫星高度角的增加而有所增加。      

基于TechDemoSat-1卫星的GPS反射信号海面高度反演

针对星载GPS反射信号（GPS-R）海面测高的误差问题，基于星载GPS-R实测数据进行星载海面测高模型和误差修正模型的研究，并验证其有效性。利用TechDemoSat-1（TDS-1）数据，使用时延多普勒图（DDM）海面高度反演技术，着重分析了星载GPS-R海面高度反演中的各类误差，并建立了相应的误差模型。对星载GPS-R海面高度反演模型进行优化，采用DTU15全球平均海面模型、DTU全球海潮模型验证反演精度。结果证明:优化后反演模型得到的全球海面高度反演结果的平均绝对误差（MAD）为6.05 m，精度提高了约29%，有效提高了海面高度反演的精度。研究成果对于推广星载GNSS反射信号（GNSS-R）的海面测高应用具有一定的意义。      

基于GNSS-R的裸土圆极化散射特性研究

GNSS-R是利用导航卫星的反射信号对地物参数进行遥感的新兴对地观测方式。针对其特有的圆极化散射方式，以双站散射的高级积分方程模型为工具，利用极化合成的方法将随机粗糙地表面圆极化散射模型转换为可以计算各种极化的微波散射模型。重点模拟分析了不同土壤水分含量下，裸土在不同观测几何时的圆极化散射特性。随机粗糙地表面圆极化散射模型的发展在某种程度上填补了GNSS-R领域机理模型的空缺，为后续土壤水分的进一步反演提供了机理工具。      

星载GNSS-R海面风场观测载荷关键技术设计与验证

目前海面风场观测手段有限,基于全球导航卫星系统反射信号处理(global navigation satellite system reflection,GNSS-R)的天基观测为全球风场信息获取提供了全新的手段.GNSS-R海面风速探测技术具有全天时、全天候、低功耗、宽覆盖、多信号源、低成本等特点,日益获得了广泛的关注...     

Deformation monitoring using GNSS-R technology

GNSS reflectometry (GNSS-R) has been widely studied in recent years for various applications, such as soil moisture monitoring, biomass analysis, and sea state monitoring. This paper presents the concept of a novel application of using GNSS-R technology for deformation monitoring. Instead of installing GNSS on the deformation body to sense the movement, GNSS-R deformation monitoring system estimates the deformation from receiving GNSS signal reflected by the deformation body remotely. A prototype of GNSS-R deformation monitoring system has been developed based on GNSS software receiver technology. A 3D geometrical model of GNSS signal reflection has been used to reveal the relationship between the change of carrier phase difference and deformation. After compensating the propagation path delay changes caused by satellite movement, the changes in the remaining carrier phase difference are linked to the deformation. Field tests have been carried using the GNSS-R system developed and the results show sub-centimeter level deformation can be observed with the new technology. Unlike other GNSS deformation monitoring methods, GNSS-R receivers are not installed on the slope which makes this new technology more attractive.     

基于双基雷达原理的GNSS海面反射信号建模方法

全球导航卫星系统反射(GNSS-R)技术应用过程中接收机的测试验证需要反射信号产生源,以降低成本。信号的模型是GNSS-R信号产生源中的核心。针对缺乏相应模型的问题,提出了一种根据双基雷达原理建立GNSS海面反射信号模型的方法。首先,在分析GNSS海面反射信号特征的基础上,选取了恰当的海面反射点。然后,计算了雷达方程中的散射系数和散射面积,从而得到相应反射点的反射信号功率。最后,对所求得的反射信号参数进行仿真验证。验证的结果表明,反射信号的相关功率曲线与ZV模型理论曲线的相关系数优于0.98,能够有效地用于GNSS海面反射信号的生成。因此,该方法可为GNSS-R信号产生源的研制提供一定的理论支撑。     

一种基于北斗三号系统的GNSS-R海面干涉测高技术

GNSS-R干涉测高技术可用于中尺度海面高度观测，具有空间分辨率高、测量精度高等优势。与传统的GNSS-R本地码测高技术相比，GNSS-R干涉测高技术可以有效提升高度测量精度。虽然GNSS-R干涉测高技术已有一些研究，但是基于北斗三号的干涉测高应用还很少。本文根据GNSS-R干涉测高技术优势，针对北斗三号系统在干涉测高技术上的应用，研发了支持北斗三号的GNSS-R干涉测高接收机并描述了整体架构及实现。利用所研发的接收机进行水面干涉测高试验，首次获取了北斗三号B1和B2干涉测高波形，与传统GPS L1和北斗B1本地码测高波形进行对比。对两种方法计算出的水面高度进行对比，结果显示北斗三号干涉测高精度明显优于GPS L1和北斗B1传统本地码测高精度。      

Forest biomass monitoring with GNSS-R: Theoretical simulations

GNSS-Reflectometry (GNSS-R) is a remote sensing technique which performs bistatic measurements of the earth surface scattering. This paper presents some theoretical simulations of the specular scattering coefficient of a forested area, with the aim of demonstrating the potentiality of GNSS-R in monitoring forest biomass. The study is performed by means of an electromagnetic model developed in the past years and tested over several vegetation covered sites in its active and passive version. Here, after showing a comparison between model results and measurements over a forest site in the monostatic configuration, and after summarizing other previous validations, the extension to the specular configuration, typical of GNSS-R systems, will be presented. Namely, simulations are carried out at circular polarization and a sensitivity analysis of the received power in the specular configuration to some soil and forest parameters is shown.