首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   3篇
  免费   0篇
航天技术   3篇
  2020年   1篇
  2019年   2篇
排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR)的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段,未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题,提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法,该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子,并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法,相关系数提高了24.69%,均方根误差下降了22.28%,与均值融合法相比,相关系数提高了26.77%,均方根误差下降了23.26%,证明了所提方法能有效提高反演精度。   相似文献   
2.
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%。   相似文献   
3.
基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR),提出了一种基于支持向量机(SVM)的土壤湿度反演模型,利用遗传算法(GA)的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差(MAPE)仅为0.69%,最大相对误差(MRE)为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型(PSO-SVM)及反向传播(BP)神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。   相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号