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%。      

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。     

基于块平均预处理的GNSS-R延迟映射处理方法

为了提高导航卫星反射信号信噪比,提出了一种基于块平均预处理(BAP)的反射信号处理方法,该方法首先以伪码周期为块尺寸对接收信号进行分块,并对各分块进行叠加、平均,然后对平均后的信号进行相关处理.在此基础上,理论分析了块平均预处理对导航反射信号的影响,推导了镜面反射点反射信号处理增益的数学表达式,以及相关处理后得到的一维相关功率,对比分析了该方法与传统处理方法的计算复杂度,分析表明该方法对反射信号具有空域滤波效果,提高了镜面反射点反射信号的信噪比且有效降低了计算复杂度.最后,基于块平均预处理的软件接收机被开发,并对课题组实采的岸基GPS数据进行了处理,结果表明:与未块平均预处理的传统方法相比,在块平均预处理时间为2、5、10、15以及20ms时,该方法所得相关功率的峰值信噪比分别提高了约3.5、6.7、10.2、10.6和10.4dB,且在块平均预处理时间为10ms时,处理等长数据的时间缩短了近2.2倍.      

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。     

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。     

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GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

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。      

基于DDMR辅助的GNSS-R载波相位差测高方法

提出了一种基于时延-多普勒映射接收机（DDMR,Delay-Doppler Map Receiver）辅助的载波相位差提取方法,给出了系统结构及信号处理方法.该方法将DDMR中所观测到的码相位差作为直射信号与反射信号的码相位延时量,将完成跟踪的直射信号扩频码进行对应的延时用于完成对反射信号的开环码跟踪.该方法省去了码相位延时搜索的过程,且可以准确地对反射信号扩频码进行同步.为了验证系统的可行性及实际性能,进行了针对水面高度测量的岸基试验并给出了试验结果.岸基试验证明采用该方法的GNSS-R（Global Navigation Satellite System Reflection）接收机可以稳定地对反射信号进行跟踪并提取直射与反射信号的载波相位差,测高精度约为2.5 cm,经过0.5 s的数据平均后精度可达0.6 cm.      

A real-time GNSS-R system based on software-defined radio and graphics processing units

Reflected signals of the Global Navigation Satellite System (GNSS) from the sea or land surface can be utilized to deduce and monitor physical and geophysical parameters of the reflecting area. Unlike most other remote sensing techniques, GNSS-Reflectometry (GNSS-R) operates as a passive radar that takes advantage from the increasing number of navigation satellites that broadcast their L-band signals. Thereby, most of the GNSS-R receiver architectures are based on dedicated hardware solutions. Software-defined radio (SDR) technology has advanced in the recent years and enabled signal processing in real-time, which makes it an ideal candidate for the realization of a flexible GNSS-R system. Additionally, modern commodity graphic cards, which offer massive parallel computing performances, allow to handle the whole signal processing chain without interfering with the PC’s CPU. Thus, this paper describes a GNSS-R system which has been developed on the principles of software-defined radio supported by General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs), and presents results from initial field tests which confirm the anticipated capability of the system.     

基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法

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。      

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。      

直反信号协同的GNSS-R BSAR距离多普勒成像算法

针对目前基于全球导航卫星系统反射信号的双基地合成孔径雷达（GNSS-R BSAR)在一站固定模式下的大斜视,斜距历程复杂,回波信号方位空变导致回波信号难以处理的问题,提出改进的距离多普勒成像新算法。所提算法采用GNSS信号作为辐射源,根据一站固定模式下GNSS-R BSAR合成孔径时间长的特点,引入高阶等效斜视距离模型,得到导航卫星与目标斜距相对时间变化的精确描述。先通过直射信号与回波信号时域对消进行距离徙动校正,实现全场景目标距离徙动的精确校正;再通过方位向分块混合相关处理来克服回波信号方位向的移变性质,实现全场景高效精确成像。所提算法的成像效率优于传统后向投影时域（BP）算法,成像精度与BP算法相当,且可根据需要通过调整方位分块的宽度来提升聚焦效果。最后,用GPS-L5信号进行仿真和实验,仿真和实验结果验证了所提算法的可行性和高效性。     

基于移动平台的快速相似脸检索

主要研究了移动平台上的相似脸检索问题.对于移动端,首先采用基于稀疏约束的级联回归模型进行精确的人脸配准,该方法不但能够筛选鲁棒的特征,而且可以将模型的大小压缩到原来的5%左右.接着,在某些关键点周围提取高维的纹理特征,并通过稀疏投影降维.对于服务器端,采用级联形状和纹理特征的方式进行高效的相似脸检索.首先基于稀疏形状重构的方式筛选脸型相似的人脸,然后基于稀疏纹理重构的方法确定相似脸.在三星Note 3智能手机上,人脸图像的配准时间约10 ms.在扩展的LFW(Labeled Face in Wild)数据库上,相似脸检索时间约1.5 s,整个模型大小约5.4 MB.大量实验结果表明,配准方法精度高,速度快,模型小;相似脸检索的方法效率高,检索结果更符合人们的视觉感受.      

基于多语义线索的跨模态视频检索算法

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元（GRU）捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。