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全球导航卫星系统干涉反射测量(global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR)技术能探测浅层地表的土壤湿度。针对多系统组合的土壤湿度反演问题,基于轨迹聚类方法,从全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略(Galileo)导航系统的信噪比观测数据中提取多径干涉相位,利用经验模型求解轨迹聚类后的土壤湿度估计值,以加权平均方式得到系统组合后的估计结果。结果表明,BDS、Galileo反演精度相当且优于GPS、GLONASS,基于轨迹聚类的多系统组合土壤湿度估计方法的均方根误差为0.041 4 cm3/cm3,相比于单系统的综合反演精度提升约16.3%,相比于单系统的最佳频段反演精度提升约5.2%,所提方法能有效监测土壤湿度的变化。
相似文献卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)已用于星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图(delay-Doppler map, DDM)的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。
相似文献PPP-RTK是一种可实现快速模糊度固定的精密单点定位(PPP)技术,它的组成包括由多个接收机构成的网端用于生成各类精密改正产品,以及单站构成的用户端以实现快速高精度定位.当网端是中等尺度参考网,即参考站之间的站间距在百余公里,有必要引入电离层加权模型,其优势在于能够增强PPP-RTK函数模型.此外,从非差非组合观测值层面出发,其能够兼容单/双频用户.然而,单凭卫星导航定位技术很难在复杂环境下提供连续导航定位服务.本文从理论到应用,基于非差非组合电离层加权PPP-RTK模型,构建了单/双频PPP-RTK/INS紧组合模型.在距离最近参考站约70 km的区域进行了两次车载实验,并分别利用单/双频PPP-RTK以及PPP-RTK/INS紧组合模型的实时处理结果进行分析.结果表明,双频PPP-RTK/INS紧组合在半城市环境能从分米级定位提升至厘米级定位,重收敛时间从11 s提升至3.6 s.以水平偏差小于0.2 m评估定位可用率,双频PPP-RTK/INS紧组合模型在半城市环境和复杂城市环境中分别可实现100%和96.97%.考虑车道级定位,单频PPP-RTK/INS紧组合模型在半城市和复杂城市环境内分别可实现分米以及亚米级定位,其在水平偏差在0.5 m内的可用率分别为98.97%和76.1%.
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