【卫星信号】基于信噪比SNR的全球导航卫星系统反射测量GPSGNSS-R附matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

（一）双信号协同的遥感新体制

GNSS-R 以一种创新的视角，将传统的全球导航卫星系统（GNSS）从单纯的定位导航工具拓展为强大的遥感手段，其核心在于构建了直射信号与地表反射信号协同观测的新体制。想象一下，卫星发射的信号如同无数条探索世界的触角，其中直射信号沿着近乎理想的直线，迅速抵达地面接收机，为定位提供了基础的时间和空间参照；而反射信号则开启了一段截然不同的旅程，它们与地球表面的各种物质 —— 广袤的海洋、起伏的陆地、茂密的森林等亲密接触，在散射、反射的过程中，携带上了地表的 “指纹” 信息。这种双信号的 “孪生观测” 模式，使得 GNSS-R 能够捕捉到传统遥感难以触及的细节。从物理原理来看，直射信号与反射信号之间的时延差（Δτ），精确记录了反射信号在地表迂回传播的额外路径长度，这与地表的高度起伏、地形复杂度紧密相关；多普勒频移（fd）则像是一个速度传感器，由于反射面的运动（如海洋的波浪涌动、冰川的缓慢移动）或者卫星与反射点的相对运动，导致反射信号频率发生微妙变化；功率衰减（ΔP）更是直观反映了地表对信号的吸收、散射能力，不同材质的地表，如干燥的沙地和湿润的农田，对信号的 “消耗” 程度大相径庭。以土壤监测领域为例，土壤水分含量的变化是影响农业生产、生态平衡的关键因素。当土壤逐渐湿润，其介电常数显著升高，就像给信号设置了一个更强的 “屏障”，反射信号在与湿润土壤相互作用后，功率会下降 10 - 15dB。GNSS-R 接收机敏锐地捕捉到这一 SNR 的显著变化，科研人员通过精心构建的数学模型，将 SNR 数据转化为土壤水分含量的精准估计，为精准农业灌溉、旱情监测提供了有力的数据支持。

（二）SNR 作为核心观测指标的独特价值

在 GNSS-R 的观测体系中，信噪比 SNR 堪称连接原始观测数据与地球物理参数反演的黄金纽带，具有无可替代的独特价值。SNR，简单来说，就是反射信号中携带有效信息的功率与噪声功率的比值，它直观地反映了信号的 “健康程度” 和可利用价值。在海洋这片广袤的蓝色领域，GNSS-R 凭借 SNR 实现了对海面风速的精准监测。当海风轻轻拂过海面，涟漪微起，随着风速逐渐增大，海面变得愈发粗糙，犹如无数个微小的反射镜杂乱排列。这种粗糙表面引发的散射，使得反射信号的能量向四面八方扩散，接收机接收到的有效信号功率降低，SNR 随风速增加呈指数衰减。科学家们基于大量的实测数据和理论分析，建立了精确的经验模型，利用这一模型，能够以 ±2m/s 的高精度反演海面风速，为航海安全、海洋气象预报提供了关键信息。与传统微波遥感相比，GNSS-R 工作在 L 波段（1 - 2GHz），这一频段赋予了它独特的穿透能力。当信号穿越植被冠层时，高频段传感器的信号往往会被茂密的枝叶强烈吸收和散射，导致严重的衰减，但 GNSS-R 的 L 波段信号衰减仅为 5 - 8dB，能够深入植被内部，获取植被下层土壤的信息，或者对森林生物量进行更准确的估算，填补了高频遥感在这一领域的空白。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Note: make sure you've previously ran ../do_addpath.m

% define the data file location:

%data_dir = 'c:\work\misc\fx\read_nmea\demo\';

data_dir = fileparts(mfilename('fullpath'));

filename = '190110.LOG';

filepath = fullfile(data_dir, filename);

if ~exist(filepath, 'file')

unzip([filepath '.ZIP'])

end

% load the data:

nmea = read_nmea_gsv_gps(filepath);

nmea = fix_nmea_gsv_angle (nmea);

% disply the data for each satellite:

% (zoom in to inspect just parts of the data)

snr_plot4_all(nmea, [0 45])

🔗 参考文献

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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