基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，包括如下步骤：S1、建立反射信号信噪比相位参考值数据库；S2、利用土壤湿度测量模型并结合北斗的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算北斗系统测量的土壤湿度；S3、利用土壤湿度测量模型并结合GPS的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算GPS系统测量的土壤湿度；S4、联合北斗和GPS双系统多频率测量的土壤湿度，并将结果求平均值。该方法顾及信噪比选取长度、卫星有效反射高波动和卫星频率特性差异对土壤湿度测量精度的影响，有效解决单系统测量精度低和性能不稳定等问题，不仅可以满足土壤湿度测量时间和空间分辨率需求，还可以满足高精度、高实时性和高稳定性的土壤湿度测量需求。需求。需求。

【技术实现步骤摘要】
基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法


[0001]本专利技术涉及导航卫星遥感反演
，具体指一种基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法。

技术介绍

[0002]土壤湿度，也称土壤含水量，可用于全球大气水循环的研究，与地球水循环、大气循环、生物生态循环之间的物质迁移和能量交换密切相关，是地球生态系统的重要组成部分。同时，土壤湿度不仅影响着区域降水、地下水补给和天气的变化，也可以做为农业干旱监测的重要指标，为农作物的灌溉提供信息。因此，提出并建立实时有效的土壤湿度测量方法和装置，可以对水汽生态研究，以及农作物的生产、管理决策等提供有效信息，是当前土壤湿度测量亟待解决的问题之一。
[0003]当前，土壤湿度测量方法主要有三类。第一类方法是传统的测量方法，主要有烘干法以及探测针测量。尽管传统的方法可获得较高的测量精度，但需要实地操作和处理，时间和空间方便率较低，无法满足大范围实时性测量，且人工成本较高。第二类是专业遥感卫星的土壤湿度测量方法，该类方法利用环境遥感卫星进行测量，可以测量大区域范围，时间和空间分辨率均较高，但遥感卫星依赖的光学镜头和传感器容易受到环境影响，且云雾和雾霾等恶劣天气也会导致基于遥感卫星方法测量失效或精度降低。第三类是基于GNSS(Global Navigation Satellite System)导航卫星进行土壤湿度测量，该方法利用GNSS卫星的反射信号信噪比的相位波动对土壤湿度进行反演，从而实时获取大范围的土壤湿度测量结果。
[0004]然而，现有方法没有考虑信噪比选取长度对计算卫星有效反射高和后续基于信噪比相位检测量精度的影响，而是采用5到30度的固定信噪比选取长度，导致最终土壤湿度测量精度降低。同时，现有方法没有考虑由于卫星有效反射高随时间波动的影响，从而导致后续解算的信噪比相位精度降低。此外，现有土壤湿度反演往往采用单频进行反演，忽略了不同卫星频段信噪比差异的影响，导致测量精度降低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出一种基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，研究顾及信噪比选取长度、卫星有效反射高波动和卫星频率特性差异对土壤湿度测量精度的影响，有效解决单系统测量精度低和性能不稳定等问题，不仅可以满足土壤湿度测量时间和空间分辨率需求，同时也可以满足测量精确度、实时性和稳定性等要求，为土壤湿度测量提供强有力的支撑。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，包括如下步骤：S1、建立反射信号信噪比相位参考值数据库连接采集无降雨日的北斗和GPS原始观测值，所述原始观测值包括多频率信噪比、
伪距以及载波相位，并计算相应历元时刻的高度角，通过对原始观测值进行数据处理并计算得到北斗和GPS的信噪比相位参考值并存储为数据库；S2、利用土壤湿度测量模型并结合北斗的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算出每个信噪比相位参考值当前的土壤湿度，最后，将北斗所有卫星所有频率计算得到的土壤湿度求均值，得到北斗系统测量的土壤湿度；S3、利用土壤湿度测量模型并结合GPS的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算出每个信噪比相位参考值当前的土壤湿度，最后，将GPS双频卫星所有频率计算得到的土壤湿度求均值，得到GPS系统测量的土壤湿度；S4、联合北斗和GPS双系统多频率测量的土壤湿度，并将结果求平均值，输出测量结果。
[0007]作为优选，所述步骤S1中信噪比相位参考值得获取方法为：S1
‑
1、对原始数据的处理S1
‑1‑
1、通过高阶切比雪夫多项式拟合算法滤除原始观测值的信噪比直射信号影响，保留仅含有反射信号和随机噪声的信噪比信号；S1
‑1‑
2、通过高斯低通滤波降噪算法对步骤S1
‑1‑
1处理后的信噪比信号进行降噪处理，得到仅保留反射信号的信噪比信号；S1
‑1‑
3、通过自适应滑动窗口和加权约束策略计算卫星有效反射高；S1
‑
2、根据步骤S1
‑1‑
3得到的卫星有效反射高，并结合步骤S1
‑1‑
2得到的反射信号的信噪比信号，通过扩展卡尔曼滤波算法计算信噪比相位参考值。
[0008]作为优选，所述步骤S1
‑1‑
1中高阶切比雪夫多项式拟合算法原理表示如下：在时间段[t0, t0+Δt]内的信噪比信号用切比雪夫多项式进行拟合，其中t0是信噪比的起始历元，而Δt为信噪比选取长度，为了使信噪比标准化，将时间进行转换，转换公式如下：此时，参数τ ϵ
[
‑
1，1]，因此，信噪比可用切比雪夫多项式表示为：式中， 表示拟合出来的直射信号信噪比，n为切比雪夫多项式的阶数，C
i
为信噪比分量的切比雪夫多项式系数，切比雪夫多项式T
i
递推公式为：经过拟合之后，可以将直射信号消除，得到仅保留反射信号信噪比和高频随机噪声的信号，直射信号信噪比消除公式表示为：
式中：S
r_n
为仅包含反射信号信噪比和噪声的信号，S
o
表示原始刚接收到的信噪比，S
d
是经过切比雪夫多项式拟合后求出来的对应点直射信号信噪比。
[0009]作为优选，所述步骤S1
‑1‑
2中高斯低通滤波降噪算法处理，表示如下：假设待处理的含有反射信号信噪比和噪声的信号表示为S
r_n
(x)，滤波后仅包含反射信号信噪比的信号表示为S
r
，计算过程表示如下：式中，G(x)是高斯函数，符号*表示卷积运算，x代表信噪比序列，通过上述过程处理，可以有效滤除高频随机噪声，得到仅保留反射信号信噪比的信号，式中，G(x)为高斯内核函数，高斯函数的宽度由决定，可由信噪比的标准差来计算得到，作为高斯函数的分布参数，e和π分别为自然常数。
[0010]作为优选，所述步骤S1
‑1‑
3中，卫星有效反射高的获取方法：（1）通过自适应滑动算法确定信噪比信号S
r
选取的数据组，选取方法为：高度角起始角度仍然为5度，但结束的角度在25
‑
35度之间滑动选取，并不采用固定的一个值，而是在这之间自适应滑动选取数据组分别进行计算，选取规则由数据采样率决定，若数据采样率为30s，则25
‑
35度之间的信噪比都要经过分组计算，当25
‑
35高度角之间有20个历元，则信号就会被分为20组，第一组数据是由高度角5度到25度的历元加上25度到35度的第一个历元组成的，第二组数据是由高度角5度到25度的历元加上25度到35度的前两个历元组成的，以此类推形成20组待处理数据；若数据采样率为15s，则步长确定为2，即每隔一个历元选取一组数据进行计算；若数据采样率为5s，则步长为3，即每三个历元选取一组数据进行计算。若为1s，则步长为5，每五个历元选取一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立反射信号信噪比相位参考值数据库连接采集无降雨日的北斗和GPS原始观测值，所述原始观测值包括多频率信噪比、伪距以及载波相位，并计算相应历元时刻的高度角，通过对原始观测值进行数据处理并计算得到北斗和GPS的信噪比相位参考值并存储为数据库；S2、利用土壤湿度测量模型并结合北斗的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算出每个信噪比相位参考值当前的土壤湿度，最后，将北斗所有卫星所有频率计算得到的土壤湿度求均值，得到北斗系统测量的土壤湿度；S3、利用土壤湿度测量模型并结合GPS的信噪比相位参考值数据库中的信噪比相位参考值计算出每个信噪比相位参考值当前的土壤湿度，最后，将GPS双频卫星所有频率计算得到的土壤湿度求均值，得到GPS系统测量的土壤湿度；S4、联合北斗和GPS双系统多频率测量的土壤湿度，并将结果求平均值，输出测量结果。2.根据权利要求1所述的基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，其特征在于，所述步骤S1中信噪比相位参考值的获取方法为：S1
‑
1、对原始数据的处理S1
‑1‑
1、通过高阶切比雪夫多项式拟合算法滤除原始观测值中的信噪比直射信号影响，保留仅含有反射信号和随机噪声的信噪比信号；S1
‑1‑
2、通过高斯低通滤波降噪算法对步骤S1
‑1‑
1处理后的信噪比信号进行降噪处理，得到仅保留反射信号的信噪比信号；S1
‑1‑
3、通过自适应滑动窗口算法和加权约束策略计算卫星有效反射高；S1
‑
2、根据步骤S1
‑1‑
3得到的卫星有效反射高，并结合步骤S1
‑1‑
2得到的反射信号的信噪比信号，通过扩展卡尔曼滤波算法计算信噪比相位参考值。3.根据权利要求2所述的基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，其特征在于，所述步骤S1
‑1‑
1中高阶切比雪夫多项式拟合算法原理表示如下：在时间段[t0, t0+Δt]内的信噪比信号用切比雪夫多项式进行拟合，其中t0是信噪比的起始历元，而Δt为信噪比选取长度，为了使信噪比标准化，将时间进行转换，转换公式如下：此时，参数τ ϵ
[
‑
1，1]，因此，信噪比可用切比雪夫多项式表示为：式中，表示拟合出来的直射信号信噪比，n为切比雪夫多项式的阶数，C
i
为信噪比分量的切比雪夫多项式系数，切比雪夫多项式T
i
递推公式为：
经过拟合之后，可以将直射信号消除，得到仅保留反射信号信噪比和高频随机噪声的信号，直射信号信噪比消除公式表示为：式中：S
r_n
为仅包含反射信号信噪比和噪声的信号，S
o
表示原始刚接收到的信噪比，S
d
是经过切比雪夫多项式拟合后求出来的对应点直射信号信噪比。4.根据权利要求3所述的基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，其特征在于，所述步骤S1
‑1‑
2中高斯低通滤波降噪算法处理，表示如下：假设待处理的含有反射信号信噪比和噪声的信号表示为S
r_n
(x)，滤波后仅包含反射信号信噪比的信号表示为S
r
，计算过程表示如下：式中，G(x)是高斯函数，符号*表示卷积运算，x代表信噪比序列，通过上述过程处理，可以有效滤除高频随机噪声，得到仅保留反射信号信噪比的信号，式中，G(x)为高斯内核函数，高斯函数的宽度由决定，可由信噪比的标准差来计算得到，作为高斯函数的分布参数，e和π分别为自然常数。5.根据权利要求4所述的基于滑动算法和加权策略的北斗/GPS土壤湿度测量法，其特征在于，所述步骤S1
‑1‑
3中，卫星有效反射高的获取方法：（1）通过自适应滑动算法确定信噪比信号S
r
选取的数据组，选取方法为：高度角起始角度仍然为5度，但结束的角度在25
‑
35度之间滑动选取，并不采用固定的一个值，而是在这之间自适应滑动选取数据组分别进行计算，选取规则由数据采样率决定，若数据采样率为30s，则25
‑
35度之间的信噪比都要经过分组计算，当25
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35高度角之间有20个历元，则信号就会被分为20组，第一组数据是由高度角5度到25度的历元加上25度到35度的第一个历元组成的，第二组数据是由高度角5度到25度的历元加上25度到35度的前两个历元组成的，以此类推形成20组待处理数据；若数据采样率为15s，则步长确定为2，即每隔一个历元选取一组数据进行计算；若数据采样率为5s，则步长为3，即每三个历元选取一组数据进行计算，若为1s，则步长为5，每五个历元选取一组数据进行计算，经过上述自适应滑动算法处理后，待处理的信噪比信号被分为了m组，可以表示为： ，即有m组不同信噪比长度的信号可用于计算卫星有效反射高；
（2）对每一组信噪比信号采用Lomb
‑
Scargle谱分析法求卫星有效反射高，其中，Lomb
‑
Sacragle谱分析法求信号的功率谱，表示如下：式中，P
x
( f )是频率为 f 的周期信号的功率；S

【专利技术属性】
技术研发人员：苏明坤，杨艳茜，乔磊，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：