【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及反射信号选取，并且更具体地，涉及一种多模gnss-r接收机反射信号选取的优化方法及装置。
技术介绍
1、gnss-r技术是目前遥感探测领域的新型技术，它通过搭载在小卫星或者有效载荷、机载、岸基等方式接收来自gnss卫星在散射表面的反射信号，获取地面粗糙度、反射率等物理信息，从而实现对地球陆地及海洋的探测。gnss卫星种类繁多，包括美国的gps，中国的北斗、欧洲的伽利略(galileo)、俄罗斯的glonass以及日本的准天顶卫星系统。gnss信号可用于研究气候变化、海洋粗糙度和盐度、土壤湿度、冰、风速、灾害监测、大气和电离层测量等，具有一定的应用前景。
2、近20年来，多国已发射多颗搭载了gnss-r载荷的卫星，如国外的tds-1、uk-dmc和cygnss星座，以及国内的捕风一号和风云三号e星等。cygnss星座具有8个观测卫星，基于全天候gps的散射进行测量。而国内风云三号e、f星则是接收北斗、gps和galileo的反射信号。
3、目前的国外的gnss-r接收机大都采用单模接收机，虽然具有一定数量的反射通道，但都针对于同种gnss卫星信号进行处理，这样就损失了来自其他卫星的数据信息。而国内的风云三号的探测载荷则是多模的，主要针对于北斗和gps信号。但是两者的数据产品是分开的，这样就需要很大的独立存储空间。而且当接收不同卫星的镜面反射点为同一块区域时，若将生成的数据产品均存储下来就会需要更大的数据存储空间，也会造成小卫星或者有效载荷的超负荷以及数据速率的不兼容。
<
1、为了解决上述
技术介绍
所述的至少一个问题，本专利技术提供一种多模gnss-r接收机反射信号选取的优化方法及装置。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种多模gnss-r接收机反射信号选取的优化方法，包括：
3、步骤一：从多模gnss-r接收机的多个通道接收当前时刻来自多颗gnss-r卫星的直反射信号，确定每个通道接收的直反射信号的信号类型；
4、步骤二：对每个通道接收的直反射信号进行星历解码，确定当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息；根据多模gnss-r接收机的导航信息，确定当前时刻下多模gnss-r接收机的位置信息；
5、步骤三：基于当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息和多模gnss-r接收机的位置信息，确定多个通道的镜面反射点位置；
6、步骤四：根据多个通道的镜面反射点位置，判断多个通道的镜面反射点是否存在重合，并将重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号筛选，选择性能最优的直反射信号进行后续处理；
7、步骤五：当不存在重合的镜面反射点或者通过步骤四进行信号筛选后，通过轮询的方式对所有通道的镜面反射点进行判断和分类，把在有效时间内被观测的镜面反射点通道以及未被观测的镜面反射点通道分开；
8、步骤六：对步骤五中在有效时间内被观测的镜面反射点通道保存的观测数据进行二次信号筛选，选择性能最优的作为当前镜面反射点通道的最终观测数据；
9、步骤七：对于步骤五中在有效时间内被未观测过的镜面反射点通道和步骤六中经过二次信号筛选后替换观测数据的镜面反射点通道，查看各个镜面反射点通道接收的直反射信号的信号类型，将不同信号类型的直反射信号输入到对应的处理通道中进行处理；
10、步骤八：将处理通道输出的反射信号处理成ddm数据产品，并保存相关信息。
11、可选地，所述对每个通道接收的直反射信号进行星历解码，确定当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息，包括：
12、对每个通道接收的直反射信号进行载波同步、位同步、帧同步操作，通过使用多模gnss-r接收机内置的解码算法对信号进行解码，得到每颗gnss-r卫星的星历信息；
13、根据每颗gnss-r卫星的星历信息，计算当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息。
14、可选地，所述将重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号筛选，选择性能最优的直反射信号进行后续处理，包括：
15、对重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号质量评估，确定重合的镜面反射点的信号质量评估值；
16、根据信号质量评估值以及预设的评估权重，确定重合的镜面反射点的信号评分；
17、根据信号评分，对重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行排序；
18、将具有最高信号评分的直反射信号作为性能最优的直反射信号。
19、可选地，通过以下步骤设置所述评估权重：
20、通过对反射信号及生成ddm数据产品反演精度的分析，直反射信号的评估策略采用gnss-r卫星的仰角θ、极化匹配程度σ、反射信号频率f、反射信号强度β、镜面反射点到多模gnss-r接收机和gnss-r卫星的距离和δδ这5个物理量作为信号影响因子；
21、设定θ、σ、f、β、δδ这5个物理量的权重为(x1,x2,x3,x4,x5)，为评价值，(y1,y2,y3,y4,y5)为5个物理量对应的量化器，构建深度学习模型，其中深度学习模型的表达式为：
22、
23、通过多组物理量和权重数据进行深度学习模型拟合，将深度学习模型输出的评价值反馈给权重的输入，最终获得最佳的评估权重的参数值。
24、根据本专利技术的又一个方面，提供了一种多模gnss-r接收机反射信号选取的优化装置，包括：
25、信号获取模块，用于从多模gnss-r接收机的多个通道接收当前时刻来自多颗gnss-r卫星的直反射信号，确定每个通道接收的直反射信号的信号类型；
26、第一位置确定模块，用于对每个通道接收的直反射信号进行星历解码，确定当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息；根据多模gnss-r接收机的导航信息，确定当前时刻下多模gnss-r接收机的位置信息；
27、第二位置确定模块，用于基于当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息和多模gnss-r接收机的位置信息，确定多个通道的镜面反射点位置；
28、信号筛选模块，用于根据多个通道的镜面反射点位置，判断多个通道的镜面反射点是否存在重合，并将重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号筛选，选择性能最优的直反射信号进行后续处理；
29、信号判断模块，用于当不存在重合的镜面反射点或者通过步骤四进行信号筛选后，通过轮询的方式对所有通道的镜面反射点进行判断和分类，把在有效时间内被观测的镜面反射点通道以及未被观测的镜面反射点通道分开；
30、信号选取模块，用于对步骤五中在有效时间内被观测的镜面反射点通道保存的观测数据进行二次信号筛选，选择性能最优的作为当前镜面反射点通道的最终观测数据；
31、信号输入模块，用于对于步骤五中在有效时间内被未观测过的镜面反射点通道和步骤六中经过二次信号筛选后替换观测数据的镜面反射点通道，查看各个镜面反射点通道接收的直反射信号的信号类型，将不同信号类型的直反本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模GNSS-R接收机反射信号选取的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个通道接收的直反射信号进行星历解码，确定当前时刻下每颗GNSS-R卫星的位置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号筛选，选择性能最优的直反射信号进行后续处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下步骤设置所述评估权重：
5.一种多模GNSS-R接收机反射信号选取的优化装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一位置确定模块，具体用于：
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述信号筛选模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括评估权重设置模块，用于通过以下步骤设置所述评估权重：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-4任一所述的方法。
1
...【技术特征摘要】
1.一种多模gnss-r接收机反射信号选取的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个通道接收的直反射信号进行星历解码，确定当前时刻下每颗gnss-r卫星的位置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将重合的镜面反射点对应通道的直反射信号进行信号筛选，选择性能最优的直反射信号进行后续处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下步骤设置所述评估权重：
5.一种多模gnss-r接收机反射信号选取...
【专利技术属性】
技术研发人员：何善宝，李帅帅，程星，庞晶晶，谢珩，张玉梅，
申请(专利权)人：安徽正弦空间科学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。