一种基于多模多频gnss接收机的潮位监测方法及系统
阅读说明：本技术 一种基于多模多频gnss接收机的潮位监测方法及系统 (Sea level monitoring method and system based on multimode multi-frequency GNSS receiver ) 是由 王笑蕾 何秀凤 车文越 宋敏峰 李翔 郭思宇 季洪壮 郑雨沙 吕如诗 于 2021-07-29 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法及系统,涉及GNSS遥感、以及海洋监测技术领域,针对多模多频GNSS潮位反演中的误差特性,本发明建立了一种潮位反演的模型；并利用滑动窗口,在每窗口内输出一个潮位反演值。建立的反演模型考虑了目前已知的误差源,选取的解算策略能够自适应避免粗差,对于潮位变化较大的情况及水面较为静止的情况均具有良好的适用性。利用本发明提出的方法,基于多模多频GNSS接收机,可以实现高精度、等间隔、全自动、小成本、长期连续、有稳定框架支持的潮位监测性能,对潮位监测技术革新及技术补充具有重要意义。(The invention discloses a sea level monitoring method and a sea level monitoring system based on a multimode multi-frequency GNSS receiver, which relate to the technical field of GNSS remote sensing and ocean monitoring, and establish a sea level inversion model aiming at the error characteristics in the sea level inversion of the multimode multi-frequency GNSS; and outputting one tidal level inversion value in each window by using a sliding window. The established inversion model takes the known error source into consideration, the selected resolving strategy can self-adaptively avoid gross errors, and the method has good applicability to the conditions of large change of the sea level and static water surface. By utilizing the method provided by the invention, based on the multi-mode multi-frequency GNSS receiver, the tide level monitoring performance which is high in precision, equal in interval, full-automatic, low in cost, long-term and continuous and has a stable framework support can be realized, and the method has important significance for the innovation of the tide level monitoring technology and the technological supplement.)
技术领域
本发明涉及GNSS遥感、以及海洋监测技术领域，具体而言涉及一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法及系统。
背景技术
海洋中的水位称为潮位，其在潮汐等的影响下，呈现周期性涨落。潮位的准确监测，对于海洋监测、海洋环流分析和气候分析都是十分重要的课题。特别是目前的全球气候变暖现象，使得冰川融化、海水热膨胀，导致海平面上涨，潮位监测就更加必要。同时，潮位监测对船舶行业、海上作战、海洋和海岸工程等军工行业都非常关键。而潮位监测对于全球高程基准的统一和维持也非常重要。
传统的潮位监测手段有：水尺测量、浮子式验潮仪、引压钟式验潮仪、声学式验潮仪等。但是各类监测手段都有缺点：水尺测量，耗费大量的人力资源；浮子式和引压钟式验潮仪需要建立专门的验潮井；声学式潮汐计精度较低，只能在近海使用。同时，验潮站记录下的验潮数据中包含了地壳运动的影响，一般需要利用并址的GNSS站来消除此类误差，以获取潮位的绝对变化。因此，传统潮位监测技术存在造价较高或非自动化的缺点，并需要附加技术实现基准统一。另一种常用的潮位监测手段是卫星测高方法。卫星测高方法能够以较高的精度在大范围上监测潮位的绝对变化，但是在近海区域的精度较低；同时，其观测周期由运动轨道决定，潮位监测分辨率较低。而随着GNSS的不断发展与完善，一种GNSS多径遥感技术被发现可以用来进行潮位监测，它只基于测量型接收机，根据信噪比数据中的多径特性，便可完成潮位监测。利用新兴的GNSS多径遥感技术，可以实现全自动、小成本、长期连续的潮位监测，并且监测结果自动固定在稳定框架下；该技术可克服传统监测技术的缺点，有效补充潮位监测数据。
但是，GNSS潮位监测技术存在精度和分辨率两大瓶颈，限制了该技术的实际应用范围，阻碍了其产业化发展进程。而由于多模多频GNSS接收机可以捕获多星多轨数据，可提升卫星轨迹数量，提高反演频率，从而改善时间分辨率这个问题。然而，多模多频GNSS数据的引入，在带来利处的同时，也带来了更多的误差和伪数据，造成了数据矛盾，需要相应的方法来调和数据矛盾、提高潮位监测精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法，基于GNSS接收机，实现对目标区域内指定信号反射区在目标时间范围内的潮位监测操作，当GNSS接收机接收到来自目标区域内指定信号反射区的反射信号序列，执行以下步骤：
步骤1、得到反射信号序列中各个反射信号的信噪比，生成目标区域内反射信号的信噪比序列，根据信噪比序列的振荡特性，得到信噪比序列对应的各个区间，区间包括高度角区间、以及方位角区间，随后进入步骤2；
步骤2、针对信噪比序列分别所对应各区间内的局部信噪比序列进行频谱分析，得到局部信噪比序列所对应的频谱图像，进一步得到频谱图像中各个反射信号的能量峰值分别对应的频率，将频率经过反演算法获得对应区间内天线到海面的距离值，将距离值作为各个区间的有效高度，并对有效高度进行反演得到各个区间内的有效高度反演值，随后进入步骤3；
步骤3、针对各个区间，利用步骤2中获得的区间内的反射信号能量峰值对应的频率、以及有效高度反演值，对相应区间所对应频谱图像中的反射信号进行预处理，识别各反射信号中的无效峰值作为伪数据，并删除，完成对相应区间内反射信号的预处理，更新相应区间所对应的各个反射信号，随后进入步骤4；
步骤4、针对目标时间范围内所接收指定信号反射区中反射信号序列，以步骤3中所获各个区间的有效高度为依据，在目标时间范围内选取预设时间长度的滑动窗口，获得各个滑动窗口分别对应的反射信号子序列，并基于滑动窗口，得到各个滑动窗口对应的有效高度反演融合解，以滑动窗口中各个反射信号为输入、以各个滑动窗口内反射信号子序列对应的有效高度位反演融合解为输出，建立反演模型，随后进入步骤5；
步骤5、根据步骤4中获得的有效高度反演融合值得到潮位反演值，并将潮位反演值从WGS84基准转换为潮位基准，得到每个反射信号子序列分别所对应的潮位基准，即获得目标区域内各个滑动窗口下的潮位基准序列结果，最终获得等间隔的潮位基准值。
进一步地，前述的步骤2中，通过Lomb-Scargle谱分析方法对局部信噪比序列进行频谱分析，获得局部信噪比序列对应的频率，进一步根据如下公式：
h＝λf/2
得到各个局部信噪比序列对应区间的有效高度，其中，h为含有误差的有效高度，f为局部信噪比序列的频率，λ为频率波长。
进一步地，前述步骤3中频谱图像中的反射信号进行预处理，包括以下步骤：
步骤3-1、计算信噪比序列频谱图像中峰值能量和背景能量的比值，当比值大于预设阈值时，认为峰值是显著的，保留峰值对应的反演点，当比值小于预设阈值时，认为峰值是不显著的，将该峰值删除；
步骤3-2、对频谱峰值进行反演，对频谱峰值反演结果进行筛选，识别不处于预设潮位区间内的伪数据，并删除伪数据对应的频谱峰值。
进一步地，前述步骤4中建立反演模型包括以下步骤：
步骤4-1、利用滑动窗口，将指定信号反射区中各个滑动窗口内的有效高度反演值分割在不同的时间窗口内，得到对应的反射信号子序列；
步骤4-2、基于滑动窗口，结合各个滑动窗口对应的有效高度反演值以及反演误差，建立反演模型为其中，L为含有误差的有效高度反演序列，H为有效高度反演值的融合解，为海面动态变化误差，ΔT为大气折射误差，Δ为其他反演误差；
步骤4-3、对反演模型进行最小二乘求解，获得各个滑动窗口对应的有效高度反演融合解。
本发明的第二方面提出一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测系统，包括：
一个或多个处理器；
步骤1、得到反射信号序列中各个反射信号的信噪比，生成目标区域内反射信号的信噪比序列，根据信噪比序列的振荡特性，得到信噪比序列对应的各个区间，区间包括高度角区间、以及方位角区间，随后进入步骤2；
步骤2、针对信噪比序列分别所对应各区间内的局部信噪比序列进行频谱分析，得到局部信噪比序列所对应的频谱图像，进一步得到频谱图像中各个反射信号的能量峰值分别对应的频率，将频率经过反演算法获得对应区间内天线到海面的距离值，将距离值作为各个区间的有效高度，并对有效高度进行反演得到各个区间内的有效高度反演值，随后进入步骤3；
步骤3、针对各个区间，利用步骤2中获得的区间内的反射信号能量峰值对应的频率、以及有效高度反演值，对相应区间所对应频谱图像中的反射信号进行预处理，识别各反射信号中的无效峰值作为伪数据，并删除，完成对相应区间内反射信号的预处理，更新相应区间所对应的各个反射信号，随后进入步骤4；
步骤4、针对目标时间范围内所接收指定信号反射区中反射信号序列，以步骤3中所获各个区间的有效高度为依据，在目标时间范围内选取预设时间长度的滑动窗口，获得各个滑动窗口分别对应的反射信号子序列，并基于滑动窗口，得到各个滑动窗口对应的有效高度反演融合解，以滑动窗口中各个反射信号为输入、以各个滑动窗口内反射信号子序列对应的有效高度位反演融合解为输出，建立反演模型，随后进入步骤5；
步骤5、根据步骤4中获得的有效高度反演融合值得到潮位反演值，并将潮位反演值从WGS84基准转换为潮位基准，得到每个反射信号子序列分别所对应的潮位基准，即获得目标区域内各个滑动窗口下的潮位基准序列结果，最终获得等间隔的潮位基准值。
本发明的第三方面提出一种存储软件的计算机可读取介质，其特征在于，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时，执行如所述权利要求1-4中任意一项所述潮位监测方法的操作。
本发明所述一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
(1)利用本发明提出的方法，基于多模多频GNSS接收机，可以实现高精度、等间隔、全自动、小成本、长期连续、有稳定框架支持的潮位监测性能。
(2)本发明提出的方法通过对多模多频GNSS潮位反演数据进行合适处理，能够提高潮位监测的精度，并实现等间隔的监测数据采样。
(3)本发明建立的数学模型和选取的解算策略，算法简单，易于实现，并且考虑了目前所知的所有误差源，选取的解算策略能够自适应避免粗差，对于潮位变化较大的情况及水面较为静止的情况均具有良好的适用性。
附图说明
图1为本发明示例性实施例的多模多频GNSS潮位监测系统示意图；
图2为本发明示例性实施例的多模多频GNSS潮位监测技术流程图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
在本发明中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明性实施例。本发明的实施例不局限于附图所示。应当理解，本发明通过上面介绍的多种构思和实施例，以及下面详细描述的构思和实施方式中的任意一种来实现，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
本发明的目的是实现等间隔采样及高精度的GNSS潮位监测性能，建立了一种将多模多频GNSS潮位反演结果进行融合的模型。首先，多模多频数据意味着多星多轨数据，能够保证GNSS潮位监测的高频采样；其次，多模多频GNSS数据增加了反演冗余度，专利针对多模多频GNSS潮位反演中的误差特性，建立了一种潮位反演的数学模型；并利用滑动窗口，在窗口内根据模型建立方程组，同时使用最小二乘方法进行方程组解算；最终在每窗口内输出一个潮位反演值，具体的步骤结合图1和图2所示如下：
一种基于多模多频GNSS接收机的潮位监测方法，基于GNSS接收机，如图1所示，只需要在需要监测的海域附近安置一个传统大地测量型多模多频GNSS接收机就可以完成潮位监测，实现对目标区域内指定信号反射区在目标时间范围内的潮位监测操作，当GNSS接收机接收到来自目标区域内指定信号反射区的反射信号序列，结合图2执行以下步骤：
步骤1、得到反射信号序列中各个反射信号的信噪比，生成目标区域内反射信号的信噪比序列，保证区间内的信号反射区是海面，根据信噪比序列的振荡特性以及电子地图，确定来自目标海域反射区的信噪比序列对应的各个区间，区间包括高度角区间、以及方位角区间，以保证信噪比的干涉振荡是由海面反射引起的，随后进入步骤2；
步骤2、针对信噪比序列分别对应各区间内的局部信噪比序列进行频谱分析，得到局部信噪比序列所对应的频谱图像，进一步得到频谱图像中各个反射信号的能量峰值分别对应的频率，将频率经过反演算法获得对应区间内天线到海面的距离值，将距离值作为各个区间的有效高度，并对有效高度进行反演得到各个区间内的有效高度反演值，随后进入步骤3；
作为优选，直射信号与反射信号之间的距离差为D＝2hsin(e)，其中，e为信号高度角，h为天线中心到反射面的距离，即有效高度，因此，直射信号与反射信号之间的相位差为相位差中隐藏了一个频率信息： 为角频率，f为频率，通过Lomb-Scargle谱分析方法获得局部信噪比序列对应的频率，进一步根据公式：
h＝λf/2
得到各个局部信噪比序列对应区间的有效高度，其中，h为有效高度，f为局部信噪比序列的频率，λ为频率波长。
步骤3、针对各个区间，利用步骤2中获得的区间内的反射信号能量峰值对应的频率、以及潮位反演值，对相应区间所对应频谱图像中的反射信号进行预处理，识别各反射信号中的无效峰值作为伪数据，并删除，完成对相应区间内反射信号的预处理，更新相应区间所对应的各个反射信号序列，随后进入步骤4；
作为优选，步骤3中频谱图像中的反射信号进行预处理，包括以下步骤：
步骤3-1、计算信噪比序列频谱图像中峰值能量和背景能量的比值，当比值大于预设阈值时，认为峰值是显著的，保留峰值对应的反演点，当比值小于预设阈值时，认为峰值是不显著的，将该峰值删除；
步骤3-2、对频谱峰值进行反演，对频谱峰值反演结果进行筛选，识别不处于预设潮位区间内的伪数据，并删除伪数据对应的频谱峰值。
步骤4、针对目标时间范围内所接收指定信号反射区中各个反射信号序列，以步骤3中获得的各个区间的有效高度为依据，在目标时间范围内选取预设时间长度的滑动窗口，获得各个滑动窗口对应的反射信号子序列，并基于滑动窗口，得到各个滑动窗口对应的有效高度反演融合解，以滑动窗口中各个反射信号为输入、以各个滑动窗口内反射信号子序列对应的有效高度反演融合解为输出，建立反演模型，随后进入步骤5；
作为优选，步骤4中建立反演模型包括以下步骤：
步骤4-1、利用滑动窗口区间，将指定信号反射区中各个区间内的潮位反演值分割在不同的时间窗口内，得到对应的反射信号子序列；
步骤4-2、基于滑动窗口，结合各个滑动窗口对应的有效高度反演值以及反演误差，建立反演模型为其中，L为含有误差的有效高度反演序列，H为有效高度反演值的融合解，为海面动态变化误差，ΔT为大气折射误差，Δ为其他反演误差；
其中，Δ＝Δg+Δs+Δn，Δg为粗差，Δs为系统误差，Δn为偶然误差，ΔT为两类可以模型化的系统误差，与海面的动态变化速率和卫星高度角有关，模型化为式中，表示海面至天线的垂直高度的变化率，e表示卫星高度角，表示卫星高度角的变化率，由于H未知，误差中的参数也为位置参数，因此，反演模型模型进一步写为
考虑到H随时间变化，引入时间参数。设反演点时间为tl，待求参数对应的时间为ti，则二者之间的潮位差近似为则反演模型进一步变换为：
简化为L＝AX+ΔT+Δ；其中，可以写为误差方程：式中，为X的估值，l＝L-ΔT；
根据滑动窗口区间，对于属于滑动窗口i，信号j，轨迹l的反演值，可写为Li,j,l(ti,j,l)，根据公式(1)，窗口内的方程组可写为
即，窗口i内的反演模型为
式中，
步骤4-3、对反演模型进行最小二乘求解，获得各个滑动窗口对应的有效高度反演融合解；
反演误差的随机模型由于含有系统误差和粗差，并不为正态分布，考虑此，利用扛差最小二乘方法进行数据解算，扛差最小二乘方法既能抵制模型偏差，具有稳定性，又能抵抗粗差，具有抗差性，扛差最小二乘方法是在抗粗差前提下的最优或接近最优，其核心是选权迭代，第一个迭代：按等权最小二乘法求解参数估计该次迭代的残差为根据残差重新配权，继续最小二乘迭代，当第(k)次迭代和(k-1)次迭代的估计值之差的绝对值收敛在阈值ε内时，停止迭代。最后，估值结果为
每个滑动窗口区间均可结算获得对应的H参数，即潮位反演融合解。
步骤5、根据步骤4中获得的有效高度反演融合值得到潮位反演值，具体公式为：SL＝const-H，其中，SL为潮位反演值，const为天线在WGS84下的高度，并将潮位反演值从WGS84基准转换为潮位基准，得到每个反射信号子序列分别所对应的潮位基准，即获得目标区域内各个滑动窗口下的潮位基准序列结果，最终获得等间隔的潮位基准值。
根据本发明公开的实施例，还提出一种潮位监测系统，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括执行前述任一实施例的地物分类方法的过程。
尤其优选的，前述的处理器为计算机系统的处理器，包括但不限于基于ARM的嵌入式处理器、基于X86的微处理器或者基于类型的处理器。
存储器被设置成可存储数据的载体，通常包括RAM和ROM。
应当理解，计算机系统可以通过总线与各子系统进行通信，获取相应参数，实现对各子系统的运行实施控制。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
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