基于变分模态分解的BDSMR雪深监测.pdf
积雪作为重要的淡水资源,监测积雪的变化有利于地表气候分析、水文研究和雪灾防治.全球导航卫星系统多径反射(GlobalNavigationSatelliteSystemMultipathReflectometry,GNSS-MR)技术利用信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)信号调制频率与反射器高度的关系来反演积雪深度,现有研究取得了较好的进展.SNR观测值的处理是保证雪深反演结果准确性的关键.本研究的关键目的是引入变分模式分解(variationalmodedecomposition,VMD)算法进行北斗SNR观测值的趋势项分离,验证其在BDS-MR雪深反演中的可行性;同时对比不同的北斗信号在雪深反演研究中的差异.实验数据采用瑞典KIRU站2021年前5个月的不同频带的北斗SNR观测值(S2I,S6I和S7I).实验结果表明,北斗SNR观测值可用于雪深反演实验,其中S2I的反演精度最高,S7ISNR的效果最差.同时,VMD算法也被证实可用于BDS-MR雪深反演技术,有效地提高了信号的拟合和分离效果,不同SNR观测值的反演误差的均方根误差(rootmeansquareerror,RMSE)均减少了30％及以上.与原位雪深对比,S2I的RMSE约为7.2cm,相关系数0.97.S6I和S7I的相关系数分别为0.97和0.89,RMSE均大于10cm.此外,本研究通过分析误差分布发现基于经典的LSF算法的反演误差具有一定的分布规律,当积雪深度接近天线高度时误差较大.而基于VMD算法的误差则分布较为均匀,尚未发现规律.
作者：袁鑫泰 胡媛 江志豪 刘卫
作者单位：上海海洋大学,上海,中国,2013064上海海事大学,上海,中国,201306
母体文献：第十三届中国卫星导航年会论文集
会议名称：第十三届中国卫星导航年会
会议时间：2022年12月1日
会议地点：北京
主办单位：中国卫星导航系统管理办公室
语种：chi
分类号：U45TP3
关键词：积雪监测 全球导航卫星系统 信噪比 变分模态分解
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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