CN114910934B - 基于星载gnss-r/s一体化接收的海面矢量风场反演系统及方法 - Google Patents

基于星载gnss-r/s一体化接收的海面矢量风场反演系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于星载GNSS‑R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统及方法。该系统包括：星载GNSS‑R/S一体化接收子系统，用于同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；GNSS‑R海面信息反演子系统，用于利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；GNSS‑S双站雷达成像子系统，用于对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS‑SAR图像和观测角；卷积神经网络，用于将所述海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS‑SAR图像和观测角作为所述风向反演模型的输入，对风向进行反演。同时利用导航卫星的海面反射信号与多个海面散射信号，反演海面风速与风向信息。

Description

基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统及 方法
技术领域
本发明涉及微波遥感技术领域，尤其涉及一种基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统及方法。
背景技术
随着我国北斗卫星导航系统的完善与全面开放利用，借助多颗导航卫星信号进行海面风场协同探测反演将成为重要解决途径之一，特别是联合同一海面区域的导航卫星信号的反射信号(GNSS-R)与多个方向散射信号(GNSS-S)。因此，如何建立海面风场与GNSS-R、GNSS-S的统计关系，将成为海面风场反演的关键，如何利用GNSS-R/S信息对海面风场进行协同反演也将成为未来重要发展趋势之一。传统GNSS-R的风场反演方法仅能得到海面风速信息，难以得到稳健的风向信息。
发明内容
为克服上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统及方法，同时利用导航卫星的海面反射信号与多个海面散射信号，同时反演海面的风速与风向信息，具备海面矢量风场反演能力。
为实现上述发明目的，本发明的技术方案是：
第一方面，本发明提供一种基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统，包括：星载GNSS-R/S一体化接收子系统，用于同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；GNSS-R海面信息反演子系统，用于利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；GNSS-S双站雷达成像子系统，用于对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角；卷积神经网络，用于对风向反演模型进行训练，再将所述海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS-SAR图像和观测角作为所述风向反演模型的输入，对风向进行反演。
第二方面，本发明还提供了一种利用上述基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统实现的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演方法，包括：
S1.利用星载GNSS-R/S一体化接收系统同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；
S2.利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；
S3.利用GNSS-S双站雷达成像方法对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角；
S4.利用卷积神经网络对风向反演模型进行训练，再将所述海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS-SAR图像和观测角作为所述风向反演模型的输入，对风向进行反演。
有益效果：
根据本发明的方案，基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统和方法，综合利用同一海面的GNSS-R与多角度GNSS-S信息，利用卷积神经网络将GNSS-R反演的海面风速及其观测角、多幅GNSS-S雷达图像及其观测角等多维信息与海面风向建立统计模型，提高海面风向反演的稳健性，实现海面矢量风场反演，并能同时获得稳健的海面风速与风向。而且，本发明无需发射大功率电磁波，仅需接收导航卫星信号的海面反射信号与散射信号，具有功耗低、成本低等优势，有利于快速形成组网星座，实现全球海面矢量风场的近实时探测。
根据本发明的一个方案，利用双线极化相控阵天线同时对GNSS-R信号与GNSS-S信号进行接收，利用水平极化天线接收功率较大的GNSS-R信号，利用垂直极化天线接收功率较小的GNSS-S信号，减小GNSS-R信号与GNSS-S信号的功率差，从而简化星载GNSS-R/S一体化接收系统的复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性表示本发明实施例提供的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统结构图；
图2示意性表示本发明实施例提供的星载GNSS-R/S一体化接收子系统工作示意图；
图3示意性表示本发明实施例提供的星载GNSS-R/S一体化接收子系统组成图；
图4示意性表示本发明实施例提供的GNSS-R海面风速反演子系统的结构图；
图5示意性表示本发明实施例提供的GNSS-S双站成像与多视处理的流程图；
图6示意性表示本发明实施例提供的反演海面风向的卷积神经网络模型图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
图1为本实施例的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统结构图。参照图1，该系统包括：
星载GNSS-R/S一体化接收子系统10，用于同时接收、获得导航卫星对同一海面反射区域的海面反射信号与海面散射信号。星载GNSS-R/S一体化接收子系统10采用双线极化相控阵天线对信号进行接收，其中，水平极化接收通道输出导航卫星信号的海面反射信号(GNSS-R)，垂直极化接收通道输出多个导航卫星信号的海面散射信号(GNSS-S)；
GNSS-R海面信息反演子系统20，用于利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；
GNSS-S双站雷达成像子系统30，用于对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角，提升GNSS-S双站SAR图像的信噪比；
卷积神经网络40，用于对海面反射区的海面风向进行反演，对风向反演模型进行训练，将GNSS-R获得的海面反射区风速及相应观测角、多幅GNSS-S双站SAR图像及相应观测角等作为卷积神经网络的输入层，将海面反射区的海面风向作为卷积神经网络的输出层。
参照图3，星载GNSS-R/S一体化接收子系统10组成包括：双线极化相控阵天线100，用于同时接收同一海面反射区域的GNSS-R信号与GNSS-S信号，采用独立的双线极化馈线网络，形成两套独立的双线极化相控阵天线，双线极化相控阵天线的隔离度大于30dB，天线增益均大于30dB。双线极化相控阵天线包括水平极化天线和垂直极化天线，水平极化天线接收导航卫星的海面反射信号，垂直极化天线并行接收多个导航卫星的海面散射信号。一体化接收子系统主机200，用于接收与存储海面反射区域的GNSS-R信号与GNSS-S信号。卫星导航定位接收机300，用于为GNSS-R海面信息反演子系统20提供导航卫星的位置与速度、参考码信号，以及星载GNSS-R/S一体化接收子系统10的位置与速度等多种先验信息。
参照图2，星载GNSS-R/S一体化子系统10的轨道高度为H，一般取200～800km，采用一幅双线极化相控阵天线同时获得导航卫星信号的海面反射信号与散射信号，天线阵面的法线方向与海面的法线方向保持在45°或-45°左右，相控阵天线的扫描范围大于±30°，即接收天线的入射角范围约为θin∈[15°，75°]，增大可选择的距离向探测范围。记对面侧的导航卫星信号(反射源)入射角为θr，当θin＝θr时，即为海面反射区域，相控阵天线调整波束的方位角为
Figure BDA0003575721820000051
海面反射区内同时被多个其他的导航卫星信号照射，记同一侧的第n个导航卫星信号(散射源)入射角为θs,n，方位角为
Figure BDA0003575721820000052
与星载GNSS-R/S一体化接收系统构成N个双站雷达；海面反射区一般为椭圆，观测角为
Figure BDA0003575721820000053
海面散射的双站SAR成像区一般为方形，观测角为
Figure BDA0003575721820000054
沿距离向与方位向的尺寸分别为P1与P2。
参照图3，一体化接收子系统主机200包括：第一接收机2001，用于对水平极化天线输出的海面反射区域GNSS-R信号进行带通滤波、低噪声放大、下变频与可变增益放大等处理，输出中频GNSS-R信号；第二接收机2002，用于对垂直极化天线输出的海面反射区域GNSS-S信号进行带通滤波、低噪声放大、下变频与可变增益放大等处理，输出中频GNSS-S信号；双通道信号采集与主控模块2003，用于对中频GNSS-R与GNSS-S信号进行量化采集与工作时序控制；时钟与频率管理模块2004，用于为高灵敏度的第一接收机2001和第二接收机2002提供下变频的本振频率，以及为双通道信号采集与主控模块2003提供工作时钟信号；数据存储器2005，用于存储海面反射区域的GNSS-R与GNSS-S信号，以及卫星导航定位接收机300输出的先验信息。
参照图3，卫星导航定位接收机300包括：数据通信模块3001，用于将导航定位接收机3002获得的先验信息传输至一体化接收子系统主机200，先验信息包括导航卫星位置与速度、参考码信号，以及星载GNSS-R/S一体化接收子系统10的位置与速度等多种先验信息；导航定位接收机3002，用于接收多颗导航卫星的导航信号并进行定位与解算，获得导航卫星的位置与速度、参考码信号，以及星载GNSS-R/S一体化接收子系统10的位置与速度等多种信息。
参照图1，GNSS-R海面信息反演子系统20包括：GNSS-R信号预处理模块201，用于对海面反射区域的GNSS-R信号进行扩频码相关与时频补偿、方位向相参与非相参积累等处理，提升海面反射区域GNSS-R信号的信噪比。选择导航卫星信号的宽带信号作为反射源，带宽一般为20.46MHz，提高海面风速反演的空间分辨率，分辨率一般为2～5km，同时输出此时导航卫星信号的入射角与方位角、星载GNSS-R/S一体化接收子系统10的入射角与方位角；GNSS-R海面风速反演模型202，用于对海面反射区的海面风速进行反演，获得海面风速大小。
参照图4，GNSS-R信号预处理模块500(即为201)包括：相参处理5001，获取北斗或GPS导航卫星的宽带测距信号高分辨率的海面观测模式的数据，采用宽带参考码信号对接收的GNSS-R信号进行匹配压缩；非相干处理5002，对一段时间的压缩信号进行累加，进一步提高信噪比，按照信号能量在延时和多普勒频率的二维平面上的分布画出的能量分布图，形成延时多普勒图。
参照图4，GNSS-R风速反演模型202的训练数据400包括：先验海面风速信息4001，可通过机会型的浮标获取，也可通过中长期计算模型获取，作为建模训练的风速真值，为GNSS-R风速反演模型202提供精度反馈和定标修正；GNSS-R历史观测数据4002，作为建模训练的输入端数据源，可利用多种GNSS-R接收卫星的数据，在时间和空间上要和先验海面风速信息4001的真值数据形成匹配。
参照图1，GNSS-S双站雷达成像子系统30包括：GNSS-S双站SAR成像模块301，用于对海面反射区域的多个GNSS-S信号进行双站SAR成像，获得GNSS-S双站SAR图像。选用导航卫星的窄带信号作为散射源，如2.046MHz的带宽，成像中心为海面反射区域的中心，成像距离向尺寸为P1，一般取50km，成像方位向尺寸为P2，一般取50km。多视处理模块302，用于对GNSS-S双站SAR图像分别在距离向与方位向进行多视处理，提升GNSS-S双站SAR图像的信噪比，使图像的空间分辨率约为1km×1km，图像的尺寸约为50×50，同时给出该GNSS-S双站SAR图像对应的观测角信息，包括此时导航卫星信号的入射角与方位角、星载GNSS-R/S一体化接收子系统10的入射角与方位角。由于同一海面反射区能被多个导航卫星照射，可以找到N个最优的导航卫星信号作为散射源，通过GNSS-S双站成像与多视处理后，可以同时获得同一海面反射区的N幅GNSS-S双站SAR图像，有利于稳健地反演海面反射区的风向信息。
参照图4，GNSS-R风速反演模型600，分为模型构建阶段和模型应用阶段。在模型构建阶段，通过经验建模的方法，在原有的GNSS-R风速反演模型基础上，采用高分辨率的模型训练数据400，训练得到优化的高分辨率风速反演模型；在模型应用阶段，使用经过GNSS-R信号预处理模块500的当前实测数据，经过反演模型后得到反射区海面风速。
在本实施例中，利用上述系统实现的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演方法，包括：
S1.利用星载GNSS-R/S一体化接收系统同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；
S2.利用反射信号对海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；
S3.利用GNSS-S双站雷达成像方法对海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角；
S4.利用卷积神经网络对风向反演模型进行训练，再将海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS-SAR图像和观测角作为风向反演模型的输入，对风向进行反演。
参照图5，GNSS-S双站成像与多视处理的流程包括：GNSS-S信号处理700，用于对中频GNSS-S信号进行带通滤波、数字域中频IQ解调、低通滤波与信号抽取等处理，获得低数据率的基带GNSS-S复信号；GNSS-S信号时序恢复800，用于对基带GNSS-S信号进行距离向脉冲压缩与时序恢复，为双站SAR成像提供成像网格信息；BP成像与多视处理900，用于GNSS-S信号进行BP成像与二维多视处理，提高GNSS-S双站SAR图像的信噪比。
参照图5，GNSS-S信号处理700包括：带通滤波7001，用于滤除带外噪声与干扰，输出导航卫星信号的窄带GNSS-S中频信号；数字域中频IQ解调7002，用于窄带GNSS-S中频信号进行解调，获得窄带GNSS-S基带复信号；低通滤波7003，用于滤除带外干扰与杂波信号；信号抽取7004，用于基带复信号进行抽取，降低GNSS-S基带复信号的数据率，减轻GNSS-S双站SAR成像计算负担。
参照图5，GNSS-S信号时序恢复800包括：参考信号提取8001，用于提供GNSS-S脉冲压缩处理提供导航卫星信号参考码、码相位偏移与多普勒偏移等信息；距离向脉冲压缩8002，用于基带GNSS-S复信号进行脉冲压缩，提高信号信噪比；GNSS-S回波时序恢复8003，用于将一维连续的GNSS-S信号转化为二维GNSS-S信号；成像网格划分8004，用于对海面反射区的双站SAR成像区域划分成像网格，成像区域大小为P1×P2，成像网格约为50m×50m或100m×100m。
参照图5，BP成像与多视处理900包括：导航卫星参数提取9001，用于为GNSS-S双站SAR成像提供导航卫星与接收系统的位置与速度等信息；BP成像处理9002，用于对海面反射区的成像网络进行BP双站成像，获得GNSS-S双站SAR图像；距离向多视处理9003，用于对GNSS-S双站SAR图像沿距离向进行多视处理，使处理后的图像距离向分辨率约为1km，提升GNSS-S双站SAR图像的信噪比；方位向多视处理9004，用于对GNSS-S双站SAR图像沿方位向进行多视处理，使处理后的图像方位向分辨率约为1km，进一步提升GNSS-S双站SAR图像的信噪比。不同观测角的GNSS-S双站SAR图像中包括与海面风场相关的海面电磁散射信息，作为卷积神经网络的输入层。
参照图6，GNSS-S SAR信息标准化处理1000包括三类数据的标准化：GNSS-S SAR多视图像、图像观测角、反射区风速。标准化A将不同角度的GNSS-S SAR多视图像标准化成范围一致、分辨率一致、图像大小一致、图像量化位数一致的标准化图像；标准化B将不同GNSS-S SAR对应的观测角(包括GNSS发射机的入射角、方位角，GNSS接收机的入射角、方位角)进行范围一致、量化位数一致的标准化，形成标准化向量；标准化C将反射区对应的风速进行标准化，形成固定范围、固定量化位数的标量。
参照图6，对海面反射区域风向反演的卷积神经网络，数据输入为多角度的GNSS-RSAR反射区图像及对应的角度信息，通过GNSS-R反演得到的反射区风速。卷积神经网络风向反演1100包括：卷积层集合11001，每个卷积层包括卷积、标准化、激活、池化。对应多个角度GNSS-S SAR标准化图像的卷积层集合参数共享，能够对任意个数的多角度GNSS-SSAR标准化图像进行特征提取，形成图像特征向量；多层感知机A 11002，将卷积层集合的图像特征向量和对应的标准化B的对应图像观测角向量共同作为输入进行特征连接，对应多个角度的多层感知机参数共享，能够对任意个数的多角度特征进行连接；对应元素相加11003，实现多个角度观测数据的特征信息融合；多层感知机B 11004，将多个角度的特征信息和对应的反射区风速标准化信息进行特征连接，经过多层感知，得到风向值。
根据本实施例的上述方案，该基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统和方法具有海面风速与风向同步反演能力，联合应用了海面反射区的GNSS-R与多角度GNSS-S等信息进行海面矢量风场反演，借助卷积神经网络模型，提升了海面矢量风场反演的稳健性。同时，本发明无需主动发射大功率电磁信号，仅需利用现有的导航卫星信号即可实现海面矢量风场反演，具备低功耗与小型化等优势，具有组网星座实现全球海面矢量风场的近实时探测潜力。
对于本发明的方法所涉及的上述各个步骤的序号并不意味着方法执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明的实施方式的实施过程构成任何限定。
以上所述仅为本发明的一个实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统，其特征在于，包括：
星载GNSS-R/S一体化接收子系统(10)，用于同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；
所述星载GNSS-R/S一体化接收子系统(10)包括双线极化相控阵天线(100)、一体化接收子系统主机(200)和卫星导航定位接收机(300)，
所述双线极化相控阵天线(100)采用独立的双线极化馈线网络，形成两套独立的双线极化相控阵天线(100)，所述双线极化相控阵天线(100)包括水平极化天线和垂直极化天线，所述水平极化天线接收导航卫星的海面反射信号，所述垂直极化天线并行接收多个导航卫星的海面散射信号；
所述一体化接收子系统主机(200)用于接收和存储所述海面反射区域的反射信号和散射信号；
所述卫星导航定位接收机(300)用于为GNSS-R海面信息反演子系统(20)提供导航卫星的位置、速度和参考码信号，以及所述星载GNSS-R/S一体化接收子系统(10)的位置、速度信息，并作为先验信息；
GNSS-R海面信息反演子系统(20)，用于利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；
GNSS-S双站雷达成像子系统(30)，用于对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角；
卷积神经网络(40)，用于对风向反演模型进行训练，再将所述海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS-SAR图像和观测角作为所述风向反演模型的输入，对风向进行反演。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述一体化接收子系统主机(200)包括：
第一接收机(2001)，用于对所述水平极化天线输出的海面反射信号进行带通滤波、低噪声放大、下变频与可变增益放大处理，输出中频反射信号；
第二接收机(2002)，用于对所述垂直极化天线输出的海面散射信号进行带通滤波、低噪声放大、下变频与可变增益放大处理，输出中频散射信号；
双通道信号采集与主控模块(2003)，用于对所述中频反射信号和所述中频散射信号进行量化采集和工作时序控制；
时钟与频率管理模块(2004)，用于为所述第一接收机(2001)和所述第二接收机(2002)提供下变频的本振频率，并为所述双通道信号采集与主控模块(2003)提供工作时钟信号；
数据存储器(2005)，用于存储海面反射信号和海面散射信号，以及所述卫星导航定位接收机(300)的先验信息。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述卫星导航定位接收机(300)包括：
数据通信模块(3001)，用于将导航定位接收机(3002)获得的先验信息传输至一体化接收子系统主机；
导航定位接收机(3002)，用于接收多颗卫星的导航信号并进行定位和解算，获得导航卫星的位置、速度和参考码信号，以及所述星载GNSS-R/S一体化接收子系统(10)的位置与速度信息。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述GNSS-R海面信息反演子系统(20)包括GNSS-R信号预处理模块(201)和GNSS-R海面风速反演模型(202)，
所述GNSS-R信号预处理模块(201)用于对接收的反射信号进行扩频码相关与时频补偿、方位向相参与非相参积累的预处理，输出信号和所述星载GNSS-R/S一体化接收子系统的入射角和方位角；
所述GNSS-R海面风速反演模型(202)用于对所述海面反射区域的海面风速进行反演，获得风速大小。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述GNSS-R海面风速反演模型(202)的训练数据包括先验海面风速信息和GNSS-R历史观测数据，
所述先验海面风速信息作为建模训练的风速真值，为所述GNSS-R海面风速反演模型(202)提供精度反馈和定标修正；
所述GNSS-R历史观测数据作为建模训练的输入端数据源，在时间和空间上和先验海面风速信息的真值数据形成匹配。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述GNSS-S双站雷达成像子系统(30)包括：
GNSS-S双站SAR成像模块(301)用于对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像，获得GNSS-S双站SAR图像；
多视处理模块(302)，用于对所述GNSS-S双站SAR图像分别在距离向和方位向进行多视处理，并输出所述GNSS-S双站SAR图像的观测角信息。
7.一种利用如权利要求1至6任一项所述的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演系统实现的基于星载GNSS-R/S一体化接收的海面矢量风场反演方法，包括：
S1.利用星载GNSS-R/S一体化接收系统同时接收导航卫星对同一海面反射区域的反射信号和散射信号；
S2.利用反射信号对所述海面反射区域的海面风场信息进行反演，输出风速和对应的观测角，作为风向反演的辅助信息；
S3.利用GNSS-S双站雷达成像方法对所述海面反射区域的多个散射信号进行双站SAR成像与多视处理，获得多幅双站GNSS-SAR图像和观测角；
S4.利用卷积神经网络对风向反演模型进行训练，再将所述海面反射区域的风速及对应的观测角、多幅双站GNSS-SAR图像和观测角作为所述风向反演模型的输入，对风向进行反演。
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