CN115225136A - 一种星地链路传播衰减区域重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种星地链路传播衰减区域重构方法,其改进之处在于,包括如下步骤:步骤1,地面区域二维网格划分:步骤2,背景场构建:步骤3,误差协方差矩阵建立:步骤4,数据同化建模。本发明所公开的星地链路传播衰减区域重构方法,能够对地面星地链路传播衰减测量设备在不同观测位置得到的数据进行同化,使观测数据得到最佳拟合,参数间满足物理规律的制约,从而获得较高的星地链路传播衰减区域重构精度。
Description
技术领域
本发明涉及星地链路研究及应用领域,特别涉及该领域中的一种星地链路传播衰减区域重构方法。
背景技术
星地链路电波传播衰减监测通常为点位式测量,部署位置十分有限,因此,如何补充监测感知站点的不足,综合考虑监测信息融合、电磁信号复杂的传播环境及传播效应,实现大区域星地链路传播衰减的精确重构是要解决的技术问题。
目前,已有星地链路传播衰减重构技术的主要思路是利用Kriging技术对监测站点处实际监测的参数值和预测的参数值之间的差值进行区域栅格点插值,然后再利用插值结果对区域栅格点预测参数值进行修正,最终实现参数区域分布重构。已有的参数区域重构技术仅仅只利用了监测到的传播衰减参数信息,在实时重构的过程中没有考虑区域内参数间物理规律的制约。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种星地链路传播衰减区域重构方法,通过引入数据同化技术完成对电波传播衰减信息的同化,实现对关注区域星地链路传播衰减信息的精确重构。
本发明采用如下技术方案:
一种星地链路传播衰减区域重构方法,其改进之处在于,包括如下步骤:
步骤1,地面区域二维网格划分:
对所选区域按照经度和纬度进行二维网格划分,其中经度步进和纬度步进均设置为1°;
步骤2,背景场构建:
采用ITU-R P.619方法计算卫星至地面任意网格的电波传播衰减值,获得区域背景场;
步骤3,误差协方差矩阵建立:
步骤31,建立观测误差协方差矩阵R,其表达式如下:
其中,Rij为观测误差协方差矩阵元素,i和j表示观测点,yi和yj表示在第i点和第j点的观测值,ηo表示比例系数,取ηo=0.043;
步骤32,建立背景场误差协方差矩阵P,假定背景场误差协方差在经度和纬度方向误差都是高斯分布且可以分离,其表达式如下:
其中,Pij为背景场误差协方差矩阵元素;i和j表示观测点;和表示在第i点和第j点的背景值;φij和λij分别表示第i点和第j点在经度和纬度上的距离;Lφ和Lλ分别是模式在这两个方向的相关距离,在经度方向取5°,纬度方向取2.5°;ηb是模式的误差与模式值的线性系数,取ηb=0.43;
步骤4,数据同化建模:
采用基于Kalman滤波的数据同化技术进行同化建模,获得分析场Xa,Xa就是最终的星地链路传播衰减区域重构结果,其计算公式如下:
其中,Xb表示背景场向量,使用步骤2建立的背景场作为背景场向量;Y表示观测向量,使用关注区域内若干个监测点测量的星地链路传播衰减数据作为观测向量;H表示观测算子,使得模式向量向观测向量转换,完成背景场向观测点的空间插值;P表示背景场误差协方差矩阵,使用步骤32建立的背景场误差协方差矩阵;R表示观测误差协方差矩阵,使用步骤31建立的观测误差协方差矩阵;矩阵K称作增益矩阵。
本发明的有益效果是:
本发明所公开的星地链路传播衰减区域重构方法,能够对地面星地链路传播衰减测量设备在不同观测位置得到的数据进行同化,使观测数据得到最佳拟合,参数间满足物理规律的制约,从而获得较高的星地链路传播衰减区域重构精度。
附图说明
图1是本发明方法的实现框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图和实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1,本实施例公开了一种星地链路传播衰减区域重构方法,如图1所示,以区域内星地链路传播衰减测量结果作为同化资料,以ITU-R P.619方法的计算结果作为同化建模的背景场,采用水平和垂直方向可分离的高斯型误差协方差矩阵,基于Kalman滤波同化方法,建立区域星地链路传播衰减同化模型,实现高精度星地链路传播衰减区域重构。
具体包括如下步骤:
步骤1,地面区域二维网格划分:
对所选区域按照经度和纬度进行二维网格划分,其中经度步进和纬度步进均设置为1°;
步骤2,利用ITU-R P.619方法建立区域背景场:
采用ITU-R P.619方法计算卫星至地面任意网格的电波传播衰减值,获得区域背景场;
步骤3,误差协方差矩阵建立:
步骤31,建立观测误差协方差矩阵R,其表达式如下:
其中,Rij为观测误差协方差矩阵元素,i和j表示观测点,yi和yj表示在第i点和第j点的观测值,ηo表示比例系数,取ηo=0.043;
步骤32,建立背景场误差协方差矩阵P,假定背景场误差协方差在经度和纬度方向误差都是高斯分布且可以分离,其表达式如下:
其中,Pij为背景场误差协方差矩阵元素;i和j表示观测点;和表示在第i点和第j点的背景值;φij和λij分别表示第i点和第j点在经度和纬度上的距离;Lφ和Lλ分别是模式在这两个方向的相关距离,在经度方向取5°,纬度方向取2.5°;ηb是模式的误差与模式值的线性系数,取ηb=0.43;
步骤4,数据同化建模:
采用基于Kalman滤波的数据同化技术进行同化建模,获得分析场Xa,即最终的星地链路传播衰减区域重构结果(最终的电离层现报结果),其计算公式如下:
其中,Xb表示背景场向量,使用步骤2建立的背景场作为背景场向量;Y表示观测向量,使用区域内观测点传播衰减测量设备获得的星地链路传播衰减测量值作为观测向量;H表示观测算子,使得模式向量向观测向量转换,完成背景场向观测点的空间插值;P表示背景场误差协方差矩阵,使用步骤32建立的背景场误差协方差矩阵;R表示观测误差协方差矩阵,使用步骤31建立的观测误差协方差矩阵;矩阵K称作增益矩阵。
Claims (1)
1.一种星地链路传播衰减区域重构方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,地面区域二维网格划分:
对所选区域按照经度和纬度进行二维网格划分,其中经度步进和纬度步进均设置为1°;
步骤2,背景场构建:
采用ITU-R P.619方法计算卫星至地面任意网格的电波传播衰减值,获得区域背景场;
步骤3,误差协方差矩阵建立:
步骤31,建立观测误差协方差矩阵R,其表达式如下:
其中,Rij为观测误差协方差矩阵元素,i和j表示观测点,yi和yj表示在第i点和第j点的观测值,ηo表示比例系数,取ηo=0.043;
步骤32,建立背景场误差协方差矩阵P,假定背景场误差协方差在经度和纬度方向误差都是高斯分布且可以分离,其表达式如下:
其中,Pij为背景场误差协方差矩阵元素;i和j表示观测点;和表示在第i点和第j点的背景值;φij和λij分别表示第i点和第j点在经度和纬度上的距离;Lφ和Lλ分别是模式在这两个方向的相关距离,在经度方向取5°,纬度方向取2.5°;ηb是模式的误差与模式值的线性系数,取ηb=0.43;
步骤4,数据同化建模:
采用基于Kalman滤波的数据同化技术进行同化建模,获得分析场Xa,Xa就是最终的星地链路传播衰减区域重构结果,其计算公式如下:
其中,Xb表示背景场向量,使用步骤2建立的背景场作为背景场向量;Y表示观测向量,使用关注区域内若干个监测点测量的星地链路传播衰减数据作为观测向量;H表示观测算子,使得模式向量向观测向量转换,完成背景场向观测点的空间插值;P表示背景场误差协方差矩阵,使用步骤32建立的背景场误差协方差矩阵;R表示观测误差协方差矩阵,使用步骤31建立的观测误差协方差矩阵;矩阵K称作增益矩阵。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018178809A1 (en) * | 2017-03-28 | 2018-10-04 | Bundesamt Für Zivilluftfahrt | Noise level simulation method as well as computer readable medium and system therefore |
CN110031916A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-07-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于星地链路衰减效应的降雨强度测量方法 |
CN110850510A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于星地链路扫描重构垂直降雨场的方法 |
CN113378443A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 中国地质大学(武汉) | 一种地波雷达数据融合同化方法及计算机设备 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018178809A1 (en) * | 2017-03-28 | 2018-10-04 | Bundesamt Für Zivilluftfahrt | Noise level simulation method as well as computer readable medium and system therefore |
CN110031916A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-07-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于星地链路衰减效应的降雨强度测量方法 |
CN110850510A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于星地链路扫描重构垂直降雨场的方法 |
CN113378443A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 中国地质大学(武汉) | 一种地波雷达数据融合同化方法及计算机设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
杨巨涛等: "电离层中ELF辐射源向下传播衰减理论分析", 电子学报, vol. 48, no. 12, pages 2319 - 2325 * |
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Publication number | Publication date |
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