一種星載GNSS-R海風反演的卡爾曼濾波模型

作者：李中奎,張波,楊東凱,張國棟

摘要：針對傳統星載全球衛星導航系統反射計(GNSS-R)測風,通過建立經驗性的地球物理模型函數(GMF)進行風速反演時,會因反射信號數據質量較差而出現異常結果,若執行嚴格的數據質量控制,則會降低數據利用率,最終影響星載GNSS-R測風的空間覆蓋率的問題,提出1種基于卡爾曼(Kalman)濾波的風速反演算法:利用差分整合移動平均自回歸模型(ARIMA)得到狀態方程和觀測方程,并將GMF反演的風速值作為觀測值,從而建立Kalman濾波模型,實現星載GNSS-R風速反演的實時校正和優化。實驗結果表明,該方法的風速反演均方根誤差能夠滿足風速測量要求,并有效提升星載GNSS-R測風的空間覆蓋率。

發文機構：北京航空航天大學電子與信息工程學院

關鍵詞：星載全球衛星導航系統反射計風速反演卡爾曼濾波地球物理模型函數經驗模型差分整合移動平均自回歸模型spaceborne global navigation satellite system-reflectometry(GNSS-R)wind speed retrievalKalman filteringgeophysical model function(GMF)empirical modelauto-regressive integrated moving average model(ARIMA)

分類號： P228[天文地球—大地測量學與測量工程]