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| 內容簡介： |
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《GNSS机会源感知测量方法与应用》旨在促进导航、遥感和雷达的深度融合，为推广我国遥感和雷达的应用提供新思路，助力我国导航创新应用落地。《GNSS机会源感知测量方法与应用》围绕GNSS机会源感知测量技术的陆海面物理参数反演、灾害实时监测和近场小区域目标探测成像等问题，介绍了地基海面风速、海面高度、土壤湿度、植被长势和河流水文参数测量新方法，介绍了星载海面风矢量反演、台风事件检测和台风结构参数估计新理论，还介绍了后向/前向构型的目标检测和成像关键技术。在介绍理论、方法和模型的过程中，同时介绍了作者团队自行开展试验获得的数据、合作伙伴和国外共享或公开的数据的处理结果。
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| 目錄：
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目录“博士后文库”序言前言第1章 GNSS机会源感知测量概述 11.1 GNSS机会源感知测量概念 11.2 地基应用 31.2.1 地基观测重要性 31.2.2 地基GNSS-R应用概述 41.3 星载应用 101.3.1 星载观测重要性 101.3.2 星载GNSS-R应用概述 111.4 外辐射源雷达 141.4.1 外辐射源雷达重要性 141.4.2 GNSS外辐射源雷达应用概述 151.5 章节安排 161.6 小结 18参考文献 19第2章 GNSS机会源感知测量基础 312.1 几何模型 312.1.1 地基遥感 312.1.2 星载遥感 322.1.3 外辐射源雷达 342.2 镜面反射点位置估计 352.2.1 地球模型 362.2.2 几何估计法 372.2.3 *优化估计算法 392.3 空间分辨率 402.3.1 地基遥感分辨率 402.3.2 星载遥感分辨率 412.3.3 目标探测分辨率 442.4 时空覆盖性 472.4.1 时空覆盖性能指标 472.4.2 反射事件可见性 482.4.3 时空性能仿真分析 512.5 反射信号模型 552.5.1 相干反射场景 562.5.2 非相干反射场景 572.6 反射信号接收与处理 622.7 小结 66参考文献 67第3章 地基海面物理参数遥感 683.1 海面风速反演 683.1.1 海面风速敏感观测量 693.1.2 多星多参数融合海面风速反演模型 713.1.3 北斗GEO卫星B3I信号试验 733.2 海面高度测量 763.2.1 海面高度测量模型 773.2.2 性能仿真评估 783.2.3 试验评估验证 823.3 海冰探测 893.3.1 海冰探测方法 893.3.2 鲅鱼圈试验验证 913.4 海冰厚度测量 943.4.1 海水和海冰介电常数模型 943.4.2 三层介质反射模型 953.4.3 海冰厚度测量方法 983.4.4 仿真论证 993.5 小结 101参考文献 102第4章 地基土壤湿度测量和植被长势测量 1034.1 反射率测量土壤湿度 1034.1.1 土壤介电常数模型 1034.1.2 反射率估计方法 1044.1.3 右旋圆极化天线试验测试 1094.1.4 线极化天线试验测试 1104.2 透射效应测量土壤湿度 1144.2.1 土壤透射效应 1144.2.2 高度偏差测量方法 1154.2.3 试验验证 1174.3 稀疏型植被长势测量 1224.3.1 归一化微波反射指数 1224.3.2 反射率和归一化微波反射指数融合方法 1234.3.3 试验验证 1254.4 密集型植被长势测量 1284.4.1 衰减系数 1294.4.2 衰减率和高度的植被长势表征方法 1304.4.3 试验验证 1334.5 小结 137参考文献 138第5章 地基河流水文参数测量 1405.1 测量构型 1405.2 边界检测 1435.3 水位测量 1485.3.1 GNSS-R方法 1485.3.2 GNSS-IR方法 1495.4 流速测量 1505.4.1 双基多普勒效应 1505.4.2 反射信号谱估计 1515.5 流量估计 1525.6 仿真与试验验证 1545.6.1 GNSS-IR仿真 1545.6.2 GNSS-R试验 1585.7 小结 162参考文献 163第6章 星载海面风场反演 1646.1 风速敏感特征观测量 1646.1.1 时延多普勒图定标 1646.1.2 时延多普勒图均值 1666.1.3 时延波形前沿斜率 1686.2 海面风速反演算法 1706.2.1 数据质量控制方法 1706.2.2 经验地球物理模式函数 1716.2.3 多特征观测量融合 1726.2.4 沿轨滑动平均 1736.3 风速反演仿真验证 1736.3.1 反演模型建立 1746.3.2 反演性能分析 1746.4 实测数据验证 1786.4.1 数据质量控制 1786.4.2 反演模型函数 1786.4.3 反演性能分析 1826.5 非镜向观测模式风矢量反演 1866.5.1 非镜向观测模式 1866.5.2 风矢量特征观测量 1876.5.3 海面风矢量极大似然估计方法 1916.5.4 仿真验证 1956.6 小结 198参考文献 198第7章 星载台风检测及台风结构参数估计 2007.1 台风模型 2007.1.1 台风概念 2007.1.2 风场模型 2017.1.3 海面坡度概率密度函数 2057.2 台风海域时延多普勒图特征 2057.3 时延多普勒域台风检测及位置估计 2087.3.1 台风事件特征观测量 2087.3.2 滑动窗口时序异常检测 2097.3.3 仿真验证 2127.3.4 实测数据验证 2167.4 空间域台风检测及台风眼位置估计 2197.4.1 散射系数重构方法 2197.4.2 台风检测算法 2247.4.3 台风眼位置估计方法 2257.5 台风结构参数估计 2287.5.1 台风结构参数 2287.5.2 参数化台风模型匹配算法 2297.5.3 仿真验证 2327.6 小结 235参考文献 235第8章 外辐射目标探测 2378.1 目标探测构型 2378.2 后向构型目标探测 2388.2.1 固定点目标回波信号处理算法 2388.2.2 帧内运动补偿方法 2418.2.3 多帧联合目标检测算法 2438.2.4 海面目标探测试验验证 2458.2.5 空中目标探测试验验证 2528.3 后向构型目标定位 2558.3.1 到达时间差定位方程 2558.3.2 协方差模型 2568.3.3 定位性能分析 2578.3.4 空中目标定位试验 2598.4 前向构型目标探测 2608.4.1 菲涅耳衍射效应 2618.4.2 目标检测算子 2658.4.3 空中目标探测试验验证 2658.5 小结 270参考文献 270第9章 地基GNSS双基SAR成像 2719.1 GNSS SAR二维信号模型 2719.2 双基成像算法 2739.2.1 后向投影算法 2739.2.2 距离多普勒算法 2839.3 GNSS SAR试验验证 2899.3.1 建筑物试验 2899.3.2 河流边界试验 2959.4 小结 296参考文献 297第10章 总结与展望 29810.1 地基遥感应用 29810.1.1 总结 29810.1.2 展望 30010.2 星载遥感应用 30410.2.1 总结 30410.2.2 展望 30610.3 外辐射源雷达应用 30810.3.1 总结 30810.3.2 展望 30910.4 小结 310参考文献 311编后记 314
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第1章 GNSS机会源感知测量概述 1.1 GNSS机会源感知测量概念 全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)是能够全天时、全天候地为用户提供连续实时位置、速度和时间等导航定位信息的无线电系统。四大导航系统为全球用户提供了精确的定位、测速及授时服务，同时在测绘、地质勘察、地震监测、海上作业及搜救、智能交通与农业、物联网等领域得到了广泛应用，成为当今人类生产生活中不可或缺的一环。在导航应用中，地表反射的GNSS信号会影响传统定位和授时服务的性能，往往被认为是一种多径误差源而被抑制。20世纪80年代末，有学者提出将地表反射的GNSS信号作为一种遥感信号源来探测地表反射面的物理特征参数。由此产生了如图1-1所示的GNSS反射测量(GNSS-reflectometry，GNSS-R)技术。该技术通过接收、处理直射和地表反射的GNSS信号探测陆面物理参数。无源(无自置发射源)的特点降低了探测设备的功耗和成本，利于在近海岸，尤其在野外供电难的区域以及无人机和微卫星等载荷能力受限的平台进行大规模部署。自该技术概念提出后，大量理论和试验论证该技术已实现了地基、空基和星基等平台对海风、波高和土壤湿度等参数的探测。 图1-1 GNSS-R探测原理示意图 GNSS信号已作为一种外辐射源信号用于空中目标或海面目标的探测和成像。该技术称为GNSS外辐射源雷达技术。作为新体制雷达技术，该技术可充分利用信号源全天时、全天候、全球覆盖的工作特性，满足多种探测场景的需要，作为对现有雷达探测体系的重要补充，已成为外辐射源雷达研究的一个重要方向。 不管是GNSS-R技术还是GNSS外辐射源雷达技术，均是“共享”或“搭便车”GNSS信号实现陆地、海洋或目标参数的感知和测量，基于此，本书将两种技术统称为GNSS机会源感知测量技术。GNSS机会源感知测量技术与传统的收发单置遥感和雷达技术相比，具有以下优点。 (1)信号源丰富。各个导航系统拥有大量的在轨或计划发射的信号源，随着GNSS系统的不断完善和日趋成熟，越来越多的在轨导航卫星可实现全球覆盖的高时空分辨率的探测。 (2)观测设备简单。异源观测模式使其仅需较低功耗和较低成本的接收设备，而无需高功耗和高成本的发射设备，因此设备的重量、功耗、成本和复杂度均低于散射计、高度计和单站雷达。 (3)受云雨等天气的影响小。L频段的波长较其他遥感手段(如卫星高度计、微波散射计等)常用的C或Ku频段的波长长，受云雨等天气的影响较小。 (4)应用范围广。GNSS反射信号中包含了大量的有关反射面的物理信息，通过对GNSS的直射信号和反射信号进行处理，能够得到反射面的物理特征，在海洋遥感、陆地遥感及农业、气象、环保、减灾等领域具有广阔的应用前景。 由于具有上述优势，GNSS机会源感知测量技术逐渐受到国内外学者和研究机构的关注。国内学者通过大量的理论和试验验证，GNSS机会源感知测量技术应用领域如表1-1所示。 1.2 地基应用 1.2.1 地基观测重要性 近岸区域的海陆相互作用频繁，是海洋系统及人类活动和生产的重要场所。我国近海位于北太平洋西部边缘，包括渤海、黄海、东海和南海，跨越32个经度，纵贯44个纬度，面积470多万平方千米。《2020年中国海洋经济统计公报》公布2020年全国海洋生产总值为80010亿元，占沿海地区生产总值的14.9%。《2020年中国海洋灾害公报》公布2020年海洋自然灾害给我国沿海的经济发展和海洋生态造成直接经济损失8.32亿元。随着沿海人口的持续增多和经济的不断发展，近岸海域的潮汐变化监测对海洋工程、灾害预警、安全生产及交通运输等方面具有重要意义。传统观测手段为验潮站等原位测量，其建设成本高，不利于在近岸海域大范围部署，且易受地表垂直运动的影响。随着无线电测距技术的发展，高度计等微波遥感手段用于海面测量。自20世纪70年代卫星高度测量*次实施以来，卫星微波海洋遥感已取得成功，获取的全球海面信息促进了人类对海洋的认知。在近岸海域，由于陆地对微波信号的影响，星载微波遥感设备接收的回波波形发生改变，测量精度下降，且由于时空分辨率限制，无法实时监测近岸海域潮汐。岸基遥感平台观测区域固定，且支持长期稳定观测，可作为星载遥感的补充，提供近岸海域的信息。欧美国家已在沿海区域部署了各自的岸基海洋雷达监测网络，用于海洋安全监测、溢油响应、海啸警报等。主动式探测模式的微波遥感不仅需要接收设备，而且需要高功耗、高成本的发射装置，不宜在供电受限的偏远海岸或岛屿区域部署。 土壤水分对气候环境有重大影响，是水循环的基本组成部分，是陆地水循环中*复杂*重要的环节之一。在太阳辐射作用下，地表水分蒸发，带走地面部分热量，阻止全球地表温度上升。蒸发产生的水蒸气随着气流移动，在达到一定条件时会成云致雨，储存其中的热量释放，空气变暖，并引起大气环流。在此过程中，90%的水蒸气是海洋产生的，其余的10%是由土壤蒸发和植物蒸腾提供的。土壤蒸发是土壤水分与大气湿度的直接联系，其中湿土对大气湿度的贡献很大；而植物蒸腾是土壤水分与大气湿度的间接联系，其水分来源仍是土壤水分。此外，土壤水分会影响土壤的导热性，有助于通过蒸散(土壤蒸发-植物蒸腾)过程调节地表温度，从而对陆地和下层大气中水分与能量的流动产生显著影响。土壤湿度的观测对水分转换过程、全球气候变化的研究起重要作用。植被在水土保持、气候调节、碳中和、水源涵养以及土壤肥力提升等方面起重要的作用。植被的光合作用可以将无机物转换为有机物，储存能量并释放氧气。植被可以直接影响并改变土壤的性质；同时可以加快岩石风化的过程，改变地形地貌；还可以保持水土，保护了原始地表形态。植被的存在可以增加蒸腾作用，下渗水量变高，从而使地下径流增多，地表径流减少。植被遥感对研究水循环、土壤等有重要的指导作用。传统的土壤湿度测量方法包括烘干称重法、探针法和光学遥感法等，存在操作难度大、设备价格昂贵和覆盖面小等缺点。 地基探测作为星载探测的补充，可以提供长期的稳定观测，在原位测量中具有重要的意义。高度计和散射计等传统设备需要大功率发射设备。高成本和高功耗使得它们难以在地基场景中部署。GNSS-R仅需接收设备，因此功耗和成本均可控，适宜地基大规模部署构建观测网络，进行陆海面物理参数的分布式观测。尽管国内研究机构目前已经开展了不少针对地基GNSS-R的研究工作，但是其探测性能仍需提高，且某些陆海面物理参数缺失。基于此，开展地基GNSS-R陆海面物理参数遥感技术的研究，提升其探测性能，覆盖更全面的物理参数对推广GNSS-R的应用具有实际意义。 1.2.2 地基GNSS-R应用概述 1.海面物理参数遥感 1)海面风速反演 早在20世纪80年代末，GNSS信号的全球性、时效性及高可靠性等特征就被认为非常利于对地观测和遥感应用。利用GNSS反射信号遥感海面风场的概念源于1996年Katzberg等的报告[1]。随后在1998年和2000年进行的机载试验验证了该技术的可行性[2，3]。此后众多研究机构进行了大量试验来探究GNSS-R技术在海面遥感应用上的可行性及方法[4]。美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)、美国科罗拉多大学、欧洲太空总署(European Space Agency，ESA)及西班牙Starlab等也开展了大量机载、星载、热气球等接收平台条件下的试验，通过将理论模型建立的波形与实际试验得到的波形匹配得到风场信息，并对结果进行对比分析。在岸基条件下，2004年，Soulat等利用岸基GNSS-R设备开展了相关试验，对海洋状态参数进行了遥感探测[5]。2008年，Wang等在中国近岸*次开展了GNSS-R岸基试验，反演了波高参数，并与现场观测对比一致[6]。2009年，Lu等设计了岸基接收机，论证了基于GNSS-R风场观测系统的可行性[7]。2014年，Li等利用2013年深圳台风试验(代号：TIGRIS)数据，反演了台风“飞燕”和“尤特”期间的海面风速，均方根误差(root mean square error，RMSE)小于2.4m/s[8]。2015年，Martin等提出了有效非相干累加次数的概念，应用于TIGRIS台风数据处理，结果表明所提出的参数与有效波高具有线性关系[9]。2018年，Kasantikul等结合神经网络和粒子滤波技术，重新处理了TIGRIS台风数据，在高风速条件下反演精度为1.9m/s[10]。 2)海面高度测量 1993年，ESA科学家Martin-Neira*次提出了适用于海面高度测量的无源反射干涉系统(passive reflectometry and interferometry system，PARIS)[11]。基于PARIS概念，隶属ESA的欧洲空间研究与技术中心(European Space Research and Technology Center，ESTEC)和隶属NASA的喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory，JPL)利用全球定位系统(global positioning system，GPS)反射信号进行了海面高度测量的研究和系列试验[12]。2000年，Martin-Neira等在阿姆斯特丹开展了GPS反射测量(GPS reflectometry，GPS-R)海面高度测量试验，结果验证了卫星导航信号反演海面高度的有效性[13]。1997～2002年，Martin-Neria等先后开展了岸基及机载GPS-R海面高度测量试验，试验结果达到了厘米级精度[14]。2001年，Martin-Neira等通过GPS反射信号相对于直射信号的C/A码相位延迟反演了海面高度，测试精度达到米级[15]。2007年，Wilmhoff等在美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)WP-3D研究飞机上进行了GPS-R海面高度测量试验，在墨西哥东北海湾的静海状态下采集了GPS散射信号数据，使用GPS加密P(Y)码信号进行了海面高度测量的性能研究，试验的均方差约为20cm[16]。2014年，Beckheinrich等通过剔除相位观测量中的多径误差，将水面高度测量精度从12cm提高到了5cm[17]。2017年，瑞士Onsala空间观测台对影响载波相位高度测量的误差因素(如大气传播效应、硬件误差等)进行了表征分析并修正，通过岸基GNSS-R接收机获得了4.37cm的海面高度测量精度，即使在风速高达13m/s下的粗糙海面也能获得准确的海面高度信息[18]。 国内针对GNSS-R海面高度测量的研究起步相对较晚，但是随着GNSS-R应用价值的不断提升和应用范围的不断拓广，北京航空航天大学、山东大学、北京大学、中国科学院国家空间科学中心、武汉大学、北京化工大学、上海海洋大学、上海航天技术研究院等科研机构和高校已经开展了大量的理论研究与科学试验。2010年，邵连军等使用非线性回归分析方法反演得到了海面高度，并对其主要误差源进行了分析[19]。2014年，王艺燃等提出了基于时延多普勒图(delay-Doppler map，DDM)辅助的反射信号与直射信号的载波相位差提取方法，并应用该方法开展了岸基试验，高度测量精度达到2.5cm[20]。2016年，为了快速地确定整周模糊度，王娜子等提出了L1/L2宽巷组合下的GNSS-R高度测量算法，精度可达2～3cm[21]。同年，王娜子等为了提高GNSS-R高度测量的时空分辨率，提出了逐历元GNSS-R高度测量单差与双差算法，能够实现2～4cm的高度测量精度[22]。2015年，张阳研究了北斗
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