适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法

摘要

本发明提供一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法，包括以下步骤：S1，获取冻融反射地表的土壤参数、植被参数和积雪参数，并获取GPS接收机的天线增益信息和天线极化信息；S2，将所述土壤参数、植被参数和积雪参数代入冻融地表微波前向散射模型，以获取反射地表的裸土反射率R

说明书

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法。

背景技术

地表冻融状态强烈地影响着地表的热力学和水文特征，是影响地气系统的水热交换、天气气候和地表径流过程的重要因素，是环境研究、资源开发和工程设计中必须考虑的重要因素之一。

多路径效应是GPS测量中干扰测量质量的主要原因之一，测绘用GPS接收机中的多路径观测数据在传统的定位和授时应用中，被看作有害信号而剔除。近年来，研究表明，多路径观测信号的相位、伪距和SNR值可以用来反演近地表土壤水分、植被含水量、积雪厚度和海平面变化等信息，因而可以考虑用于复杂寒区冻融地表的监测。

众所周知，利用前向GPS多路径模型可以获得多路径观测信号的相位、伪距和SNR值。然而，传统的前向多路径模型侧重码调制，对于反射能量、相位和延迟采用任意值，或者基于给定观测数据几何计算反射延迟，采用经验值定义反射能量。而利用多路径进行复杂寒区冻融地表的遥感研究时，要求多路径信息能更好地反应观测目标物的反射特性，如果采用经验值则不能达到要求，因而需要提供一种更准确的前向GPS多路径模型的建立方法。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法，以准确地获得GPS接收机天线接收到的直射信号和反射信号的相干电场能量，为后续计算多路径观测信号的相位、伪距和SNR值提供基础。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法，包括以下步骤：

S1，获取反射地表的土壤参数、植被参数和积雪参数，并获取GPS接收机的天线增益信息和天线极化信息；

S2，将所述土壤参数代入裸土微波前向散射模型，以获取反射地表的裸土反射率R_baresoil，将所述植被参数代入植被微波前向散射模型，以获取反射地表的植被反射率R_veg，将所述积雪参数代入积雪微波前向散射模型，以获取反射地表的积雪反射率R_snow；

S3，根据所述裸土反射率、植被反射率、积雪反射率、天线增益信息和天线极化信息建立如式(1)所示的前向GPS多路径模型：

在式(1)中，P_d表示GPS接收机天线接收到的直射信号的电场能量，P_r表示GPS接收机天线接收到的反射信号的电场能量，表示GPS接收机天线接收到的直射信号中RHCP部分的电场能量，表示GPS接收机天线接收直射RHCP信号的天线增益，W_d表示GPS接收机天线接收到的直射信号的Woodward模糊函数，X表示反射地表与接收机天线的耦合系数，S表示反射表面的粗糙度因子，W_r表示GPS接收机天线接收到的反射信号的Woodward模糊函数。

进一步地，式(1)中的X＝X^R+X^L，其中，

在式(2)中，X^R、X^L分别表示X的右旋部分和左旋部分，R^S表示反射地表的同极化反射率，表示GPS接收机天线接收反射信号的天线增益的同极化部分，R^X表示反射地表的交叉极化反射率，表示GPS接收机天线接收反射信号的天线增益的交叉极化部分，i表示虚部，表示RHCP反射信号的相位，表示LHCP反射信号的相位。

进一步地，式(2)中的R^S和R^X为反射地表总反射率R的同极化部分和交叉极化部分，其中R可由式(4)获得：

R＝R_baresoil+R_snow+R_veg>

通过采用上述技术方案，本发明建立了准确的前向GPS多路径模型，可以准确地获得复杂寒区冻融地表处的GPS接收机天线接收到的直射信号和反射信号的相干电场能量，为后续计算多路径观测信号的相位、伪距和SNR值提供基础，从而可用来进行地物参数，诸如土壤水分、植被含水量和积雪厚度等的研究。

附图说明

图1为本发明一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解。

如图1所示，本发明一种适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型的建立方法包括以下步骤：

S1，获取冻融反射地表的土壤参数、植被参数和积雪参数，并获取GPS接收机的天线增益信息和天线极化信息。

S2，将所述土壤参数代入裸土微波前向散射模型，以获取反射地表的裸土反射率R_baresoil，将所述植被参数代入植被微波前向散射模型，以获取反射地表的植被反射率R_veg，将所述积雪参数代入积雪微波前向散射模型，以获取反射地表的积雪反射率R_snow。其中，裸土微波前向散射模型、植被微波前向散射模型和积雪微波前向散射模型均可采用已知的模型，例如，裸土微波前向散射模型参考文献[Chen,K.S.；Wu,T.D.；Tsang,L.；Li,Q.；Shi,J.；Fung,A.K.Emission>

S3，根据前述裸土反射率、植被反射率、积雪反射率、天线增益信息和天线极化信息建立如式(1)所示的适用于复杂寒区冻融地表的前向GPS多路径模型：

其中，下标d和r分别表示直射和反射部分，上标R表示RHCP(右旋圆极化)信号，P_d表示GPS接收机天线接收到的直射信号的电场能量，P_r表示GPS接收机天线接收到的反射信号的电场能量，表示GPS接收机天线接收到的直射信号中RHCP部分的电场能量，表示GPS接收机天线接收直射RHCP信号的天线增益(由接收机给出)，W_d表示GPS接收机天线接收到的直射信号的Woodward(伍德沃德)模糊函数(可根据本领域已知算法得到)，X表示反射地表与接收机天线的耦合系数，S表示反射表面的粗糙度因子(可根据本领域已知算法得到)，W_r表示GPS接收机天线接收到的反射信号的Woodward模糊函数(可根据本领域已知算法得到)。

在式(1)中，X＝X^R+X^L，X^R、X^L分别表示X的右旋和左旋部分，其中，

其中，R^S表示反射地表的同极化反射率，表示GPS接收机天线接收反射信号的天线增益的同极化部分(由接收机给出)，R^X表示反射地表的交叉极化反射率，表示GPS接收机天线接收反射信号的天线增益的交叉极化部分(由接收机给出)，i表示虚部，表示RHCP反射信号的相位，表示LHCP(左旋圆极化)反射信号的相位，和的计算方法为本领域的公知常识。

其中和分别为干涉相位Φ_i对应的左旋和右旋部分，干涉相位Φ_i可以表示为：

在式(3)中，Φ_X＝arg(X)，表示反射地表与天线耦合作用的相位项，Φ_I＝kτ_i，表示干涉传输延迟，k表示自由波数，τ_i表示干涉传输时间，τ_i表示直射和反射信号时间延迟，表示直射信号天线相位对导航卫星的直射信号电压的影响，即直射信号天线相位变化时导致的直射信号电压变化，这些都是本领域熟知的参数。

在本发明中，式(2)中的R^S和R^X为反射地表总反射率R的同极化部分和交叉极化部分，其中R可由式(4)获得：

R＝R_baresoil+R_snow+R_veg>

其中的裸土反射率R_baresoil、植被反射率R_veg和积雪反射率R_snow由步骤S2得到，根据式(4)可以计算裸土、积雪覆盖或者植被覆盖在不同组合下的总反射率R。由该总反射率即可计算得到其同极化部分R^S和交叉极化部分R^X(计算方法为本领域熟知)，代入式(2)可得到X^R、X^L，根据X＝X^R+X^L可得到X，最后将X代入式(1)，即可得到

由前述分析可知，根据式(1)模型得到的表示的是电场能量数据，该能量数据记录在GPS接收机中，用户根据这些数据采用本领域已知的算法进行处理分析，就能得到多路径观测信号的相应相位、伪距和SNR值，从而可用来进行地物参数，诸如土壤水分、植被含水量和积雪厚度等的研究。

需要说明的是，本发明通过在式(4)中代入裸土、积雪或者植被反射率的不同组合，可以针对6种典型的寒区地表环境微波辐射进行前向GPS多路径信号进行模拟：裸露融土前向GPS多路径信号、裸露冻土前向GPS多路径信号、植被覆盖融土前向GPS多路径信号、植被覆盖冻土前向GPS多路径信号、积雪覆盖冻土前向GPS多路径信号、积雪植被覆盖冻土前向GPS多路径信号，因而本发明建立的模型可以适用到复杂寒区冻融地表的研究中。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。