基于北斗信号的降雨信息监测方法

为充分挖掘北斗信号大数据资源的应用价值,拓展其在大气海洋领域的应用方向,重点从理论上研究了利用北斗信号的极化相移监测降雨信息问题。结合北斗信号的频率和极化特征,从极化相移的定义出发,分析了北斗信号经过雨区和降雨粒子相互作用的微物理过程,建立了极化相移与降雨强度之间的数学模型;利用数值模拟方法对该数学模型进行分析得出,北斗信号极化相移对降雨强度具有敏感性,这说明了北斗信号监测降雨强度的可行性;还系统研究了雨滴谱分布、雨区路径长度和卫星仰角等关键因素对极化相移的影响,为后续开展实验验证提出了合理化建议。     

嵌入遗传算法的顺轨干涉SAR海表流场反演新方法

顺轨干涉SAR海表流场探测技术研究对于实现流场探测的全球化、精细化具有重要作用。为了提高海表流场迭代收敛速度和参数反演精度,依据校正系数的参数特点构建适应度函数的约束关系,将校正系数设计问题转化为仿真干涉相位与实测干涉相位差和雷达、平台参数约束条件下的比例因子选择问题,进而设计遗传算法计算校正系数的技术方法,并嵌入海表流场迭代反演算法,从而构建一种反演新方法。星载SAR数据仿真实验结果表明:海表流向反演的均方根误差优于10.0°,海表流速的均方根误差优于0.1 m/s,这符合海表流场反演精度要求。改进的海表流场反演算法可减少2~3次迭代,有效提高了反演效率。研究对于提高顺轨干涉SAR海表流场探测的实效性和准确性具有重要意义。