一、论青藏高原大气折射对地面精密测量的影响（论文文献综述）
王丹丹[1]（2020）在《预测大区域复杂环境低频地波传播特性的抛物方程方法研究》文中研究说明低频无线电导航系统是国家定位、导航与授时（Position,Navigation,and Timing,PNT）体系的重要组成部分,是弥补卫星导航系统抗干扰能力差、信号强度弱、水下及遮蔽环境无法使用等不足的首选方法。当前,制约低频无线电导航系统精度提高的关键是传播时延的预测水平。在现有的低频地波传播预测理论方法中,抛物方程（Parabolic Equation,PE）方法因其在大区域复杂环境电磁预测方面具有其他方法无法比拟的高精度与快速度优势,被引入到低频地波传播应用中。但是,随着PE方法在低频地波传播应用中的深入,其自身的不足也逐渐显现,主要包括:最优PE形式判定依据存在局限性、不能模拟障碍物对电波的双向传播过程、无法考虑有耗媒质对脉冲信号的色散效应、难以分析源区复杂环境对无线电覆盖的影响等。为此,针对上述诸多不足,深入开展复杂环境低频地波传播特性预测的PE方法研究,实现一套高效、高精度的低频地波传播预测PE方法,对掌握大区域复杂环境低频地波传播特性以及提高低频无线电导航系统服务精度具有重要意义和应用价值。本文的研究内容和创新点如下:1.提出了一种评估变换坐标系PE精度的色散方法,探明了移位变换模型上能够使用分布傅里叶变换（Split-Step Fourier Transform,SSFT）求解算法的最优PE方法,首次给出了变换坐标系最优PE方法选取的理论依据。通过将变换坐标系平面波解代入变换坐标系PE形式中,推导出几种典型变换坐标系PE形式的色散关系。首次评估得出变换坐标系中Padé型PE的精度总是优于Taylor型PE,Barrios和Donohue-Kuttler型PE的精度不相上下,且仅在阳坡坡度约17o以内和阴坡坡度约5o以内优于Taylor型PE,并确定了Taylor型PE为移位变换模型上能够使用SSFT数值求解算法的最优PE形式。以经典理论方法结果为参考,分析了最优PE方法在低频地波应用中的局限性,明确了最优PE方法的适用条件。此外,基于实测数据验证了最优PE方法在长距离复杂传播路径预测的有效性。2.针对陡峭地形传播路径,提出了一种改进双向PE（Two-Way PE,2W-PE）方法。该方法通过将传统2W-PE方法中处理不规则地形的阶梯地形模型修改为阶梯地形模型和移位变换模型相结合的方式,提高了传统2W-PE方法的前向和后向预测精度,同时保留了传统2W-PE方法的高效率优势,可实现对长距离陡峭地形传播路径的高精度快速预测。以时域有限差分（Finite-Difference Time-Domain,FDTD）方法结果为参考,分析了两种2W-PE方法在单个山峰和多个山峰之间的预测性能,给出了两种2W-PE方法的适用范围。3.提出了两种适用于不同源区环境的混合时域PE（Time-Domain PE,TDPE）方法——源区平坦平地面公式（Flat-Earth Formula,FEF）-TDPE方法和源区复杂FDTD-TDPE方法,通过将方法之间优势互补,弥补了传统TDPE方法在短距离高仰角传播预测精度差的缺点,提高了传统TDPE方法的预测精度,形成了对大区域低频脉冲地波传播特性的高精度快速预测能力。在此基础上,分析了罗兰-C信号的时域传播特性,明确了有耗媒质表面对罗兰-C信号的色散效应影响。研究了源区复杂环境对罗兰-C信号辐射特性的影响,首次给出了罗兰-C发射台站选址建议的理论依据。另外,利用实测数据验证了两种混合TDPE方法在实际复杂传播路径预测的有效性。4.提出采用PE方法预测大气折射率空时变化及大地电导率时间变化的地波传播问题,揭示了大气折射率空时变化及大地电导率时间变化对低频地波传播特性的影响规律与影响程度,进一步完善了低频地波传播特性理论。分析了大气折射率的空时变化特性与规律和大地电导率时变特性产生因素及其作用机理,以及两者中各因素变化对低频地波传播特性的影响。研究表明,大气折射率空时变化及大地电导率时间变化对场强的影响几乎可以忽略不计,但对于相位,在1000km的传播距离处,大气折射率的空间变化和时间变化分别可引起百纳秒量级和数十纳秒量级的相位误差,而大地电导率时间变化所引起的相位误差可达百纳秒量级。
赵凤美[2]（2020）在《临边大气传输和背景辐射特性研究》文中研究表明大气遥感探测技术随着科技的发展日益成熟,针对遥感探测的用途和要求也越来越高,科学工作者提出了临边观测方式。它是一种新型大气遥感探测方式,不仅具有高的空间覆盖性,还具备高垂直分辨率的特点。由于光谱范围、观测几何以及大气条件的差异,导致接受到的光谱辐射信号表现出不同的变化,因此,临边大气辐射传输对于反演大气温度、密度以及痕量气体浓度随高度的变化等具有重要的意义。随着临边观测能力的不断发展,建立适用于临边观测方式的大气辐射传输模型成为了科学研究的热点问题。虽然目前国内外已经建立了不同的临边大气辐射传输模型,但是依然存在各种不足,例如计算速度慢、计算精度不够高、计算光谱范围窄、不包含大气多次散射等。为解决以上模式存在的问题,实现宽光谱临边大气辐射传输快速计算的目的,本文基于CART中拟合的大气谱线参数数据库和球面大气模式,初步建立了临边大气辐射传输模型。本文主要工作内容与创新点:（1）基于MIPAS卫星实测数据和SCITRAN临边大气辐射传输模式,对MODTRAN模型中的中高层大气临边辐射传输计算精度做了评估,结果表明MODTRAN5计算的中高层临边大气背景辐射与MIPAS观测的、SCITRAN模拟的变化趋势一致,计算速度比SCIATRAN更快、光谱范围更宽;同时发现,MODTRAN4计算的可见光波段临边辐射强度有很大误差,MODTRAN5仅在观测高度、观测天顶角、观测距离这种几何配置下计算的斜程大气透过率是错误的,可用于临边大气背景和透过率的模拟计算。这些结果对于使用MODTRAN来计算临近空间大气背景辐射特性的工程应用具有重要的参考价值和借鉴意义。（2）采用SCIATRAN和MODTRAN5大气辐射传输软件,模拟了光电工程上关心的几个波段的临边大气透过率和背景辐射,研究了临边观测方式下大气透过率和大气背景辐射随各种空间几何参数的变化,获取临边大气透过率和背景辐射随空间几何的变化规律。（3）在通用大气辐射传输软件CART的基础上,充分考虑大气折射的情况下,基于分层球面大气辐射传输模型,建立了计算临边大气分子吸收的临边大气传输模式。（4）建立了卷云大气反射率计算模式,并基于MODIS卫星遥感反演的大气参数廓线,计算了卷云反射特性的空间分布,验证了所构建的卷云反射率计算模型;利用近20年MODIS卷云反射率测量数据,统计分析得到卷云反射率全球的时空分布特征以及季节变化特征,为卷云大气背景辐射计算提供了基础数据。
刘晓阳[3]（2020）在《地基GNSS水汽探测关键参量研究》文中认为地基GNSS水汽探测作为GNSS遥感应用和气象领域的研究热点,本文围绕地基GNSS探测大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）过程中的关键参量,重点对无实测气象参数天顶静力延迟（Zenith Hydrostatic Delay,ZHD）的解算,大气加权平均温度（Atmospheric Weighted Mean Temperature,Tm）时空变化特征及建模方法进行分析和研究,并编制了地基GNSS水汽反演软件,最后将其应用于徐州地区GNSS水汽反演中。主要研究内容和结论如下:（1）分别从空间分布和季节变化等方面,对ERA5气压分层数据和GPT3（Global Pressure and Temperature 3）经验模型两种数据源在中国地区解算ZHD的精度进行分析和讨论,结果表明,基于ERA5数据解算ZHD整体精度为1.3mm,其中在青藏和西北部分地区精度稍差,无明显季节差异;基于GPT3经验模型解算ZHD整体精度为10.3mm,其精度受纬度和季节变化的影响,随着纬度的升高,精度会有所降低,在不同季节下存在13mm的差异。（2）对中国地区Tm的时空变化特征进行分析,发现其时空变化受季节、纬度、海拔和气候等综合因素所导致。根据其变化特征,使用中国89个探空站20162018年三年观测数据,建立中国地区Tm地理分区模型,通过分析表明,该模型在我国整体精度为3.52K,在南方、北方、西北和青藏地区的精度分别为2.8K、4.0K、4.2K和3.5K,相较于Bevis模型,分别提升了11%、7%、17%和44%,在青藏地区提升尤为显着。（3）编制了自动化、一体化、可自动批量处理多天数据的GNSS水汽反演后处理软件。并将其应用于徐州地区GNSS水汽反演中,以探空资料结果为参考,基于ERA5气压分层数据、GPT3模型解算得到的GNSS-PWV精度分别为1.6mm、3.2mm,可分别满足于长期气候变化研究、实时/近实时水汽探测的精度需求。最后对徐州地区一次降雨事件发生前后PWV的变化特征分析发现,在降雨发生前PWV会有很长一段时间的持续增长,因此可根据PWV的持续增长时间来对降雨进行预测。该论文有图35幅,表16个,参考文献83篇。
乔川[4]（2019）在《基于数字高程模型的高空远距离航空相机对地目标定位技术研究》文中研究指明高空远距离航空相机作为目前获取地面目标区域图像信息的主要光电设备之一,可在10km到20km高空对10km到100km之间的目标进行成像测量。以其作用距离远,成像分辨率高、定位精度高等优势,已在航空遥感领域得到广泛应用。为了更加准确的获取战场信息,精确打击地面目标,提高目标的定位精度十分重要,而复杂的空中环境导致高空远距离大角度倾斜成像的航空相机目标定位难度巨大,目前这是航空成像测量领域中一个亟待解决的问题。因此,本文提出了一种适用于高空远距离航空相机的目标定位方法,并分析了造成定位误差的主要因素,提高了对目标的定位精度。本文讨论了高空远距离航空相机对地目标定位技术的理论基础和发展现状,对目标定位的各个环节进行了系统地研究。为准确地获取目标的地理位置信息,提出了基于数字高程模型的对地目标定位方法,采用蒙特卡洛法分析了影响目标定位精度的因素,为实际工程应用提供理论指导。深入分析目标的运动特性,设计了一种交互多模型卡尔曼滤波器,实现了对定位精度的进一步提高。利用定位数据获取的图像地理位置信息,提出了一种航空遥感图像自动配准算法,实现了对无明显特征的航空遥感图像的配准。最后将算法移植到DSP中,设计并制作了定位解算模块,并利用实际飞行试验了目标定位算法和图像配准算法的有效性。本文具体工作可分为以下几部分:为准确地获取目标地理位置信息,提出了基于数字高程模型的对地目标定位方法。依据机载GPS（Global Position System,全球定位系统）/INS（Inertial Navigation System,惯性导航系统）组合导航系统测量的航空相机的位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息,利用齐次坐标变换的方法求解目标在大地坐标系下的指向,利用地球椭球模型和数字高程模型,确定目标点的经纬度信息。该方法不需要激光测距设备,可对复杂地形区域目标进行定位。分析讨论了影响目标定位精度的主要因素,并采用蒙特卡洛法对目标定位精度进行仿真分析。仿真实验结果表明,地形误差对目标定位精度影响很大,当成像倾角小于30°时,定位误差主要来源于目标大地高误差。采用基于数字高程模型的目标定位算法,在垂直成像时,定位精度可达到30m以内,当成像倾角在070°之间时,对山地地区（地形起伏标准差为190m）目标定位,可将定位精度提高57倍,对丘陵地区（地形起伏标准差为100m）目标定位,可将定位精度提高34倍。利用高空远距离航空相机的监视跟踪能力,对目标进行多次成像测量,采用滤波的方式进一步减小目标定位误差。深入研究目标的运动特性,建立了目标速度矢量方向发生变化（目标转弯）时的运动模型,采用两个系统状态方程,设计了交互多模型卡尔曼滤波对运动目标的位置进行估计,实现目标定位精度的进一步提高。通过仿真实验,将交互多模型卡尔曼滤波定位算法与传统基于单一直线运动模型的卡尔曼滤波定位算法进行比较。结果显示,传统卡尔曼滤波定位算法可将目标定位精度提高23倍,而文中设计的交互多模型卡尔曼滤波定位算法可将目标定位精度提高34倍。说明交互多模型卡尔曼滤波定位算法能够更好地适应目标的运动状态。基于特征信息的图像配准算法无法对无明显特征的航空遥感图像进行配准,针对这一问题,提出了一种基于地理位置信息的图像自动配准算法。首先确定两幅航空遥感图像的重叠区域;然后在其中一幅图像的重叠区域内选取匹配点,并利用目标定位算法计算匹配点的地理位置信息;最后计算该匹配点对应另一幅航空遥感图像的像素值,实现图像的配准。该方法不需要提取图像的特征信息,因此对特征不明显的航空遥感图像也适用。经过仿真实验验证,其配准精度可优于15像素。设计了基于DSP芯片的定位解算模块用于实现定位算法的实时解算。通过飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性。在载机飞行高度15000m时,对不同成像倾角的目标采用基于地球椭球模型和基于数字高程模型的定位算法对目标进行定位。采用数字高程模型的对地目标定位算法可有效降低地形起伏对目标定位的影响,从而将目标定位精度提高24倍。对基于地理位置信息的图像配准算法进行验证,结果表明,对于特征不明显的两幅航空遥感图像,采用基于特征信息的配准算法无法进行配准,采用文中基于地理位置的图像配准算法可准确获取匹配点的像素值,从而实现配准。综上所述,本文通过对高空远距离航空相机定位方法的研究,在现有研究成果的基础上,提出了一种基于数字高程模型的对地目标定位方法,有效提高了对地目标定位精度,对航空光电测量领域的发展具有重要意义。
徐冬冬[5]（2018）在《基于多智能体的边界层水汽探测方法研究》文中研究表明水汽是大气重要的组成部分,大气中水汽含量分布情况及水汽变化情况非常复杂,推动天气和气候变化,在中小尺度灾害性天气形成和演变过程中起重要作用。如何有效地、准确地获取水汽分布的信息,对天气预报、气候监测及防灾减灾具有特别重要的意义。一般大气水汽探测受到探测精度和时空分辨率影响,无法获取高精度、高时空分辨率的水汽信息。当前的水汽监测系统在观测时间和空间分辨率、设备造价、布网密度和监测精度等方面存在很多不足。针对当前水汽监测系统存在的问题,以电磁波载波信号作为介质反演大气折射指数,进行水汽探测。借助于目前广泛应用的第四代移动通信网络,采用多智能体系统接收电磁波信号,构建水汽监测网络,作为现有水汽监测网络的重要补充。本文提出了一种基于多智能体的边界层水汽探测方法,深入研究该探测方法中的核心技术,以下为本文的主要工作。论证了多智能体方法反演大气折射指数的可行性。对于采用通信基站发出的载波频率为2.45GHz的电磁波作为介质的探测方式研究,实质上是对于电磁波在边界层低层大气中传播路径上衰减的研究。很显然,其衰减与电磁波传播路径上大气温度、气压和湿度相关,即与电磁波传播路径上的水汽含量相关。根据利用电磁波折射率反演大气中水汽含量的原理,设计了应用于水汽探测的多智能体系统。该系统由采用改进的层次型网络结构,自下而上由传感器智能体、管理智能体和接口智能体三种智能体构成。定义了多智能体系统的组织结构和数据传输形式。对多智能系统中传感器智能体的数据采集算法进行了设计与分析。从多智能体系统探测网络技术要求、单频同步网络和第四代通信系统中采用的数据传输技术三个方面论证了多智能体系统观测边界层水汽的可行性。论证了基于多智能体的边界层水汽探测方法中利用接收到的电磁波载波信号反演电磁波传播路径上大气折射率N的反演方法和信号处理算法,并进行相应的反演实验来验证不同的算法对应的探测精度,分析了三种不同算法存在的问题和改进方法。（1）调制信号自相关函数信号处理算法。采用调制信号自相关函数计算电磁波信号从基站发出到接收端接收载波信号的传输延时,并依此计算电磁波载波信号传输伪距,反演传输路径上大气折射指数。（2）载波相位差信号处理算法。对比信号接收端接收到的载波信号与同步产生的载波信号之间的相位差,根据整周期模糊数和相位差计算电磁波载波信号传输伪距,反演传输路径上的大气折射指数。（3）导频信号追踪时间定位算法。导频信号追踪时间定位算法是利用第四代移动通信系统中采用的OFDM传输技术精确计算信号传输延迟,进而精确计算传输伪距,反演大气折射指数。通过对反演结果的比较分析,在相同区域,相同信号处理算法反演不同天气条件下大气折射指数。建立数学模型,分析大气中水不同形态对于电磁波传输衰减对反演结果的影响。采用导频信号追踪时间定位算法在不同天气条件下进行观测实验。实验结果验证了多智能体方法反演大气折射指数的可行性,并且反演结果精度满足水汽探测需求。本文的研究证明了基于多智能体的边界层水汽探测方法可行,反演结果精度较高,可以作为当前水汽探测的有效补充。
翟艳雪[6]（2018）在《雷达电波折射误差修正优化算法研究》文中指出现代战争多为速战速决的闪电战,防御方为了对敌方突袭的攻击武器进行精确定位并在短时间内做出回击,在役雷达系统必须实现快速探测及精准定位的功能。然而,雷达电波的传播受到了实际大气的影响,即由大气引起的折射误差影响了雷达的测量精度,故需实时修正大气折射误差。目前,处理计算大气折射误差的时间较长而无法快速地进行修正,因此,既要达到雷达测量精度的要求又能提高计算速度已是评价工程应用中的大气折射误差修正算法的重要标准。本文的目的是基于高精度射线描迹法的基础上采取多种办法致力于提高计算速度,经分析比较从而确定出最优快速算法。本文首先介绍了目前国内外对大气折射误差修正的研究状况。为了确保大气折射误差修正的精度,通过对比分析几种常用的大气剖面模型和折射误差修正方法,选取了较高精度的分段大气模型和射线描迹修正方法。其次,也是本文的主要部分,在保精度的前提下从两方面致力于提高折射误差修正的计算速度的研究。一是提出了基于积分法的电波折射修正优化算法。因折射误差修正的精度由作为积分上限的目标高度的精度来决定,因此选取了高精度的高斯-勒让德积分和龙贝格积分分别进行积分计算;由于步长的大小影响计算速度,因此采用了逐步变步长和自动变步长两种改进步长的方法进行算法优化;另外,利用接近目标真实高度的虚高方法可大大减少计算次数,从而得到了基于虚高的改进算法。同时,通过MATLAB仿真对比出较好的积分优化方法。二是提出了将积分计算转化为微分计算的方法来提高计算速度,进而得到了基于微分法和龙格-库塔微分法的改进步长算法。经仿真分析比较出了较好的微分优化算法。最后,通过仿真比较实验,不仅得到了最佳积分优化算法和最佳微分优化算法,而且在相同条件下将它们加以对比得出了本文最优算法——龙贝格等效地球半径虚高法。本文给出的电波折射误差修正优化算法不仅确保了修正精度而且也大大提高了计算速度,从而可达到高精度、快速地进行折射误差修正的效果,该成果可直接应用于在役雷达系统,进一步提高其定位精度。
闻洪峰[7]（2018）在《联合GNSS/PWV与气象要素监测大气颗粒物浓度》文中提出随着人类经济社会发展及自然环境变化,华北地区灰霾频发,河北省尤为严重,对人类生产生活和身体健康都具有显着影响,灰霾已成为河北发展最急需解决的环境问题。悬浮在大气中的颗粒物（particulate matter,PM）是灰霾发生的根源所在。其中,可吸入颗粒物(PM10)及细颗粒物(PM2.5)是大气颗粒物最重要的组成成分,很大程度上决定空气质量指数（Air Quality Index,AQI）的好坏。对PM2.5和PM10的相关研究已成为热点。PM2.5和PM10监测最高效的方法就是可以小尺度实时监测的地面监测站。然而对于经济欠发达地区,覆盖密度不足、维护不够、基础设施不完善等原因,仅靠这一种监测手段难以实现可靠、稳定的高时间分辨率监测。需要其他简单高效且具高时间分辨率的监测手段作为补充。近两年,有学者发现GNSS对流层延迟与大气颗粒物浓度之间存在相关性,而GNSS对流层延迟是可以高时间分率近实时解算的,为利用GNSS对流层延迟监测大气颗粒物浓度提供了可能性。本文在GNSS对流层延迟与大气颗粒物浓度的存在相关性出的基础上,以河北省保定市和唐山市的秋冬季节数据为例,分析了二者相关性的来源,并联合气象元素分别建立线性和非线性的回归模型。主要工作和贡献如下:（1）以小时和日均值两个尺度,系统分析了大气颗粒物浓度、大气可降水量和地表水气含量的变化规律及相关性。研究发现,地表水气含量与大气颗粒物浓度24h整点时刻变化规律相近,而与大气可降水量在日均值尺度上具有相似的变化规律。在小时尺度上,大气可降水量与大气颗粒物浓度存在正相关性,相关系数主要集中在0.3-0.5;地表水汽含量与大气颗粒物浓度也存在正相关性,相关系数主要在0.5-0.7之间。证实PWV和地表水汽含量可用于监测大气颗粒物浓度。同时,分析了气温等气象元素与大气颗粒物浓度的相关性,为后续的建模提供基础。（2）提出基于大气可降水量、地表水汽含量和气象元素建立多元线性回归模型。经过对比分析,加入大气可降水量和地表水汽含量可使模型精度提高约20%;通过分析大气颗粒物浓度的自相关性和偏自相关性,又提出在多元线性回归模型中,加入大气颗粒物浓度基础值,经分析可使模型精度再提高约50%。考虑到加入浓度基础值模型在使用时需要采用递推方式,存在误差累计,需要数据验证其实际效用。经数据分析得出,在6小时内,递推模型是可靠的,PM2.5递推精度在50-80μg/m3以内,PM10递推模型精度可以在80-110μg/m3以内。（3）提出基于大气可降水量、地表水汽含量、大气颗粒物浓度基础值、气象元素建立大气颗粒物浓度广义可加模型。并根据大气颗粒物浓度本身的日周期性以及广义可加模型非单调非线性的特性,提出将时刻值作为解释变量加入到模型中。经数据验证,时刻值的加入能改进模型精度约5%;无浓度基础值加入时,PM2.5广义可加模型比线性模型精度可提高10%-30%;加入浓度基础值时,PM2.5广义可加模型比线性模型精度可提高15%。在内插6小时以内数据时,广义可加模型与线性模型精度大部分情形下基本相当。而在6小时之后,无浓度基础值的广义可加模型精度更稳定且更高。综合各模型的实际使用效用,在内插6小时以内数据时,选择交叉检验精度更高的加入浓度基础值的广义可加模型或者线性模型。对于内插超过6小时的数据时,则无浓度基础值的广义可加模型更为可靠。这样基本可以保证PM2.5浓度24小时内缺失数据内插精度在50-80μg/8)3以内,PM10浓度24小时内缺失数据内插精度在80-110μg/8)3以内。（4）分析了大气颗粒物浓度与GNSS数据处理的关系。结果表明,GNSS相对定位基线解算和精密单点定位的精度与大气颗粒物浓度没有显着的直接关系;大气颗粒物浓度也不会显着影响GNSS反演大气可降水量的精度。经过分析,大气可降水量是因为与地表水汽含量共同作用,表征大气垂直运动,进而表现出与大气颗粒物浓度的相关性。
王笑蕾[8]（2018）在《地基GNSS近地空间水环境遥感监测研究》文中进行了进一步梳理随着GNSS系统的发展与完善,接收机获取的信号数据中蕴含的信息被越来越多的挖掘出来。信号传播路径中发生的对流层折射效应和多路径效应,过去曾被认为是定位中的误差源——对流层延迟和多路径误差。但是,通过对这两大误差的深入研究,人们发现,利用这两大效应可以监测大气水汽、海面变化、雪面深度、土壤湿度等近地空间水环境参数,并逐渐发展完善为地基GNSS遥感技术。本文根据地基GNSS遥感原理,结合国内外学者在该领域的研究成果,对近地空间水环境参数进行了一系列的研究,内容涉及:大气水汽反演及时序分析、土壤湿度仿真及反演、积雪参数反演及格网化研究、潮位反演及其关键问题研究,具体而言,取得的研究成果有:1.总结了国内外地基GNSS遥感的研究现状,深入研学了地基GNSS水汽反演原理和GNSS干涉遥感（GNSS-IR）原理,分析了近地空间水环境参数监测的意义。2.分析了对流层水汽序列在时空上的特性及其在降雨前后的变化情况。分别利用经验模态分解法和小波分解法进行了水汽时间序列分解,研究了水汽时间序列的周期性振荡特性及不同周期振荡的物理成因。同时,利用ECMWF和GPS反演水汽的优点,综合分析了台湾地区一次典型降雨发生前后的水汽及其他气象要素特征。3.根据GPS-IR的经典原理,进行了土壤湿度、积雪参数和潮位的仿真反演;通过分析不同环境条件下的SNR仿真序列,建立了SNR特征参数与环境参数之间的数学关系;利用该数学关系,进行了实测GPS数值反演,反演序列与实测环境序列符合良好。4.顾及大气折射造成的信号弯曲现象,分析了大气折射效应在不同高度角下对解算值的影响,给出了消除此类误差的大气折射改正公式;顾及海面动态变化引起的反演结果偏差,推导了海面动态变化时的动态公式,改进和完善了两种海面动态改正算法——经典改正算法和动态算法。本文研究的创新点为1.顾及到地形起伏对雪深反演的影响,提出了将反演结果平面格网化的理论方法,挖掘了SNR中隐藏的各向异性信息,获得了环境参数的平面信息,改正了地形起伏导致的雪深反演结果偏差。2.针对潮位反演中的噪声问题,提出了利用小波分解方法剔除噪声信号的数据处理方法,减小了LSP频谱图中的噪声频率能量,避免了虚假频率峰值的出现,减少了反演序列的粗差率,改善了反演精度。3.为了提高潮位反演的精度和分辨率,本文提出了一种基于GNSS多模多频SNR数据的潮位反演融合算法。该算法基于聚类思想、滑动窗口算法和最小二乘解算思路,实现了将反演结果以1h的时间分辨率,将潮位反演结果收敛在20 cm以内的效果,很好地平衡精度和分辨率之间的矛盾关系,对于推进GNSS-IR潮位反演的实际应用进程具有重大意义。4.为了提高潮位反演的分辨率,利用小波分析提取了SNR中的瞬时频率信息,并提出了利用该瞬时频率进行潮位反演的方法。结果表明:当SNR序列质量较好时,瞬时频率潮位反演方法能够在精度损失较小、甚至不损失精度的情况下,大幅提高反演点数量,深入挖掘了SNR中的多路径信息,提升了数据的有效利用率。
王朝阳[9]（2018）在《中国沿海GPS/GLONASS组合水汽反演关键技术与变化特征研究》文中提出连续、实时、高精度地获取水汽的时空分布及其变化特征,为准确掌握天气系统的演变提供保障。我国沿海地区南北纬跨度大,兼具海陆水汽特征,气候复杂多变,同样也是海洋灾害频繁发生的地区。因此,加强沿海地区水汽信息的监测方法和应用研究,有助于理解我国的气候变化,也是海洋防灾减灾的关键。本文借助中国沿海GNSS观测网数据和其他技术手段的数据资料研究了沿海地区GPS/GLONASS提取天顶对流层延迟的方法,针对GNSS基准站地面气象观测数据缺失的问题,提出了综合GNSS和数值天气模式资料反演天顶可降水汽含量的技术方法;在此基础上,研究了沿海地区可降水汽含量的时空变化特征和影响机理,提出并实现了联合水汽和地面气温的变化率对台风降水进行短临预报的方法。本文的主要研究内容和结论包括:（1）利用沿海GNSS观测网2014年1月的GPS/GLONASS数据和地面气象资料,研究了沿海地区天顶对流层延迟提取的方法。研究表明,10°截止高度角下,采用双差网解GPS/GLONASS组合系统估计的ZTD精度略优于双差网解GPS单系统和精密单点定位GPS/GLONASS组合系统,各方法提取结果不存在明显的系统偏差;卫星截止高度角设置对天顶对流层延迟精度有较大影响,30°截止高度角时,采用双差网解GPS单系统提取的ZTD精度最优,其精度较10°截止高度角明显降低。（2）针对我国沿海地区现有及历史上存在大量GNSS观测站无并址气象观测仪的问题,研究了分别利用ERA-Interim、NCEP FNL和JRA-55三种再分析资料和GPT2模型获取沿海地区任意GNSS测站位置的地面气压和气温方法。通过与均匀分布于沿海地区25个测站2014年的实测气象观测数据相比,ERA-Interim再分析资料内插的地面气象资料精度略优于其他三种资料内插结果;利用ERA-Inteirm再分析资料内插地面气象资料得到的GNSS PWV与由实测资料计算的结果间Bias和RMSE分别为0.03mm和0.31mm,与探空资料的长期结果存在0～1.2 mm的系统差,相应的RMSE在1.8-3.2 mm之间,满足水汽应用的精度要求。台风等中小尺度极端天气条件下,各内插地面气象资料均不能满足地基GNSS水汽信息反演的精度要求。（3）利用中国沿海GNSS观测网30个观测站2010～2016年共7年的GNSS PWV系统地分析了沿海地区水汽的时空变化特征和影响机理。研究表明,沿海地区水汽分布主要受纬度的影响,还与海陆分布和水汽输送有关。水汽具有明显的季节变化、月变化和日变化特征:受夏季季风影响,月平均PWV最大值所在的月份在不同地区存在差异;日变化随纬度位置、季节、地形和局地气候的变化而改变,地表蒸发和局地热力环流是造成日变化的主要原因。水汽时间序列具有显着的年周期、半年周期、日周期和半日周期:年周期振幅为16.5～22.1mm,从中纬度向高纬度和赤道地区逐渐减小;半年周期振幅为0.4～6.3mm,其大小与纬度不存在明显的相关性;日周期振幅为0.2～1.7mm,半日周期振幅为0.2～0.6mm。（4）利用GNSS反演的可降水汽含量分析了水汽变化与地面气象要素的关系。研究表明,水汽季节变化与大气温度具有较好的相关性,并且其与地面气温的相关性强弱取决于地面温度高低;逐时累积降水频次日变化特征要比逐时累积降水量显着,与夏季PWV日变化具有明显的先后关系;PWV日变化与气温和比湿变化以及地表风演变有关,与地面气压、海面温度变化相关性不明显。（5）利用2010-2014年台风过境期间沿海GNSS观测网的GNSS实测数据和逐时地面气象资料,分析了大气水汽和地面气象要素变化与台风降水间的关系,并提出了利用水汽和地面气温变化对台风降水进行短临预报的方法。研究表明,GNSS PWV和地面温度在台风降水发生前存在短期的变化,对暴雨短临预报具有很强的指示作用。利用天顶可降水汽含量在上升时段内的变化率和地面温度在下降期内的变化率对台风降水进行短临预报,该方法能够准确的预报出85%以上的较强降水事件,错误预报率较低,对台风降水预报具有一定指导意义。
李国元[10]（2017）在《对地观测卫星激光测高数据处理方法与工程实践》文中研究说明随着对地观测技术的快速发展,卫星激光测高逐渐受到重视,在我国后续待发射的高分七号、陆地生态系统碳监测卫星上都将搭载激光测高载荷。2016年5月30日,资源三号02星成功发射,该卫星上搭载了国内首台对地观测激光测高试验性载荷,主要用于测试激光测高仪的功能和性能,探索地表高精度的高程控制点数据获取的可行性,以及采用该数据辅助提高光学卫星影像无控立体测图精度的可能性。在此之前,对地观测卫星激光测高数据处理及应用的研究在国内基本处于空白或刚刚起步的阶段,已有的一些研究基本是围绕美国的GLAS激光测高数据开展的,迫切需要针对我国自主的卫星激光测高数据开展相应的处理与应用研究。论文围绕对地观测卫星激光测高数据处理与应用的若干关键技术开展研究,重点面向资源三号02星激光测高数据的处理与应用需求,在卫星激光测高严密几何模型构建、高精度在轨几何检校、激光高程控制点的自动提取以及在航天摄影测量中的应用等方面进行了研究探讨与工程实践。论文较系统地总结了目前国内外激光测高系统的发展现状,对卫星雷达测高、卫星激光测距以及卫星激光测高三种不同的技术进行了对比分析,凸现了卫星激光测高领域的特点与价值。论文对卫星激光测高的基本原理进行了归纳和定义,重点对ICESat/GLAS激光测高系统的硬件构成、基本原理以及数据处理方法和产品分级标准进行了介绍,为有效借鉴ICESat/GLAS的成功经验提供参考。在卫星激光测高数据处理方面,构建了严密几何模型,分析了硬件误差、地形起伏、大气折射、光行差等几个主要误差源,修正了 GLAS对大气折射改正引起的平面位置偏差分析的不足,推导了资源三号02星激光测高的理论精度。在卫星激光测高仪在轨几何检校方面,提出了采用先验地形数据进行指向角粗检校以及基于地面探测器进行精检校的方法,重点对基于地形匹配的激光指向角粗检校方法进行了分析与模拟试验,通过GLAS的模拟试验结果论证了地形匹配方法的正确性,结合资源三号02星激光测高仪几何检校的实际需求,开展了具体的几何检校解算工作,将02星激光测高足印点的平面精度从8km多提高到15.0m,高程精度从90m提高到平坦地区优于1.0m,其中检校区少部分激光点高程精度优于0.5m。在卫星激光广义高程控制点自动提取方面,提出了一种多参数多准则约束的自动筛选方法,利用已有的公开的SRTM、AW3D30等全球地形数据,结合云量、饱和度、反射率、信噪比等激光测距属性参数以及回波波形特征参数,通过设定一定的阈值确保筛选后的激光点能作为广义高程控制点使用,天津和太原地区的试验结果表明筛选后的GLAS点绝对高程精度优于1.0m,且近一半的点优于0.5m;初步分析了对资源三号02星激光高程控制点的筛选结果,虽然没有波形数据,但利用AW3D30能确保筛选后,在平坦地区的资源三号02星激光足印点能作为高程控制点使用,华北某试验区筛选后的绝对高程精度优于1.0m。在卫星激光测高数据与光学立体影像联合处理方面,论文采用了基于严密成像模型和有理函数模型的两种联合平差方法,分别对同平台和不同平台或不同时相的卫星激光与影像数据进行了处理分析,结果表明加入卫星激光测高数据约束后,能有效提升资源三号立体影像的无控高程精度,无论是联合GLAS还是02星的激光测高数据,均能到优于3.0m的水平,影像分辨率略有提升的02星在部分试验区无控高程精度甚至能达到2.0m的精度。论文还针对国产对地观测卫星激光测高数据产品分级体系进行了初步研究探讨,同时将理论与工程实践相结合,自主开发了卫星激光测高数据处理与应用软件系统,并在GLAS、资源三号02星激光测高数据处理以及全球测图工程中进行了应用。论文研究成果在资源三号02星激光测高数据处理、在轨几何检校以及提升影像无控高程精度等方面已经得到具体的工程化应用。论文的相关结论对于我国未来的高分七号高分辨率立体测图卫星、陆地生态系统碳监测卫星等激光测高载荷的发展与应用将具有很好的借鉴意义和参考价值。
二、论青藏高原大气折射对地面精密测量的影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、论青藏高原大气折射对地面精密测量的影响（论文提纲范文）
（1）预测大区域复杂环境低频地波传播特性的抛物方程方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 低频地波传播理论的研究现状 |
| 1.2.2 抛物方程方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 |
| 2 平地面低频地波传播预测的PE方法 |
| 2.1 平地面PE模型的建立 |
| 2.1.1 傍轴波动方程 |
| 2.1.2 几种典型的物理坐标系PE形式 |
| 2.1.3 物理坐标系PE精度分析的色散方法 |
| 2.1.4 求解物理坐标系PE的SSFT算法 |
| 2.2 平地面PE模型的边界条件 |
| 2.2.1 上边界条件 |
| 2.2.2 下边界条件及其对应的SSFT算法实现 |
| 2.3 平地面PE模型的初始场 |
| 2.3.1 求解初始场的天线方向图法 |
| 2.3.2 求解初始场的解析解法 |
| 2.3.3 求解初始场的数值解法 |
| 2.3.4 数值算例 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 不规则地形低频地波传播预测的PE方法 |
| 3.1 不规则地形PE模型的建立 |
| 3.1.1 现有的地形模型 |
| 3.1.2 几种典型的变换坐标系PE形式 |
| 3.1.3 求解变换坐标系PE的 SSFT算法及其正确性验证 |
| 3.2 变换坐标系PE精度分析的色散方法 |
| 3.2.1 变换坐标系PE的色散关系 |
| 3.2.2 变换坐标系PE的相位误差分析 |
| 3.2.3 相位误差分析的正确性验证 |
| 3.3 PE方法在低频地波传播中的适用性分析 |
| 3.3.1 PE方法在长距离应用中的适用性分析 |
| 3.3.2 PE方法在不同形状山峰地波传播中的适用性分析 |
| 3.3.3 PE方法在罗兰-C ASF预测中的适用性分析 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 陡峭地形低频地波传播预测的2W-PE方法 |
| 4.1 传统2W-PE方法原理及实现流程 |
| 4.1.1 方法原理 |
| 4.1.2 方法流程 |
| 4.2 改进2W-PE方法原理及实现流程 |
| 4.2.1 方法原理 |
| 4.2.2 方法流程 |
| 4.3 2W-PE方法正确性和高效性验证 |
| 4.3.1 传播路径含有单个孤立山峰 |
| 4.3.2 传播路径含有多个孤立山峰 |
| 4.4 2W-PE方法在低频地波传播中的适用性分析 |
| 4.4.1 2W-PE方法在高仰角传播中的适用性分析 |
| 4.4.2 2W-PE方法在不同坡度山峰中的适用性分析 |
| 4.4.3 2W-PE方法在多个孤立山峰中的适用性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 长距离低频脉冲地波传播预测的混合TDPE方法 |
| 5.1 TDPE方法简介 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 重要参数选取 |
| 5.2 源区平坦的FEF-TDPE方法 |
| 5.2.1 FEF-TDPE模型构建 |
| 5.2.2 FEF-TDPE方法正确性和高效性验证 |
| 5.2.3 FEF-TDPE方法长距离应用的有效性验证 |
| 5.3 源区复杂的FDTD-TDPE方法 |
| 5.3.1 FDTD-TDPE模型构建 |
| 5.3.2 FDTD-TDPE方法正确性和高效性验证 |
| 5.3.3 FDTD-TDPE方法长距离应用的有效性验证 |
| 5.4 混合TDPE方法在罗兰-C传播特性分析中的应用 |
| 5.4.1 罗兰-C信号的时域传播特性分析 |
| 5.4.2 源区复杂地形对罗兰-C信号传播特性影响分析 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 PE方法在低频地波传播特性分析中的应用 |
| 6.1 影响低频地波传播特性的主要因素 |
| 6.2 大气折射率空时变化对低频地波传播特性的影响 |
| 6.2.1 大气折射率的空间变化 |
| 6.2.2 大气折射率的空间变化对低频地波传播特性的影响分析 |
| 6.2.3 大气折射率的时间变化 |
| 6.2.4 大气折射率时间变化对低频地波传播特性的影响分析 |
| 6.3 大地电导率时间变化对低频传播地波特性的影响 |
| 6.3.1 大地电导率的时间变化 |
| 6.3.2 大地电导率时间变化对低频地波传播特性的影响分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果及承担的科研项目 |
（2）临边大气传输和背景辐射特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 临边大气辐射传输国内外研究进展 |
| 1.1 国内外临边探测仪器的研究现状 |
| 1.2 国内外临边大气辐射传输模式的研究现状 |
| 1.3 本章小结 |
| 第2章 大气辐射传输理论基础 |
| 2.1 地球大气的成分及分布 |
| 2.2 大气分层 |
| 2.3 大气辐射传输过程 |
| 2.3.1 大气分子的吸收 |
| 2.3.2 大气分子的散射 |
| 2.3.3 大气折射 |
| 2.3.4 气溶胶的散射和吸收 |
| 2.3.5 基本物理量的意义 |
| 2.4 黑体辐射定律 |
| 2.5 辐射传输方程 |
| 2.5.1 施瓦兹希尔德(Schwarzschild)方程 |
| 2.5.2 比尔-布格-朗伯定律 |
| 2.5.3 临边大气辐射传输方程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 临边大气数值模式模拟分析 |
| 3.1 模式简介 |
| 3.2 临边大气背景辐射模式的对比分析 |
| 3.2.1 MODTRAN与SCIATRAN对比 |
| 3.2.2 MODTRAN与MIPAS对比 |
| 3.3 不同模式下大气透过率的比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 临边大气背景辐射特性的模拟研究 |
| 4.1 SCIATRAN模拟计算临边大气背景辐射 |
| 4.1.1 观测高度 |
| 4.1.2 切向高度 |
| 4.1.3 太阳天顶角 |
| 4.1.4 相对方位角 |
| 4.2 MODTRAN模拟临边大气辐射传输 |
| 4.2.1 观测高度 |
| 4.2.2 切向高度 |
| 4.2.3 太阳天顶角和相对方位角 |
| 4.2.4 临边大气透过率 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于CART建立临边大气辐射传输模式 |
| 5.1 CART辐射传输模型 |
| 5.2 大气折射 |
| 5.2.1 大气折射定律及折射率 |
| 5.2.2 考虑大气折射时光线传播的几何路径 |
| 5.3 临边大气透过率计算模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 卷云背景辐射特性计算及其时空分布研究 |
| 6.1 卷云的微物理性质 |
| 6.1.1 卷云的平均单次散射特性 |
| 6.1.2 卷云反射函数查找表(LUTs) |
| 6.2 卷云背景反射特性计算 |
| 6.3 卷云反射率的时空分布 |
| 6.3.1 数据源及分析方法 |
| 6.3.2 卷云反射率的全球分布特征 |
| 6.3.3 2000-2017年卷云年平均反射率的变化 |
| 6.3.4 2000-2017年卷云的季节变化 |
| 6.4 讨论与结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 论文总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（3）地基GNSS水汽探测关键参量研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 地基GNSS水汽探测原理与误差分析 |
| 2.1 传统水汽探测方法 |
| 2.2 地基GNSS反演大气可降水量原理 |
| 2.3 地基GNSS反演水汽误差分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 无实测气象参数天顶静力延迟的解算 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 基于ERA5解算天顶静力延迟理论与方法 |
| 3.3 气压及天顶静力延迟精度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 大气加权平均温度建模与精度分析 |
| 4.1 常用大气加权平均温度计算方法 |
| 4.2 中国地区大气加权平均温度建模 |
| 4.3 基于ERA5大气加权平均温度的解算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地基GNSS水汽反演软件及在徐州地区的应用 |
| 5.1 高精度GNSS处理软件 |
| 5.2 地基GNSS水汽反演软件 |
| 5.3 徐州地区GNSS-PWV精度验证 |
| 5.4 徐州地区PWV变化特征与降雨分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于数字高程模型的高空远距离航空相机对地目标定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 航空相机的发展现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.2.3 发展趋势 |
| 1.3 航空相机目标定位方法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 基于地球椭球模型的目标定位算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本坐标系建立 |
| 2.2.1 地球坐标系 |
| 2.2.2 地理坐标系 |
| 2.2.3 载机坐标系 |
| 2.2.4 基座坐标系 |
| 2.2.5 相机坐标系 |
| 2.3 各坐标系之间的坐标转换 |
| 2.3.1 齐次坐标的三维转换 |
| 2.3.2 地球坐标系与地理坐标系之间的转换 |
| 2.3.3 地理坐标系与载机坐标系之间的转换 |
| 2.3.4 载机坐标系与基座坐标系之间的转换 |
| 2.3.5 基座坐标系与相机坐标系之间的转换 |
| 2.4 基于地球椭球模型的对地目标定位算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于数字高程模型的目标定位算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地形复杂区域的目标定位 |
| 3.3 数字高程模型 |
| 3.3.1 数字高程模型概述 |
| 3.3.2 常用数字高程模型 |
| 3.3.3 ASTER GDEM数据结构 |
| 3.4 基于数字高程模型的目标定位算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 目标定位精度分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 影响定位精度的因素分析 |
| 4.2.1 目标指向误差 |
| 4.2.2 载机位置误差 |
| 4.2.3 目标大地高误差 |
| 4.3 误差分析方法及仿真工具介绍 |
| 4.3.1 蒙特卡洛法 |
| 4.3.2 仿真工具介绍 |
| 4.4 定位误差分析 |
| 4.4.1 目标指向误差 |
| 4.4.2 基于地球椭球模型的目标定位误差分析 |
| 4.4.3 基于数字高程模型的目标定位误差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 对目标多次成像的滤波定位算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 卡尔曼滤波定位算法 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波理论背景 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波算法 |
| 5.2.3 系统状态方程与测量方程 |
| 5.2.4 仿真实验 |
| 5.3 交互多模型卡尔曼滤波定位算法 |
| 5.3.1 系统状态方程与测量方程 |
| 5.3.2 交互多模型卡尔曼滤波算法 |
| 5.3.3 仿真实验 |
| 5.4 实际运动目标滤波定位仿真 |
| 5.4.1 系统状态方程与测量方程 |
| 5.4.2 仿真实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于地理位置信息的航空遥感图像自动配准算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 SIFT配准算法 |
| 6.3 基于地理位置信息的航空遥感图像配准算法 |
| 6.3.1 获取配准点的地理位置信息 |
| 6.3.2 匹配点像素值计算 |
| 6.4 配准精度分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 飞行试验验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 系统总体架构及功能描述 |
| 7.3 硬件组成 |
| 7.3.1 机载GPS/INS组合导航系统 |
| 7.3.2 测角编码器 |
| 7.4 定位解算模块 |
| 7.5 飞行试验验证 |
| 7.5.1 目标定位算法验证 |
| 7.5.2 基于地理位置信息的图像配准算法验证 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文工作总结 |
| 8.2 论文主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）基于多智能体的边界层水汽探测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 水汽的重要性 |
| 1.1.2 大气水汽的常规探测方法 |
| 1.2 国内外相关问题的研究现状 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文的结构和组织安排 |
| 第二章 多智能体方法探测边界层水汽可行性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无线电信号反演大气折射指数原理 |
| 2.3 多智能体系统 |
| 2.3.1 智能体的概念 |
| 2.3.2 多智能体系统 |
| 2.3.3 多智能体边界层水汽探测建模 |
| 2.3.4 智能体间的数据通信 |
| 2.3.5 多智能体系统结构 |
| 2.4 多智能体系统观测边界层水汽的可行性分析 |
| 2.4.1 多智能体系统探测网络技术要求 |
| 2.4.2 单频同步网络 |
| 2.4.3 正交频分复用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多智能体方法探测边界层水汽实验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究基础 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 实验区域 |
| 3.3.2 实验方案 |
| 3.4 调制信号自相关函数信号处理算法反演实验与分析 |
| 3.5 载波相位差信号处理算法反演实验与分析 |
| 3.6 导频信号追踪时间定位算法反演实验与分析 |
| 3.7 气溶胶粒子引起的电磁波信号衰减分析 |
| 3.7.1 降雨引起的电磁波衰减 |
| 3.7.2 雾引起的电磁波衰减 |
| 3.7.3 云引起的电磁波衰减 |
| 3.7.4 降雪引起的电磁波衰减 |
| 3.7.5 结果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 不同天气条件下大气折射指数监测与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 晴空天气条件下低空大气折射指数反演实验与分析 |
| 4.3 降雪天气条件下低空大气折射指数反演实验与分析 |
| 4.4 降雨天气条件下低空大气折射指数反演实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文的主要结论 |
| 5.2 本文的主要创新点 |
| 5.3 不足之处与未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士研究生期间取得的研究成果 |
| 博士研究生期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）雷达电波折射误差修正优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 大气折射率模型和电波折射修正方法 |
| 2.1 大气折射对定位测速的影响 |
| 2.2 大气折射率模型的选取 |
| 2.3 电波折射误差修正方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于积分法的电波折射修正优化算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 积分算法的比较 |
| 3.2.1 高斯-勒让德数值积分方法 |
| 3.2.2 龙贝格数值积分方法 |
| 3.2.3 仿真与分析 |
| 3.3 改进步长算法 |
| 3.3.1 逐步变步长法 |
| 3.3.2 自动变步长法 |
| 3.3.3 仿真与分析 |
| 3.4 基于虚高的改进算法 |
| 3.4.1 一次预测目标高度的虚高法 |
| 3.4.2 等效地球半径虚高法 |
| 3.4.3 仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于微分法的电波折射修正优化算法 |
| 4.1 微分算法 |
| 4.1.1 逐步变步长法 |
| 4.1.2 自动变步长法 |
| 4.2 龙格-库塔微分算法 |
| 4.2.1 逐步变步长法 |
| 4.2.2 自动变步长法 |
| 4.3 折射误差修正效果及分析 |
| 4.3.1 微分法与龙格-库塔法的折射误差比较 |
| 4.3.2 微分法的不同变步长比较 |
| 4.3.3 龙格-库塔法的不同变步长比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电波折射修正优化算法比较与测速修正算法探究 |
| 5.1 积分优化算法比较 |
| 5.2 微分优化算法比较 |
| 5.3 最优算法确定 |
| 5.4 雷达测速算法探究 |
| 5.4.1 单脉冲雷达测速 |
| 5.4.2 多站雷达测速系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）联合GNSS/PWV与气象要素监测大气颗粒物浓度（论文提纲范文）
| 博士生自认为的论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气颗粒物浓度与气象条件相关性分析 |
| 1.2.2 大气颗粒物浓度监测 |
| 1.2.3 大气颗粒物浓度预报 |
| 1.2.4 GNSS/PWV与大气颗粒物浓度的相关性研究 |
| 1.3 本文主要数据来源 |
| 1.4 研究的内容与方法 |
| 第二章 GNSS反演大气可降水量基本理论与方法 |
| 2.1 GNSS对流层天顶延迟参数估计 |
| 2.1.1 GNSS原始观测方程 |
| 2.1.2 GNSS数据处理 |
| 2.1.3 对流层天顶延迟参数解算 |
| 2.2 对流层延迟改正模型及映射函数 |
| 2.2.1 对流层特性 |
| 2.2.2 对流层延迟改正模型 |
| 2.2.3 映射函数 |
| 2.3 大气可降水量反演 |
| 2.3.1 湿延迟分离 |
| 2.3.2 加权平均温度 |
| 2.3.3 水汽转换系数 |
| 2.4 GNSS反演大气可降水量流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大气颗粒物浓度与GNSS/PWV及气象要素的相关性分析 |
| 3.1 大气颗粒物浓度变化规律 |
| 3.1.1 24h整点时刻均值变化规律 |
| 3.1.2 日均值变化规律 |
| 3.1.3 PM_(2.5)与PM_(10)相关性分析 |
| 3.2 大气水汽变化规律 |
| 3.2.1 大气可降水量变化规律 |
| 3.2.2 地表水汽含量变化规律 |
| 3.2.3 PWV与地表水汽含量相关性 |
| 3.3 大气颗粒物浓度与PWV和地表水汽含量的相关性分析 |
| 3.3.1 大气颗粒物浓度与PWV的日均值相关性分析 |
| 3.3.2 大气颗粒物浓度与 PWV 的小时值相关性分析 |
| 3.3.3 大气颗粒物浓度与地表水汽的日均值相关性分析 |
| 3.3.4 大气颗粒物浓度与地表水汽的小时值相关性分析 |
| 3.4 气象要素对大气颗粒物浓度的影响 |
| 3.4.1 气温与大气颗粒物浓度的相关性 |
| 3.4.2 气压与大气颗粒物浓度相关性 |
| 3.4.3 相对湿度与大气颗粒物浓度相关性 |
| 3.4.4 风速与PM_(2.5)浓度相关性 |
| 3.4.5 大气边界层高度与大气颗粒物浓度相关性 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 大气颗粒物浓度的多元线性回归模型 |
| 4.1 多元线性回归模型 |
| 4.1.1 影响因子选取 |
| 4.1.2 回归模型 |
| 4.1.3 逐步回归模型 |
| 4.2 考虑大气颗粒物浓度偏自相关性的改进模型 |
| 4.2.1 大气颗粒物浓度时间序列自相关性 |
| 4.2.2 大气颗粒物浓度时间序列的偏自相关性 |
| 4.2.3 线性回归模型模型优化 |
| 4.3 模型精度评定 |
| 4.4 实例数据分析 |
| 4.4.1 区域月度模型建立 |
| 4.4.2 多历元缺失数据插补与外推 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于广义可加模型的大气颗粒物浓度监测 |
| 5.1 广义可加模型 |
| 5.1.1 模型建立 |
| 5.1.2 光滑函数 |
| 5.1.3 模型估计 |
| 5.1.4 光滑参数选择 |
| 5.2 考虑大气颗粒物浓度日周期性的改进模型 |
| 5.3 实例数据分析 |
| 5.3.1 区域月度模型建立 |
| 5.3.2 多历元缺失数据插补与外推 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 大气颗粒物浓度对GNSS数据处理的影响 |
| 6.1 大气颗粒物浓度对中长基线的影响 |
| 6.2 颗粒物浓度对精密单点定位的影响 |
| 6.3 大气颗粒物浓度对GNSS对流层延迟的影响 |
| 6.4 大气水汽与地面颗粒物浓度相似变化原因分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 中外参考文献 |
| 攻博期间发表的成果 |
| 致谢 |
（8）地基GNSS近地空间水环境遥感监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.2.1 大气水汽监测 |
| 1.2.2 潮位监测 |
| 1.2.3 积雪参数监测 |
| 1.2.4 土壤湿度监测 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 大气水汽反演 |
| 1.3.2 潮位反演 |
| 1.3.3 积雪参数反演 |
| 1.3.4 土壤湿度反演 |
| 1.4 本文研究目的与主要内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 地基GNSS遥感原理 |
| 2.1 GNSS概述 |
| 2.1.1 GNSS系统 |
| 2.1.2 GNSS信号 |
| 2.1.3 GNSS接收机天线 |
| 2.2 GNSS水汽反演原理 |
| 2.2.1 对流层延迟 |
| 2.2.2 对流层模型 |
| 2.2.3 天顶湿延迟转换为天顶可降水量 |
| 2.3 GNSS-IR原理 |
| 2.3.1 SNR干涉振荡 |
| 2.3.2 SNR仿真原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 地基GNSS用于大气水汽反演 |
| 3.1 数据介绍 |
| 3.2 水汽区域特征分析 |
| 3.2.1 数据处理方法 |
| 3.2.2 GNSS水汽时序分析 |
| 3.2.3 物理成因分析 |
| 3.3 降雨前后的水汽变化 |
| 3.3.1 基于ECMWF的水汽反演原理 |
| 3.3.2 降雨前后的GPS和ECMWF水汽变化 |
| 3.4 本章结论 |
| 第四章 GPS-IR用于土壤湿度反演 |
| 4.1 SNR仿真及数据介绍 |
| 4.1.1 不同土壤湿度下的SNR仿真 |
| 4.1.2 数据介绍 |
| 4.2 土壤湿度反演 |
| 4.2.1 相位 |
| 4.2.2 频率 |
| 4.2.3 振幅 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 GPS-IR用于积雪参数反演 |
| 5.1 SNR仿真及数据介绍 |
| 5.1.1 不同积雪参数下的SNR仿真 |
| 5.1.2 数据介绍 |
| 5.2 积雪参数反演 |
| 5.2.1 雪深反演 |
| 5.2.2 雪水当量反演 |
| 5.3 平面格网化雪深反演 |
| 5.3.1 平面格网化原理 |
| 5.3.2 未降雪时的平面格网基准 |
| 5.3.3 雪深平面格网结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 GPS-IR用于潮位反演 |
| 6.1 SNR仿真及数据介绍 |
| 6.1.1 不同潮位参数下的SNR仿真 |
| 6.1.2 数据介绍 |
| 6.2 海面动态变化改正 |
| 6.2.1 动态海面改正原理 |
| 6.2.2 动态海面改正方法 |
| 6.2.3 海面动态改正算例 |
| 6.3 大气折射改正 |
| 6.3.1 大气折射原理 |
| 6.3.2 大气折射修正公式 |
| 6.3.3 大气折射改正算例 |
| 6.4 基于小波分解的噪声剔除 |
| 6.4.1 小波分解原理 |
| 6.4.2 噪声剔除方法 |
| 6.4.3 噪声剔除算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 多模多频潮位反演 |
| 7.1 数据介绍 |
| 7.2 多模多频潮位反演融合方法 |
| 7.2.1 多模多频SNR数据分析 |
| 7.2.2 多模多频反演序列 |
| 7.2.3 多模多频反演结果评价 |
| 7.2.4 多模多频潮位反演融合算法 |
| 7.2.5 多模多频潮位反演融合算例 |
| 7.3 瞬时频率反演 |
| 7.3.1 小波分析原理 |
| 7.3.2 瞬时频率反演方法 |
| 7.3.3 GNSS-IR瞬时频率反演 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 论文总结 |
| 8.2 进一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间主要成果 |
| 致谢 |
（9）中国沿海GPS/GLONASS组合水汽反演关键技术与变化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 大气水汽获取的理论与方法 |
| 2.1 地基GNSS水汽遥感基本原理和方法 |
| 2.2 无线电探空资料的水汽计算方法 |
| 2.3 再分析水汽资料的估计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 沿海GPS/GLONASS提取天顶对流层延迟方法研究 |
| 3.1 数据来源和方法 |
| 3.2 低截止高度角下的结果比较 |
| 3.3 截止高度角对Z.TD的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 综合GNSS和数值天气模式资料反演天顶水汽技术研究 |
| 4.1 数据资料 |
| 4.2 任意位置气象要素对比分析 |
| 4.3 不同天顶可降水汽含量结果对比 |
| 4.4 极端天气下内插地面资料精度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 沿海水汽多尺度变化及其与地面气象要素的关系 |
| 5.1 数据资料和方法 |
| 5.2 水汽分布特征 |
| 5.3 水汽变化特征 |
| 5.4 水汽变化与地面气象要素的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于GNSS水汽和地面温度资料的台风降水短临预报研究 |
| 6.1 数据资料 |
| 6.2 PWV和地面气象要素与降水关系分析 |
| 6.3 利用PWV和地面气温预报台风降水分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作总结 |
| 7.2 后续研究计划与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参加科研项目和学习经历 |
| 攻读博士期间主要成果 |
（10）对地观测卫星激光测高数据处理方法与工程实践（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星激光测高数据处理 |
| 1.2.2 卫星激光测高仪在轨几何检校 |
| 1.2.3 卫星激光测高数据与光学影像联合平差 |
| 1.3 卫星激光测高与其他相关技术的对比分析 |
| 1.3.1 与卫星雷达测高的对比分析 |
| 1.3.2 与卫星激光测距的对比分析 |
| 1.4 论文主要内容及章节结构 |
| 第二章 卫星激光测高基本原理与相关系统 |
| 2.1 卫星激光测高基本原理 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 系统构成 |
| 2.2 ICESat/GLAS激光测高系统介绍 |
| 2.2.1 GLAS载荷基本信息 |
| 2.2.2 GLAS数据处理方法及产品 |
| 2.3 资源三号02星激光测高仪介绍 |
| 第三章 卫星激光测高数据处理理论 |
| 3.1 卫星激光测高严密几何模型构建 |
| 3.1.1 基本坐标系及其转换 |
| 3.1.2 卫星激光测高严密几何模型 |
| 3.2 误差分析 |
| 3.2.1 硬件误差 |
| 3.2.2 地形起伏引起的误差 |
| 3.2.3 光行差影响及改正 |
| 3.2.4 潮汐影响及改正 |
| 3.3 大气折射对激光的影响及改正 |
| 3.3.1 大气折射率的计算 |
| 3.3.2 平面偏移改正 |
| 3.3.3 距离延迟改正 |
| 3.4 全波形数据处理 |
| 3.5 资源三号02星激光测高理论误差分析 |
| 第四章 卫星激光测高仪在轨几何检校方法 |
| 4.1 基于地形匹配的激光指向角粗检校 |
| 4.2 基于地面探测器的精确几何检校 |
| 4.3 基于GLAS模拟数据的地形匹配粗检校试验 |
| 4.4 资源三号02星激光在轨几何检校 |
| 4.4.1 资源三号02星激光测高数据原始精度 |
| 4.4.2 资源三号02星激光测高仪两步法在轨几何检校 |
| 4.4.3 检校后几何精度验证 |
| 第五章 卫星激光测高数据与光学立体影像联合处理 |
| 5.1 多参数多准则约束的激光高程控制点自动提取方法 |
| 5.1.1 基于全球公开地形数据的激光足印点粗差剔除 |
| 5.1.2 激光测距属性参数约束的粗粒度筛选 |
| 5.1.3 回波波形特征参数约束的精细化提取 |
| 5.2 卫星激光测高数据与立体影像联合平差方法 |
| 5.2.1 基于严密几何模型的联合平差解算 |
| 5.2.2 基于有理函数模型的联合平差解算 |
| 5.2.3 激光与影像的有效配准 |
| 5.3 试验分析 |
| 5.3.1 GLAS激光测高数据与资源三号影像联合平差 |
| 5.3.2 资源三号02星激光测高数据与影像联合平差 |
| 5.3.3 分析与总结 |
| 第六章 算法实现与工程实践 |
| 6.1 软件系统开发 |
| 6.1.1 产品体系设计 |
| 6.1.2 软件功能介绍 |
| 6.2 卫星激光测高数据工程化处理与应用 |
| 6.2.1 GLAS激光测高数据处理 |
| 6.2.2 资源三号02星激光测高数据处理 |
| 6.2.3 激光测高数据与影像联合平差应用 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要工作 |
| 7.2 下一步的工作 |
| 7.3 对后续国产激光测高卫星的几点建议 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 攻博期间获得的奖项 |
| 攻博期间参与的科研项目 |
| 附注:缩略词说明 |
| 致谢 |
四、论青藏高原大气折射对地面精密测量的影响（论文参考文献）
- [1]预测大区域复杂环境低频地波传播特性的抛物方程方法研究[D]. 王丹丹. 西安理工大学, 2020
- [2]临边大气传输和背景辐射特性研究[D]. 赵凤美. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [3]地基GNSS水汽探测关键参量研究[D]. 刘晓阳. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]基于数字高程模型的高空远距离航空相机对地目标定位技术研究[D]. 乔川. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2019(08)
- [5]基于多智能体的边界层水汽探测方法研究[D]. 徐冬冬. 南京信息工程大学, 2018(01)
- [6]雷达电波折射误差修正优化算法研究[D]. 翟艳雪. 河南师范大学, 2018(01)
- [7]联合GNSS/PWV与气象要素监测大气颗粒物浓度[D]. 闻洪峰. 武汉大学, 2018(03)
- [8]地基GNSS近地空间水环境遥感监测研究[D]. 王笑蕾. 长安大学, 2018(02)
- [9]中国沿海GPS/GLONASS组合水汽反演关键技术与变化特征研究[D]. 王朝阳. 山东科技大学, 2018(03)
- [10]对地观测卫星激光测高数据处理方法与工程实践[D]. 李国元. 武汉大学, 2017(09)