申请/专利权人：长安大学

申请日：2022-03-29

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN114721019B

主分类号：G01S19/37

分类号：G01S19/37;G01S19/14;G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2022.07.26#实质审查的生效;2022.07.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于GPS双频信号的雪水当量估计方法及装置，该方法包括：接收L1信号和L2C信号，并获得L1信号的第一信噪比观测值及L2C信号的第二信噪比观测值；根据第一信噪比观测值和L1信号的波长，确定第一反射高度；根据第二信噪比观测值和L2C信号的波长，确定第二反射高度；对L2C信号缺测天数对应的第一反射高度进行转换，得到缺测天数对应的第三反射高度；根据第二反射高度和第三反射高度，确定水文年中每个年积日的积雪深度；根据积雪深度，估计水文年中每个年积日的雪水当量。本发明对第一反射高度和第二反射高度建立线性模型，将L2C反演精度与L1反演数据量进行有效结合，能够实现GPS‑IR积雪深度反演，也提高了雪水当量估计结果的准确性。

主权项：1.一种基于GPS双频信号的雪水当量估计方法，其特征在于，应用于GPS接收机；所述雪水当量估计方法包括：接收卫星发射的L1信号，并获得所述L1信号的第一信噪比观测值；根据所述第一信噪比观测值和所述L1信号的波长，确定第一反射高度；所述第一反射高度包括水文年每个年积日中L1信号经积雪表面反射后的反射高度；接收卫星发射的L2C信号，并获得所述L2C信号的第二信噪比观测值；根据所述第二信噪比观测值和所述L2C信号的波长，确定第二反射高度；所述第二反射高度包括至少部分水文年年积日中L2C信号经积雪表面反射后的反射高度；对将L2C信号缺测天数对应的第一反射高度进行转换，得到L2C信号缺测天数对应的第三反射高度；根据第二反射高度和第三反射高度，确定水文年中每个年积日的积雪深度；根据所述积雪深度，估计水文年中每个年积日的雪水当量；所述根据所述第一信噪比观测值和所述L1信号的波长，确定第一反射高度的步骤，包括：根据第一信噪比观测值，获得第一信噪比观测值的残差序列；对第一信噪比观测值的残差序列进行频谱分析，确定所述第一信噪比观测值的振荡频率；根据所述L1信号的波长以及所述振荡频率，按照如下公式确定第一反射高度： 式中，f1表示所述第一信噪比观测值的振荡频率，λ1表示L1信号的波长，HR1表示第一反射高度；其中，所述第一反射高度包括水文年每个年积日中L1信号经积雪表面反射后的反射高度；所述对将L2C信号缺测天数对应的第一反射高度进行转换，得到L2C信号缺测天数对应的第三反射高度的步骤，包括：获取L2C信号缺测天数对应的第一反射高度；确定第一线性拟合系数及第二线性拟合系数，利用所述第一线性拟合系数和所述第二线性拟合系数，将L2C信号缺测天数对应的第一反射高度转换得到L2C信号缺测天数对应的第三反射高度；所述根据第二反射高度和第三反射高度，确定水文年中每个年积日的积雪深度的步骤，包括：计算水文年中每个年积日对应的第二反射高度或第三反射高度与GPS接收机自身高度的差值，得到水文年中每个年积日的积雪深度；所述GPS接收机自身高度为：无雪期内L2C信号每日反射高度的平均值；根据所述积雪深度，按照如下公式估计水文年中每个年积日的雪水当量： 式中，ρ0为雪密度常数，ρmax为所述水文年中雪密度的最大值，k1、k2为预设的经验系数，DOYi为所述水文年中的第i个年积日，hi为所述水文年中的第i个年积日的积雪深度，ρh，DOYi为所述水文年中的第i个年积日的雪水当量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 基于GPS双频信号的雪水当量估计方法及装置

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