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中国海洋大学 硕士研究生学位论文开题报告学 院 信息科学与工程学院专 业 光学工程 学 号 21090211040 研 究 生 周晓光 指导教师 苗洪利 论文题目 雷达高度计海况偏差校正参数模型的优化研究入学时间 2009 年 9 月 一、立论依据课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值1、 课题来源本课题以“海洋二号卫星地面处理系统高度计数据处理软件研发项目”为依托，开展对海洋二号卫星高度计海况偏差校正方法的研究。2、 选题依据和背景情况星载雷达高度计是微波遥感的主要载荷之一，它以几个厘米的精度对全球海面高度进行测量，同时可以得到海面有效波高和风速等信息。无论在科学研究、国防建设还是经济生活中都有着重要的价值。目前雷达高度计已经成为测量能力最强、最有应用前景的海洋微波遥感器之一。雷达高度计是一个十分复杂的系统，在各个环节中存在着多种误差。主要分为几大类：仪器误差、海况偏差、传输误差、轨道误差、地球物理误差。其中海况偏差有三个公认的部分：电磁偏差、斜偏差和跟踪偏差。电磁偏差是指海表面镜面散射体平均高度（平均散射面）和海平面平均高度之间的差值（如图1）。现场观测和理论研究表明镜面散射体的平均高度低于平均海平面，该差值与有效波高（SWH）成比例。电磁偏差的典型值位于SWH的-1%和-4%之间。斜偏差和跟踪偏差是由高度计跟踪器对镜面散射体平均高度的不准确跟踪造成的【2】。电磁偏差是海况偏差的主要部分，斜偏差和跟踪偏差通常小于电磁偏差。图1 粗造海表面下，平均海平面、平均散射面和中值散射面示意图。高度计各类误差中，有些误差虽然量级很大，但是它们比较稳定其机理也比较简单，全球范围内残差的RMS较小，对高度计测高精度的影响相对较小，例如在Jason-1卫星高度计中，传输误差中干对流层对电磁波的延迟可达1米以上，但是其残差的RMS仅为0.7cm；但是海况偏差虽然只有分米量级，但是残差的RMS却达到了2cm；在Jason-1高度计中测高精度可达4cm，可见海况偏差在其中所占比重之大。在JASON-1高度计中，由于精密定轨技术的提高，海况偏差已经取代轨道误差成为最大的误差源。因此研究海况偏差并利用它对测高误差进行精确补偿是十分有意义的。3课题研究目的结合高度计交叉点和共线数据各自优点建立适于海况偏差参数模型建立的新型数据集，利用此数据集并在模型构建过程中引入数据平滑和加权的方法得到新型的海况偏差加权参数模型。4、 理论意义及实际应用价值现阶段对海况偏差的研究主要集中在理论研究和数值分析两个方向，理论研究是在几何光学和物理光学的基础上，结合海洋波普理论推导得出海况偏差理论模型；数值分析则是利用高度计自身的有效波高，风速以及海表面高度等高度计参量，采用合理的数据处理方法，得到海况偏差经验模型。目前通过理论模型无法得到精确的海况偏差值，且理论模型中用到的参量（偏斜系数，统计动差和波谱）并不能直接从高度计数据或其它遥感数据中迅速得到，因此理论模型并不实用。经验模型不依赖于复杂的理论推导，所需要的主要参量都可以从高度计数据中直接获得，所以研究海况偏差经验方法具有很高的实用价值。我国决定在2011年发射搭载雷达高度计的海洋2号（HY-2）卫星，急需研究适用于HY-2卫星高度计测高补偿的海况偏差模型。二、文献综述国内外研究现状、发展动态；所阅文献的查阅范围及手段1、 国内外研究现状及发展动态海况偏差中的电磁偏差是Yaplee 等（1971）首次在塔基雷达实验中注意到的。海面的浪尖更容易受到风速的影响，波峰把高度计脉冲向远离入射辐射的方向散射，这样，高度计测量的后向散射能量在波谷处比在波峰处要强烈，散射点的平均高度在平均海面高度之下，产生了电磁偏差。电磁偏差的理论研究是从Jackson（1979）开始的，他从几何光学的角度描述天底入射时微波后向散射，形成关于散射点高度和迎风向斜率的二维联合概率密度函数。Barrick和Lipa（1985）及Srokosz（1986），在Longuet-Higgins的弱非线性假设下，把Jackson的分析拓展到了二维波场，并推算出了电磁偏差系数的更精确的理论表达式。在Elfouhaily等人（2000）所发展的理论中，短波和长波的统计是分别进行的。在这个理论中，电磁散射是基于几何光学的。因而后向散射系数与被长波所调整的短波斜率的概率密度函数是成比例的，得到了理论预测的电磁偏差公式。以上都是基于几何光学的研究，在电磁偏差研究中几何光学实际上是不准确的。Arnold等人（1991）开始用物理光学对电磁偏差进行研究。最新的电磁偏差理论模型为Warnick等人（2005）提出的基于物理光学的理论。指出几何光学理论只能解释电磁偏差的一部分，小尺度的水动力调制是电磁偏差的另一个主要来源。目前通过理论模型无法得到精确的电磁偏差值，且理论公式中用到的参数（偏斜系数，统计动差和波谱）并不能直接从高度计数据或其它遥感数据中迅速得到，所以理论模型并不实用。目前国外最新高度计（T/P、JASON-1/2）所用的电磁偏差模型都是经验模型。Gaspar等人（1994）对TOPEX/ POSEIDON卫星高度计的海况偏差（SSB）进行了研究和分析，提出了基于经验模型的海况偏差参数模型算法。利用同一地理位置的交叉点测量不符值有效地消除大地水准面误差和动力地形信号误差的影响，提取出所需要的海况偏差信号。他们使用TOPEX交叉点数据，得出了TOPEX的平均海况偏差的大小接近2%SWH。拟合得出的二参数模型表明SSB会随着SWH的增大逐渐递减；三参数模型很好地揭示了风速对于SSB的影响；四参数模型则更好地体现出风速和有效波高（SWH）对SSB的共同影响。同时，还研究了同一参数模型适合不同的纬度区域，并建立了针对不同纬度的最佳参数模型。Chelton（1994）利用TOPEX高度计同一地理位置的共线测量点数据的不符值，对Gaspar提出的海况偏差参数法进行了分析和研究，得到了与Gaspar相同的结论：并指出TOPEX海况偏差残差的RMS的大小为1%SWH，成为最大的测高误差源，已经与轨道误差十分接近。Gaspar等人（1998）提出了一种计算海况偏差（SSB）新的经验模型非参数模型。传统的计算海况偏差的参数算法是基于海表面高度(SSH)的交叉点或共线不符值，但经论证，如此校正并非真正应用了最小二乘法原理来估计SSB，因为模型参数的具体确定需要使用SSH的不符值，并非SSH本身测量值，故参数法实际上并不完美。因此，他们提出了基于核平滑技术的非参数法可以很好的避免上述问题。他们首次将非参数法应用在分析TOPEX高度计的SSB上，通过与参数算法比对，非参数算法精度更高，更符合最小二乘法原理。特别在中、高纬度海域非参数法较参数模型法估计SSB精度有显著的提高。Gaspar等人（2002）就海况偏差（SSB）的非参数算法进行了优化：用Log-Likelihood-Ratio估计量取代Nadaraya-Watson估计量，从而消除数据密度大的区域给SSB带来的误差。用Epanechnikov核平滑技术取代Gaussian核平滑处理方式，这种方法本身虽然对于SSB估计没有改善，但它能将巨大的线性矩阵转换为稀疏矩阵，大大提高了计算效率，使对全周期的SSB估计成为了可能。利用局部带宽取代了先前的全局带宽，使得可以依据区域的数据密度来改造平滑的数量，这在数据相对稀少的区域优势明显。他们利用改善后的非参数法对TOPEX卫星的SSB重新做了估计，结果比改进之间有较大提高。但是非参数方法原理较参数方法复杂，每一个测量点海况偏差的计算都需要经过大量的矩阵运算，所以无法直接应用到高度计数据的实时处理中，为了解决这个问题，计算出了一些指定值的海况偏差，并利用这些特定值制表，最后用线性插值的方法计算任意测量点的海况偏差，但是这样又降低了精度。Vandemark等人（2002）提出了直接计算的方法，他们研究了平均海平面的性质，将高度计数据按照有效波高和风速值的分布特征划分为若干数据域，在每个数据域内求解顺时海平面与平均海平面差值的平均值，并将此平均值直接作为在此数据域内所有测量点的海况偏差值。此方法较为简单，但是思路与传统的经验方法并不一致，在高度计实际应用没有采纳。Labroue和Gaspar等人（2004）利用模拟数据研究了共线和交叉点不符值以及海表面高度异常数据中的径向轨道误差、时标误差等信号对海况非参数算法结果的影响，指出共线和交叉点数据都可以用于海况偏差算法的研究中，但是二者各有优缺点，海表面高度异常数据应用于海况偏差算法研究的效果仍值得商榷，并同时指出对共线或者交叉点数据进行平滑等处理之后再应用到海况偏差算法研究中效果更好。借鉴了Vandemark等人（2002）的思路，结合非参数法，提出了基于海表面异常值的直接算法。翟国君等人针对卫星测高数据在全球的分布不均匀，在低纬度地区比较稀疏而在高纬度地区却非常密集，如果所有的点都赋以等权的话会造成整个权重偏向于高纬度地区这个问题，为非交叉点数据提供了解析定权公式，对交叉点数据提出了经验定权公式。国内研究海况偏差的人极少，只有徐曦煜等人（2008）从几何光学的观点讨论了电磁偏差模型，但要把其应用于电磁偏差的实际计算还远远不够。2、 所阅文献的查阅范围及手段文献查阅主要通过计算机进行网上查新，主要包括维普科技期刊网，中国知网(CNKI)，以及Spring Link、Elsevier online、AMS Online Journals、Wiley InterScience、Science Direct等外文网站。还借阅了卫星测高原理、海洋遥感与应用卫星测高数据处理的理论与方法、C语言程序设计、现代海洋测绘等书籍，辅助学习和研究。主要参考文献：1 Yaplee BS, Shapiro A, Hammond DL et, al. Nanosecond Radar Observation of the Ocean Surface from a Surface from a Stable PlatformJ,Geoscience Electronics, IEEE Transactions on, 1971, 9(3): 170-174.2 Jackson FC, The reflection of impulses from a nonlinear random seaJ. Journal of Geophysical Research, 1979, 84(C8): 4939-4943.3 Barrick DE, Lipa BJ. Analysis and interpretation of altimeter sea echoJ. Adv.Geophys., 1985, 27: 60-99.4 Srokosz MA. On the joint distribution of surface elevation and slopes for a nonlinear random sea with an application to radar altimetryJ. Journal of geophysical research, 1986, 91(C1): 995-1006.5 Hayne GS, Hancock DW. Corrections for the effects of significant wave height and attitude on geosat radar altimeter measurementsJ. J.Geophys.Res, 1990, 95(C3):2837-2842.6 Arnold D, Kong J, Melville W. Physical optics prediction of EM biasJ. Progress in Electromagnetic Research,1989:25-26 .7 Hayne GS, Hancock DW. The Corrections for Significant Waveheight and Attitude Effects in the TOPEX Radar AltimeterJ. J.Geophys.Res, 1994, 99(C12): 24,941-24,9558 Gaspar P, Flrens JP. Estimating the sea state bias of the TOPEX and Poseidon altimeters from crossover differencesJ. J. Geophys. Res., 1994, 99(C12): 24,981-24,994.9 Chelton DB. The sea state bias in altimeter estimates of sea level from collinear analysis of TOPEX dataJ. J. Geophys. Res., 1994, 99(C12): 24,995-25,008.10 Gaspar, P. Analysis and estimation of the GEOSAT sea state biasR. U.S.: HUGHES STX CORPORATION, 1996.11 Gaspar P, Florens JP. Estimation of the sea state bias in radar altimeter easurements of sea level:Results from a new non parametric methodJ . J.Geophys.Res.,1998,103(C8):15803-15814. 12 Elfouhaily T, Thompson DR, Chapron B, Vandemark D. Improved electromagnetic bias theory: Inclusion of hydrodynamic modulationsJ. J.Geophys.Res.,2001,106(C3):1299-1310.13 Gaspar P, Labroue S, Ogor L.et al. Improving nonparametric estimates of the sea state bias in radar altimeter measurements of sea levelJ. J. Atmos. Oceanic Technol.,2002,19: 1690-1707. 14 Labroue S, Gaspar P, Dorandeu J. et al. Nonparametric Estimates of the Sea State Bias for the Jason-1 Radar AltimeterJ. Marine Geodesy, 2004, 27: 453-481.15 Warnick KF, Millet FM, Arnold DV. Physical and geometrical optics for 2-D surface with power-law height spectraJ. IEEE Trans.Antennas Propag., 2005,53(3): 922-932.16 Wang YM, Rapp RH. Geoid Gradients for Geosat and Topex/Poseidon Repeat Ground TracksJ. OSU, 1991,408: 1-26.17 徐曦煜. 星载雷达高度计误差分析和定标技术研究D. 北京: 中国科学院研究生院, 2008.18 刘保有. 星载雷达高度计误指向角的估计与补偿方法研究D.北京: 中国科学院研究生院, 2006.19 翟国君. 卫星测高数据处理的理论与方法M. 北京: 测绘出版社, 2000. 20 王广运. 卫星测高原理M. 北京: 科学出版社, 1995.三、研究内容1学术构想与思路、主要研究内容及拟解决的关键技术或问题（1）、学术构想与思路由于海况偏差理论研究中存在模型不精确而且所需要的偏斜系数、统计动差以及波谱等参量并不能直接从高度计数据或者其他遥感数据中直接获得，所以对海况偏差经验模型的研究是主流方向。海况偏差经验模型主要分为参数模型和非参数模型，经验模型的建立是以卫星高度计的交叉点或者共线数据为基础的。对交叉点和共线数据数据进行数据平滑，并利用平滑后的数据建立参数模型，分析数据平滑对参数模型的影响；针对两种数据的纬度特征选择合理的权重形式，并将加权方法引入参数模型的建立过程，分析加权对参数模型的影响；根据数据分布特征，分析比对共线和交叉点数据在参数模型建立中的优缺点，并建立新型的更适于海况偏差参数模型建立的新型数据集；利用经过数据平滑后的新型数据集，将加权的方法引入参数模型构建，建立新的海况偏差加权参数模型，并对模型进行评价分析。最终将此模型运用到HY-2卫星高度计海况偏差校正中去。（2）、主要研究内容l 确定高度计交叉点位置，提取高度计交叉点数据；对高度计数据进行共线处理，得到高度计共线数据；l 对两种数据进行数据平滑；l 分别利用未经平滑和平滑后数据建立海况偏差参数模型，分析数据平滑对海况偏差参数模型性能的影响；l 针对交叉点、共线以及海表面高度异常数据纬度分布特点分别确定各自的最佳权重形式；l 利用平滑后的两种数据并将权重引入模型推导过程得到海况偏差加权参数模型，并与未加权的参数模型进行比对，分析加权效果；l 根据数据分布特征评价利用两种数据所得的海况偏差模型，分析两种高度计数据在参数模型推导中的优缺点，找到融合两种数据优势得到用于海况偏差经验模型构建的新型数据集；l 利用新数据集将数据平滑和加权方法引入参数模型推导过程，构建新的海况偏差加权参数模型。l 提取HY-2卫星高度计数据，建立适用于HY-2卫星高度计的海况偏差加权参数模型。（3）、拟解决的关键技术或问题拟解决的关键问题：l 高度计交叉点数据的提取；l 选择合理的权重形式；l 海况偏差模型的评价标准。解决方案:l 在高度计交叉点位置处很难存在升轨和降轨两个实际的高度计实测点，所以必须通过计算得到交叉点位置的经纬度，并根据此经纬度利用周围实测点的数据进行插值得到所需要的交叉点数据。l 权重系数设定为纬度的函数，交叉点数据采用经验定权公式，非交叉点数据采用解析定权公式；l 海况偏差模型的评价采用残差与回归项的相关系数以及解释方差为标准。2拟采取的研究方法、技术路线或研究步骤、实施方案及可行性分析（1）、拟采取的实施方案 高度计数据共线处理数据交叉点数据以共线数据为基础的参数模型之间分析以新型数据集为基础的加权参数模型模型评价与应用共线平滑数据交叉点平滑数据基于共线平滑数据参数模型共线数据权重系数基于共线平滑数据加权参数模型基于交叉点数据参数模型交叉点数据权重系数基于共线数据参数模型基于交叉点平滑数据参数模型基于交叉点平滑数据加权参数模型以交叉点数据为基础的参数模型之间分析以两类平滑数据为基础的加权参数模型之间分析l 高度计数据共线及交叉点数据提取在卫星重复轨道上的每个点都有一系列重复观测值，但因为不同周期的测量环境、海面地形、卫星轨道的偏移等诸多因素影响，同一卫星不同周期的地面轨迹并不严格重复，而是有微小变化的，间隔约为1-2km。所以需要进行共线处理，才能够得到不同周期同一经纬度下的测量点数据。共线处理就是在同一编号的并非严格重复的轨迹中确定一条参考轨迹，利用距离加权平均的方法将参考轨迹之外的其他重复轨迹上的测量点转化成与参考轨迹上测量点经纬度相同的测量点。经过共线处理便可得到不同周期同一经纬度下的测量点数据，即所需的共线数据。卫星绕地球运行一周的弧段可分为两个弧段，即上升弧段和下降弧段，上升弧段和下降弧段所形成的交点称为交叉点，交叉点处的两个测量点具有相同的经纬度信息。交叉点主要是由于地球自转和卫星轨道的摄动形成的。高度计交叉点数据提取通常可以分为交叉点概略位置确定，交叉点精确位置确定以及线性插值三部分。其中交叉点概况位置确定中需要对高度计轨道进行线性拟合，拟采用12段分纬度拟合的方法，对存在交叉点的纬度区间进行分段拟合，大大提高了交叉点概略位置确定的效率和准确度。l 海况偏差参数模型构建方法海况偏差估计的关键在于从包含较强信号和误差的高度计测量数据中提取海况偏差这一小信号。参数模型可以表示为（1）式形式，SSB表示海况偏差值，SWH为高度计有效波高，U为风速。模型多项式可以是下面6个系数的任意组合，从中选出最佳参数模型作为海况偏差参数模型。 （1） 建立模型所需的基本数据是由高度计数据推导的相对于参考椭球面的海表面高度（SSH）数据。未校正的海表面高度（）包括大地水准面信号（）、动力地形（）以及SSB： （2） 使用通用符号，其中为任一变量的测量值或估计值，为误差 （3） 因此 （4） 其中为轨道误差，为包括所有除SSB之外的仪器和地球物理校正误差的高度计测量误差。（4）式表明影响估计处理的噪声将是大地水准面信号、动力地形和轨道误差以及高度计测量误差的总和。迄今为止，大地水准面是数据中最大的信号，其大小在米至几十米的量级。该信号可以通过相同地理位置，沿共线轨道或者交叉点处测量值之间的差值来轻易的消除。 海表面高度不符值可直接表示为： （5） 其中表示不符值。测量差值实际上消除了数据中的任意时间不变量部分，如包括大地水准面，动力地形的稳态部分等。海况偏差经验模型可以表示为如下形式： （6） 其中为海况偏差的非模型部分，为与SSB有关的变量的系数（也称参数），为有效波高（SWH）、风速（U）及其任意组合。未经海况偏差校正的海表面高度可以如下表示 （7） 将所有误差合为零平均噪声（）和偏差（）的和，表示为： （8） 其中，假定为单位变量。那么此问题成为一个典型的多元线性回归问题。给定的n个观测值，即可利用最小二乘法确定参数， （9） 通过共线和交叉点融合数据构建（，）数据集，代入（9）式，即可确定多项式系数。如果共线或者交叉点权重系数为P，则参数可由式（10）确定， （10）l 海况偏差参数模评价标准海况偏差模型算法有两个主要的评价手段，即可解释方差和残差分析。可解释方差就是在进行海况偏差校正之前海表面高度不符值的方差与进行海况偏差校正之后的方差之间