【摘 要】
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GNSS-R信号在面向复杂场景的陆表遥感应用中存在信噪比(SNR)低和有效信息难以辨别提取的问题,严重制约了其在陆表遥感领域的应用拓展。为从海量低信噪比的星载GNSS-R陆表数据
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院; 西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室; 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0502700);国家自然科学基金面上项目(41474003);国家自然科学基金青年基金(41601503);中国铁路总公司科技研究开发计划重点课题(2016T002-E);四川省科技计划(2018JY0564)
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GNSS-R信号在面向复杂场景的陆表遥感应用中存在信噪比(SNR)低和有效信息难以辨别提取的问题,严重制约了其在陆表遥感领域的应用拓展。为从海量低信噪比的星载GNSS-R陆表数据中快速区分杂波信号和有效信息,本文通过统计归纳分析,基于星载时延多普勒图(DDM)相关峰的显著程度评定,提出了一种DDM波形分类方法。随后,利用该方法对UK Tech Demo Sat-1(TDS-1)星载陆表观测数据进行了波形分类。最后,比较了分类后波形对应的SNR情况,同时结合典型地物类型对分类结果进行了相关性分析,证实了波形分类方法的可行性与有效性。
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