基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法与流程

技术特征：
1.一种基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，所述方法包括：s100，接收导航卫星信号、雷达卫星信号及所述导航卫星信号和所述雷达卫星信号经海面的多维散射信号；s200，捕获及跟踪所述导航卫星信号和所述雷达卫星信号，并解算信号参数及卫星位置参数；s300，根据所述信号参数及所述卫星位置参数，抑制来自所述导航卫星信号和所述雷达卫星信号的同频直射干扰，优化所述多维散射信号；s400，根据优化后的所述多维散射信号获取海面双站雷达视频图像，并计算海面上各成像网格点的动态多维散射强度；s500，根据所述动态多维散射强度，构建海面张量化散射信息；s600，根据所述海面张量化散射信息，反演海面的风场、浪场和流场。2.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s100中：所述导航卫星信号包括l波段的导航卫星信号，所述雷达卫星信号包括l、c、x三个波段的雷达卫星信号。3.根据权利要求1或2所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s100中：采用多波段双极化共口径天线接收所述导航卫星信号、所述雷达卫星信号和所述多维散射信号；其中，所述多波段双极化共口径天线包括以微带偶极子为l和c波段的辐射单元，及以方形叠层贴片为x波段的辐射单元。4.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s200中：雷达卫星的坐标为t(x,y,z)，分布式节点坐标为r0(x0,y0,z0)、r1(x1,y1,z1)、r2(x2,y2,z2)，则有方程组(1)：其中，δτ1为雷达卫星信号到分布式节点r1(x1,y1,z1)与r0(x0,y0,z0)的延时差，δτ2为雷达卫星信号到分布式节点r2(x2,y2,z2)与r0(x0,y0,z0)的延时差，δf
d1
为分布式节点r1(x1,y1,z1)与r0(x0,y0,z0)的多普勒频率差，δf
d2
为分布式节点r2(x2,y2,z2)与r0(x0,y0,z0)的多普勒频率差；以雷达卫星的星历输出的位置作为初始值对方程组(1)进行迭代求解，得到雷达卫星的卫星位置参数。
5.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s300中：根据所述信号参数及所述卫星位置参数建立同频直射干扰零陷多目标优化函数；对所述多目标优化函数进行寻优，得到二维多通道阵列天线的最优化复数权值；根据所述最优化复数权值对多通道回波信号进行波束赋形，以抑制来自所述导航卫星信号和所述雷达卫星信号的同频直射干扰。6.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s400中：同步接收大幅宽海面的散射回波信号，得到k1
×
k2个散射回波信号，并进行距离向数字波束形成处理，在海面上形成γ
r
个高增益子测绘带，其中，k1、k2分别是天线在距离向和方位向上的通道数；依次对γ
r
个子测绘带回波信号进行匹配滤波，每个子测绘带获得n
s
×
n
b
×
n
p
个回波信号，其中，n
s
、n
b
、n
p
分别为天基信号的个数、波段的个数与极化的个数；以预定时间间隔在每个子测绘带对应的距离向空域上，分别对n
s
×
n
b
×
n
p
个回波信号进行方位向数字波束形成处理，每个子测绘带获得n
s
×
n
b
×
n
p
×
n
v
个回波信号，其中，n
v
为时频帧数；分别对n
s
×
n
b
×
n
p
×
n
v
个回波信号进行双站雷达成像，获得n
s
×
n
b
×
n
p
×
n
v
个雷达图像信息和n
s
×
n
b
×
n
p
个雷达视频图像；分别对n
s
×
n
b
×
n
p
个雷达视频图像进行功率标定，计算各网格点的动态多维散射强度。7.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s500中：海面张量化散射信息为：ω(t')＝[ψ1(t') ψ2(t') l ψ
m
(t') ψ
m 1
(t') ψ
m 2
(t') l ψ
m q
(t')]
t
；其中，t
′
为视频帧的时间序列，m为导航卫星的个数，q为雷达卫星的个数，ψ
m
(t
′
)为第m个天基信号对应的观测散射信息集，ψ
m
(t
′
)为：当1≤m≤m时，第m个天基信号为导航卫星信号，此时，散射信号由n 1个分布式节点同时接收，为：则，第m个卫星发射与第n个分布式节点组合的双站雷达获取的海面多维散射信息为：
其中，f
l1
＝1.268ghz和f
l2
＝1.575ghz分别为同时接收导航卫星信号的散射信号的两个频段，l
p1
和l
p2
分别为右旋圆极化-垂直极化和右旋圆极化-水平极化，θs
m
、分别表示第m颗卫星的发射入射角与方位角，θr
n
、分别表示第n个分布式节点接收入射角与方位角，σ1
m,n
(t')、σ2
m,n
(t')、σ3
m,n
(t')和σ4
m,n
(t')为位置(x,y)处的海面散射系数；当m≥m 1时，第m个天基信号为雷达卫星信号，此时，散射信号被n 1个分布式节点同时接收，为：则，第m个卫星与第n个分布式节点组合的双站雷达获取的海面多维散射信息为：其中，f
lcx
为雷达卫星的波段，l
p3
为垂直极化-垂直极化，l
p4
为垂直极化-水平极化，σ5
m,n
(t')、σ6
m,n
(t')为位置(x,y)处的海面散射系数。8.根据权利要求1所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，步骤s600具体包括：根据所述海面张量化散射信息，训练反演模型，以及根据所述反演模型，反演海面的风场、浪场和流场：其中，训练反演模型包括：根据所述海面张量化散射信息，提取海面位置、信号的频率与极化、入射角及入射方位角、散射角及散射方位角、散射强度，构建所述反演模型的输入数据集；获取与所述海面张量化散射信息时空一致的观测数据，并提取海面风速、风向、有效波高、平均波周期信息，构建所述反演模型的输出数据集；通过深度学习方法，根据所述输入数据集和所述输出数据集训练所述反演模型。9.根据权利要求8所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s600中，根据反演模型，反演海面的风场、浪场和流场，包括：根据多个海面张量化散射信息，提取同一海面区域的多帧子视图像，对所述子视图像的互相关做傅里叶变换，得到多个图像交叉谱；对多个所述图像交叉谱进行非线性变换得到多个海浪谱；对多个所述海浪谱分别求解，得到海洋深水重力波的色散关系曲线；根据所述色散关系曲线反演海表流场；将反演得到的风场、浪场和流场参数作为所述反演模型的初始值，通过非线性优化求解，反演海面的风场、浪场和流场。10.根据权利要求9所述的基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，其特征在于，在步骤s600中：所述非线性优化求解采用如下代价函数：
其中，为反演的风场矢量，为反演的流场矢量，s(k)为反演的海浪谱；σ
i
为第i次观测的散射值，为建立的张量化风场散射地球物理模型函数，θ
i
和为第i次观测的视角和方位角，δσ
i
为第i次观测的散射测量误差的均方差；f
i
为海面流场产生的多普勒信号，为流场多普勒地球物理模型函数，δf
i
为多普勒估计精度，为第i次观测中雷达视向在水平面投影的单位矢量；p
i
(k)为第i次观测的海浪谱，k为波数，为海浪谱到雷达图像谱的正演模型，δp
i
(k)为第i次观测的海浪谱误差的均方差；a、b和c分别为可调节系数。

技术总结
本发明涉及基于张量化散射信息的海面风浪流星载无源探测方法，包括：S100，接收导航卫星信号、雷达卫星信号及导航卫星信号和雷达卫星信号经海面的多维散射信号；S200，捕获及跟踪导航卫星信号和雷达卫星信号，并解算信号参数及卫星位置参数；S300，根据信号参数及卫星位置参数，抑制来自导航卫星信号和雷达卫星信号的同频直射干扰，优化多维散射信号；S400，根据优化后的多维散射信号获取海面双站雷达视频图像，并计算海面上各成像网格点的动态多维散射强度；S500，根据动态多维散射强度，构建海面张量化散射信息；S600，根据海面张量化散射信息，反演海面的风场、浪场和流场。具有低功耗、低成本和易于快速组网的优势，能够实现海面风浪流同步高分辨率探测。面风浪流同步高分辨率探测。面风浪流同步高分辨率探测。


技术研发人员：张瑶 夏正欢 张庆君 赵志龙 吕争 张涛 刘新 国辉 高文宁 张闯 郭宇华 刘宗强 张莹
受保护的技术使用者：北京卫星信息工程研究所
技术研发日：2022.11.22
技术公布日：2023/3/3