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J-GLOBAL ID：202002260191380202   整理番号：20A2590118

ウェーブレット変換とスライディングウィンドウを組み合わせたGNSS-IR雪深推定モデル【JST・京大機械翻訳】

GNSS-IR model of snow depth estimation combining wavelet transform with sliding window

著者 (5件)： Bian Shaofeng (海軍工程大学導航工程系,湖北 武漢 430079) ,  Zhou Wei (海軍工程大学導航工程系,湖北 武漢 430079) ,  Liu Lilong (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西 桂林541004;广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Li Houpu (海軍工程大学導航工程系,湖北 武漢 430079) ,  Liu Bei (海軍工程大学導航工程系,湖北 武漢 430079)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 49  号： 9  ページ： 1179-1188  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： GNSS干渉反射技術(GNSSinterferometricreflectometry)は新型の地表雪深モニタリング方式である。現在の信号分離とランダム推定偏差の問題に照準を定めて,マルチ衛星融合のGNSS-IR雪深さ推定の精緻化モデルを,ウェーブレット変換とスライディングウィンドウを組み合わせて提案した。離散ウェーブレット変換を一般的多項式法の代わりに用いて,高品質の信号対雑音比(SNR)を得た。マルチ衛星の有効反射高さを,閾値制約下のスライディングウィンドウによって選択し,そして,等権平均を,行った。PBOH2OとSNOTELの雪深データを参考値として、2016-2017年の雪季のGNSS観測データを用いて、モデルを構築し、精度を検証した。結果は以下を示した。1GNSS-IR精細化モデルの推定結果は実測データと一致した。2.単一衛星結果と比較して、マルチ衛星融合推定結果は精度と安定性において明らかに改善され、その平方自乗平均誤差(RMSE)は10cmであり、PBOH2Oより50%近く減少した。さらに、地表粗度が誤差の影響因子として考慮し、新たな反射高度基準で修正された雪深推定相対RMSE誤差は約4cmであり、同時に推定値と実際の値の相関係数は0.98に達した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  干渉 ,  多項式 ,  粗度 ,  相関係数 ,  実効値 ,  精密化 ,  推定量 ,  地表面 ,  *ウェーブレット変換 ,  *GNSS
準シソーラス用語： *雪 ,  離散ウェーブレット変換 ,  *スライディングウィンドウ ,  *推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  測地学  (DC02000X) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレット変換 ,  スライディングウィンドウ ,  雪 ,  推定モデル