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J-GLOBAL ID：202202254064976778   整理番号：22A0456361

粒子群最適化アルゴリズムに基づく海面のGNSS-R風速検索【JST・京大機械翻訳】

GNSS-R Wind Speed Retrieval of Sea Surface Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (5件)： Guo Wenfei (GNSS Research Center, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Du Hao (GNSS Research Center, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Cheong Joon Wayn (Australian Centre for Space Engineering Research, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Southwell Benjamin J. (Dolby Laboratories, Sydney, NSW, Australia) ,  Dempster Andrew G. (Australian Centre for Space Engineering Research, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4202414.1-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,海面風速検索のために衛星搭載衛星システム反射率測定(GNSS-R)技術が開発されている。前縁傾斜(LES)と正規化バイスタティックレーダ断面(NBRCS)の両方を利用するために,最小分散推定器(MVE)を,風検索のためのサイクロンGNSS(CYGNSS)アルゴリズムで使用した。しかし,2つの観測可能な高い相関のために,MVE推定風の二乗平均平方根誤差(RMSE)は,著しく改良されなかった。本論文では,パーティクルスウォーム最適化(PSO)に基づく遅延ドップラーマップ(DDM)観測から検索を組み合わせることによる新しい方法を提案した。CYGNSS V2.1製品からのLESとNBRCS観測が使用され,それから,それらからの風検索がPSOによって結合された。性能を検証するために,中R気象予報(ECMWF)および交差較正マルチプラットフォーム(CCMP)海洋表面風ベクトル解析製品10m海洋表面風製品に対するヨーロッパセンターを,グランドトルースとして使用した。結果は,ECMWF風を使用するとき,MVE検索のRMSEが2.21m/sであり,一方,PSOのそれは1.95m/sであり,12%の改良であることを示した。CCMP風を使用するとき,MVE検索のRMSEは2.15m/sであり,一方,PSOのそれは1.92m/sであり,11%の改良であった。従って,PSOアルゴリズムは最先端のMVE GNSS-Rベース風速検索技術の改善であると結論した。しかし,PSOベースの風検索は,MVEベースの技術が受けるGPSブロックタイプとCYGNSS衛星識別子への依存性を示す。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  天気予報 ,  *風速 ,  前縁 ,  *海面 ,  海洋 ,  ベクトル解析 ,  地表風 ,  ヨーロッパ ,  正規化 ,  GPS ,  *GNSS
準シソーラス用語： 衛星搭載 ,  グランドトゥルース ,  最小分散 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 海洋物理学一般  (DC06010K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  海面 ,  GNSS-R ,  風速 ,  検索