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J-GLOBAL ID：202202283834442408   整理番号：22A0203804

GNSS-R遅延状態Biasの定量化と中国の海における船舶観測に基づく変動の予測【JST・京大機械翻訳】

Quantifying GNSS-R Delay Sea State Bias and Predicting Its Variation Based on Ship-Borne Observations in China’s Seas

著者 (3件)： Wu Fan (Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, China Academy of Space Technology, Beijing, China) ,  Zheng Wei (Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, China Academy of Space Technology, Beijing, China) ,  Liu Zongqiang (School of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.1502705.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 全球航行衛星システム反射率測定(GNSS-R)は,地球規模の海面レベルの集中的で高頻度の測定を達成できる。海面バイアス(SSB)は,測定不確かなものにする。中国の海における船舶搭載GNSS-R観測に基づき,著者らは反射信号遅延を得た。モデル化反射遅延を計算するために,新しい平均海面(MSS)反射表面モデルを構築した。観測とモデル化反射遅延を組み合わせて,SSBを分離し,定量化した。SSBは,中国の海の春と夏の代替季節に対して約1.3mであり,海域,緯度,および海岸からの距離の空間分布に明らかな違いがあった。定量化SSBと海面パラメータに基づいて,反射入射角パラメータを導入し,GNSS-Rに適したSSBの新しいパラメータモデルを構築した。遅延SSBの変化を予測するためにパラメータモデルを適用した。パラメータモデルは,約70%の分散説明率を持ち,それは,大規模SSB変動を確実に予測することができ,そして,それは,より高い標高シナリオにおいて,より良く実行した。本レターは,GNSS-R遅延SSBを定量化し,その変動を予測する地域アプローチを提案し,SSB補正をサポートするためにGNSS-R衛星高度測定に適用することが期待される。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： *船舶 ,  航行衛星 ,  緯度 ,  平均海面 ,  海岸 ,  空間分布 ,  海面 ,  *海洋 ,  バイアス ,  海域 ,  入射角
準シソーラス用語： 高さ測定 ,  パラメトリックモデル ,  標高 ,  反射率測定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (8件)： GNSS-R ,  遅延 ,  定量化 ,  中国 ,  海 ,  船舶 ,  観測 ,  予測