一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法技术

本发明专利技术公开了一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法，属于卫星图像处理技术领域。本发明专利技术将小波去噪与类EEMD算法相结合，以分解得到的IMF1作为基函数，使用小波去噪的方法分离高频噪声与可能的地球物理信号，且因为IMF1是由数据本身所分解得到的，其有直观、后验和自适应的优点。本发明专利技术采用了一种改进的阈值函数，将其应用于IMF1的小波去噪过程，并将上述组合算法应用于双频电离层误差校正的滤波处理，以消除仪器精度差异造成的噪声，使校正结果更加接近于实际值。正结果更加接近于实际值。正结果更加接近于实际值。

【技术实现步骤摘要】
一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法


[0001]本专利技术属于卫星图像数据处理
，具体涉及一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法。

技术介绍

[0002]卫星高度计测高通过发射已知功率的短脉冲，记录脉冲信号发射后经过粗糙海平面反射回到高度计的传播时间来计算高度计到海面的距离。在脉冲信号穿越电离层的过程中，由于传播路径上带电粒子的影响，信号传播路径发生弯曲进而造成电磁波传播速度减慢，使得基于信号传播时间和光速计算得到的传播路径并非信号出发点到信号接收点的真实几何距离，由此出现的偏差即为电离层路径延迟误差，之后简称为电离层误差。
[0003]卫星高度计得到电离层误差的方式分为两种，以高度计Sentinel
‑
3A为例，其一是基于美国喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory，简称JPL）提供的电子含量数据，经过电离层误差校正模型计算得到沿轨方向的电离层误差校正；第二种是基于高度计本身两个频段（Ku波段和C波段）的观测数据，包括基于SWH（Significant Wave Height）计算的SSB（Sea State Bias）数据以及测距数据（Range），经双频校正模型得到电离层误差校正。
[0004]然而，由于高度计C波段的测距精度低于Ku波段，所以基于两种频段测量数据得到的双频电离层误差校正会包含较大的噪声，为降低由于两频段仪器噪声引入的误差，需要对双频电离层误差校正进行低通滤波处理。目前对高度计使用的滤波处理方法一般为在一定大小的移动窗口内取平均值，如Jason系列卫星在用户手册中提供的滤波方法：根据当地时间分段滤波，在当地时间6
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24时之间，使用100
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150km尺度滤波；在当地时间0
‑
6时之间，采用150
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200km尺度滤波。
[0005]目前的电离层误差校正方法存在的主要不足是：滑动窗口取均值的方法变相降低了观测的分辨率，并且不能将潜在的异常值剔除，导致校正的准确性下降，同时在海冰覆盖等观测不连续处会出现空白。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是一种卫星高度计双频电离层误差校正滤波处理方法，该方法基于类EEMD与改进小波去噪的联合算法，以弥补现有技术的不足。
[0007]集合经验模态分解算法（Ensemble Empirical Mode Decomposition，简称EEMD）是经验模态分解算法（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）的改进方法，EMD被开发用于分析非平稳和非线性的信号，可以将离散的信号按比例分解为有限个调频函数，其中各个模态函数中包含着高频噪声，但是EMD方法也有相应的不足，如末端效应、模态混叠问题等，其中模态混叠会导致错误的IMF分量，从而使IMF丧失具体的物理意义，EEMD针对EMD的模态混叠问题进行了改进，通过对信号多次引入均匀分布的白噪声，对多次重构信号进行均值处理降低了模态混叠问题产生的影响。
[0008]小波去噪的关键在于小波基和阈值函数的选择，在EEMD与小波去噪的结合算法
中，通常将EEMD分解后的模态函数作为小波去噪的小波基，故阈值函数的选择对滤波结果具有极大的影响，目前常见的阈值函数主要有硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、Garrote阈值函数等，常用的阈值函数有各自的缺陷，硬阈值函数的结果不连续导致去噪信号有突变、软阈值函数可能导致有用信号丢失、半软阈值函数计算阈值较为困难、Garrote改进程度有限，去噪效果仍不够理想。
[0009]EEMD算法利用白噪声均值为0的特性，通过在信号中多次引入均匀分布的白噪声，将信号本身的噪声通过多次人为添加的噪声掩盖过去，从而得到更加精准的上下包络线，再依据分解模型来进行信号分解，将复杂信号分解为有限个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原始信号的不同特征尺度的局部特征信息。EEMD算法均在原始信号中加入不同的白噪声，本专利技术基于EEMD算法，将白噪声添加在迭代得到的重构信号，称为类EEMD算法。
[0010]本专利技术将小波去噪与类EEMD算法相结合，以分解得到的IMF1作为基函数，使用小波去噪的方法分离高频噪声与可能的地球物理信号，且因为IMF1是由数据本身所分解得到的，这种方法有直观、后验和自适应的优点。
[0011]传统的小波去噪阈值函数有各自的缺陷，为得到去噪效果更优的阈值函数需要考虑到函数的连续性、在阈值附近能否平滑过渡、阈值函数高阶可导等条件，本专利技术基于上述条件，采用了一种改进的阈值函数，将其应用于IMF1的小波去噪过程，并将上述组合算法应用于双频电离层误差校正的滤波处理，以消除仪器精度差异造成的噪声，使校正结果更加接近于实际值。
[0012]为达到上述目的，并基于上述原理，本专利技术采取的具体技术方案为：
[0013]一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法，包括如下步骤：S1：获取电离层双频校正信号数据，并对其进行预处理，得到原始信号；S2：对原始信号使用集合经验模态分解算法将其分解为多个本征模态函数IMF和残差信号；S3：将分解得到的IMF1作为基函数，基于小波去噪的原理首先进行阈值的选取，使用改进的阈值函数计算得到；S4：基于改进的阈值函数进行小波去噪，低于阈值的信号波动被认为与噪声关联，故将其去除；S5：通过将去噪后的IMF1与剩余的高阶IMF、残差信号相加，执行信号的重构；S6：在重构信号中加入均匀分布的白噪声后将其作为原始信号输入，多次迭代过程S2到S5后将得到的所有重构信号取均值，最终得到双频电离层误差校正的滤波结果。
[0014]进一步的，所述S1中预处理为剔除缺失值、离群值检索等。
[0015]进一步的，所述S2中，确定初始双频电离层误差校正的极大值和极小值，通过插值分别对极值点进行三次样条拟合，得到基于极大、极小值的上下包络线、，将初始校正与上下包络线的均值相减，得到第一阶的第一剩余：；对作为初始值再次重复上述步骤k次，直到计算筛分门限值小于0.25时停
止，计算公式如下所示，此时得到的为第一模态分量IMF1；；用初始校正值与第一模态分量作差，得到第一阶的残差，以替代初始校正值再次重复上述处理，重复n次后得到第n阶模态函数及最终残差信号。
[0016]进一步的，所述S3中，改进的阈值函数表达式如下所示：；其中为小波分解系数，为经阈值处理后的小波系数，使符号为正的常数，此处取，λ为阈值；改进的阈值计算公式为：；其中是第1阶噪声的能量，e为自然对数，信号的长度为M，分解尺度为j，为第j尺度的阈值。
[0017]进一步的，所述S5中，将与高阶的IMF和残差相加，得到重构信号：。
[0018]当然该信号重构方法可以不止上述一种，能够达到重构效果即可。
[0019]进一步的，所述S6中，把重构信号作为原始信号输入，将过程S2到S5重复n次后得到的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高度计测距电离层误差校正滤波处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取电离层双频校正信号数据，并对其进行预处理，得到原始信号；S2：对原始信号使用集合经验模态分解算法将其分解为多个本征模态函数IMF和残差信号；S3：将分解得到的IMF1作为基函数，基于小波去噪的原理首先进行阈值的选取，使用改进的阈值函数计算得到；S4：基于改进的阈值函数进行小波去噪，低于阈值的信号波动被认为与噪声关联，故将其去除；S5：通过将去噪后的IMF1与剩余的高阶IMF、残差信号相加，执行信号的重构；S6：在重构信号中加入均匀分布的白噪声后将其作为原始信号输入，多次迭代过程S2到S5后将得到的所有重构信号取均值，最终得到双频电离层误差校正的滤波结果。2.如权利要求1所述的高度计测距电离层误差校正滤波处理方法，其特征在于，所述S1中预处理包括剔除缺失值、离群值检索。3.如权利要求1所述的高度计测距电离层误差校正滤波处理方法，其特征在于所述S2中，确定初始双频电离层误差校正的极大值和极小值，通过插值分别对极值点进行三次样条拟合，得到基于极大、极小值的上下包络线、，将初始校...

【专利技术属性】
技术研发人员：马纯永，王萱，高占文，陈戈，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：