微小型GNSS-R测高仪测高精度评估及地面验证

秦 瑾,孟婉婷,杜璞玉,冯剑锋,周 勃

(上海航天电子技术研究所,上海 201109)

0 引言

利用GNSS-R(Global Navigation Satellite System-Reflection)数据进行海态参数遥感的技术已经出现20余年，相对于传统的微波遥感技术,GNSS-R微波遥感技术是一项崭新的、有效的、低成本的微波遥感技术，可应用于中尺度海面平均高度[1]、海面风场、有效波高、海冰、海表溢油、海面舰船目标、土壤湿度、植被覆盖、空中飞行目标、掩星等参数的探测，具有刈幅宽、功耗低、质量轻、成本低的优点。

虽然近年来GNSS-R实验多集中在岸基、机载等平台，但星载GNSS-R载荷由于其刈幅宽、时间及空间分辨率多样等优点，仍具有较大的业务应用潜力。2003年10月，英国空间中心发射了UK-DMC灾难探测卫星，其搭载的GNSS-R载荷[2]收集了大量GPS L1波段的海洋表面散射信号的原始数据，验证了利用星载GNSS-R设备遥感海态、冰雪和陆地参数的可行性。2008年，欧洲航空局(ESA)启动了PARIS-IoD项目[3]，2011年宣布GEROS-ISS计划[4]，开展海面高度测量及大气探测、降雨、海冰探测等研究。2016年，美国宇航局(NASA)发射一箭八星CYGNSS(微小型GNSS-R卫星)[5]，对台风进行高时空分辨率观测，旨在对台风内核建模。2014年7月，英国Surrey研究中心研制的SGR-Resi搭载在TechDemoSat-1技术演示验证卫星上发射成功，收集了大量的星载观测数据[6-7]。

由于国外已经具有明确的星载GNSS-R微纳卫星观测计划，而国内并没有，针对星载GNSS-R载荷的微小型设计，研制了微小型GNSS-R测高仪，本文对GNSS-R测高原理、测高仪的硬件设计方案、相关软件算法、地基实验验证方案、反演算法、测高精度进行了介绍。

1 GNSS-R测高原理

GNSS-R探测仪可以同时接收多个GNSS卫星的信号，其观测范围广，不受天气(云、雾)等影响，能够对海面实现全天候、全天时观测，图1为GNSS-R几何关系。GNSS-R探测仪一方面接收导航卫星直射信号，对导航卫星进行捕获、跟踪、同步、授时，并根据几何关系计算出反射信号的码相位、多普勒频偏；另一方面对反射信号进行接收、下变频，并进行多普勒延迟映射，得到相延多普勒测图(Delay Doppler Mapping，DDM)曲线，再经过反演算法得到海面高度、有效波高、海面风场等信息。

海洋反射面的定义有两种：一种是假设地球表面为水平，不考虑地球曲率，该方式用于以地基或低空飞行器方式进行高度测量；另一种是采用球形模型，考虑地球曲率对反射的影响，该方式用于以高空飞行器或星载方式进行高度测量。假设地球表面为水平的前提下，将接收机摆放于湖面或海面上方某高度，可建立接收机与卫星和湖面或海面之间的几何关系，如图2所示。

根据空间几何学原理，不考虑大气层等空间传播的不理想因素，可建立BDS-R测高型几何路径延迟模型。图2中，S表示镜面反射点的位置，R表示接收机。

已知GNSS卫星，镜面反射点和接收机的几何位置[8]，则反射信号相对于直射信号总的延迟路径为

ρE=P1+P

(1)

根据几何光学原理，可得

P1+P=2hcos(π/2-α)

(2)

式中：h为反射信号接收天线到反射面的高度；α为反射点到某颗卫星的俯仰角；P为直射信号在卫星与接收天线之间的几何距离。精确测量出直射和反射信号的传播几何路径差，即可获得观测到的h为

h=ρE/(2sinα)

(3)

2 硬件设计

微小型GNSS-R探测仪采用新一代的集成芯片技术和软件无线电技术，硬件技术指标如下。

1) 上视天线：3 dB；

2) 上视天线波束宽度：120°；

3) 下视天线：12 dB；

4) 下视天线波束宽度：40°；

5) 质量：<2 kg；

6) 功耗：<13 W。

天线的辐射方向如图3所示，实验设备如图4所示。

3 软件算法

GNSS-R测高仪的探测原理是，利用反射信号滞后于直射信号的延迟时间来进行反射面高度探测。星载GNSS-R测高仪的理想探测指标是：测高精度为5 cm，空间分辨率为100 km，时间分辨率为2 d。岸基、机载的GNSS-R测高仪通常可以达到cm级的探测精度，而星载GNSS-R测高仪的探测精度却受多种因素限制，得到的DDM曲线信噪比会降低、曲线会非常平滑，不利于寻找精确的镜面反射点。

通常获取反射信号DDM曲线有Clean replica和干涉式(Interferometric)两种相关处理算法。其中，干涉式相关算法利用的是全码互相关，即将导航卫星上面调制的CA码、P码、M码全部进行混合相关，具体操作是直接在反射信号与直射信号进行互相关操作，由于直射信号和反射信号是同源信号，所以可得到全码互相关曲线。值得注意的是，全码互相关时，噪声也进行了互相关，所以得到的DDM曲线的噪底会比较大，信噪比稍微比Clean replica算法略低，这也正是采用干涉式互相关算法时通常会使用高增益天线(>20 dB)的原因。但由于其互相关曲线包含了P、M码等高速码的自相关信息，其互相关曲线具有更尖锐的尖峰，曲线斜率也较大，峰值部分宽度也较窄，更利于寻找精确的镜面反射点位置，所以反演可得到更高的精度。因此，在星载环境下，使用干涉式相关算法要比传统的Clean replica算法能获得更高的精度。

3.1 Clean replica算法

Clean replica算法是传统的GNSS-R相关处理算法，其将接收到的反射信号和本地生成的CA码或者民用P码进行相干积分、非相干累加，即利用了伪随机码的自相关和互相关原理。相关原理如图5所示，CA码的自相关函数如图6所示。

3.2 干涉式算法

干涉式相关算法是将反射信号与直射信号直接进行互相关运算，相关曲线结果包含了CA码、P码、M码的相关特性信息。相关原理如图7所示，从图7可以看出，全码互相关得到的曲线具有更尖锐的尖峰。全码互相关函数及全码反射信号功率谱如图8所示。

4 实验开展及数据处理

岸基GNSS-R实验地点为上海市滴水湖景区，两副天线搭载在高为5 m的支撑杆上，上视天线对天放置，下视天线照射水面，实验设备放置方式如图9所示。

图10是北斗GEO 01号星的直射信号相关值。横轴为CA码的码相位，纵轴为相关值，可以看到出现了相关峰，并大于监测阈值，可以对该卫星信号进行跟踪。

GNSS-R接收机均采用直射信号开环控制反射信号的形式对反射信号进行DDM映射，即捕获跟踪到直射信号的观测量时，根据几何关系，计算反射信号的码延迟和多普勒频偏。图11是北斗GEO 01号星的反射信号与本地CA码进行1 ms相干积分得到的波形。图12是直射信号、反射信号分别与本地CA码进行1 ms相干积分、0.5 s非相干积分得到的波形。可以看出：1)反射信号的功率明显比直射信号低；2)非相干积分能够提高功率谱的信噪比；3)由于风速较低，湖面较平静，反射信号的功率谱散射并不剧烈。图13是直射信号与反射信号进行干涉式互相关的波形，可以看出由于接收机的BD通道带宽只有4 MHz，并没有完全接收到BD的P码，所以该波形的形状并不准确，但同样可看出反射信号滞后于直射信号的时间。

图14是GPS 05号星的直射信号、反射信号分别与本地CA码进行1 ms的相干积分、0.5 s的非相干积分得到的波形，图15是直射信号与反射信号进行干涉式互相关的波形，由于接收机的GPS通道带宽只有2 MHz，并没有完全接收到GPS的P码、M码，所以该波形的形状并不准确，但同样可以看出反射信号滞后于直射信号的时间。

根据测风仪测量，此时风速为1.008 m/s，根据超声波雷达的测量数据，超声波雷达与湖面之间的垂直平均距离为0.925 m，所以天线距离水面的真实高度应为5.925 m，根据曲线平滑算法，对多普勒频偏为0 Hz时的一维时延反射功率谱进行曲线拟合，再根据最大倒数点法(DER)、峰值半功率法(HALF)[9]得到镜点的位置，如图16所示。

不同卫星的反演数据结果如表1所示，直射滞后于反射信号的时间的估计值Δρ=2hsinθ以50 s的数据为样本，对两种镜点跟踪方法进行反演精度计算。

卫星号高度角/(°)跟踪方法测高误差/cmBDGEO0149DER1.5HALF1.8BDMEO1349DER2.5HALF3.4GPS0653DER4.6HALF5.2GPS1967DER4.3HALF5.1

从表1可以看出，有的卫星的反演结果测高误差(方差)较小，但有的卫星反演结果方差较大，分析原因有可能是因为接收机的定位精度不够准确，或者风速太小导致散射效应不明显，也有可能受到电离层等环境的误差因素影响，后续可利用宽带接收机对数字中频信号进行采集，对干涉式算法进行性能验证，提高反演结果的精度。

5 结束语

本文介绍了GNSS-R测高原理、自行研制的微小型GNSS-R测高仪硬件设计方案、相关软件算法(Clean replica算法、Interferometric算法)、地基实验开展、反演算法(DER、HALF)、测高精度评估、后续改进思路等，实现了测高仪的地基实验测高精度的评估，测高误差小于5.1 cm。从反演结果来看，有的卫星测高误差较小，有的卫星测高误差较大，原因可能是北斗卫星码速较高，导致测高误差较小。由于风速较小，滴水湖的湖面较为平静，预计测高误差应小于2 cm，而实验结果并没有达到预期目标，原因可能是接收机采用的是单频定位，精度不够准确，也可能是受电离层等环境的误差因素影响，后续可研制宽带GNSS-R测高仪(30 MHz频宽)，对全码信号进行采样，利用干涉式算法进行载荷的测高精度验证并在多平台(如机载、热气球)进行数字采集，分析环境因素对测高精度的影响，进而结合实测数据统计特征，建立测高精度仿真模型[10]，对仿真和实测数据的测高精度进行对比，进而对GNSS-R测高仪在星载环境下的工作性能进行评估。

[2] UNWIN M, GLEASON S, BRENNAN M. The space GPS reflectometry experiment on the UK disaster monitoring constellation satellite[C]//Proceedings of International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, 2003: 2656-2663.

[4] WICKERT, J, CARDELLACH E, MARTN-NEIRA M, et al. GEROS-ISS: GNSS reflectometry, radio occultation, and scatterometry onboard the International Space Station[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2016, 9(10): 4552-4581.

[5] ROSE R, WELLS W, REDFERN J, et al. NASA′s cyclone global navigation satellite system (CYGNSS) mission: Temporal resolution of a constellation enabled by micro-satellite technology[C]//27thAnnual AIAA/USU Conference on Small Satellites, August 10-15, 2013, Utah State University, Logan, UT, USA.

[6] UNWIN M, JALES P, BLUNT P, et al. The SGR-ReSI and its application for GNSS reectometry on the NASA EV-2 CYGNSS mission[C]//Aerospace Conference, IEEE, 2013, Big Sky, MT, USA. 13517422.

[7] HU C, BENSON C, RIZOS C, et al. Single-pass sub-meter space-based GNSS-R ice altimetry: results from TDS-1[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10(8): 3782-3788.

[8] 李伟强, 杨东凯, 李明里, 等. 面向遥感的GNSS反射信号接收处理系统及实验[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2011, 36(10): 1204-1208.

[9] MASHBURN J, AXELRAD P, T. LOWE S, et al. An assessment of the precision and accuracy of altimetry retrievals for aMonterey bay GNSS-R experiment[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2016, 9(10): 4660-4668.

[10] SEMMLING A M, LEISTER V, SAYNISCH J, et al. A phase-altimetric simulator: studying the sensitivity of Earth-reflected GNSS signals to ocean topography[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(11): 6791-6802.