【摘 要】
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全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)进行海面风速反演时,传统方法主要有波形匹配法和经验函数方法。针对传统方法存在计算量大,反演过程繁琐等不足,引入人工神经网络,提出了一种多隐藏层的人工神经网络方法进行海面风速反演。首先分析不同输入特征参数与风速之间的关系,其次建立用于风速反演的ANN模型,最后进行模型训练,验证该模型的可行性。反演结果表明,风速小于15 m/s的低风速时,反演误差约为1.53
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,中国空间技术研究院西安分院
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全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)进行海面风速反演时,传统方法主要有波形匹配法和经验函数方法。针对传统方法存在计算量大,反演过程繁琐等不足,引入人工神经网络,提出了一种多隐藏层的人工神经网络方法进行海面风速反演。首先分析不同输入特征参数与风速之间的关系,其次建立用于风速反演的ANN模型,最后进行模型训练,验证该模型的可行性。反演结果表明,风速小于15 m/s的低风速时,反演误差约为1.53 m/s,风速大于15 m/s的高风速时,反演误差约为2.74 m/s。
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