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摘要：本发明公开了一种多层迭代加权模型的星载GNSS‑R海面风速反演方法，包括：1对星载GNSS‑R数据进行预处理后与海面风速数据集进行时空匹配，得到全风速区间样本数据集；2构建全风速区间反演模型，获得全风速区间总中误差及不同风速区间的中误差；3根据不同风速区间中误差与总中误差的关系，对风速进行分段并建立分段风速区间反演模型；4在对风速反演时，先利用全风速区间反演模型获得预测风速，再利用分段风速区间反演模型进行迭代加权计算，直到相邻两次预测风速差值小于一定限差，结束迭代计算。本发明能实现对海面风速反演精度的提升，并能减小高风速区间的风速反演误差，为高时空分辨率的海面风速反演提供了一种新思路。

主权项：1.一种基于多层迭代加权模型的星载GNSS-R海面风速反演方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、获取星载GNSS-R数据并进行预处理后，再从中提取出n条星载GNSS-R特征值序列，其中，第j条星载GNSS-R特征值序列Xj={}，其中，表示第j条星载GNSS-R特征值序列Xj中的第i个特征值，M表示每条星载GNSS-R特征值序列的特征值的总数，j=1,2,…,n；根据星载GNSS-R数据的采集时间Time，同步获取海面风速数据集，并根据星载GNSS-R数据中镜面反射点的位置SPLat，SPLon，将第j条星载GNSS-R特征值序列Xj与海面风速数据集进行时空匹配后，得到第j条星载GNSS-R特征值序列对应的海面风速，从而由Xj与构成第j条数据样本，并由n条数据样本构成全风速区间数据集D；将全风速区间数据集D按一定比例随机划分为全风速区间训练集Dtrain、全风速区间验证集Dval和全风速区间测试集Dtest；S2、利用全风速区间训练集Dtrain对深度学习模型进行训练，从而得到全风速区间反演模型F；S3、将全风速区间验证集Dval中所有星载GNSS-R特征值序列{Xkval|k=1,2,…,m}输入全风速区间反演模型F中进行处理，得到预测的星载GNSS-R风速序列{|k=1,2,…,m}，其中，Xkval表示Dval中第k条星载GNSS-R特征值序列，表示预测的第k条星载GNSS-R风速，m表示Dval中的数据样本总数；S4、根据全风速区间验证集Dval中m条海面风速序列|k=1,2,…,m}，统计全风速区间反演模型F对Dval的总风速反演误差；按一定风速间隔p，将全风速区间数据集D中由最大海面风速和最小海面风速所构成的全风速区间分成t个风速区间，并依次统计各个风速区间的中误差{|s=1,2,…t}；其中，表示第s个风速区间的中误差；S5、根据第s个风速区间的中误差与总的风速反演误差的关系，将全风速区间重新划分为q个分段风速区间，并分别记为{|v=1,2,…q}；其中，表示第v个分段风速区间，；S6、根据q个分段风速区间{|v=1,2,…q}的风速范围，对Dtrain进行分类，得到q个分段风速区间所对应的分段训练集|v=1,2,…q}，其中，表示第v个分段风速区间对应的分段训练集；利用对深度学习模型进行训练，得到第v个分段风速区间反演模型Hv，从而得到q个分段风速区间反演模型Hv|v=1,2,…q}；S7、将Dtest中第条星载GNSS-R特征值序列Xltest输入全风速区间反演模型F中进行处理，得到预测的第条星载GNSS-R风速；S8、根据所在的风速区间对应的中误差，计算条星载GNSS-R特征值序列Xltest的风速估计区间[,+，记为Rl0；S9、定义当前迭代次数为c，并初始化c=1；S10、初始化v=1；S11、计算第c-1轮迭代下的风速估计区间Rlc-1与第v个分段风速区间在第c轮迭代下的重叠度，并判断0是否成立，若成立，则将第v个分段风速区间反演模型Hv作为第c轮迭代下的候选反演模型，并将作为Hv的权重；否则，将v+1赋值给v后，返回S11，直到vq为止，从而得到第c轮迭代下的筛选后的若干个候选反演模型及其权重；S12、将Dtest中的Xltest分别输入第c轮迭代下的筛选后的若干个候选反演模型中进行处理，相应得到第c轮迭代下的若干个预测的星载GNSS-R风速序列，并将第c轮迭代下的每个候选反演模型输出的预测的星载GNSS-R风速序列与第c轮迭代下的自身候选反演模型对应的权重进行加权后求均值，得到Xltest在第c轮迭代下的海面风速反演值；S13、根据所在的风速区间对应的中误差，计算在第c轮迭代下的风速范围[,+，记为Rlc；S14、判断与第c-1轮反演风速的差值绝对值是否小于一定限差，如果小于一定限差，则表示第c轮迭代下的海面风速反演值为最优值并输出，结束流程；否则，将c+1赋值给c后，返回S10顺序执行，其中，当c=1时，初始化。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于多层迭代加权模型的星载GNSS-R海面风速反演方法