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🔥内容介绍
卫星测高技术作为获取全球地表高程数据的核心手段，广泛应用于海洋测绘、冰川监测、海平面变化研究等领域。其中，高精度高程反演是技术核心诉求，而地球曲率带来的系统误差是制约测高精度提升的关键因素之一。伪多普勒技术凭借其无需依赖载体实际运动、可通过信号处理实现高精度角度与距离估计的优势，为卫星测高地球曲率校正提供了全新的技术路径。本文将从基础原理出发，系统解析基于伪多普勒的卫星测高地球曲率校正技术框架、关键步骤及验证应用，为相关技术研究与工程实践提供参考。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function dH = get_curvature_altimetry_correction_pdoppler_series (e, Ha, type, varargin)
% GET_CURVATURE_ALTIMETRY_CORRECTION_PDOPPLER_SERIES Altimetry correction for the
% Earth's curvature effect and psudo-Doppler formulation (note: meant for
% a series of elevation angles at a fixed antenna height).
%
% INPUT:
% - e: elevation angles (vector or matrix, in degrees)
% - Ha: antenna height (scalar or vector, in meters)
% - type: (char) type of altimetry correction for the Earth's curvature
% 'A': type-A correction for crossed pseudo-Doppler altimetry
% 'B': type-B correction for spherical pseudo-Doppler altimetry
% - varargin: optional input, see get_reflection_spherical for details.
%
% Note: antenna height is assumed constant for each series of elevation angles, so:
% - if e is a vector, Ha shall be a scalar.
% - if e is matrix, Ha shall be a vector, with numel(Ha)==size(e,2).
%
% OUTPUT:
% - dH: altimetry correction (vector or matrix, in meters)
%
% Examples:
% - scalar Ha:
% e = 1:10; Ha = 10; dH = get_curvature_altimetry_correction_pdoppler_series (e, Ha)
% - vector Ha:
% e = 1:10; Ha = 1:10; dH = get_curvature_altimetry_correction_pdoppler_series (e, Ha)
if (nargin <3) || isempty(type), type = 'A'; end
[e, Ha, siz] = get_curvature_altimetry_series_prep (e, Ha);
[Di_p, ~, Kz_p] = get_reflection_planar (e, Ha);
%[Di_s, ~, Kz_s] = get_reflection_spherical (e, Ha, varargin{:}); % WRONG!
[Di_s, g] = get_reflection_spherical (e, Ha, varargin{:});
% Interferometric delay difference between plane and sphere
dDi = Di_p - Di_s;
switch lower(type)
case {'a','typea'}
dH = -gradient_all_noend(dDi, Kz_p);
case {'b','type'}
Kz_s = get_vertical_sensitivity(g);
dH1 = -gradient_all_noend(dDi, Kz_s);
zeta = gradient_all_noend (Kz_p, Kz_s); % = gradient (sind(e), sind(g));
dH2 = Ha.*(zeta - 1);
dH = dH1 + dH2;
end
dH = reshape(dH, siz);
end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
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🌟 通信方面
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🌟 信号处理方面
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🌟电力系统方面
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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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