基于机器学习的星载GNSS-R高度要素探测装置及方法

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摘要

本发明提供了一种基于机器学习的星载GNSS‑R高度要素探测装置及方法，该发明科学合理、易于实现。本发明基于星载GNSS‑R探测仪的在轨特性，融合机器学习相关算法，提供了有效的水面/海面/冰面等反射面的高度要素探测方法及装置，从而可以解决星载GNSS‑R水面/海面/冰面等反射面的高度要素探测的多误差源且误差难以修正等问题，能优化星载GNSS‑R水面/海面/冰面等反射面的高度要素探测方法的复杂度，进而为提高GNSS‑R水面/海面/冰面等反射面的高度要素探测精度打下良好的基础。

基本信息

专利标题：

基于机器学习的星载GNSS-R高度要素探测装置及方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112904384A

申请号：

CN202110093137.6

公开（公告）日：

2021-06-04

申请日：

2021-01-22

授权号：

CN112904384B

授权日：

2022-05-27

发明人：

孟婉婷秦瑾周勃董克松张软玉盛志超顾斯祺

申请人：

上海航天测控通信研究所

申请人地址：

上海市闵行区中春路1777号

代理机构：

上海汉声知识产权代理有限公司

代理人：

胡晶

优先权：

CN202110093137.6

主分类号：

G01S19/37

IPC分类号：

G01S19/37 G06N20/00