利用SG平滑滤波优化GNSS-R潮位反演

利用全球导航卫星系统反射(GNSS-R)信号进行潮位反演时,需要对多路径频率进行估计.常规反演方法仅对主频率估计,因此存在数据利用率低、反演结果时间分辨率不足的问题.为解决该问题,本文利用Savitzky-Golay(SG)平滑滤波优化GNSS-R潮位反演.首先,利用Lomb-Scargle周期图(LSP)法提取信号功率的前4个频率f₁~f₄,并反演它们对应的潮位值;然后,利用SG平滑滤波方法提取最佳反演结果;最后,以法国BRST站和MAYG站30 d的数据验证算法的有效性.通过与LSP法和窗口LSP(WINLSP)法进行对比,结果表明:相比LSP法,滤波后BRST站和MAYG站的日均反演值数量分别提升34.3%和19.6%,反演值的最大时间间隔分别减少43.2%和29.4%,RMSE值变化不大;相比WINLSP法,滤波后BRST站和MAYG站的日均反演值数量分别提升24.2%和45.9%,反演值最大时间间隔分别减少25.4%和28.6%,RMSE值均减少了7 cm.总体而言,该方法能够在保证精度的前提下提高反演结果的数量,同时提高了数据的利用率和潮位反演的时间分辨率.