[發明專利]基于多層前饋神經網絡加權提高全球平均測高精度方法在審
| 申請號： | 202211599173.0 | 申請日： | 2022-12-12 |
| 公開（公告）號： | CN116205128A | 公開（公告）日： | 2023-06-02 |
| 發明（設計）人： | 鄭偉;葉罕霖;張譯文 | 申請（專利權）人： | 中國航天科技創新研究院 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06N3/0499;G06N3/08;G06F17/18;G06F119/12 |
| 代理公司： | 中國航天科技專利中心 11009 | 代理人： | 茹阿昌 |
| 地址： | 100094 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 多層 神經網絡 加權 提高 全球 平均 測高 精度 方法 | ||
1.基于多層前饋神經網絡加權提高全球平均測高精度方法，其特征在于，包括：
對地球海面進行網格劃分，獲得每個網格的平均測高精度σgrid；
根據每個網格的平均測高精度σgrid，獲得所有網格平均測高精度σgrid的平均值
根據所有網格平均測高精度σgrid的平均值確定星載GNSS-R全球平均海面測高精度σglobal；
建立全球平均海面測高精度預測模型；
對全球平均海面測高精度預測模型進行可行性驗證，獲得滿足驗證條件的全球平均海面測高精度預測模型；
利用滿足驗證條件的全球平均海面測高精度預測模型，在不同仿真范圍下進行仿真計算，獲取多個全球平均海面測高精度預測結果；
對獲得的多個全球平均海面測高精度預測結果，進行篩選，篩選出滿足水下導航海面測高精度取值范圍的預測結果，作為篩選結果；
篩選結果對應的軌道高度、軌道傾角、衛星個數以及仿真周期，作為星座設計方案，利用獲得的星座設計方案進行GNSS-R測高星座的設計與發射，最終獲得全球平均海面測高精度的實測值。
2.根據權利要求1所述的基于多層前饋神經網絡加權提高全球平均測高精度方法，其特征在于，獲得每個網格的平均測高精度σgrid的方法，具體為：
其中，表示網格中所有單鏡面反射點海面高度測量均方差σssh的平均值，n為劃分的每個網格中所包含的單鏡面反射點的個數。
3.根據權利要求2所述的基于多層前饋神經網絡加權提高全球平均測高精度方法，其特征在于，
其中，σssh為單鏡面反射點海面高度測量均方差，PZ(0)和PZ(0)′為每一網格中單鏡面反射點處平均功率的幅值和功率波形的斜率，c為真空中的光速，SNR為信號相關功率，Nincoh為非相干累加次數，εele為單鏡面反射點高度角。
4.根據權利要求1所述的基于多層前饋神經網絡加權提高全球平均測高精度方法，其特征在于，
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