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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115201879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210887952.4，技术领域涉及：G01S19/42；该发明授权基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法是由苏明坤;杨艳茜;乔磊;孙闽红;吴超;宋慧娜设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法，包括如下步骤：S1、读取监测日北斗GEO卫星原始观测值；S2、对原始信噪比进行数据处理得到反射信号信噪比；S3、通过反射信号信噪比获取反射信号信噪比幅度值；S4、采用分卫星分频率的方法建立北斗GEO卫星基于第一监测量和第二监测量的参考监测模型；S5、联合北斗GEO三频信号的第一监测量和第二监测量通过参考监测模型对洪涝进行监测，并根据监测阈值将结果进行标记。该方法不仅消除了直射信号的影响，同时反射信号信噪比幅度值受环境影响小，且北斗GEO卫星属于静止卫星，相应的反射信号信噪比时间序列特征更加明显，因此可以有效提高洪涝监测的精确性和实时性。

本发明授权基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗GEO卫星反射信号的洪涝监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、读取监测日北斗GEO卫星原始观测值，并计算相应历元时刻的高度角信息和时间信息，所述原始观测值包括原始信噪比、原始伪距和原始载波； S2、对原始信噪比进行数据处理得到反射信号信噪比，并作为第一监测量； 所述步骤S2中，对原始信噪比进行数据处理的方法为： S2-1、采用基于高斯拟合方法消除直射信号信噪比的影响； 所述步骤S2-1的具体方法如下： S2-1-1、利用高斯拟合算法对原始信噪比的观测值进行拟合，得到高斯拟合函数， 其中高斯拟合函数求解过程表示如下：假设原始信噪比观测数据集为xi,Si其中，i=1,2,3,....,N，N表示信号长度，x表示信号的时间序列，S表示该时间下的原始信噪比，该数据集用高斯函数进行描述，描述公式为： 1 式中，Si和xi是已知的，exp表示指数运算，a，b和c为未知参数，分别表示高斯函数曲线的峰高、峰的位置和半宽度信息， a，b和c这三个参数通过下列过程求解：将式1两边取自然对数，将式1转换为： 2 令：，,,，则式2化为二次多项式拟合函数，表示如下： 3 考虑全部数据和测量误差，并以矩阵形式表示如下： 4 上式化简为： 5 式中，Z为已知量，由计算得到，X为已知量，由xi得到，因此，在不考虑总体测量误差E影响的情况下，根据最小二乘原理求得拟合常数b0，b1，b2构成的矩阵B的广义最小二乘解，表示为： 6 式中，X和Z都是已知量，T表示矩阵转置运算，通过式6即求出拟合常数b0，b1，b2，进一步通过下列式子求出未知参数a,b,c： 7 式7中b0，b1，b2已通过式6求出，e为自然常数，因此，通过式7即求出未知参数a，b，c，进而得到由原始信噪比数据拟合的高斯函数，也即式1； S2-1-2、利用上步求到的高斯拟合函数计算每一个历元时刻的拟合值，表示为SG，计算过程表示为： 8 式8中a，b，c已经通过式7求出，而xi代表时间序列，因此求出对应时刻的拟合值SG； S2-1-3、利用原始信噪比Sd+r+n减去上步计算出来的拟合值SG，得到仅包含反射信号信噪比和随机噪声的信号，公式表示为： Sr+n=Sd+r+n-SG9 通过上述过程从原始信噪比观测值中消除直射信号信噪比影响，得到仅包含反射信号信噪比和随机噪声的信号Sr+n； S2-2、采用基于经验模态分解去噪算法滤除高频随机噪声，得到仅保留含有反射信号信噪比的信号； 所述步骤S2-2的具体方法如下： S2-2-1、信号分解 对给定信号Sr+nx进行处理，找到该信号上所有局部极大值和极小值所处的位置，然后将所有的极大值点和极小值点通过插值函数生成给定信号Sr+nx的上下两条包络线，上包络线由极大值插值生成，表示为a1，下包络线由极小值插值生成,表示为， 将得到的两条包络线求均值，表示为： 10 式中a1和即通过插值函数生成的上下包络线，然后用给定信号Sr+nx减去式10中得到的，得到第一组残差，表示为： 11 判断式11中计算得到的是否符合本征模态函数的两个假设条件，若不符合，将作为新的输入信号重复上述分解过程，直到分解出来的符合本征模态函数的两个假设条件为止， 假设分解到第k次后符合本征模态函数IMF的两个假设条件，第k次分解表示为： 12 则此时的便是Sr+nx分解出来的第一个本征模态函数，表示为IMF1，它的周期是后续所有分解出来的本征模态函数中最短的，频率最高的， 用原始信号减去第一个本征模态函数IMF1，得到去除IMF1的新的数据序列r1，对这个新序列r1继续重复进行IMF1的求取过程，得到第二个本征模态函数IMF2，接着用r1减去第二个本征模态函数IMF2，得到新的数据序列r2；如此重复计算，直到最后的rm无法再继续分解为止，上述过程表示为： 13 此时，rm便是原始信号Sr+nx经过经验模态分解后剩下的残差信号，表示为：Res； S2-2-2、信号重构 经过上述信号经验模态分解后，每一个本征模态函数IMF都表示原始信号中的一个独立频率成分，频率由高到低依次排列，因此，用分离出来的所有的IMF与残差Res对信号进行重构，得到去噪后的信号，重构公式表示如下： 14 通过上述过程处理后，有效滤除高频随机噪声，得到仅保留反射信号信噪比的信号,即，表示为，并以此信号作为第一监测量； S3、通过反射信号信噪比获取反射信号信噪比幅度值，并作为第二监测量； 所述步骤S3中，反射信号信噪比幅度值的获取方法： S3-1、利用信噪比线性-周期转换模型将以dB-Hz为单位的线性反射信号信噪比转换为以voltsvolts为单位的周期反射信号信噪比，线性-周期转换模型的转换公式表示如下： 15 式中，为仅包含反射信号信噪比的信号，该信号是以dB-Hz为单位的线性信号，为经过线性-周期转换模型后得到的以voltsvolts为单位的周期反射信号信噪比； S3-2、采用Lomb-Scargle谱分析法求卫星有效反射高； 所述步骤S3-2中卫星有效反射高的求解方法： S3-2-1、通过Lomb-Scargle谱分析法求周期反射信号信噪比Sr_v的功率最大值时的频率，具体过程表示如下： 采用Lomb-Sacragle谱分析法求信号的功率谱，公式表示如下： 式中，Pxf是频率为f的周期信号的功率；Sr_vx为反射信号信噪比，N为序列长度，τ为时间平移不变量，通过下式计算得到： 通过式17和18，求出Pxf达到峰值时对应； S3-2-2、利用和卫星有效反射高的关系求出卫星有效反射高，反射信号信噪比频率和卫星有效反射高的关系表示如下： 19 式中，λ是信号的波长，属于已知量，通过上述过程求出卫星的有效反射高； S3-3、采用高斯粒子滤波算法求出反射信号信噪比幅度值，具体公式表示如下： 16 式中，和表示该信噪比的幅度和相位，是公式中的未知量，是周期反射信号信噪比，是卫星有效反射高，λ是信号的波长，属于已知量，EL是对应的高度角； S4、采用分卫星分频率的方法建立北斗GEO卫星基于第一监测量和第二监测量的参考监测模型,所述参考监测模型是以数据库文本的形式将历年相应历元时刻的第一监测量和第二监测量存储在本地电脑中，另外还存储相应历元时刻的高度角和时间信息，同时也将相应的监测阈值进行存储； S5、联合北斗GEO三频信号的第一监测量和第二监测量通过参考监测模型对洪涝进行监测，并根据监测阈值将结果进行标记。

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