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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法及其系统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：CN115808686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202111081742.8，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法及其系统是由刘乾坤;许可;蒋茂飞设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明属于遥感测绘和海洋测绘技术领域，具体地说，涉及一种基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法，该方法包括：步骤1对雷达高度计SGDR数据中的20Hz回波原始波形数据进行波形重跟踪，得到1Hz的精度、纬度、距离测量值及其对应的波形重跟踪质量参数，进而得到海面高度；步骤2计算沿轨迹残留垂线偏差εres及其对应的经度、纬度；步骤3计算LSC算法中的信号互协方差矩阵Cξε，Cηε和Cεε；步骤4基于步骤1得到的1Hz距离测量值对应的波形重跟踪质量参数，计算LSC算法中的噪声协方差矩阵Cnn；步骤5根据Cnn，以及Cεε、Cξε和Cηε，利用LSC算法，将步骤2得到的沿轨迹残留垂线偏差εres格网化，获得基于波形质量加权的高精度垂线偏差网格数据。

本发明授权基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于波形重跟踪质量加权的垂线偏差格网化方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1读取雷达高度计的SGDR数据，获得20Hz回波原始波形数据；对雷达高度计SGDR数据中的20Hz回波原始波形数据进行波形重跟踪，得到1Hz的精度、纬度、距离测量值及其对应的波形重跟踪质量参数，进而得到海面高度；其中，波形质量重跟踪参数包括：有效值数目和均方根误差σi； 步骤2根据步骤1得到的1Hz的经度、纬度和海面高度，结合平均动态海面地形MDT模型和参考大地水准面高度，计算沿轨迹残留垂线偏差εres及其对应的经度、纬度； 步骤3根据步骤2得到的沿轨迹残留垂线偏差εres的经度和纬度，计算LSC算法中的第一信号互协方差矩阵Cξε，LSC算法中的第二信号互协方差矩阵Cηε和LSC算法中的信号协方差矩阵Cεε； 步骤4基于步骤1得到的1Hz距离测量值对应的波形重跟踪质量参数，计算LSC算法中的噪声协方差矩阵Cnn； 步骤5根据步骤4得到的噪声协方差矩阵Cnn，以及步骤3得到的Cεε、Cξε和Cηε，利用LSC算法，将步骤2得到的沿轨迹残留垂线偏差εres格网化，获得基于波形质量加权的高精度垂线偏差网格数据； 所述步骤3具体包括： 假设单位球面上的两个观测点分别为p和q，在观测点p处的沿轨迹垂线偏差εp，其对应的方位角为αp，在观测点q处的沿轨迹垂线偏差εq，其对应的方位角为αq，p和q两观测点的纬、经度分别是和其中，为观测点p的纬度；λp为观测点p的经度；为观测点q的纬度；λq为观测点q的经度； 根据球面三角函数关系，确定两个点之间的方位角αpq： 则LSC算法中的第一信号互协方差矩阵Cξε，LSC算法中的第二信号互协方差矩阵Cηε和LSC算法中的信号协方差矩阵Cεε分别为 Cξε＝Clqcosαpqcosαq-αpq-Cmmsinαpqsinαq-αpq2 Cηε＝Cllsinαpqcosαq-αpq+Cmmcosαpqsinαq-αpq3 Cεε＝Cllcosαp-αpqcosαq-αpq+Cmmsinαp-αpqsinαq-αpq4 其中，Cξε为LSC算法中的第一信号互协方差矩阵；Cηε为LSC算法中的第二信号互协方差矩阵；Cεε为LSC算法中的信号协方差矩阵； Cll是纵向分量的协方差函数；Cmm是横向分量的协方差函数； 所述步骤4具体包括： 根据有效值数目确定观测点i的1Hz距离测量值的有效数率 其中，该有效数率的范围值为0～1； 综合考虑观测点i的1Hz测距值的有效数率和均方根误差σi2，则观测点i的1Hz测距值ri的方差为： 其中，为观测点i的1Hz测距值ri的方差； 计算观测点i的SSH观测值hi的方差表示为 同理，则观测点j的SSH观测值hj的方差表示为 其中，为观测点j的1Hz测距值的有效数率；σj2为观测点j的1Hz测距值的均方根误差； 假设观测点i和观测点j为两个相邻观测点，根据误差传播定律，可得沿轨迹残留垂线偏差的方差为 其中，是观测点i的沿轨迹残留垂线偏差的方差，即观测点i对应的大地水准面坡度的标准差；和是分别是两个相邻观测点中的观测点i的SSH的标准差和观测点j的SSH的标准差；dij为两个相邻观测点i和j之间的距离； 按上述流程，利用雷达高度计回波重跟踪的质量参数，估算出每一个观测点的沿轨迹残留垂线偏差的方差，代入对角矩阵，得到基于波形质量加权的噪声协方差矩阵Cnn； 所述步骤5具体包括： 根据步骤4得到的噪声协方差矩阵Cnn，以及步骤3得到的LSC算法中的第一信号互协方差矩阵Cξε，LSC算法中的第二信号互协方差矩阵Cηε和LSC算法中的信号协方差矩阵Cεε，利用LSC算法，将步骤2得到的沿轨迹残留垂线偏差εres格网化，获得基于波形质量加权的高精度垂线偏差网格数据： 其中，为对基于波形质量加权的高精度垂线偏差网格数据；ξres为沿轨迹残留垂线偏差εres格网化后的南北分量；ηres为沿轨迹残留垂线偏差εres格网化后的东西分量； 基于波形质量加权的高精度垂线偏差网格数据包括：沿轨迹残留垂线偏差εres格网化后的南北分量和东西分量。

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