GNSS-R水位監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展與其在我國(guó)水利行業(yè)應(yīng)用展望

張朋杰，龐治國(guó)，路京選，江威，呂娟，孫銘涵

( 1. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院, 北京 100038；2. 水利部防洪抗旱工程技術(shù)研究中心, 北京 100038 )

0 引言

雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“三道防線”是以流域?yàn)閱卧蓺庀笮l(wèi)星和測(cè)雨雷達(dá)、雨量站和水文站組成的雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)體系. 通過(guò)“天空地”立體監(jiān)測(cè)手段對(duì)流域雨水情進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)預(yù)警，以便及時(shí)采取措施應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的洪澇等災(zāi)害. 水位監(jiān)測(cè)是雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“第三道防線”中的重要內(nèi)容，精確、實(shí)時(shí)的水位監(jiān)測(cè)在洪澇災(zāi)害中至關(guān)重要，可提前預(yù)警并幫助決策者采取緊急措施，以最大程度減少損失和保護(hù)人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全. 傳統(tǒng)的水位監(jiān)測(cè)方法主要有兩類：接觸式方法和非接觸式方法. 接觸式方法是指將傳感器直接安裝在水面或水下，通過(guò)與水面或水下基準(zhǔn)面之間的距離變化來(lái)計(jì)算水位變化. 這類方法包括壓力傳感器法[1]、電阻傳感器法[2]、電容傳感器法[3]等. 非接觸式方法是指將傳感器安裝在離開(kāi)水面一定距離的位置，通過(guò)發(fā)射電磁波或聲波并接收其反射回來(lái)的信號(hào)來(lái)計(jì)算與水面之間的距離變化. 這類方法包括雷達(dá)高度計(jì)法[4]、超聲波高度計(jì)法等[5]. 傳統(tǒng)的水位監(jiān)測(cè)方法雖然已經(jīng)廣泛應(yīng)用于實(shí)際工程中，但也存在一些局限性和不足之處. 例如，接觸式方法需要與水面直接接觸，容易受到污染物或生物附著等影響而造成誤差或損壞；非接觸式方法需要發(fā)射電磁波或聲波，可能會(huì)對(duì)周圍環(huán)境造成干擾或污染；此外，傳統(tǒng)方法通常只能監(jiān)測(cè)單點(diǎn)或局部區(qū)域的水位變化，并不能實(shí)現(xiàn)大范圍或全球范圍內(nèi)的連續(xù)監(jiān)測(cè)[6].

GNSS不僅向全球的用戶提供導(dǎo)航、定位以及授時(shí)服務(wù)，而且還持續(xù)向地表發(fā)射大量的L波段信號(hào).隨著對(duì)GNSS的深入研究，許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)GNSS反射信號(hào)中攜帶著反射面的特性信息，利用該GNSS反射信號(hào)，無(wú)需專門的雷達(dá)發(fā)射機(jī)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)反射面物理特性的估計(jì)與反演[7]，由此也衍生出全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)反射測(cè)量(Global Navigation Satellite System-Reflectometry，GNSS-R)這一GNSS與遙感的交叉學(xué)科. GNSS-R是一種雙靜態(tài)雷達(dá)遙感技術(shù)，它將L波段微波信號(hào)作為輻射源，利用接收機(jī)接收直射信號(hào)和反射信號(hào)，并根據(jù)它們之間的時(shí)延、多普勒頻移、相位差等信息來(lái)反演目標(biāo)表面或介質(zhì)層的參數(shù). 由于L波段微波具有較強(qiáng)的穿透能力，GNSS-R可以在全天候條件下工作，并且不受云層或雨滴等影響. 此外，由于GNSS-R是一種被動(dòng)遙感技術(shù)，它不需要自己發(fā)射電磁波，而是利用已有的衛(wèi)星信號(hào)作為輻射源，因此具有低功耗、低成本、低干擾等優(yōu)點(diǎn). 同時(shí)，由于GNSS衛(wèi)星數(shù)量眾多、分布廣泛、覆蓋全球，因此GNSS-R具有高時(shí)空分辨率、高重訪頻率等優(yōu)點(diǎn)[8].近幾十年來(lái)，隨著GNSS-R理論架構(gòu)體系、信號(hào)處理技術(shù)以及參數(shù)反演模型的不斷完善，其在海面風(fēng)場(chǎng)[9]、海洋測(cè)高[10]、海冰監(jiān)測(cè)[11]、海面溢油監(jiān)測(cè)[12]、形變監(jiān)測(cè)[13]、土壤濕度[14]等領(lǐng)域取得了一定進(jìn)展.

與傳統(tǒng)的水位監(jiān)測(cè)方法相比GNSS-R水位監(jiān)測(cè)技術(shù)具有低成本、低功耗、全天候、長(zhǎng)期連續(xù)、穩(wěn)定性、無(wú)需標(biāo)定、高時(shí)間分辨率以及覆蓋范圍廣的優(yōu)勢(shì)[15].此外，由于GNSS可以提供準(zhǔn)確的位置信息，因此GNSS-R技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)水面絕對(duì)高度的變化. 自1993年Martin-Neir首次提出無(wú)源反射計(jì)和干涉測(cè)量系統(tǒng)(passive reflectometry and interferometry system，PARIS)概念[16]，并指出利用GPS反射信號(hào)進(jìn)行測(cè)高的可行性以來(lái)，GNSS-R技術(shù)已被證明可用于海洋[17]、湖泊[18]、河流[19]和水庫(kù)[20]的水位反演.

本文主要目的是全面概述 GNSS-R 水位監(jiān)測(cè)的研究現(xiàn)狀；確定該技術(shù)的主要問(wèn)題和局限性；討論解決這些問(wèn)題的可行方法和改進(jìn)措施. 還旨在強(qiáng)調(diào)GNSS-R水位監(jiān)測(cè)研究的一些當(dāng)前趨勢(shì)和其在我國(guó)水利行業(yè)的應(yīng)用展望.

1 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)方法與研究進(jìn)展

在本節(jié)中，我們總結(jié)了以往關(guān)于GNSS-R水位監(jiān)測(cè)研究的主要發(fā)現(xiàn)和成果. 根據(jù)不同的天線配置可以將GNSS-R分為雙天線模式和單天線模式[21]. GNSS-R雙天線模式監(jiān)測(cè)水位的原理是利用導(dǎo)航衛(wèi)星直射信號(hào)與反射信號(hào)之間的延遲來(lái)計(jì)算出天線到水面的距離，進(jìn)而可以得到水面高度. 其常用的方法主要為群延遲測(cè)高法和載波相位測(cè)高法. GNSS-R單天線模式主要利用GNSS接收機(jī)記錄的包含GNSS直射信號(hào)與來(lái)自水面反射信號(hào)干涉信息的信噪比(signal-noise ratio，SNR)數(shù)據(jù)來(lái)反演水面高度.

1.1 GNSS-R雙天線水位監(jiān)測(cè)

1.1.1 幾何模型

圖1為GNSS-R雙天線水位監(jiān)測(cè)的幾何關(guān)系示意圖. 從圖1中可以看出與對(duì)天天線接收到的直射信號(hào)相比，對(duì)水天線接收到的反射信號(hào)具有額外的傳播路徑. 因此對(duì)水天線也可以被看作是位于水面以下的虛擬天線，并且虛擬天線到水面的距離與對(duì)水天線到水面的距離相等. 當(dāng)水面高度發(fā)生變化時(shí)，反射信號(hào)的額外傳播路徑會(huì)發(fā)生變化，虛擬天線的位置也會(huì)隨之發(fā)生變化.

圖1 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)的幾何關(guān)系示意圖

當(dāng)接收平臺(tái)處于相對(duì)較低的地面高度時(shí)，可以假設(shè)地球局部是平坦的. 這個(gè)高度取決于觀測(cè)的入射角和用戶對(duì)這種假設(shè)引起誤差的容忍度. 圖2顯示了在假設(shè)地球是平坦的情況下，與假設(shè)地球是球形的情況相比，鏡面點(diǎn)位置的垂直分量中產(chǎn)生的誤差. 只包括了最高50°的入射角；超過(guò)這些角度，誤差會(huì)迅速增加[22]. 在此假設(shè)下直射信號(hào)與反射信號(hào)之間的延遲路徑可以表示為

圖2 對(duì)于不同的接收器高度和入射角鏡面點(diǎn)位置的垂直分量誤差[22]

則對(duì)水天線所在位置到水平面之間的高度可以表示為

式中：Δρ為延遲路徑；h為對(duì)水天線相位中心到水面的高度；s為兩天線相位中線之間的距離； θ 為鏡面反射點(diǎn)處的衛(wèi)星高度角. 然后，通過(guò)精確了解接收機(jī)的位置，可以獲得水面相對(duì)于參考表面(橢球面、大地水準(zhǔn)面或其他地形模型)的高度.

當(dāng)接收機(jī)高度處于較高的高度時(shí)，就需要考慮地球曲率對(duì)測(cè)高結(jié)果的影響. 圖3為星載條件下GNSS-R測(cè)高幾何[23]. 直射信號(hào)與反射信號(hào)之間的延遲路徑可以表示為

圖3 星載條件下GNSS-R測(cè)高幾何[23]

同時(shí)存在如下關(guān)系：

式中： ε 為接收機(jī)處的衛(wèi)星高度角； γ 為鏡面反射點(diǎn)處的衛(wèi)星方位角；H為接收機(jī)獲取的大地高；r為接收機(jī)所在位置的地球曲率半徑.

1.1.2 群延遲測(cè)高法

群延遲測(cè)高法是通過(guò)計(jì)算直射信號(hào)和反射信號(hào)之間的時(shí)間延遲來(lái)獲取路徑延遲，進(jìn)而根據(jù)路徑延遲計(jì)算水面高度[24]. 根據(jù)不同的信號(hào)處理方法可以將群延遲測(cè)高法分為兩類：本地碼測(cè)高法和干涉GNSS-R(iGNSS-R). 本地碼測(cè)高法將接收到的直射信號(hào)和反射信號(hào)分別與接收機(jī)本地生成的C/A碼相互關(guān)聯(lián)來(lái)獲取反射信號(hào)相對(duì)于直射信號(hào)的時(shí)間延遲[25]. Carreno-Luengo等[26]利用散射在海面上的P(Y)碼和C/A碼信號(hào)進(jìn)行了測(cè)高實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明使用P(Y)碼經(jīng)過(guò)20 s的非相干平均后測(cè)高精度可以達(dá)到2 cm. Gao等[27]在船上進(jìn)行了基于GPS和BDS信號(hào)的港內(nèi)和近海實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明使用GPS C/A碼和BDS B1I碼均可以達(dá)1 m級(jí)的測(cè)高精度. 該方法操作簡(jiǎn)單并具有較高的時(shí)間分辨率，然而由于GNSS公開(kāi)信號(hào)的帶寬相對(duì)較窄，限制了此方法的精度[28]. 克服帶寬限制的一種方法是使用所謂的iGNSS-R處理[29]，其中反射信號(hào)在經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)亩嗥绽疹l率和延遲調(diào)整后與直射信號(hào)本身交叉相關(guān). 與本地碼測(cè)高法相比iGNSS-R法不僅可以使用GNSS信號(hào)，還允許使用衛(wèi)星無(wú)線電、衛(wèi)星電視或任何其他具有更大傳輸功率、更大帶寬和更好SNR的信號(hào)，從而可能提高測(cè)高精度[22]. Purnell[30]將通過(guò)iGNSS-R獲得的測(cè)量結(jié)果與美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局位于圣地亞哥的潮汐計(jì)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)測(cè)量結(jié)果之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差小于12 cm. Estel等[31]通過(guò)在波羅的海的機(jī)載實(shí)證明了iGNSS-R法的測(cè)高精度至少是本地碼測(cè)高法的2倍. 王冬偉等[32]通過(guò)干涉測(cè)高實(shí)驗(yàn)證明了iGNSS-R的測(cè)高精度高于本地碼的測(cè)高精度. 然而iGNSS-R涉及復(fù)雜的算法并且需要使用專門的設(shè)備[33].

1.1.3 載波相位延遲測(cè)高法

載波相位延遲測(cè)高法是利用GNSS接收機(jī)記錄的載波相位觀測(cè)值，通過(guò)計(jì)算直射信號(hào)與反射信號(hào)之間的相位差來(lái)確定兩者之間的路徑延遲[34]. Treuhaft等[35]使用載波相位延遲測(cè)高法在火山湖上進(jìn)行了地基測(cè)高實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明在平靜的水面下該方法可以達(dá)到2 cm的測(cè)高精度. L?fgren等[36]利用在Onsala空間天文臺(tái)安裝的GNSS接收機(jī)所記錄的GPS和GLONASS信號(hào)對(duì)載波相位延遲測(cè)高法進(jìn)行評(píng)析. 與驗(yàn)潮儀獲得的海平面高度相比，其均方根誤差(root mean squared error，RMSE)分別為3.5 cm/3.5 cm (GPS L1/L2波段)和3.3 cm/3.2 cm (GLONASS L1/L2波段). 在光滑的水面上對(duì)反射信號(hào)進(jìn)行連續(xù)的相位跟蹤是可能的[37]，當(dāng)水面粗糙度較大時(shí)，反射信號(hào)相位的連續(xù)性受到影響，使其變的難以跟蹤. Liu等[38]在Onsala空間天文臺(tái)(Onsala Space Observatory，OSO)進(jìn)行的載波相位測(cè)高實(shí)驗(yàn)中提出了一種基于GNSS振幅和相位觀測(cè)的連續(xù)相位跟蹤算法，該算法可以在OSO海岸惡劣的海況下工作. 載波相位測(cè)高結(jié)果與潮汐計(jì)(tide-meter，TG)數(shù)據(jù)集相比，RMSE為4.37 cm，即使海面非常粗糙，對(duì)應(yīng)的風(fēng)速達(dá)到13 m/s時(shí)，也可以獲得水位信息. 整周模糊度的解算也會(huì)影響載波相位測(cè)高的精度，然而整周模糊度的求解是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題[39]. 為了避免整周模糊度的解算，學(xué)者們提出了一些解決方法. Fabra等[40]提出了一種利用反射GPS信號(hào)的干涉相位估算海冰上橢球高度的方法，并在格陵蘭島開(kāi)展了為期7個(gè)月的海冰高度反演實(shí)驗(yàn). 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法也可以實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的測(cè)高精度. He等[41]首次利用準(zhǔn)天頂衛(wèi)星系統(tǒng)(quasi-zenith satellite system，QZSS)地球同步軌道(geosynchronous orbit，GEO)衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行了干涉相位測(cè)高實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明測(cè)高精度為1.4 cm. Kucwaj等[42]提出了一種新的地基GNSS-R相位測(cè)高信號(hào)處理方法來(lái)跳過(guò)整周模糊度的解算. 這種方法基于一臺(tái)原始的干涉測(cè)量?jī)x器，該儀器提供的相位延遲觀測(cè)數(shù)據(jù)在一定的時(shí)間范圍內(nèi)呈線性演變. 這種線性演變的斜率可以直接測(cè)量出需要估算的高度. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在100 s的觀測(cè)周期可以達(dá)到厘米精度.

1.2 GNSS-R單天線水位監(jiān)測(cè)

1.2.1 幾何模型

如圖4所示， GNSS天線可以同時(shí)接收來(lái)自衛(wèi)星的直射信號(hào)與經(jīng)水面的反射信號(hào). 這兩種信號(hào)會(huì)在接收機(jī)內(nèi)部產(chǎn)生干涉效應(yīng)，這會(huì)導(dǎo)致SNR觀測(cè)值產(chǎn)生震蕩. SNR 數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合并消除趨勢(shì)項(xiàng)后，可以消除直射信號(hào)所含的信息，從而獲得由多路徑信號(hào)引起的波動(dòng) SNR 序列，提取出反射信號(hào)部分，該部分包含了水面信息. 然后對(duì)該序列進(jìn)行頻譜分析，可以進(jìn)一步獲得波動(dòng)序列頻率，據(jù)此根據(jù)主頻率對(duì)水位高度進(jìn)行反演[43].

圖4 GNSS-R單天線水位監(jiān)測(cè)的幾何關(guān)系

1.2.2 SNR測(cè)高法

2007年，Bilich等[44]發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)GNSS天線的SNR數(shù)據(jù)來(lái)推斷周圍環(huán)境的信息. 2013年，Larson等[45]首次使用兩個(gè)實(shí)驗(yàn)點(diǎn)GNSS接收機(jī)記錄的SNR數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了海面高度的反演，基于SNR的分析結(jié)果與獨(dú)立驗(yàn)潮儀數(shù)據(jù)的RMSE分別為4.8 cm和4.0 cm.現(xiàn)在通常將這種基于SNR反演反射面信息的技術(shù)稱為GNSS-IR. 該方法在海況惡劣的環(huán)境下也可以使用，當(dāng)水面的垂直速度小于10～6 m/s時(shí)，該方法的測(cè)高精度在幾厘米到10 cm之間，而當(dāng)水面的垂直速度大于10～6 m/s時(shí)，其測(cè)高精度在厘米到分米之間[46].在使用SNR數(shù)據(jù)反演水位的過(guò)程中去除SNR信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)和提取多徑信號(hào)的頻率是非常重要的步驟.GNSS-IR通常使用二次多項(xiàng)式提取SNR殘差序列，Zhang等[47]提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)的SNR信號(hào)分解方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以有效提高測(cè)高精度. 最早Larson等[45]使用LSP(Lomb-Scargle periodograms)譜分析來(lái)獲取多徑信號(hào)的頻率. Strandberg等[48]通過(guò)非線性最小二乘和B樣條函數(shù)建立了反演海岸高度的模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的測(cè)高精度高于LSP譜分析法. Wang等[49]使用小波變換分析方法提取多徑信號(hào)的頻率，并通過(guò)3個(gè)GPS測(cè)站的數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明小波分析在海平面高度反演中具有一定的應(yīng)用潛力. 為了提高GNSS-IR的測(cè)高精度，Wang等[50]提出了一種多站點(diǎn)多信號(hào)GNSS-R組合方法，并首次實(shí)現(xiàn)了毫米到厘米級(jí)精度的水位反演. 雖然這些方法可以實(shí)現(xiàn)較高精度的水位監(jiān)測(cè)，但是這些方法需要持續(xù)記錄很長(zhǎng)時(shí)間，并且只能使用來(lái)自低仰角衛(wèi)星的GNSS信號(hào)，因此時(shí)間分辨率很低[51]. Strandberg等[52]提出了一種基于無(wú)跡卡爾曼濾波和所謂的逆向建模的方法，并在瑞典Onsala空間天文臺(tái)的GTGU站和澳大利亞Spring Bay的SPBY站進(jìn)行了測(cè)試. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用卡爾曼濾波方法能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的水位監(jiān)測(cè). 陳昊晟[53]聯(lián)合多GNSS系統(tǒng)并使用 winLSP 法處理原始SNR序列的方法，提高了GNSS-IR水位監(jiān)測(cè)的時(shí)間分辨率.

1.3 方法對(duì)比

在表1中，我們總結(jié)了目前常用的GNSS-R水位監(jiān)測(cè)方法的主要優(yōu)缺點(diǎn). 不同的GNSS-R水位監(jiān)測(cè)方法的性能和適用性取決于多種因素，包括天線配置、信號(hào)特性、水面條件以及信號(hào)處理技術(shù)等方面. 在采用GNSS-R技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)水位之前，需要根據(jù)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、數(shù)據(jù)需求等條件來(lái)選擇最合適的方法.

表1 不同GNSS-R測(cè)高方法的對(duì)比

2 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)現(xiàn)存問(wèn)題

2.1 GNSS-R空間分辨率和覆蓋范圍

GNSS-R的空間分辨率和覆蓋范圍的定義并不一樣，它們分別表示了GNSS-R觀測(cè)的兩個(gè)不同的特征. 然而這兩個(gè)詞在GNSS-R領(lǐng)域中經(jīng)常被混淆，因此我們?cè)诖藢?duì)其進(jìn)行詳細(xì)的闡述.

GNSS-R的覆蓋范圍是指GNSS-R接收機(jī)能夠接收到地表反射信號(hào)的最大面積，它反映了GNSS-R觀測(cè)的廣度和范圍. 覆蓋范圍越大，表示GNSS-R能夠觀測(cè)到更廣闊的地表區(qū)域，反之則表示GNSS-R只能觀測(cè)到更局限的地表區(qū)域. GNSS-R覆蓋范圍的大小和位置取決于接收機(jī)的高度、天線增益、信號(hào)頻率和功率和天線朝向在內(nèi)的參數(shù)[54]. 此外，GNSS-R 的空間覆蓋范圍受到 GNSS 衛(wèi)星的可用性和幾何形狀的限制. 例如，某些地區(qū)的衛(wèi)星數(shù)量可能較少或仰角較低，這可能會(huì)減少反射信號(hào)的數(shù)量和質(zhì)量.

GNSS-R的空間分辨率是指GNSS-R接收機(jī)能夠區(qū)分地表反射信號(hào)的最小面積，它反映了GNSS-R觀測(cè)的細(xì)節(jié)程度和精確度. 空間分辨率越高，表示GNSS-R能夠觀測(cè)到更小的地表單元，反之則表示GNSS-R只能觀測(cè)到更大的地表單元. Martín-Neira等[16]最早對(duì)GNSS-R的空間分辨率進(jìn)行了分析，它是由第一個(gè)等時(shí)延線和等多普勒線的交點(diǎn)確定的區(qū)域的大小來(lái)估計(jì)的. Maria Paola等提出了GNSS-R空間分辨率的新定義，將其稱為有效的空間分辨率，其是測(cè)量幾何和延遲多普勒(delay-Doppler mapping，DDM)間隔的函數(shù). 效空間分辨率的定義方法類似于濾波器理論中使用的有效帶寬的定義. 通過(guò)增加入射角、接收機(jī)高度和延遲多普勒窗口，可以觀察到有效空間分辨率的增加. 根據(jù)這一定義，估計(jì)700 km高度的接收機(jī)的有效空間分辨率約在25～27 km[55]. 上述定義都假設(shè)散射是非相干的，然而現(xiàn)在的GNSS接收機(jī)可以處理相干分量并將其從非相干散射分量中分離出來(lái)，這表明可以區(qū)分出更精細(xì)的特征[56-57]. 實(shí)際上，發(fā)生相干散射時(shí)GNSS-R的空間分辨率將被限于第一菲涅爾區(qū)，這意味著即使接收機(jī)在低軌道衛(wèi)星上，其空間分辨率也可能小至約400～500 m[58]. Camps[59]更詳細(xì)地分析了前向散射構(gòu)型的空間分辨率，表明當(dāng)相干散射不可忽略時(shí)，空間分辨率主要由幾何形狀決定，而不是由典型的表面粗糙度值決定. 當(dāng)鏡面反射點(diǎn)周圍的散射面積增加并包圍第一菲涅耳區(qū)時(shí)，接收功率增加，然后隨著高階菲涅耳區(qū)的加入而波動(dòng).GNSS-R水位監(jiān)測(cè)的空間分辨率取決于天線離水面的高度、衛(wèi)星仰角和天線波束寬度. 通常，空間分辨率在幾十米到幾百米之間，比衛(wèi)星測(cè)高或雷達(dá)等其他方法粗糙得多. 因此，有必要優(yōu)化天線設(shè)計(jì)和位置，并將 GNSS-R 與其他傳感器或模型相結(jié)合，以提高水位監(jiān)測(cè)的空間分辨率.

2.2 信號(hào)干擾和噪聲

GNSS信號(hào)在到達(dá)地球表面時(shí)非常微弱，可能受到各種干擾和噪聲源的影響，如多路徑效應(yīng)、電離層和對(duì)流層延遲等. 這些因素會(huì)降低反射信號(hào)的質(zhì)量，并在水位估算中引入誤差. 電離層延遲是指GNSS信號(hào)在穿過(guò)電離層時(shí)由于電子密度的變化而產(chǎn)生的傳播時(shí)間延遲. 電離層延遲會(huì)導(dǎo)致GNSS-R測(cè)量的反射信號(hào)與直接信號(hào)之間的時(shí)差發(fā)生偏差，從而影響水面高度的計(jì)算. 當(dāng)天線高度較低時(shí)電離層延遲可以忽略不計(jì)，并且在載波相位測(cè)高中可以通過(guò)差分算法消除電離層延遲. 對(duì)流層延遲是指GNSS信號(hào)在穿過(guò)對(duì)流層時(shí)由于水汽和氣壓的變化而產(chǎn)生的傳播時(shí)間延遲.在載波相位測(cè)高中也可以通過(guò)差分算法消除電離層延遲. 在使用GNSS-IR進(jìn)行海面高度測(cè)量的大多數(shù)研究中對(duì)流層誤差都被忽略了[60-62]. Roussel等[63]發(fā)現(xiàn)當(dāng)接收機(jī)的高度大于5 m、高度角角小于10°時(shí)，對(duì)流層誤差會(huì)對(duì)鏡面反射點(diǎn)的位置造成顯著影響.Santamaría-Gómez等[64]注意到，使用平均高度角低于12°的衛(wèi)星弧線進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，GNSS-R測(cè)量的海面高度會(huì)小于實(shí)際高度. 他們將造成這種誤差的小部分原因歸結(jié)于對(duì)流層延遲. 在隨后的研究中Santamaría-Gómez等[65]使用大氣折射公式糾正了高度角偏差.Williams等[66]指出對(duì)流層延遲是GNSS-IR測(cè)高中的一個(gè)重要誤差，并使用對(duì)流層延遲模型和映射函數(shù)來(lái)校正了對(duì)流層延遲造成的偏差. 多路徑效應(yīng)是載波相位相對(duì)定位中最重要的誤差源之一，其同樣是影響GNSS-R載波相位測(cè)高精度的重要因素之一. 當(dāng)水面粗糙度較大時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量來(lái)自同一顆衛(wèi)星的反射信號(hào)，這些反射信號(hào)可以從不同的角度和方向進(jìn)入接收天線，從而產(chǎn)生多條反射路徑. 每一條反射路徑都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)獨(dú)立的信號(hào)，這些信號(hào)具有不同的傳播時(shí)間和相位延遲，因此它們可能相互干擾或疊加. Liu等[38]通過(guò)設(shè)置適當(dāng)?shù)姆轿唤窍拗苼?lái)減少測(cè)試場(chǎng)地周圍巖石和小島的多路徑影響. 信號(hào)串?dāng)_：在GNSS-R雙天線測(cè)高中，由右旋極化天線接收衛(wèi)星的直射信號(hào)，左旋極化天線接收反射信號(hào). 然而，由于天線的極化隔離不當(dāng)，這些信號(hào)很容易進(jìn)入同一天線. 當(dāng)直射信號(hào)進(jìn)入反射信號(hào)專用天線時(shí)，反射信號(hào)就會(huì)失真，這就是所謂的信號(hào)串?dāng)_[67]. Onrubia等[68]在iGNSS-R機(jī)載實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)由串?dāng)_效應(yīng)引起的誤差達(dá)40 cm.Pascual等[69]對(duì)iGNSS-R中串?dāng)_的統(tǒng)計(jì)分析表明，當(dāng)衛(wèi)星高度角大于60°時(shí)，串?dāng)_從地面到2 km高度的機(jī)載接收機(jī)幾乎是永久存在的，占比高達(dá)61%. He等[70]分析了信號(hào)串?dāng)_對(duì)GNSS-R碼測(cè)高的影響，通過(guò)對(duì)串?dāng)_的抑制，可以在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)提高測(cè)量精度.

2.3 反射面粗糙度

當(dāng)電磁波信號(hào)在水面上反射時(shí)，會(huì)被水面的起伏、凸凹處和不規(guī)則形狀所影響，從而在傳播過(guò)程中發(fā)生反射、折射和繞射等現(xiàn)象. 在GNSS-R碼相位延遲測(cè)高中，主要依賴直射信號(hào)和反射信號(hào)的相關(guān)峰值時(shí)間延遲來(lái)計(jì)算海面高度. 然而，水面的粗糙度會(huì)引起散射功率延遲，從而導(dǎo)致反射信號(hào)峰值的后延. 因此，水面粗糙度是碼測(cè)高中影響測(cè)高精度的主要誤差來(lái)源. 沈思明[39]提出了一種利用反射信號(hào)相位差來(lái)表征海面粗糙度的方法，并建立了一種粗糙度誤差修正模型. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該模型可將碼相位延遲測(cè)高的精度提升 10%以上. 另外當(dāng)反射面粗糙時(shí)，反射GNSS信號(hào)的低SNR和多徑干擾引起的信號(hào)幅值波動(dòng)較大，給接收機(jī)載波信號(hào)處理帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn). 采用主從開(kāi)環(huán)跟蹤方法會(huì)導(dǎo)致載波相位測(cè)量中出現(xiàn)較大誤差和大量的周跳，周跳會(huì)嚴(yán)重影響GNSS-R載波相位測(cè)高的精度. 在后處理中，自適應(yīng)閉環(huán)方法通過(guò)充分利用GNSS-R信號(hào)動(dòng)態(tài)特性并自適應(yīng)地調(diào)整調(diào)諧參數(shù)，已被證明比主從開(kāi)環(huán)跟蹤有更好的性能. 然而，自適應(yīng)閉環(huán)方法在實(shí)時(shí)GNSS-R應(yīng)用中不切實(shí)際，因?yàn)樗枰獙?duì)濾波器進(jìn)行大量調(diào)整，并且初始化周期相對(duì)較長(zhǎng). 本文提出了一種自適應(yīng)混合跟蹤算法，用于處理具有足夠相干分量的GNSS-R信號(hào).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有與主從開(kāi)環(huán)法相當(dāng)?shù)聂敯粜?，同時(shí)可以保持厘米級(jí)精度和良好的載波相位連續(xù)性[71].

3 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)

本文綜述了GNSS-R監(jiān)測(cè)水位的原理和方法，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展和成果，指出了目前存在的問(wèn)題和不足. 盡管GNSS-R技術(shù)在水位監(jiān)測(cè)方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但仍有許多潛在的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)值得關(guān)注：

1)多源數(shù)據(jù)融合：通過(guò)使用多種遙感數(shù)據(jù)(如合成孔徑雷達(dá)、激光高度計(jì)、衛(wèi)星重力等)與GNSS-R數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以提高水位測(cè)量的精度和可靠性，同時(shí)補(bǔ)充GNSS-R信號(hào)的不足. 這將為水文學(xué)研究、自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)、水資源管理等領(lǐng)域提供更為有力的支持. 然而，需要注意的是，結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)也帶來(lái)了數(shù)據(jù)融合和處理的挑戰(zhàn)，因此需要開(kāi)發(fā)合適的算法和方法來(lái)有效地整合和分析這些數(shù)據(jù).

2)多衛(wèi)星系統(tǒng)融合：目前全球存在多個(gè)主要的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，包括GPS、GLONASS、Galileo和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou Navigation Satellite System，BDS). 這些衛(wèi)星系統(tǒng)在不同的地區(qū)和時(shí)間提供了廣泛的衛(wèi)星覆蓋. 多衛(wèi)星系統(tǒng)融合的主要優(yōu)勢(shì)包括提高全球覆蓋率，減少受阻遮擋，提高精度和可靠性. 同時(shí)，它還可以提高時(shí)效性和實(shí)時(shí)性，并增強(qiáng)系統(tǒng)的容錯(cuò)能力. 通過(guò)利用多個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)的信號(hào)，GNSS-R水位監(jiān)測(cè)可以獲得更多的觀測(cè)數(shù)據(jù)，從而在全球范圍內(nèi)提供更準(zhǔn)確、穩(wěn)定和可靠的水位監(jiān)測(cè)結(jié)果. 實(shí)現(xiàn)多衛(wèi)星系統(tǒng)融合需要對(duì)不同衛(wèi)星系統(tǒng)的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和整合，并不斷改進(jìn)算法和技術(shù)，以提高其在GNSS-R水位監(jiān)測(cè)和其他應(yīng)用中的效果.

3) GNSS-R接收設(shè)備的更新和改進(jìn)：隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，GNSS-R水位監(jiān)測(cè)正朝著小型化和低成本化的方向發(fā)展. 傳統(tǒng)笨重的接收站正在被精巧輕便的設(shè)備所取代，尺寸縮小和重量減輕使得這些設(shè)備更加易于攜帶和部署，適用于各種場(chǎng)景，如移動(dòng)平臺(tái)、航空器和無(wú)人機(jī). 同時(shí)，通過(guò)采用經(jīng)濟(jì)高效的電子元件、改進(jìn)制造流程以及芯片集成技術(shù)，設(shè)備的生產(chǎn)成本得到降低，使得GNSS-R技術(shù)更具吸引力和可擴(kuò)展性. 這樣的發(fā)展趨勢(shì)將推動(dòng)GNSS-R水位監(jiān)測(cè)的應(yīng)用范圍擴(kuò)大，為水文學(xué)、海洋學(xué)、氣象學(xué)等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)，有助于加強(qiáng)對(duì)地球環(huán)境變化的理解和預(yù)測(cè)，促進(jìn)科學(xué)研究和環(huán)境監(jiān)測(cè)取得新的進(jìn)展.

4)與人工智能技術(shù)相結(jié)合：在GNSS-R水位監(jiān)測(cè)中，深度學(xué)習(xí)可以幫助提高水位反演的精度、效率、魯棒性、靈活性、可解釋性和可視化. 深度學(xué)習(xí)可以利用大量的反射信號(hào)數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)出反射信號(hào)和水位高度之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，而不需要依賴于先驗(yàn)的物理模型或統(tǒng)計(jì)假設(shè). 同時(shí)，深度學(xué)習(xí)也可以有效地處理反射信號(hào)中的噪聲、干擾和異常，提高水位反演的魯棒性. 目前，已經(jīng)有一些研究探索了深度學(xué)習(xí)在GNSS-R水位監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用. 例如，Wang等[72]提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)融合模型和特征優(yōu)化的新型GNSS-R海面高度反演算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，從延遲波形數(shù)據(jù)中提取出敏感于海面高度的特征，并進(jìn)行加權(quán)融合，實(shí)現(xiàn)了高精度的海面高度反演.

4 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)在我國(guó)水利行業(yè)的應(yīng)用展望

近年來(lái)，我國(guó)突破歷史記錄、顛覆傳統(tǒng)認(rèn)知的水旱災(zāi)害頻繁發(fā)生，依靠傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)手段已難以滿足當(dāng)前洪水防御工作的需求. 踐行“兩個(gè)堅(jiān)持、三個(gè)轉(zhuǎn)變”的防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)理念，為保障人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全贏得時(shí)機(jī)，就必須進(jìn)一步強(qiáng)化應(yīng)對(duì)洪水的決策支撐. 借助高科技力量實(shí)現(xiàn)水文預(yù)報(bào)工作延長(zhǎng)預(yù)見(jiàn)期、提高精細(xì)度至關(guān)重要；加快構(gòu)建氣象衛(wèi)星和測(cè)雨雷達(dá)、雨量站、水文站組成的雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“三道防線”勢(shì)在必行. 此外雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“三道防線”是數(shù)字孿生水利感知(監(jiān)測(cè))體系的重要組成. 通過(guò)構(gòu)建“天空地”一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，可以延長(zhǎng)雨水情預(yù)見(jiàn)期、提高精準(zhǔn)度，為防洪“四預(yù)”業(yè)務(wù)提供支撐和保障. 雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“三道防線”的第三道防線通過(guò)布設(shè)在流域河流干支流上的水文站網(wǎng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)江河、湖泊、水庫(kù)的水位、流量等水文要素的變化，依據(jù)落地降雨、實(shí)時(shí)水文站數(shù)據(jù)和信息，及時(shí)準(zhǔn)確地制作洪水預(yù)報(bào)，并根據(jù)洪水發(fā)生可能性發(fā)布洪水預(yù)警，為防汛指揮決策、保障下游防洪安全和人員及時(shí)轉(zhuǎn)移避險(xiǎn)等提供重要支撐. 水位監(jiān)測(cè)是雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“第三道防線”中的重要內(nèi)容，近年來(lái)水位監(jiān)測(cè)方法正逐步由傳統(tǒng)的人工水尺向浮子式水位計(jì)、壓力式水位計(jì)、超聲波水位計(jì)等升級(jí)換代，在自動(dòng)化程度、測(cè)量精度方面有了較大地提高，可以滿足一般水位監(jiān)測(cè)要求，但是在復(fù)雜地形以及惡劣天氣條件下，其精度、可靠性及可用性難以保障. GNSS-R以其特有的優(yōu)勢(shì)，為實(shí)現(xiàn)高時(shí)空分辨率的水位監(jiān)測(cè)提供了一種新的思路，與傳統(tǒng)的水位監(jiān)測(cè)技術(shù)相比，其具有低成本、及覆蓋范圍廣的優(yōu)勢(shì)，能在災(zāi)情險(xiǎn)情出現(xiàn)時(shí)以較短的時(shí)間內(nèi)得出相對(duì)精準(zhǔn)的災(zāi)害點(diǎn)三維坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)及時(shí)準(zhǔn)確的定位操作.

GNSS-R水位監(jiān)測(cè)除了可以在雨水情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)“三道防線”中的第三道防線發(fā)揮作用，還可以為智慧水利提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、全面的水位數(shù)據(jù)，支撐水文預(yù)報(bào)、防洪調(diào)度、水資源管理等業(yè)務(wù)，為數(shù)字孿生提供數(shù)據(jù)源，構(gòu)建流域或工程的數(shù)字化場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)涉水要素的數(shù)字化、感知實(shí)時(shí)化、模擬可視化，支撐預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案等功能. 總之 GNSS-R水位監(jiān)測(cè)技術(shù)在中國(guó)水利行業(yè)有廣泛的應(yīng)用前景，可以提高水資源管理的效率、減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，有助于確保水資源的可持續(xù)利用. 然而，要實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用，還需要進(jìn)一步的研究和技術(shù)發(fā)展，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性. 同時(shí)，政府、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界需要合作推動(dòng)這一技術(shù)在水利行業(yè)的廣泛應(yīng)用.