基于SAR技术的电离层反演及其在极区的应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41776195
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    71.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0615.极地科学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Ionospheric inversion and error correction based on low frequency SAR data are in the stage of research and development. Low frequency SAR system receives more and more attentions because of its strong penetrating ability, however, the ionospheric errors which have little influence in the high frequency SAR system cannot be ignored in the low frequency SAR system. Meanwhile, the ionospheric inversing using low frequency SAR can achieve sub-kilometer spatial resolution and 1 TECU accuracy, which allow us to explore the characteristics and variations of ionospheric with an unprecedented resolution. Focusing on the ionospheric errors of low frequency SAR data processing, this project carries out the research on ionospheric inversion algorithm based on SAR data and combined SAR with GPS to further improve the inversion accuracy, exploring the fine structure of the polar ionosphere, correcting the ionospheric errors of SAR data and products, improving the measurement accuracy of SAR in the region. This will fill the shortcomings of the current ionospheric observation means for the detection of the heterogeneous structure and the perturbation variation of the small-scale ionosphere in the polar region, also help the researchers to use the SAR data better and improve the accuracy of the related products.
基于低频SAR数据的电离层反演和误差改正现阶段正处于研究和发展阶段。低频SAR系统因其较强的穿透能力受到重视,但是,在高频SAR系统中影响很小的电离层误差,在低频SAR系统中不容忽视。同时,低频SAR数据反演电离层可实现亚公里级、1TECU的反演精度,能够以前所未有的分辨率探知电离层特征与变化。本课题围绕低频SAR数据处理中的电离层误差问题,开展基于SAR的电离层反演算法的研究,并将SAR与GPS联合进一步提高反演精度,从而探究极区电离层精细结构,校正SAR数据及产品的电离层误差,提高SAR在极区的测量精度。这将填补当前电离层观测手段对于极区中小尺度电离层不均匀结构和扰动变化探测能力的不足,也有利于研究人员更好地在极区利用SAR数据,提高相关结果的精度。

结项摘要

在高频SAR系统中影响很小的电离层误差,在低频SAR系统中不容忽视,会导致信号延迟、相位超前、法拉第旋转等效应,而两极区域活跃的电离层会使得这种影响更加严重。不过,基于SAR数据也有望获得更高分辨率、更精细的电离层产品。因此,本项目基于SAR数据和GPS数据,反演了电子总含量等电离层参数,研究了中小尺度电离层不均匀结构和扰动变化,校正了SAR数据及产品中的电离层误差。主要研究成果如下:(1)推导并得到了基于极化相干矩阵的法拉第旋转估计算法,建立了SAR-TEC像元坐标由地面向薄层映射的转换模型,从而提出了新的法拉第旋转电离层反演方法并测试了算法的可靠性。(2)基于SAR电离层反演方法实现了南极区域电离层的反演,得到高分辨率、高精度的电离层反演结果,将极区电离层空间分辨率从传统监测手段测得的几百公里级别提高至百米级别。(3)提出了基于法拉第旋转反演的InSAR电离层相位补偿方法,建立了电离层效应补偿的相应流程。以电离层扰动频繁发生的高纬度和赤道地区为例,验证该方法的有效性。该方法与相位解缠无关且不受距离向信号带宽的限制,反演得到的电离层相位噪声更低,电离层补偿效果更好。(4)推导了一种重构的裂谱法,可以有效地校正基于InSAR的冰川运动测量的电离层效应。以东南极格罗夫山地区为典型区域进行验证,结果表明电离层校正后的冰流速与GPS观测和MEaSURE非常吻合。本项目的研究成果是将SAR技术应用于极区电离层环境的积极探索,克服传统探测手段时空精度较低等缺点,对于空间天气的研究具有重要的科学意义。同时,本项目的研究成果将低频SAR系统中的电离层误差有效剔除,在低频SAR系统高精度应用中有重要的价值。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Basal Channel Extraction and Variation Analysis of Nioghalvfjerdsfjorden Ice Shelf in Greenland
格陵兰岛Nioghalvfjerdsfjorden冰架基底水道提取及变化分析
  • DOI:
    10.3390/rs12091474
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Wang Zemin;Song Xiangyu;Zhang Baojun;Liu Tingting;Geng Hong
  • 通讯作者:
    Geng Hong
Influence of spatial gradients on ionospheric mapping using thin layer models
空间梯度对使用薄层模型进行电离层测绘的影响
  • DOI:
    10.1007/s10291-017-0671-0
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    GPS Solutions
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Jiang Hu;Wang Zemin;An Jiachun;Liu Jingbin;Wang Ningbo;Li Hang
  • 通讯作者:
    Li Hang
Ionospheric Phase Compensation for InSAR Measurements Based on the Faraday Rotation Inversion Method
基于法拉第旋转反演方法的InSAR测量电离层相位补偿
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Bing Li;Zemin Wang;Jiachun An;Baojun Zhang;Hong Geng;Yuanyuan Ma;Mingci Li;Yide Qian
  • 通讯作者:
    Yide Qian
Elevation Change Derived from SARAL/ALtiKa Altimetric Mission: Quality Assessment and Performance of the Ka-Band
SARAL/ALtiKa 测高任务产生的海拔变化:Ka 波段的质量评估和性能
  • DOI:
    10.3390/rs10040539
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Yang Quanming;Yang Yu;e;Wang Zemin;Zhang Baojun;Jiang Hu
  • 通讯作者:
    Jiang Hu
2017年9月强磁暴及引发的电离层扰动
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    地球物理学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹汇民;孔建;安家春;王泽民
  • 通讯作者:
    王泽民

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其他文献

联合GPS和SARAL卫星测高数据构建南极Dome A区域DEM
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
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  • 通讯作者:
    王泽民
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    鄂栋臣
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    10.3969/j.issn.1000-7695.2014.23.005
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    科技管理研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷星晖;王泽民;李雪兵;苏涛永
  • 通讯作者:
    苏涛永

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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