Đang tải... (xem toàn văn)
Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (GNSS) được phát triển từ những năm 1970 với mục đích định vị và dẫn đường chính xác. Tuy nhiên, hiện nay GNSS đã được phát triển cho nhiều ứng dụng khác nhau sử dụng tín hiệu phản xạ (vốn được coi là nguồn sai số đối với định vị truyền thống) để nghiên cứu và theo dõi các đặc tính khác của Trái đất, như giám sát môi trường, dự báo thời tiết, nghiên cứu khí hậu. Nguyên lý của phép đo phản xạ GNSS (GNSSR) dựa trên việc phân tích độ trễ pha giữa tín hiệu trực tiếp do vệ tinh phát ra và tín hiệu phản xạ để tính toán các thông số của bề mặt phản xạ. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu phản xạ GNSS thu được từ trạm GNSS đặt tại phá Tam Giang Thừa Thiên Huế để đo cao mực nước (từ tháng 3 năm 2021 đến tháng 4 năm 2021). Kết quả độ cao mực nước từ GNSSR được so sánh với dữ liệu đo từ cảm biến đo mực nước đặt cùng vị trí với trạm GNSSR. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm, với độ chính xác trung bình đạt được dưới 10cm sau khi lấy trung bình trong 1 giờ cho thấy kết quả đầy hứa hẹn so với các trạm đo mực nước khác. Hơn nữa, hệ thống hiện tại đang hoạt động liên tục và sẽ thu được nhiều dữ liệu hơn, cho phép giám sát mực nước đa thời gian và điều này sẽ dẫn đến nhiều dữ liệu hơn với thời lượng dài hơn, cho phép cải thiện hiệu suất của hệ thống trong tương lai.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Phương Bắc ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GNSS-R TỪ MÁY THU ĐA TẦN TRONG ĐO CAO MẶT NƯỚC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Cơng nghệ Hàng không vũ trụ HÀ NỘI 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Phương Bắc ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GNSS-R TỪ MÁY THU ĐA TẦN TRONG ĐO CAO MẶT NƯỚC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Cơng nghệ Hàng không vũ trụ Cán hướng dẫn: TS Hà Minh Cường HÀ NỘI 2022 TĨM TẮT Tóm tắt: Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (GNSS) phát triển từ năm 1970 với mục đích định vị dẫn đường xác Tuy nhiên, GNSS phát triển cho nhiều ứng dụng khác sử dụng tín hiệu phản xạ (vốn coi nguồn sai số định vị truyền thống) để nghiên cứu theo dõi đặc tính khác Trái đất, giám sát môi trường, dự báo thời tiết, nghiên cứu khí hậu Nguyên lý phép đo phản xạ GNSS (GNSS-R) dựa việc phân tích độ trễ pha tín hiệu trực tiếp vệ tinh phát tín hiệu phản xạ để tính tốn thông số bề mặt phản xạ Nghiên cứu sử dụng liệu phản xạ GNSS thu từ trạm GNSS đặt phá Tam Giang - Thừa Thiên Huế để đo cao mực nước (từ tháng năm 2021 đến tháng năm 2021) Kết độ cao mực nước từ GNSS-R so sánh với liệu đo từ cảm biến đo mực nước đặt vị trí với trạm GNSS-R Mặc dù cịn giai đoạn thử nghiệm, với độ xác trung bình đạt 10cm sau lấy trung bình cho thấy kết đầy hứa hẹn so với trạm đo mực nước khác Hơn nữa, hệ thống hoạt động liên tục thu nhiều liệu hơn, cho phép giám sát mực nước đa thời gian điều dẫn đến nhiều liệu với thời lượng dài hơn, cho phép cải thiện hiệu suất hệ thống tương lai Từ khóa: GNSS phản xạ (GNSS-R), Mực nước, Tỷ lệ tín hiệu tạp âm (SNR), Kỹ thuật mẫu giao thoa (IPT) LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đồ án tốt nghiệp “ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GNSS-R TỪ MÁY THU ĐA TẦN TRONG ĐO CAO MẶT NƯỚC” cơng trình nghiên cứu khoa học tơi Mọi giúp đỡ trình thực cảm ơn, thơng tin trích dẫn đồ án rõ phép công bố Các số liệu nghiên cứu khoa học kết nghiên cứu đồ án trung thực Nếu phát sai sót đồ án tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày .tháng .năm Nguyễn Phương Bắc i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành tốt nghiên cứu này, trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy, Cô, Giảng viên viện Hàng không vũ trụ trường Đại học Công Nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội Em xin gửi lời cảm ơn đến TS Hà Minh Cường - giảng viên Viện Công nghệ Hàng không Vũ trụ, trường Đại học Công nghệ Cảm ơn thầy trực tiếp hướng dẫn em trình học tập hồn thành đồ án tốt nghiệp Bên cạnh em xin cảm ơn TS Vũ Phương Lan - giảng viên khoa Địa lý, trường Đại học Khoa học Tự nhiên Cảm ơn cô hỗ trợ, giúp đỡ em hoàn thành đồ án tốt Em xin chân thành cảm ơn đề tài NAFOSTED mã số 105.08-2020.17 cung cấp thiết bị, liệu tài trợ cho nghiên cứu Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè giúp đỡ, chia sẻ em trình học tập hoàn thành đồ án tốt nghiệp Một lần nữa, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới tất người Qua trình nghiên cứu em có hội học tập, trải nghiệm, bổ sung kiến thức vô bổ ích Vì kiến thức thân cịn hạn chế, q trình nghiên cứu, hồn thiện đồ án em cịn sai sót khó tránh khỏi Kính mong nhận ý kiến, đóng góp từ hội đồng Một lần em xin chân thành cảm ơn! ii Mục lục Mục lục iv Danh sách hình vẽ vi Danh sách bảng vii Danh mục từ viết tắt viii Mở đầu 1 Tổng quan GNSS-R đo cao mặt nước 1.1 1.2 Tổng quan GNSS 1.1.1 Nguyên lý định vị GNSS 1.1.2 Các hệ thống vệ tinh GNSS 1.1.3 Tín hiệu vệ tinh 1.1.4 Các nguồn sai số phép đo GNSS Tổng quan nghiên cứu sử dụng công nghệ GNSS-R đo cao mực nước 10 1.2.1 Trên giới 10 1.2.2 Ở Việt Nam 11 Cơ sở khoa học ứng dụng GNSS-R để chiết tách chuỗi thời gian mực nước 2.1 13 Tín hiệu phản xạ GNSS (GNSS-R) 13 2.1.1 Tín hiệu đa đường - multipath 13 2.1.2 Phản xạ toàn phần tán xạ 14 iii 2.2 Kỹ thuật đo GNSS-R 16 2.3 Kỹ thuật mẫu giao thoa (IPT) 16 2.4 Ước tính chuỗi thời gian mực nước từ liệu GNSS-R 21 2.5 Ứng dụng ngơn ngữ R phân tích xử lý liệu GNSS-R 25 2.5.1 Giới thiệu chung ngôn ngữ R 25 2.5.2 Ngơn ngữ R phân tích xử lý liệu 26 2.5.3 Các hàm họ apply 29 2.5.4 Tự định nghĩa hàm 30 Kết thực nghiệm 3.1 3.2 3.3 31 Khu vực nghiên cứu liệu thực nghiệm 31 3.1.1 Khu vực nghiên cứu 31 3.1.2 Thiết bị GNSS đa tần 31 3.1.3 Vị trí trạm GNSS-R 32 3.1.4 Dữ liệu sử dụng 34 Phân tích, xử lý tín hiệu GNSS-R đo cao mực nước 36 3.2.1 Xử lý liệu đầu vào 36 3.2.2 Dữ liệu trung gian FST 3.2.3 Tách tín hiệu SN Rm từ SNR 42 3.2.4 Phân tích xử lý tín hiệu SN Rm IPT 43 3.2.5 Ước tính độ cao mực nước 46 41 Phân tích đánh giá kết 47 3.3.1 Chuỗi thời gian mực nước từ liệu GNSS-R đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế 47 3.3.2 Đánh giá độ xác chuỗi thời gian mực nước từ GNSS-R 48 iv Danh sách hình vẽ 2.1 Hiện tượng đa đường tín hiệu GNSS 14 2.2 Phản xạ gương phản xạ khuếch tán 15 2.3 Nguyên lý GNSS-R với ăng-ten kép 17 2.4 Nguyên lý GNSS-R với ăng-ten tiêu chuẩn 18 2.5 Biểu đồ pha tín hiệu GNSS nhận thể mối quan hệ thành phần pha (I) vuông góc (Q) tín hiệu 19 2.6 Môi tương quan độ lợi ăng-ten góc cao vệ tinh 20 2.7 a) Quy trình xử lý liệu SNR theo phương pháp IPT để ước tính chuỗi thời gian mực nước b) Ví dụ chuỗi thời gian liệu SNR thô (dữ liệu đầu vào); c) Ví dụ chuỗi thời gian liệu SNR đường (SNRm) theo quỹ đạo vệ tinh lên/xuống qua thiên đỉnh ăngten 22 2.8 Nguyên lý phương pháp đảo ngược LMS sử dụng để xác định h h˙ dựa ước lượng LSP f 24 2.9 Ví dụ tệp chứa giá trị ngăn cách dấu tab 28 3.1 Thiết bị Alpha+ Polaris 32 3.2 Vị trí trạm GNSS lắp đặt xã Hải Dương Quảng Công, Thừa Thiên Huế 3.3 Trạm GNSS lắp đặt xã Hải Dương Quảng Công, Thừa Thiên Huế ngày 33 09/11/2021 34 3.4 mơ SP từ tín hiệu vệ tinh GPS, Glonass để xác định giới hạn góc cao vệ tinh góc phương vị 35 3.5 Chiết tách tín hiệu đa đường(màu xanh lam) từ tín hiệu SNR(màu đỏ) vệ tinh GPS thu thiết bị thu GNSS 43 3.6 Biểu đồ chu kỳ LSP tín hiệu SNR đa đường từ vệ tinh GLONASS PRN07 ngày 12/04/2022 48 v 3.7 Kết chuỗi thời gian mực nước từ liệu phản xạ khu vực thực nghiệm PC, PE, PG, PR tương ứng vệ tinh BeiDOU, Galileo, GPS, Glonass số lượng trị đo (a)SN Rall : chuỗi thời gian mực nước tổng hợp; (b)SN RL1 : chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần L1; (c)SN RL2 : chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần L2; (d)SN Rcom chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần Lcom; 49 3.8 Mô vị trí điểm phản xạ trước sau lọc 49 3.9 Kết chuỗi thời gian mực nước từ liệu phản xạ (a)SN Rall , (b)SN RL1 , (c)SN RL2 (d)SN Rcom sau thực lọc nhiễu khu vực nghiên cứu từ ngày 10/04/2022 đến ngày 21/04/2022 50 3.10 Chuỗi thời gian mực nước sử dụng phương pháp LSM (đường màu đỏ) mực nước in-situ (đường màu xanh) vào thời điểm mưa (từ ngày 10/04 đến15/04) thời điểm không mưa (16/04-21/04) biểu đồ phân tán tương ứng với hai thời điểm (a) SN Rall , (b) SN RL1 , (c) SN RL2 , (d) SN Rcom 51 vi Danh sách bảng 3.1 Bảng so sánh tốc độ đọc/ghi liệu theo phương thức/định dạng khác 41 3.2 Bảng kết tính Am , ϕm f phương pháp IPT ngày 17/04/2022 khu vực thực nghiệm trạm đo đầm phá Tam Giang - Tỉnh Thừa Thiên Huế 45 3.2 Bảng kết tính Am , ϕm f phương pháp IPT ngày 17/04/2022 khu vực thực nghiệm trạm đo đầm phá Tam Giang - Tỉnh Thừa Thiên Huế 46 3.3 Kết so sánh chuỗi thời gian mực nước ước tính từ cơng nghệ GNSS-R mực nước tham chiếu in-situ 51 vii # plot ( abscisse , snr , type = ’l ’) # ## # on enleve le trend # ## 10 require ( signal , warn.conflicts = FALSE , quietly = TRUE ) snr_detrend ← filter ( butter (2 , c (0 , 1) , type = ’ pass ’) , snr ) detach ( package : signal ) # x11 () # plot ( abscisse , snr_detrend , col = ’ red ’ , type = ’l ’) return ( snr_detrend ) 11 12 13 14 15 16 17 18 } Hình 3.5: Chiết tách tín hiệu đa đường(màu xanh lam) từ tín hiệu SNR(màu đỏ) vệ tinh GPS thu thiết bị thu GNSS 3.2.4 Phân tích xử lý tín hiệu SN Rm IPT Kết phân tích xử lý tín hiệu SN Rm phương pháp IPT gồm ước tính cường độ Am , độ lệch pha ψm tần số f trình bày phần Cơ sở khoa học ứng dụng GNSS-R chiết tách chuỗi thời gian mực nước đồ án Hàm ước tính Am , ϕm , f sau: 43 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 calcul_f_a_phi ← function ( ma_date , snr , elevation , elevation_point , longueur_onde , f_min , f_max , longueur_minimum_serie ) { # Detrendage du snr > on enleve la contribution du signal direct if ( length ( snr ) > l o n g u e u r _ m i n i m u m _ s e r i e ) { snr_detrended ← detrend_snr ( ma_date , snr ) } else { snr_detrended ← snr } f ← NaN amplitude ← NaN phase ← NaN f ← c a l c u l _ t e m p s _ f r e q u en c e ( sin ( elevation ) , snr_detrended , f_min , f_max , ’ lsp ’) # methode possible : ’lsp ’ ou ’ RIAA ’ 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 if ( h_fixed ) { f_calcul ← * h0 / longueur_onde } else { f_calcul ← f } # Determination de l ’ amplitude et du dephasage par les moindres carres K1 ← cos (2 * pi * f_calcul * sin ( elevation ) ) K2 ← -sin (2 * pi * f_calcul * sin ( elevation ) ) K3 ← snr_detrended P ← diag ( length ( K1 ) ) matA ← mat.or.vec ( length ( K1 ) , 2) matA [ , 1] ← K1 matA [ , 2] ← K2 mamat ← NA library ( MASS ) try ( mamat ← ginv ( t ( matA ) %*% P %*% matA ) , silent = TRUE ) if ( length ( mamat ) > 1) { result ← mamat %*% ( t ( matA ) %*% P %*% K3 ) Acos_phi ← result [1] Asin_phi ← result [2] 44 45 46 47 v ← matA %*% c ( result [1] , result [2]) - K3 emq_0 ← sqrt (( t ( v ) %*% P %*% v ) / ( length ( K1 ) - 2) ) amplitude ← sqrt ( Acos_phi ∧ + Asin_phi ∧ 2) 44 48 acos_phi ← acos ( Acos_phi / amplitude ) asin_phi ← asin ( Asin_phi / amplitude ) if ( asin_phi < 0) { phase ← -acos_phi } else if ( asin_phi > 0) { phase ← acos_phi } phase ← phase %% (2 * pi ) 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 } else { phase ← NaN amplitude ← NaN } return ( c ( " amplitude " = amplitude , " phase " = phase , " frequency " = f )) 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 } Hàm ước tính cần truyền vào tham số mảng thời gian, giá trị SNR, góc cao vệ tinh, đạo hàm góc cao giá trị bước sóng, giới hạn dải tần số cần quét giới hạn số lượng phần tử Trong hàm calcul_f_a_phi sử dụng hàm khác calcul_temps_frequence để ước tính tần số LSP Bảng 3.2: Bảng kết tính Am , ϕm f phương pháp IPT ngày 17/04/2022 khu vực thực nghiệm trạm đo đầm phá Tam Giang - Tỉnh Thừa Thiên Huế Date/time PRN Signal Elev Elev dot Azimuth Amp Phi lambda frequency 2022-04-17 PC11 S1I 0.348 6.59E-05 2.385 4.426 1.321 0.190 83.949 PC11 S7I 0.348 6.59E-05 2.385 7.886 0.410 0.248 68.817 PE03 S1C 0.541 1.01E-04 3.642 2.572 0.175 0.190 85.500 PE03 S7Q 0.541 1.01E-04 3.642 6.427 6.159 0.248 62.562 PE05 S1C 0.567 1.03E-04 3.086 4.017 2.213 0.190 86.048 PE05 S7Q 0.567 1.03E-04 3.086 2.343 4.968 0.248 62.517 22:53:34 2022-04-17 22:53:34 2022-04-17 12:51:35 2022-04-17 12:51:35 2022-04-17 10:51:45 2022-04-17 10:51:45 45 Bảng 3.2: Bảng kết tính Am , ϕm f phương pháp IPT ngày 17/04/2022 khu vực thực nghiệm trạm đo đầm phá Tam Giang - Tỉnh Thừa Thiên Huế Date/time PRN Signal Elev Elev dot Azimuth Amp Phi lambda frequency 2022-04-17 15:13:43 PE08 S1C 0.372 5.79E-05 4.201 4.074 1.853 0.190 79.903 2022-04-17 15:13:43 PE08 S7Q 0.372 5.79E-05 4.201 9.743 0.628 0.248 60.760 2022-04-17 23:35:03 PE21 S1C 0.341 5.09E-05 4.274 4.609 5.938 0.190 85.996 2022-04-17 23:35:03 PE21 S7Q 0.341 5.09E-05 4.274 7.805 1.869 0.248 64.875 2022-04-17 21:22:23 PE27 S1C 0.609 9.58E-05 3.757 2.741 5.852 0.190 73.452 2022-04-17 21:22:23 PE27 S7Q 0.609 9.58E-05 3.757 6.401 4.538 0.248 63.568 Bảng 3.2 bao gồm cột Date/time thời gian, PRN dể xác định vệ tinh (PG: GPS, PR: GLONASS, PE:Galileo, PC: Beidou), signal cho biết tên tín hiệu theo chuẩn RINEX, Elev Elev dot giá trị góc cao đạo hàm nó, Azimuth góc phương vị, Amp, Phi, Lambda, Frequency biên độ, pha, bước sóng tần số tín hiệu đa đường 3.2.5 Ước tính độ cao mực nước Như trình bày chương 2, mục đích ước tính chuỗi thời gian tham số f từ tín hiệu đa đường SN Rm để ước tính độ cao h mực nước theo phương trình: dψ 4π ˙ tan(θ) = (h + h) f˜ = dx λ θ˙ (3.1) Trong đó: f tần số dao động đa đường, bước sóng tín hiệu, θ góc cao vệ tinh h khoảng cách tâm pha ăng-ten bề mặt phản xạ, h = dh dt tốc độ biến đổi độ cao bề mặt phản xạ θ tốc độ biến thiên góc cao vệ tinh Phương trình coi bề mặt phản xạ ăng ten tĩnh (h ≈ 0, trường hợp tĩnh), có f = 2h λ khơng đổi tần số dao động đa đường tỷ lệ với chiều cao ăng ten bề mặt phản xạ Phương pháp đo độ cao mực nước dựa phân tích SNR cách sử dụng kỹ thuật IPT 46 gọi phương pháp Larson Khi chuỗi thời gian mực nước tính dựa f ước tính từ SN Rm với tần số trị đo tương ứng tần số thiết bị thu GNSS thu thập tín hiệu (1Hz) h= fλ (3.2) Cụ thể, bước để ước tính mực nước theo phương pháp Larson thực mã hố theo ngơn ngữ R sau: 10 11 if ( met hod e_ a_ uti li se r == ’ Larson ’) { ma_seq ← seq (1 , length ( ma_date ) ,1) ma_date_cur ← ( ma_date ) + ecart_max incr ← while ( ma_date_cur≤max ( ma_date ) ) { a_prendre ← ma_seq [ abs ( m a _d a te - m a_ d at e _c u r )≤ecart_max ] ma_date_h [ incr ] ← ma_date_cur h [ incr ] ← mean ( f [ a_prendre ]* longueur_onde [ a_prendre ] / 2) ma_date_cur ← ma_date_cur +1 / Fh incr ← incr + } 3.3 Phân tích đánh giá kết 3.3.1 Chuỗi thời gian mực nước từ liệu GNSS-R đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế Do thiết bị sử dụng nghiên cứu thiết bị thu GNSS giá rẻ nên trị đo SNR thu số nguyên Vì vậy, để tăng thêm số lượng trị đo, tín hiệu SN RL1 , SN RL2 kết hợp để tạo SN Rcom cách sử dụng mơ hình bổ sung tín hiệu rời rạc theo công thức 3.3: SN Rcom = SN RL1 andSN RL2 = 10 log10 (10 SN RL1 10 + 10 SN RL2 10 )dB (3.3) Giá trị SN Rcom lớn giá trị SNR cao ∆SN R = 10log(n) ≈ (+)3dB (n=2 nguồn SNR) Biểu đồ LSP ước tính độ cao mực nước từ SN Rcom cho thấy có khác biệt lớn so với SN RL1 gần với SN RL2 (Hình 3.6) Hình 3.7 thể kết chuỗi thời gian mực nước từ SN RL1 , SN RL2 , SN Rcom SN Rall vệ tinh GPS, Glonass, Galileo, BeiDOU trạm đo GNSS từ ngày 10/04 đến 21/04/2022 Trong đó, PC, PE, PG PR liệu SNR vệ tinh BeiDOU, Galileo, GPS, GlONASS Kết cho thấy, sử dụng liệu SN Rall , số lượng trị đo mực nước tính vệ tinh tăng gấp lần so với việc sử dụng tín hiệu riêng lẻ 47 Hình 3.6: Biểu đồ chu kỳ LSP tín hiệu SNR đa đường từ vệ tinh GLONASS PRN07 ngày 12/04/2022 3.3.2 Đánh giá độ xác chuỗi thời gian mực nước từ GNSS-R Các số thống kê hệ số tương quan Pearson (R), độ lệch (Bias) sai số trung bình bình phương gốc (RMSE) sử dụng để đánh giá độ xác chuỗi thời gian mực nước thu từ GNSS-R giá trị thực đo in-situ cảm biến Các số công cụ mạnh mẽ để xác định mối tương quan chuỗi trị đo Kết cho thấy, chuỗi thời gian mực nước từ liệu SNR với góc cao vệ tinh từ 2°-25° góc phương vị 130°-270° cịn chứa nhiều giá trị nhiễu nên hệ số tương quan thu thấp RSN RL1 = 0,30, RSN RL2 = 0,30, RSN Rcom = 0,24 RSN Rall = 0,28 Để tăng độ xác kết đo, cần phải tiến hành lọc nhiễu loại bỏ giá trị phản xạ không nằm bề mặt nước cách: tính vị trí SP thơng qua tham số elevation, azimuth tính bảng kết 3.2 lập vùng polygon Google Earth ứng với vùng bề mặt nước khu vực trạm đo GNSS để tạo vùng mặt nạ (mask) tách điểm nằm vùng mặt nạ Các tín hiệu phản xạ sau lọc mơ tả hình 3.8 Ngồi cần phải loại bỏ giá trị dị thường phương pháp tính f biểu 48 Hình 3.7: Kết chuỗi thời gian mực nước từ liệu phản xạ khu vực thực nghiệm PC, PE, PG, PR tương ứng vệ tinh BeiDOU, Galileo, GPS, Glonass số lượng trị đo (a)SN Rall : chuỗi thời gian mực nước tổng hợp; (b)SN RL1 : chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần L1; (c)SN RL2 : chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần L2; (d)SN Rcom chuỗi thời gian mực nước tính từ tín hiệu SNR băng tần Lcom; (a) Vị trí SP trước lọc (b) Vị trí SP sau lọc Hình 3.8: Mơ vị trí điểm phản xạ trước sau lọc 49 đồ chu kỳ LSP cửa sổ liệu đầu vào SN Rm (Volts/Volts) có nhiều đỉnh (multi-peaks) khơng rõ ràng hay có giá trị thấp P < 0, 1(W ) biểu đồ công suất Đồng thời, nghiên cứu này, thuật toán spline sử dụng để xác định đường trung bình sau lọc Sau giới hạn giá trị sử dụng định lý giới hạn trung tâm cách giới hạn điểm có độ cao mực nước nằm vùng đường spline khoảng ∆h = mean(RM SE) tính bảng 3.3.Đọc liệu kết định dạng csv sau phân tích xử lý liệu GNSS-R phương pháp IPT với cột chuỗi thời gian Timestamp, elevation_point, λ f : Hình 3.9: Kết chuỗi thời gian mực nước từ liệu phản xạ (a)SN Rall , (b)SN RL1 , (c)SN RL2 (d)SN Rcom sau thực lọc nhiễu khu vực nghiên cứu từ ngày 10/04/2022 đến ngày 21/04/2022 Kết cho thấy độ xác cải thiện đáng kể Cụ thể, kết so sánh mực nước thu từ SN RL1 , SN RL2 , SN Rcom SN Rall sau lọc với giá trị mực nước đo từ cảm biến tăng tương ứng từ 0,28 lên đến 0,76 số tương quan R, từ 0,05m xuống 0,02m số Bias từ 0,26m xuống 0,11m sai số RMSE (bảng 3.3) Kết cho thấy chuỗi thời gian mực nước tính từ liệu SNR băng tần L1 cho kết tốt với độ tương quan lớn so với liệu SNR băng tần L2 Sau áp dụng phương pháp lọc việc tổng hợp chuỗi thời gian mực nước ba băng tần để tính LSM tỏ hiệu việc giảm sai số cho chuỗi thời gian mực nước 50 Bảng 3.3: Kết so sánh chuỗi thời gian mực nước ước tính từ cơng nghệ GNSS-R mực nước tham chiếu in-situ GNSS-R/In-situ Chưa lọc nhiễu Lọc nhiễu LSM SN Rm SN Rall SN RL1 SN RL2 SN Rcom SN Rall SN RL1 SN RL2 SN Rcom SN Rall SN RL1 SN RL2 SN Rcom Số trị đo 1640 561 563 516 863 321 287 255 259 245 233 228 R 0,2750 0,2987 0,2960 0,2375 0,7549 0,7608 0,7437 0,7640 0,8614 0,8056 0,8208 0,8292 Bias 0,0502 0,0138 0,0741 0,0636 0,0192 0,0124 0,0202 0,0265 0,0192 0,0114 0,0215 0,0217 RMSE 0,2602 0,2339 0,2661 0,2800 0,1109 0,1104 0,1128 0,1094 0,0792 0,0920 0,0924 0,0905 Hình 3.10: Chuỗi thời gian mực nước sử dụng phương pháp LSM (đường màu đỏ) mực nước in-situ (đường màu xanh) vào thời điểm mưa (từ ngày 10/04 đến15/04) thời điểm không mưa (16/04-21/04) biểu đồ phân tán tương ứng với hai thời điểm (a) SN Rall , (b) SN RL1 , (c) SN RL2 , (d) SN Rcom 51 Hình 3.10 thể kết so sánh chuỗi thời gian mực nước từ GNSS-R sử dụng phương pháp LSM sau lọc nhiễu liệu thực địa in-situ khu vực nghiên cứu từ ngày 10 đến ngày 21 tháng năm 2022 Kết phân tích cho thấy, mực nước từ 10/04 đến ngày 15/04 năm 2022 khu vực đầm phá Tam Giang có biên độ khơng đồng (thấp) khác biệt so với ngày sau Nguyên nhân điều kiện thời tiết xấu, mưa vừa có nơi mưa to tồn tỉnh Thừa Thiên Huế kéo dài từ đầu tháng 04 đến hết ngày 15/04, biên độ mực nước đầm bị ảnh hưởng lượng nước từ sông thượng nguồn đổ cộng với thuỷ triều (Trang thông tin Kinh tế TTXVN, freemeteo.vn - Phá Tam Giang) Giá trị tương quan hai chuỗi trị đo khoảng thời gian liệu SN RL1 , SN RL2 , SN Rcom SN Rall tương ứng 0,73; 0,60; 0,70; 0,67 Ngược lại, từ 16 đến 21 tháng 4, trời không mưa, không chịu ảnh hưởng thời tiết xấu đến tín hiệu truyền GNSS nên giá trị tương quan hai chuỗi liệu tăng lên đáng kể, tương ứng 0,85; 0,83; 0,80; 0,83 Độ gồ ghề mặt nước (mặt phẳng phản xạ) lớn chịu tác động mưa rơng gây nhiễu cho tín hiệu phản xạ GNSS làm giá trị độ cao mực nước tính tốn bị lệch so với thực tế Biểu đồ phân tán đoạn thời gian có mưa rơng (màu đỏ) phân tán nhiều so với biểu đồ phân tán ngày lại (màu xanh), điều cho ta thấy rõ ảnh hưởng thời tiết tới kết chuỗi thời gian mực nước, hay nói cách khác liệu chuỗi thời gian mực nước tính tốn từ tín hiệu phản xạ GNSS nhạy cảm với điều kiện thời tiết Về nguyên lý, cảm biến đo thủy triều chỗ cảm biến đo thủy triều GNSS-R sử dụng sóng phản xạ Tuy nhiên cảm biến đo chỗ không bị ảnh hưởng nặng nề không gian xung quanh, cụ thể việc sóng lớn, độ gồ ghề bề mặt nước hoạt động xã hội đầm, xung quanh khu vực trạm Thêm nữa, không đồng không gian chiều cao bề mặt xung quanh trạm yếu tố không nhỏ tới kết chuỗi thời gian mực nước thu được, số trị đo gần bờ gần ruộng ni trồng hải sản có xu hướng phản xạ mạnh có đóng góp tín hiệu phản xạ từ vật thể vào SNR Điều giải thích cho giá trị sai lệch mối tương quan với liệu mực nước ước tính GNSS-R 52 Kết luận kiến nghị Trong nghiên cứu này, kỹ thuật đảo ngược SNR thu từ máy thu GNSS trắc địa chi phí thấp sử dụng để ước tính độ cao mực nước Phương pháp thực với liệu SNR thu từ ăng-ten GNSS độ cao 7,84m so với mực nước biển đặt phá Tam Giang - Thừa Thiên Huế Mực nước tính từ liệu SNR sau kết hợp hai băng tần L1, L2 lọc nhiễu cho kết với độ xác cao So sánh liệu chỗ từ cảm biến liệu từ GNSS-R cho thấy mối tương quan tốt với độ tương quan đạt 0,75 trường hợp có mưa 0,86 điều kiện thời tiết tốt Kết ban đầu nghiên cứu chứng minh tiềm việc sử dụng thiết bị thu GNSS đa tần chi phí thấp việc đo cao mực nước Kết góp phần bổ sung liệu cho khu vực trạm đo thủy văn, thủy triều với ưu điểm nhỏ gọn, kinh tế dễ lắp đặt Kết nghiên cứu chứng minh tính khả thi cho việc đo cao mặt nước công cụ trắc địa chi phí thấp, mở triển vọng phát triển mạng cảm biến phụ trợ, bổ sung cho trạm thủy triều, thủy văn có, hoạt động độc lập trạm thay với chi phí thấp hơn, độ xác chấp nhận Mặc dù vật thể thuyền bè xung quanh nguồn nhiễu ảnh hưởng tới kết mực nước, nhiên áp dụng số phương pháp lọc liệu giải toán phát thuyền bè vùng cửa sông phương pháp học máy Ngồi việc ước tính độ cao mực nước, kết nghiên cứu cho thấy nhạy cảm tín hiệu phản xạ với điều kiện thời tiết xấu, cực đoan Mở hướng nghiên cứu cho việc dự báo, cảnh báo sớm kiện nước dâng cực đoan, lũ lụt từ liệu chuỗi thời gian mực nước thu việc xử lý tín hiệu phản xạ GNSS-R phép phân tích thành phần (PCA), phân tích phổ đơn (SSA) Không thế, nhờ sản phẩm liệu quỹ đạo vệ tinh kết hợp MGEX mơ hình trước nửa ngày cập nhật sau hai tiếng tạo điều kiện cho việc dự báo vệ tinh quan sát tương lai gần cộng với việc nâng cấp trạm thu để gửi liệu máy chủ cho phép đo cao mực nước thời gian thực, dự báo thủy triều cảnh báo sớm tượng nước dâng, lũ lụt hoàn tồn khả thi Tóm lại, kết tích cực đồ án “ứng dụng công nghệ GNSS-R từ máy thu đa đo cao mặt nước” trở 53 thành nguồn tham khảo sở cho nghiên cứu viễn thám đại dương, quan trắc sông ngịi Hy vọng ngày khơng xa ứng dụng phổ biến để phục vụ cộng đồng ven biển không Việt Nam, mà quốc gia khác thường bị ảnh hưởng kiện nước dâng cực đoan, giảm thiểu tối đa thiệt hại vật chất lẫn tính mạng người Do thời gian thực đồ án hạn chế nên nhiều hướng mở rộng chưa thực được, số hướng đề xuất cho nghiên cứu cải thiện lọc tín hiệu trước sau phân tích, nghiên cứu thêm phương pháp kết hợp SNR để bổ sung nguồn liệu hạn chế an-ten góc nhìn hẹp trạm thu Hạn chế máy thu Polaris Alpha+ liệu SNR nguyên, ảnh hưởng lớn đến kết phân tích xử lý tín hiệu SN Rm để ước tính chuỗi thồi gian mực nước Chúng ta cải thiện kết cách thay đổi định dạng thu tín hiệu thiết bị GNSS Alpha+ Polaris sang dạng RTCM MSM7 hay nghiên cứu sử dụng thêm phương pháp khác phối hợp SNR kênh tín hiệu GNSS-R mà thiết bị thu Ngồi mơ hình hố thêm nhiễu trắng (white noise) Theo nghiên cứu gần chứng minh khả thu giá trị SNR dạng số thập phân cách xác định xác đỉnh tương úng với tần số f để chiết xuất độ cao mặt nước theo phương pháp IPT.Nếu giải vấn đề độ nhạy SNR đến độ xác thập phân phân tích thêm thông số khác bề mặt phản xạ nước nồng độ pH, độ cao sóng, có khả xác định độ mặn đất xung quanh ăng-ten thiết bị thu GNSS 54 Tài liệu tham khảo [1] B Hofmann-Wellenhof, Herbert Lichtenegger, and James Collins Global positioning system: theory and practice 2001 [2] Manuel Martin-Neira et al A passive reflectometry and interferometry system (paris): Application to ocean altimetry ESA journal, 17(4):331–355, 1993 [3] Nicolas Roussel, Guillaume Ramillien, Frédéric Frappart, José Darrozes, Adrien Gay, Richard Biancale, Nicolas Striebig, Vincent Hanquiez, Xavier Bertin, and Damien Allain Sea level monitoring and sea state estimate using a single geodetic receiver Remote sensing of Environment, 171:261–277, 2015 [4] Zhongshan Jiang, Ya-Ju Hsu, Linguo Yuan, Xinchun Yang, Yihang Ding, Miao Tang, and Changfu Chen Characterizing spatiotemporal patterns of terrestrial water storage variations using gnss vertical data in sichuan, china Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(12):e2021JB022398, 2021 [5] Kristine M Larson, Johan S Lăofgren, and Ră udiger Haas Coastal sea level measurements using a single geodetic gps receiver Advances in Space Research, 51(8):1301– 1310, 2013 [6] Phuong Lan Vu, Minh Cuong Ha, Frédéric Frappart, José Darrozes, Guillaume Ramillien, Grégory Dufrechou, Pascal Gegout, Denis Morichon, and Philippe Bonneton Identifying 2010 xynthia storm signature in gnss-r-based tide records Remote Sensing, 11(7):782, 2019 [7] Kristine M Larson, Richard D Ray, and Simon DP Williams A 10-year comparison of water levels measured with a geodetic gps receiver versus a conventional tide gauge Journal of atmospheric and oceanic technology, 34(2):295–307, 2017 [8] Phuong-Lan Vu, Frédéric Frappart, José Darrozes, Minh-Cuong Ha, Guillaume Ramillien, et al Comparison of water level changes in the mekong river using gnss reflectometry, satellite altimetry and in-situ tide/river gauges In IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pages 8408–8411 IEEE, 2018 55 [9] Minh-Cuong Ha, Phuong-Lan Vu, José Darrozes, Frédéric Frappart, Guillaume Ramillien, Muriel Llubes, Grégory Dufréchou, and Thi-Bao-Hoa Dinh Gnss-r for detection of extreme hydrological events In EGU General Assembly Conference Abstracts, page 16912, 2018 [10] Petr Beckmann and Andre Spizzichino The scattering of electromagnetic waves from rough surfaces Norwood, 1987 [11] Alberto Alonso-Arroyo, Adriano Camps, Hyuk Park, Daniel Pascual, Raul Onrubia, and Francisco Martín Retrieval of significant wave height and mean sea surface level using the gnss-r interference pattern technique: Results from a three-month field campaign IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(6):3198–3209, 2014 [12] CD Hall and RA Cordey Multistatic scatterometry In International Geoscience and Remote Sensing Symposium,"Remote Sensing: Moving Toward the 21st Century"., volume 1, pages 561–562 IEEE, 1988 [13] Kristine M Larson, Eric E Small, Ethan D Gutmann, Andria L Bilich, John J Braun, and Valery U Zavorotny Use of gps receivers as a soil moisture network for water cycle studies Geophysical Research Letters, 35(24), 2008 [14] JS Lăofgren, Ră udiger Haas, H-G Scherneck, and MS Bos Three months of local sea level derived from reflected gnss signals Radio Science, 46(06):1–12, 2011 [15] GJ Bishop, JA Klobuchar, and PH Doherty Multipath effects on the determination of absolute ionospheric time delay from gps signals Radio Science, 20(3):388–396, 1985 [16] Andria L Bilich Improving the precision and accuracy of geodetic GPS: applications to multipath and seismology University of Colorado at Boulder, 2006 [17] Kristine M Larson, Eric E Small, Ethan Gutmann, Andria Bilich, Penina Axelrad, and John Braun Using gps multipath to measure soil moisture fluctuations: initial results GPS solutions, 12(3):173–177, 2008 [18] Kristine M Larson, John J Braun, Eric E Small, Valery U Zavorotny, Ethan D Gutmann, and Andria L Bilich Gps multipath and its relation to near-surface soil moisture content IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 3(1):91–99, 2009 [19] Nicholas R Lomb Least-squares frequency analysis of unequally spaced data Astrophysics and space science, 39(2):447–462, 1976 56 [20] Jeffrey D Scargle Studies in astronomical time series analysis ii-statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data The Astrophysical Journal, 263:835–853, 1982 [21] Đỗ Thanh Nghị Khai mỏ liệu Minh họa Ngôn ngữ R, volume 12 NXB Đại học Cần Thơ, 2011 57