利用改进的GoogLeNet深度学习模型识别COSMIC-2掩星信号中的反射信号.pdf

9895.2202.21096GoogLeNetDeepLearningModel.ChineseJournalofAtmosphericSciences(inChinese),47(3):631-641.doi:10.3878/j.issn.1006-LUO Wenjie,XIANG Jie,DU Huadong.2023.Identification of the Reflected Signal in the COSMIC-2 Occultation Signal Using the Improved罗文杰，项杰，杜华栋.2 0 2 3.利用改进的GoogLeNet深度学习模型识别COSMIC-2掩星信号中的反射信号J.大气科学，47(3):6 31-6 41.May20232023年5 月ChineseSciencesVol.47No.3第47 卷第3期科学利用改进的 GoogLeNet深度学习模型识别COSMIC-2掩星信号中的反射信号罗文杰项杰杜华栋国防科技大学气象海洋学院，长沙410 0 0 8摘要GPS（G l o b a l Po s i t i o n i n g Sy s t e m）掩星探测技术作为一种先进的大气探测手段，已广泛用于数值天气预报、气候和空间天气研究。掩星探测存在的问题之一是容易受到地球表面反射信号的干扰，识别和分离掩星探测信号中的反射信号有助于将掩星数据同化到数值天气预报系统中去，具有重要意义。本文提出一种基于改进的GoogLeNet深度学习模型（Im-GNet），并应用于COSMIC-2掩星探测数据来识别反射信号。本文选择了2 0 2 0年1月19 日的COSMIC-2掩星数据（conPhs文件），进行质量控制后，利用无线电全息方法得到掩星信号的无线电全息功率谱密度图像，然后训练得到Im-GNet深度学习模型，Im-GNet模型测试的准确率达到了9 6.4%，显著高于支持向量机（SVM）方法的结果。本文还分析了反射信号对掩星数据的影响，掩星事件的地理分布以及掩星反演数据（atmPrf文件）与NCEP再分析资料的12 h预报值（avnPrf文件）的折射率比较表明：有反射信号的掩星事件数据质量更好，所包含的大气信息更丰富。关键词COSMIC-2掩星深度学习无线电全息技术GoogLeNet模型文章编号10 0 6-9 8 9 5(2 0 2 3)0 3-0 6 31-11中图分类号号P412文献标识码Adoi:10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21096Identification of the Reflected Signal in the COSMIC-2 OccultationSignal Using the Improved GoogLeNet Deep Learning ModelLUO Wenjie,XIANG Jie,and DU HuadongCollege of Meteorology and oceanography,National University of Defense Technology,Changsha 410008Abstractt As an advanced atmospheric detection method,GPS(Global Positioning System)occultation detectiontechnology has been widely used in numerical weather forecasting,climate,and space weather research.One of theproblems in occultation detection is that it is easily interfered with by the reflected signals on the surface of the earth.Identifying and separating the reflected signals in the occultation detection signal helps assimilate the occultation data intothe numerical weather prediction system,which has considerable importance.This study proposes a deep learning modelbased on improved GoogLenet(Im-GNet)model and applies it to COSMIC-2 occultation detection data to identifyreflected signals.This study selects the COSMIC-2 occultation data(conPhs file)from 1 January to 9 January 2020.Afterquality control,the radio holography method is used to obtain the spatial spectrum image of the occultation signal,and收稿日期2021-06-08；网络预出版日期2022-03-12作者简介罗文杰，男，19 9 7 年出生，硕士研究生，研究方向是人工智能方法在卫星遥感中的应用。E-mail:通讯作者项杰，E-mail:资助项目国家自然科学基金项目4147 5 0 2 1Funded byNational Natural Science Foundation of China(Grant 41475021)Vol.47632ChineseSciences47卷科学the Im-GNet deep learning model is trained.The accuracy rate of the Im-GNet model test reached 96.4%,which issignificantly higher than the result of the support vector machine method.This study also analyzes the impact of reflectedsignals on occultation data.The geographic distribution of occultation events and the refractivity comparison between theoccultation inversion data(atmPrf file)and the NCEP(National Centers for Environmental Prediction)12-h forecast files(avnPrf file)shows that the quality of the occultation event data with reflection signals is better,and the atmosphericinformation contained is richer.KeywordsCOSMIC-2 occultation,Deep learning,Radio holographic technology,GoogLeNet model1引言GPS（G l o b a l Po s i t i o n i n g Sy s t e m）掩星探测技术作为一种新型的大气遥感探测手段，具有高精度、高垂直分辨率、全球准均匀覆盖、全天候观测、长期稳定等特点（Kursinski etal.,1996;Kuo etal.,2004），已广泛用于数值天气预报、气候和空间天气研究。如，我国台湾省与美国联合实施的掩星探测项目“气象、电离层和气候星座观测系统（CO SM I C，2 0 0 6-2 0 11）”成为最成功的掩星探测业务应用系统。在COSMIC项目之后，台湾省和美国又推出了名为FORMOSAT-7/COSMIC-2的后续掩星探测项目。COSMIC-2的六颗卫星于2019年6 月2 5 日成功发射到赤道附近的低倾角（2 4）轨道。7 月16 日卫星上的3个仪器（主载荷3G 掩星系统（Tri-GNSS Radio-occultation System,TGRS）、副载荷离子速度计（lonVelocityMeter）和射频信标机（RadioFrequencyBeacon）开始激活。COSMIC-2团队在经过仪器性能评估和算法优化后，于2 0 19 年12 月10 日开始发布掩星探测数据，数据的起始日期为2 0 19 年10 月1日。由于应用了先进的TGRS接收机和高增益天线，结合算法的改进，COSMIC-2掩星探测信号具有前所未有的高信噪比，这使得COSMIC-2项目每天能获得4000多条高质量的中低纬度（45 S45 N）中性大气廓线（弯角、折射率、温度、压力和湿度），这些数据具有高准确度、高精度和高垂直分辨率等特点（Schreiner et al.,2020)。人们在分析GPS无线电掩星数据时发现掩星数据中存在GPS信号与地球表面相互作用的信息(Beyerle and Hocke,2001;Beyerle et al.,2002)。图1中除了常见的主体折射信号（通常称为“直接信号”）外，还经常可以检测到另一个信号，该信号具有较小的频率偏移（由于传播介质的变化和多普勒频移效应）和较低的仰角，通常表现为多路径传播、超折射（异常大的折射率梯度）和强衰减等畸变现象之一，而且有时这个信号并不太容易确定。研究表明，这个信号是来自地球表面的反射信号，常被跟踪直接信号的接收机无意捕获。为了表述方便，此信号被称为“反射信号”（Aparicioetal.,2018)。反射信号与低层大气和地表存在相互作用，因此，除了由直接信号提供大气信息之外，反射信号也成为确定低层大气和地表性质的潜在信息源Directed signalLEOreceiverReflected signalNear-tangent:ex:COSMIC,CHAMP,METOPA.1elevationspecularreflection1GPS emitter1111Earth11！11图1GPS掩星探测示意图Fig.1Schematic diagram of GPS occultation detection633No.3LUOWenjiIdentificationoftheReflectedSignalintheCOSMiC-2OccultationSignal Using罗文杰等：利用改进的GoogLeNet深度学习模型识别COSMIC-2掩星信号中的反射信号3期(Aparicio et al.,2018)。如，Beyerle et al.（2 0 0 2)发现反射分量中信噪比（SNR）值可能与海面特征（如，有效波高或波浪坡度统计）存在联系；Cardellach etal.（2 0 0 4）利用来自反射信号的干涉相位数据对极区冰川高度进行了尝试性测量；Bonifaceetal.（2 0 11）表明，无线电掩星事件中的反射信号可能包含有关对流层最低层（最低几公里）的地球物理信息，并提供低对流层状态的信息，同时还提出，对直接和反射无线电信号的频移进行分析可以帮助确定大气或表面特性。在数值天气预报（NWP）应用上，有研究（Ca r d e lla c h e t a l.2 0 0 8）表明，GPS掩星信号中存在反射信号是掩星数据质量良好的指标，这样的掩星探测廓线与ECMWF（Eu r o p e a n Ce n t r e f o rMedium-Range W