На текущем этапе исследований ошибок инверсии высоты морской поверхности в результате отраженных сигналов спутниковой навигационной системы GNSS-R (Global Navigation Satellite System-Reflectometry) на борту космического аппарата, используя классическую модель ошибок, результаты инверсии все еще содержат значительные ошибки. В связи с этой проблемой была предложена модель компенсации ошибок, основанная на совместном обучении нейронной сети и механизма внимания, для коррекции результатов инверсии высоты морской поверхности, а также использование модели DTU для оценки точности коррекции. Было проведено сравнение точности модели с алгоритмом случайного леса и алгоритмом CNN с использованием данных карт задержки-доплеровского сдвига DDM (Delay-Doppler Mapping) сигналов отражения GNSS-R с космического аппарата Fengyun-3E, и результаты показали, что среднее абсолютное значение ошибки MAE (Mean Absolute Error) после коррекции данных сигналов системы GPS (Global Positioning System) в результате отражения с использованием модели компенсации ошибок составляет 1,74 м... ( remaining characters truncated )

GNSS-R;neural network;satellite-based;FY-3E;sea surface height inversion;Error;DDM;Beidou