En la etapa actual de la investigación sobre los errores en la inversión de la altura de la superficie del mar de las señales de reflexión del sistema de navegación por satélite - reflexión (GNSS-R), todavía existen errores importantes, incluso después de corregir los resultados de la inversión con un modelo clásico de error. Para resolver este problema, se propone un modelo de compensación de errores que combina redes neuronales y un mecanismo de atención para corregir los resultados de la inversión de la altura de la superficie del mar, y utiliza un modelo de verificación de DTU para evaluar la precisión de la corrección. Se realizaron experimentos con datos DDM (Mapa de retardo-Doppler) de las señales de reflexión del satélite GNSS-R FY-3E, los resultados muestran que: después de la corrección por el modelo de compensación de errores, el MAE (Error absoluto medio) de las señales de reflexión de GPS es de 1.74 metros, y el MAE de las señales de reflexión BDS corregido por el modelo de compensación de errores es de 0.97 metros, la precisión de la corrección aumentó en aproximadamente un 80% en comparación con la precisión de la corrección con el modelo clásico, al mismo tiempo, este modelo mejoró ligeramente la precisión en comparación con el modelo formado con algoritmos de bosque aleatorio y CNN. La experiencia ha demostrado que el modelo de compensación de errores propuesto corrige eficazmente los errores en la inversión de la altura de la superficie del mar de las señales de reflexión del satélite GNSS-R.

GNSS-R; red neuronal; orbital; FY-3E; inversión de la altura de la superficie marina; error; DDM; Beidou