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摘要
全球卫星导航系统干涉反射测量（Global Navigation Satellite System Interference Reflectometry，GNSS-IR）技术可利用信噪比（Signal-Noise Ratio，SNR）数据包含的多路径信息反演潮位，已成为反演潮位的有效手段之一，但通常需限制仰角范围，导致可用数据量少及时间分辨率不足。针对上述问题，提出一种数据质量控制方法，重构SNR残差序列获得仅受多路径影响的SNR序列，再设计并训练Transformer神经网络模型对数据进行分类，实现在潮位反演前筛除无效SNR数据，将高仰角数据纳入可用范围。实验表明，该方法可大幅度提升高仰角数据有效率，将反演站点的可用数据仰角范围扩展至5°-30°，从而显著提升可用数据量和潮位反演值的时间分辨率，对利用GNSS-IR技术的海啸、风暴潮实时监测等应用和长期海平面变化等海洋研究具有重要意义。
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