技术特征：1.一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于，包括以下步骤：
（ⅰ）提取主波峰：首先读入卫星测高波形数据，通过遍历相间门的功率差来确定开始阈值和通过遍历相邻门的功率差来确定结束阈值，然后将遍历相邻门的功率差与开始阈值进行比较以确定主波峰的起始点，当满足＞时即确定该测高点为主波峰起始点,若当前的测高点不满足上述条件则继续比较下一个测高点，直至出现满足条件的测高点为止，接着再将遍历相邻门的功率差与结束阈值进行比较以确定主波峰的终止点，当＜时即确定该测高点为主波峰终止点,若当前的测高点不满足上述条件则继续比较下一个测高点，直至出现满足条件的测高点为止，最后在起始点往前增加四个门的位置值、终止点往后增加四个门的位置值，即提取到主波峰的完整波形范围为，其中i为回波波形测高点的位置值；
（ⅱ）对主波峰进行波形重跟踪：对提取到的主波峰波形分别进行ocog、threshold_0.1、threshold_0.2、threshold_0.5四种不同阈值水平的波形重跟踪,进而得到相应的波形上升前缘位置gr；
（ⅲ）通过比较imp值进行判优：利用波形上升前缘位置gr计算出波形重跟踪前和波形重跟踪后同一时期测高点的水位平均值，记为h前和h后，然后利用h前计算出波形重跟踪前测高点水位的标准差δraw，再利用h后计算出波形重跟踪后测高点水位的标准差δre，最后利用δraw和δre计算出四种不同阈值水平下相应的imp值，通过比较imp值确定最优水位。
2.根据权利要求1所述的一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于，所述遍历相邻门的功率差、遍历相间门的功率差、开始阈值、结束阈值的表达式如下：：
（1），
（2），
（3），
（4），
其中n代表总采样门数，为第i个采样门的波形功率。
3.根据权利要求1所述的一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于，所述波形重跟踪算法ocog的具体步骤如下：
步骤（1）：计算波形的宽度（5），
步骤（2）：计算波形的重心位置（6），
步骤（3）：计算波形上升前缘位置（7）。
4.根据权利要求1所述的一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于，所述波形重跟踪算法threshold的具体步骤如下：
步骤（1）：计算波形振幅（8），
步骤（2）：计算波形前缘的热噪声（9），
步骤（3）：计算阈值（10），
步骤（4）：计算波形上升前缘位置（11），
其中为第i个大于阈值的采样门，为阈值水平且10%≤＜90%。
5.根据权利要求1和4所述的一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于：所述threshold_0.1波形重跟踪算法即是阈值水平=10%，所述threshold_0.2波形重跟踪算法即是阈值水平=20%，所述threshold_0.5波形重跟踪算法即是阈值水平=50%。
6.根据权利要求1所述的一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，其特征在于，所述计算imp值的步骤如下：
步骤（1）：（12），
步骤（2）：（13），
步骤（3）：（14），
步骤（4）：（15），
步骤（5）：（16），
步骤（6）：（17），
步骤（7）：（18），
其中，公式（12）中的表示测高卫星至水体表面的距离修正值，表示一个采样门的修正距离0.46875m，表示预设门的值32，公式（13）的表示波形重跟踪后雷达高度计至观测水面的距离值，表示波形重跟踪前雷达高度计至观测水面的距离值，公式（14）的为测高仪的椭球高，为大地基准面相对于参考椭球面的高度，为电离层修正，为干对流层修正，为湿对流层修正，为极潮修正，为固体潮修正，公式（16）中的表示瞬时水位值，为波形重跟踪前的水位标准差，n代表落在监测范围内的测高点数，公式（17）为波形重跟踪后水位的标准差。
技术总结本发明涉及卫星测高数据处理技术领域，具体为一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，简称AMWRT算法，包括提取主波峰、对主波峰进行波形重跟踪、对IMP值进行判优等步骤。本算法通过提取主波峰的完整波形，然后运用四种不同算法对主波峰进行波形重跟踪，进而得到相应算法下准确的波形上升前缘中点位置，有效解决了以往波形重跟踪算法中难以准确寻找到内陆水体复杂波形的前缘中点位置这一难点，最后再利用这一前缘位置计算出四种不同阈值水平下的IMP值，并将这四个IMP值进行比较以确定最大的IMP值为AMWRT算法的结果。与现有的波形重跟踪算法相比，本算法具有卫星测高数据处理精度更高且在内陆水域应用范围更广等优点。
技术研发人员：赵银军;莫德丽;邓建明;丁爱中;胡波
受保护的技术使用者：南宁师范大学
技术研发日：2021.04.19
技术公布日：2021.07.13