Abstract The Global Navigation Satellite Systems (GNSS), including the US’s GPS, China’s BDS, the European Union’s Galileo, and Russia’s GLONASS, offer real-time, all-weather, any-time, anywhere and high precision observations by transmitting L band signals continuously, which have been widely used for positioning, navigation and timing. With the development of GNSS technology, it has been found that GNSS-reflected signals can be used to detect Earth’s surface characteristics together with other signals of opportunity. In this paper, the current status and latest advances are presented on Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) in theory, methods, techniques and observations. New developments and progresses in GNSS-R instruments, theoretical modeling, and signal processing, ground and space-/air-borne experiments, parameters retrieval (e.g. wind speed, sea surface height, soil moisture, ice thickness), sea surface altimetry and applications in the atmosphere, oceans, land, vegetation, and cryosphere are given and reviewed in details. Meanwhile, the challenges in the GNSS-R development of each field are also given. Finally, the future applications and prospects of GNSS-R are discussed, including multi-GNSS reflectometry, new GNSS-R receivers, GNSS-R missions, and emerging applications, such as mesoscale ocean eddies, ocean phytoplankton blooms, microplastics detection, target recognition, river flow, desert studies, natural hazards and landslides monitoring.

Ticks are ectoparasites that feed on blood and pose a threat to both the livestock industry and public health due to their ability to transmit pathogens through biting. However, the impact of factors such as bloodmeal and geographic regions on the bacterial microbiota of

Microwave photonic technology has revolutionized conventional radar systems, enabling the imaging of critical components on non-cooperative airborne targets, such as engines and wings. However, the wide bandwidth and extensive rotation angle of Microwave Photonic Inverse Synthetic Aperture Radar (MWP-ISAR) pose significant challenges for achieving precise imaging. Specifically, correcting the spatially variant characteristics of the high-order components of range cell migration (RCM) in MWP-ISAR proves challenging. Additionally, variations in the scattering characteristics of different structural components introduce unknown component phase errors, further complicating existing imaging algorithms. To address these challenges in MWP-ISAR imaging, an innovative approach is introduced. The core of this algorithm lies in utilizing the energy trajectory of the echo to accurately estimate the motion parameters of non-cooperative target. The proposed method ensures high-precision correction of multi-order RCM through the reconstructed motion trajectory, concurrently extracting and compensating for unknown structural phase errors. The paper initially establishes the MWP-ISAR echo model, providing detailed insights into the trajectory reconstruction and multi-order RCM simultaneous correction algorithm. Despite the correction of RCM, residual unknown component phase errors in the echo continue to impact imaging quality significantly. To mitigate this, a phase compensation algorithm is introduced. Building on preliminary imaging results, a separation processing algorithm is devised to isolate echoes from each structural component. Subsequently, an autofocus algorithm is employed to precisely estimate phase errors for each structural component. Ultimately, the proposed method combines high-precision imaging results for all components, yielding a well-focused target image. The efficacy of the approach is substantiated through rigorous numerical simulations and real measurement data.