[發(fā)明專利]一種多普勒天氣雷達(dá)徑向速度場(chǎng)的退模糊方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310041840.8
• 申請(qǐng)日: 2013-02-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103149552A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 銀燕;楚志剛;顧松山;吳迪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/32
• 分類號(hào): G01S7/32
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種多普勒天氣雷達(dá)徑向速度場(chǎng)的退模糊方法，屬于氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制領(lǐng)域。

背景技術(shù)

速度場(chǎng)是多普勒天氣雷達(dá)獲取的觀測(cè)數(shù)據(jù)之一，它廣泛應(yīng)用于短時(shí)臨近預(yù)報(bào)、氣象災(zāi)害預(yù)警、人工影響天氣、數(shù)值預(yù)報(bào)模式的資料同化等領(lǐng)域。雷達(dá)通過(guò)測(cè)量相鄰脈沖間的相位變化獲取徑向速度，測(cè)速范圍為（????????????????????????????????????????????????，），是最大不模糊速度。當(dāng)真實(shí)的速度值超出測(cè)速范圍時(shí)，會(huì)折疊到（，）內(nèi)，產(chǎn)生錯(cuò)誤的速度值，這就是速度模糊。速度模糊是天氣雷達(dá)廣泛存在的一個(gè)問(wèn)題，嚴(yán)重限制了速度場(chǎng)的應(yīng)用。

把測(cè)量值恢復(fù)成真實(shí)值，這被稱作速度退模糊。速度退模糊可以通過(guò)硬件和軟件兩種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。硬件的方法通過(guò)雙脈沖重復(fù)頻率或多脈沖重復(fù)頻率來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如：何平等（2012）提出用多脈沖重復(fù)頻率TPRF法，擴(kuò)展的方法。但是，硬件方法存在非均一采樣所引起的數(shù)據(jù)質(zhì)量下降和現(xiàn)有天氣雷達(dá)網(wǎng)硬件升級(jí)的問(wèn)題。另外，即使擴(kuò)展了，當(dāng)遇到大風(fēng)時(shí)，如臺(tái)風(fēng)、龍卷，仍然會(huì)出現(xiàn)模糊。所以，軟件方法成了低成本解決這一問(wèn)題的途徑。

近三十年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多個(gè)軟件速度退模糊方法。有沿徑向一維的《依據(jù)徑向數(shù)據(jù)的連續(xù)性判斷模糊》、沿切向一維的《依據(jù)切向數(shù)據(jù)的連續(xù)性判斷模糊》、沿徑向和切向二維的、沿徑向、切向、垂直、時(shí)間四維的方法。這些方法都是在假設(shè)速度場(chǎng)是連續(xù)的，通過(guò)判斷速度值的突然變化，來(lái)消除模糊。當(dāng)速度場(chǎng)不連續(xù)時(shí)，方法會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤。退模糊錯(cuò)誤分為兩種：第一種是模糊數(shù)據(jù)沒(méi)有被校正，第二種是不模糊數(shù)據(jù)變成模糊數(shù)據(jù)（或模糊數(shù)據(jù)變成更模糊數(shù)據(jù)）。后一種錯(cuò)誤是退模糊方法的負(fù)作用，稱之為“污染”。“污染”使退模糊后的速度場(chǎng)更難以理解和應(yīng)用，也是方法在應(yīng)用中遇到的最大問(wèn)題。產(chǎn)生“污染”的主要原因是噪聲的干擾。

從數(shù)據(jù)分布來(lái)看，噪聲分為兩種：孤立噪聲和連續(xù)噪聲。當(dāng)一個(gè)噪聲點(diǎn)的周圍，好點(diǎn)（非噪聲點(diǎn)包括缺測(cè)點(diǎn)）數(shù)大于噪聲點(diǎn)數(shù)時(shí)，該點(diǎn)為孤立噪聲；好點(diǎn)數(shù)小于等于噪聲點(diǎn)數(shù)時(shí)，該點(diǎn)為連續(xù)噪聲。兩種噪聲對(duì)退模糊算法的影響和消除的難度是不同的。孤立噪聲可以參照周圍點(diǎn)的分布特征來(lái)消除，所以它對(duì)退模糊算法的影響較小。然而，連續(xù)噪聲的消除是非常困難的，它對(duì)算法的影響是嚴(yán)重的。連續(xù)噪聲通常出現(xiàn)在地物區(qū)、低信噪比區(qū)和高譜寬區(qū)。由于連續(xù)噪聲會(huì)使某一區(qū)域內(nèi)的噪聲點(diǎn)數(shù)大于好點(diǎn)數(shù)，因此，退模糊方法中常用的中值濾波、局部平滑的消除方法對(duì)連續(xù)噪聲不僅無(wú)效而且會(huì)使其變得更連續(xù)。另外，退模糊方法中噪聲的消除方法，在消除連續(xù)噪聲的同時(shí)也會(huì)誤刪大量的非噪聲點(diǎn)。所以，這類方法在退模糊算法中的應(yīng)用時(shí)是比較謹(jǐn)慎的，它們對(duì)連續(xù)噪聲的抑制能力也比較有限。

因此，如何在退模糊過(guò)程中有效地抑制噪聲，同時(shí)又不損失風(fēng)場(chǎng)信息是解決天氣雷達(dá)速度模糊問(wèn)題的關(guān)鍵。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明提出了一種多普勒天氣雷達(dá)徑向速度場(chǎng)的退模糊方法，采用“分離—恢復(fù)”無(wú)損的噪聲抑制技術(shù)，可以在不損失任何有效數(shù)據(jù)的前提下，正確校正速度場(chǎng)中的模糊。

本發(fā)明為解決其技術(shù)問(wèn)題采用如下技術(shù)方案：

一種多普勒天氣雷達(dá)徑向速度場(chǎng)的退模糊方法，包括如下步驟：第一步，用噪聲分離方法將噪聲數(shù)據(jù)從徑向速度場(chǎng)中分離出來(lái)；第二步，用多曲線擬合的方法退速度模糊；第三步，將第一步中誤刪除的非噪聲數(shù)據(jù)恢復(fù)到原位置。

所述噪聲分離方法包括處理地物噪聲、低信噪比噪聲和高譜寬噪聲方法。

本發(fā)明的有益效果如下：

本發(fā)明可在無(wú)需升級(jí)現(xiàn)有雷達(dá)硬件的前提下，解決速度模糊的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)3年4站的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證（包括臺(tái)風(fēng)、晴空、層云、弱對(duì)流、強(qiáng)對(duì)流、龍卷等類型模糊），退模糊正確率接近90%（以體掃文件為單位），對(duì)臺(tái)風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流的模糊正確率>94%。由于退模糊過(guò)程中融合了連續(xù)噪聲抑制技術(shù)，方法性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，正確率提升約30%。因此，本發(fā)明能直接改善天氣雷達(dá)速度場(chǎng)的質(zhì)量，間接提升短時(shí)臨近預(yù)報(bào)、氣象災(zāi)害預(yù)警、人工影響天氣等業(yè)務(wù)的水平，有較高的應(yīng)用價(jià)值和較好的應(yīng)用前景。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的方法步驟流程圖。

圖2是曲線擬合的所有參與點(diǎn)的示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明創(chuàng)造做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。