[發(fā)明專利]一種針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010582082.0
• 申請(qǐng)日: 2020-06-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111738339A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李海;白錦;孟凡旺
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)民航大學(xué);中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司雷華電子技術(shù)研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06F17/14;G06F17/16;G01W1/00
• 代理公司: 天津才智專利商標(biāo)代理有限公司 12108
• 代理人: 龐學(xué)欣

1.一種針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法，其特征在于：所述的針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟：

1)利用計(jì)算修正系數(shù)矩陣的方法對(duì)小波變換插值算法中的高頻分量部分進(jìn)行修正，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)低分辨率偏振參量數(shù)據(jù)的插值，得到最終的高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)；

2)以降水粒子類(lèi)別作為類(lèi)節(jié)點(diǎn)、各偏振參量作為屬性節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

3)在步驟2)的基礎(chǔ)上，引入互信息理論對(duì)上述樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行訓(xùn)練，獲得樹(shù)擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

4)將步驟1)中得到的高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)輸入到步驟3)中訓(xùn)練好的樹(shù)擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的輸出即為降水粒子的分類(lèi)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法，其特征在于：在步驟1)中，所述的利用計(jì)算修正系數(shù)矩陣的方法對(duì)小波變換插值算法中的高頻分量部分進(jìn)行修正，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)低分辨率偏振參量數(shù)據(jù)的插值，得到最終的高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)的方法是：首先對(duì)原始低分辨率偏振參量數(shù)據(jù)進(jìn)行雙線性插值，獲得初步高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)；然后對(duì)初步高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，獲得初步低頻分量與初步高頻分量；接著由原始低分辨率偏振參量數(shù)據(jù)與初步低頻分量計(jì)算修正系數(shù)矩陣，并根據(jù)正交小波分解得到的各級(jí)小波分量之間具有相似性的原理，通過(guò)該修正系數(shù)矩陣對(duì)初步高頻分量進(jìn)行修正而獲得修正高頻分量；最后將原始低分辨率偏振參量數(shù)據(jù)作為修正低頻分量與經(jīng)過(guò)修正變換獲得的修正高頻分量進(jìn)行小波逆變換，得到最終的高分辨率偏振參量數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法，其特征在于：在步驟2)中，所述的以降水粒子類(lèi)別作為類(lèi)節(jié)點(diǎn)、各偏振參量作為屬性節(jié)點(diǎn)而構(gòu)建成樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法是：首先選取降水粒子類(lèi)別作為類(lèi)節(jié)點(diǎn)，多種偏振參量作為分類(lèi)的屬性節(jié)點(diǎn)，然后通過(guò)樣本訓(xùn)練的方式得到樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，最后完成樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)雙偏振氣象雷達(dá)低分辨數(shù)據(jù)的降水粒子分類(lèi)方法，其特征在于：在步驟3)中，所述的在步驟2)的基礎(chǔ)上，引入互信息理論對(duì)上述樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行訓(xùn)練，獲得樹(shù)擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法是：根據(jù)互信息理論，利用離散化的偏振參量數(shù)據(jù)對(duì)樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行結(jié)構(gòu)和參數(shù)訓(xùn)練，最后得到樹(shù)擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。