CN103675788B - 散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法，通过对接收到的回波信号进行脉冲压缩输出压缩脉冲信号，利用频率域加窗算法对压缩脉冲信号进行副瓣抑制，消除了降水回波信号及海面回波信号中均存在的距离副瓣的耦合，有效的分离降水和海面的时域混叠，并在频率域进行多普勒频率校正及能量衰减补偿，可从复杂的海气边界混合回波信号中提取、同步反演有效的降水及海面后向散射系数，消除或补偿相互之间影响，实现降水回波与海面后向散射的有效分离。

Description

散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法

技术领域

本发明涉及海洋-大气环境监测技术领域，尤其涉及散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法。

背景技术

目前，散射计是一种特殊设计的用于高精度测量归一化后向散射截面的雷达。星载微波散射计是目前获取全球海面风场最主要的遥感器，由于海表粗糙度是影响后向散射的主要因素，且海表粗糙度与海面风速有一定的对应关系。因此散射计可以通过测量经风场调制的海面后向散射系数，反演得到海面风场。但散射计电磁波受降水的影响非常严重，主要体现在降水对电磁波的衰减、多普勒频率调制以及对海面粗糙度的影响造成后向散射系数改变。对于极端天气，如台风、强降雨条件下，星载散射计测得的风矢量存在很大误差甚至无法工作。QuikSCAT，HY-2卫星散射计等在轨运行的星载散射计，均采用降雨标志的方法将有降水出现的数据剔除，导致散射计在降水区域得不到任何数据，给降水多发区域（尤其是热带地区）的海洋环境监测和天气研究造成了很大损失和阻碍。

利用散射计获取海气边界层遥感信息是当前国际上的研究热点。目前还没有星载微波散射计具备降水与海面后向散射同时观测的能力。散射计测量海面后向散射系数并反演风场过程中，含有降水的回波往往被当做受污染信号直接丢弃。而在降水测量过程中，海面回波因其能量较强，又会对降水回波形成较强干扰，造成海面附近降水测量误差很大。因此，去除降水和海面回波之间的相互耦合，成为微波散射计恶劣天气下提高观测性能的关键。目前，在国内外多个机载实验系统中已明确提出了对海洋-大气联合观测的需求，如美国麻省大学和NOAA（美国国家海洋与大气管理局）联合研制的机载三维风雨微波成像仪(IWRAP,ImagingWindandRainAirborneProfiler)。我国的大科学工程航空遥感系统全极化微波散射计也提出了以海面风场和大气降水兼顾测量的要求。

在这些机载设备，尤其是星载设备中，为增强回波信噪比并提高距离分辨率，散射计多采用脉冲压缩体制，但脉冲压缩距离副瓣会造成临近目标回波的污染，特别是强散射体附近的弱散射目标，往往会被强散射体的距离副瓣所淹没（距离副瓣比主瓣低-13dB）。比如距离海面较近的低空微弱降水回波，在时域上很容易被海面回波的距离副瓣污染，无法获得降水信息（海面回波脉冲压缩后最高距离副瓣比主瓣低13dB，而降水回波往往比海面回波低50dB以上）。另一方面，当降水强度较大时，降水对海面回波信号的双向衰减及多普勒频率调制作用又将给海面后向散射的测量带来能量域和频率域误差。

发明内容

本发明的目的在于，为解决由于散射计回波信号中降水回波及海面后向散射存在耦合，导致反演获得的降水信息和海面风场信息不准确的问题，本发明提供一种散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法，利用该分离方法可以有效的分离降水和海面的时域混叠，并在频率域进行多普勒频率估计及能量衰减补偿，可从复杂的海气边界混合回波信号中提取、同步反演有效的降水及海面后向散射系数，消除或补偿相互之间影响，实现降水回波与海面后向散射的有效分离，以提高散射计在恶劣天气下的风场/降水反演精度。

为实现上述目的，本发明提供一种散射计回波信号中降水回波的分离方法，所述降水回波的分离方法包括：

步骤1）通过多波束散射计生成并发射线性调频矩形脉冲信号；

步骤2）在接收端利用匹配滤波器对步骤1）中所述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制；

步骤3）将压缩脉冲信号按距离门划分，并通过脉冲对算法计算平均多普勒频率和能量，获得每一距离门的平均多普勒谱和相应的平均功率，所述的平均功率用以提供给定高度上详尽的降水信息；

步骤4）用上一步骤所得的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴法向运动速率；

步骤5）对线性调频矩形脉冲信号与回波信号中测得的雷达反射率因子沿波束路径进行衰减校正获得降水的真实强度。

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤1）中的线性调频矩形脉冲信号表示为：

式中：f₀为载频，也就是中心频率，B为信号带宽，T为脉冲宽度，k＝B/T为调频斜率。

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤2）中的匹配滤波输出压缩脉冲信号的数学表达式为：

$y\left(t\right)=u\left(t\right)\⊗h\left(t\right)=\frac{\sin \left(\mathrm{k\πTt}\right)}{\mathrm{k\πTt}}\exp (-\mathrm{jk\π}{t}^2).$

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤2）中的副瓣抑制的抑制度范围为-40～-70dB，副瓣抑制的抑制函数采用Hamming窗函数或Kaiser窗函数。

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤3）中每一距离门的平均多普勒谱计算公式为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}{S}_{k+1}{S}_k^{*}$

其中，S_k为一个距离门内的连续的采样点，星号代表复共轭。

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤3）中每一距离门的平均功率计算公式为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}\mathrm{Re}\left|S_{k+1}{S}_k^{*}\right|$

其中，S_k为一个距离门内的连续的采样点，星号代表复共轭。

作为上述技术方案的进一步改进，所述的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴法向运动速率的计算公式表示为：

v_n＝f_dλ/2

其中f_d为多普勒频移，v_n为雨滴法向运动速度，λ为发射信号波长。

作为上述技术方案的进一步改进，所述降水的真实强度通过积分路径衰减算法求得，计算公式表示为：

$Z^m\left(R\right)=Z_e\left(R\right)\·A\left(R\right)=Z_e\left(R\right){10}^{-0.2{\∫}_0^{R}k\left(s\right)\mathrm{ds}}$

其中，Z^m为雷达反射率因子，Z_e为降水的真实强度，R为从雷达到降雨单元的距离，A为路径积分衰减，k为衰减系数。

本发明还提供散射计回波信号中海面后向散射的分离方法，所述的海面后向散射的分离方向包括：

步骤1）在接收端利用匹配滤波器对上述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制，获得散射计回波信号；

步骤2）采用加窗傅立叶变换的方法，从散射计回波信号中选取海面附近回波信号，滤除其中带有多普勒回波的信号，再进行傅立叶逆变换，得到海面回波信号；

步骤3）利用积分路径衰减算法计算获得的总降水衰减，矫正降水对海面回波的总衰减，获得海面后向散射系数。

作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤1）中的副瓣抑制的抑制度范围为-25～-45dB，副瓣抑制的抑制函数采用Hamming窗函数或Kaiser窗函数。

本发明的散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法的优点在于：通过对接收到的回波信号进行脉冲压缩输出压缩脉冲信号，增强了回波信噪比，提高了距离分辨率；同时，利用频率域加窗算法对压缩脉冲信号进行副瓣抑制，消除了降水回波信号及海面回波信号中均存在的距离副瓣的耦合；通过脉冲对算法计算平均多普勒频率和能量，进行多普勒频率校正及能量衰减补偿，能够从复杂的海气边界混合回波信号中提取、反演有效的降水回波及海面后向散射系数，消除或补偿相互之间影响，实现降水回波与海面后向散射的有效分离。

附图说明

图1是本发明的散射计回波信号中降水回波及海面后向散射的分离方法的流程图。

图2是散射计的多笔型波束圆锥扫描观测图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述方法进行详细说明。

如图1所示，本发明的散射计回波信号中降水回波的分离方法，所述降水回波的分离方法包括：

步骤1）通过多波束散射计生成并发射线性调频矩形脉冲信号；

步骤2）在接收端利用匹配滤波器对步骤1）中所述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制；

步骤3）将压缩脉冲信号按距离门划分，并通过脉冲对算法计算平均多普勒频率和能量，获得每一距离门的平均多普勒谱和相应的平均功率，所述的平均功率用以提供给定高度上详尽的降水信息；

步骤4）用上一步骤所得的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴法向运动速率；

步骤5）对线性调频矩形脉冲信号与回波信号中测得的雷达反射率因子沿波束路径进行衰减校正获得降水的真实强度。

基于上述实施例，为了分离散射计中降水回波和海面回波，需要利用散射计不同俯仰角和方位角下回波中的频率、相位、时延和功率信息，且保留原始回波，而非平均后的距离门信息（常规散射计为降低数据率，仅保留低分辨率回波功率信息），这需要提高卫星/飞机的数据率至约5Mbps（常规散射计数据率约0.5Mbps），这对于现有的星载或机载的数传分系统是很容易做到的。为了获得不同俯仰角和方位角下的回波信息，可采用图1所示的多笔型波束圆锥扫描观测几何，俯仰方向和方位向均采用机械式扫描方式完成。也可采用一维相控阵天线或二维相控阵天线实现波束的电控扫描，电扫描中观测角度可以是连续的，也可以是离散跳跃的。观测中，俯仰方向至少获取两个波束的观测数据，以获得不同俯仰角下的径向多普勒速度分量，反演降水速度大小和方向。方位向则至少获取360度范围内均匀分布的6～8个方向下的回波，用以获得海面后向散射系数。

上述步骤1）中的线性调频矩形脉冲信号可表示为：

式中：f₀为载频，也就是中心频率，B为信号带宽，T为脉冲宽度，k＝B/T为调频斜率。

上述步骤2）中的匹配滤波输出压缩脉冲信号的数学表达式可表示为：

$y\left(t\right)=u\left(t\right)\⊗h\left(t\right)=\frac{\sin \left(\mathrm{k\πTt}\right)}{\mathrm{k\πTt}}\exp (-\mathrm{jk\π}{t}^2)---(2-8)$

由于接收到的回波信号时域混叠，无法区分降水回波、海面回波及其距离副瓣影响，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制，副瓣抑制的抑制度范围可选择-40～-70dB。抑制系数根据回波中降水和海面距离副瓣的大小关系选择，当降水信号较强时，可选用较低的抑制度，保证副瓣抑制带来的主瓣展宽和能量损失最小。副瓣抑制的抑制函数可选用Hamming或Kaiser等窗函数，滤波器系数可以用matlab滤波器工具箱等生成。

上述步骤3）中每一距离门的平均多普勒谱计算公式可表示为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}{S}_{k+1}{S}_k^{*}$

其中，S_k为一个距离门内的连续的采样点，星号代表复共轭。

另外，还需计算每一距离门的平均功率，以提供给定高度上详尽的降水信息。每一距离门内的平均功率计算公式为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}\mathrm{Re}\left|S_{k+1}{S}_k^{*}\right|$

每一距离门内的平均多普勒频率输出为一复数。其相位代表两道雷达回波之间雨滴运动的距离，幅度则代表每一相位所对应的权重，较强的回波所占权重较大。平均多普勒频率的幅度和回波的平均功率之间的差异，可以为我们提供回波中降水速度的分布情况。

上述的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴法向运动速率的计算公式可表示为：

v_n＝f_dλ/2

其中f_d为多普勒频移，v_n为雨滴法向运动速度，λ为发射信号波长。

所述降水的真实强度通过积分路径衰减算法求得，计算公式可表示为：

$Z^m\left(R\right)=Z_e\left(R\right)\·A\left(R\right)=Z_e\left(R\right){10}^{-0.2{\∫}_0^{R}k\left(s\right)\mathrm{ds}}$

其中，Z^m为雷达反射率因子，Z_e为降水的真实强度，R为从雷达到降雨单元的距离，A为路径积分衰减，k为衰减系数。利用降水雷达中经典的积分路径衰减算法，进行降水衰减补偿，反演不同高度下降水的真实强度。

如图2所示，本发明还提供散射计回波信号中海面后向散射的分离方法，所述的海面后向散射的分离方向包括：

步骤1）在接收端利用匹配滤波器对上述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制，获得散射计回波信号；

步骤2）采用加窗傅立叶变换的方法，从散射计回波信号中选取海面附近回波信号，滤除其中带有多普勒回波的信号，再进行傅立叶逆变换，得到海面回波信号；

步骤3）利用积分路径衰减算法计算获得的总降水衰减，矫正降水对海面回波的总衰减，获得海面后向散射系数。

基于上述实施例，由于降水回波一般比海面回波弱，上述步骤1）中的副瓣抑制的抑制度范围可选为-25～-45dB，以保证副瓣抑制带来的主瓣展宽和能量损失最小。副瓣抑制的抑制函数可选用Hamming或Kaiser等窗函数，滤波器系数可以用matlab滤波器工具箱等生成。

虽然海面附近降水回波与海面回波在时域上无法分开，但由于降水回波带有多普勒频移，可在频率域滤波，校正降水的影响。采用加窗傅立叶变换的方法，选取海面附近回波，滤除带有多普勒回波的信号，再进行傅立叶逆变换，得到海面回波信号。

降水积分路径衰减校正，补偿降水引起的能量损失，利用上述降水积分路径补偿算法计算获得的总降水衰减，矫正降水对海面回波的总衰减，最终获得海面后向散射系数。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述降水回波的分离方法包括：

步骤1)通过多波束散射计生成并发射线性调频矩形脉冲信号；

步骤2)在接收端利用匹配滤波器对步骤1)中所述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制；

步骤3)将压缩脉冲信号按距离门划分，并通过脉冲对算法计算平均多普勒频率和能量，获得每一距离门的平均多普勒谱和相应的平均功率，所述的平均功率用以提供给定高度上详尽的降水信息；

步骤4)用上一步骤所得的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴在不同距离门中的法向运动速率；

步骤5)对线性调频矩形脉冲信号与回波信号中测得的雷达反射率因子沿波束路径进行衰减校正获得降水的真实强度，所述降水的真实强度通过积分路径衰减算法求得，计算公式表示为：

$Z^m\left(R\right)=Z_e\left(R\right)\·A\left(R\right)=Z_e\left(R\right){10}^{-0.2{\∫}_0^{R}k\left(s\right)ds}$

其中，Z^m为雷达反射率因子，Z_e为降水的真实强度，R为从雷达到降雨单元的距离，A为路径积分衰减，k为衰减系数。

2.根据权利要求1所述的散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述步骤1)中的线性调频矩形脉冲信号表示为：

式中：f₀为载频，也就是中心频率，B为信号带宽，T为脉冲宽度，k＝B/T为调频斜率。

3.根据权利要求1所述的散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述步骤2)中的副瓣抑制的抑制度范围为-40～-70dB，副瓣抑制的抑制函数采用Hamming窗函数或Kaiser窗函数。

4.根据权利要求1所述的散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述步骤3)中每一距离门的平均多普勒谱计算公式为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}{S}_{k+1}{S}_k^{*}$

其中，S_k为一个距离门内的连续的采样点，星号代表复共轭。

5.根据权利要求1所述的散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述步骤3)中每一距离门的平均功率计算公式为：

$R={\frac{1}{N}}_{k=0}^{N-1}\mathrm{Re}\left|S_{k+1}{S}_k^{*}\right|$

其中，S_k为一个距离门内的连续的采样点，星号代表复共轭。

6.根据权利要求1所述的散射计回波信号中降水回波的分离方法，其特征在于，所述的不同距离门中平均多普勒谱反演雨滴法向运动速率的计算公式表示为：

v_n＝f_dλ/2

其中f_d为多普勒频移，v_n为雨滴法向运动速度，λ为发射信号波长。

7.散射计回波信号中海面后向散射的分离方法，其特征在于，所述的海面后向散射的分离方向包括：

步骤1)在接收端利用匹配滤波器对权利要求1中所述的线性调频矩形脉冲信号的回波信号进行匹配滤波输出压缩脉冲信号，通过频率域加窗算法进行副瓣抑制，获得散射计回波信号；

步骤2)采用加窗傅立叶变换的方法，从散射计回波信号中选取海面附近回波信号，滤除其中带有多普勒回波的信号，再进行傅立叶逆变换，得到海面回波信号；

步骤3)利用积分路径衰减算法计算获得的总降水衰减，矫正降水对海面回波的总衰减，获得海面后向散射系数。

8.根据权利要求7所述的散射计回波信号中海面后向散射的分离方法，其特征在于，所述步骤1)中的副瓣抑制的抑制度范围为-25～-45dB，副瓣抑制的抑制函数采用Hamming窗函数或Kaiser窗函数。