CN105334506A - 一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置。所述方法通过建立一阶峰和二次谐振峰强度随风速变化的经验模型，先用现场浮标实测风速数据或者在雷达近距离单元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准进行拟合估计出模型参数，然后利用回波多普勒谱中的一阶峰和二次谐振峰强度估计出风速，对二者进行加权组合给出最终的风速估计值。解决了高频地波雷达现有基于回波二阶谱的风速估计方法不够准确这一难题，将回波多普勒谱中一阶布拉格峰和二次谐振峰的强度与风速值联系起来，实现直接从一阶峰和二次谐振峰等线谱中提取风速，以大幅度提升利用高频地波雷达估计海面风速的精度。

Description

一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置

技术领域

本发明涉及高频地波雷达海洋环境监测技术领域，尤其是涉及一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置。

背景技术

海面风速是一项非常重要的海态参数，对诸多海上活动都有着重要影响，然而风速遥感却仍是一个难题。目前，世界海洋国家均建设有或者正在建设海洋环境监测网络，其中岸基高频海态雷达占有重要地位。现有的高频雷达反演风速的主流方法依赖于浪高参数的获取，即先估计出有效浪高和浪周期，然后依据某种模式估计出风速。由于高频雷达浪高参数估计本身就存在一定误差，并且模式也主要采用半经验公式，因此风速估计尚未达到浪高估计的精度，且不能测量低于5m/s的风速值。

高频段电磁波经海浪后向散射的主要机制是布拉格(Bragg)散射效应，回波谱主要成分是一阶和二阶散射谱。一阶谱是线谱，也称为一阶峰，由波长等于雷达电波波长一半的海浪产生；二阶谱位于一阶谱两侧，主要是连续谱，在特定频率上也存在线谱成分。目前，国际上各型高频海态雷达海态反演已形成稳定的浪高估计框架，即由一阶峰提取流速和风向，由二阶谱区积分值提取浪高，进而估计风速。二阶谱区内的线谱分量主要有二次谐振峰，位于倍布拉格频率处，它们在积分时被施以较小的权值而抑制掉。获得一定精度浪高的前提条件，则是要存在满足较高信噪比条件的二阶谱。因此，高频地波雷达的风浪提取只能局限在具有较强二阶谱的较近距离元上。特别地，采用单极子/交叉环等紧凑式接收天线的便携式高频地波雷达，由于无法获得高空间增益，更是只能在较近的若干个距离元上提取风浪参数，且容易受到外部干扰的影响，同时二阶谱的空间混叠也会形成不利影响。由于二阶谱主要是连续谱，占据较宽的频率范围，因此各方位上的来波混叠在一起，无法分离。在实际应用中，出于雷达建站成本和推广难度及无线电管理的考虑，不能单纯采用扩大阵列口径和提高发射功率的方法来提高风速测量精度。因此，在现有由二阶谱提取风浪的框架下，高频地波雷达尤其是便携式雷达只能测量近海区域内的风速，且难以达到较高的精度。

文献(Shen,W.,K.-W.Gurgel,G.Voulgaris,T.Schlick,andD.Stammer.2012.“Wind-speedinversionfromHFradarfirst-orderbackscattersignal.”OceanDynamics62(1):105-121.)报道了一种利用一阶谱直接估计风速的方法，然而该方法是通过浮标数据的训练，利用神经网络感知谱值与风速之间的关系，并未清晰地给出一阶谱随风速响应的数学模型。而神经网络的性能，也受到网络形式和训练样本集选择的影响，不太利于工程应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于高频地波雷达回波一阶和二阶谱区内的线谱分量强度直接估计海面风速的方法和装置，以大幅度提升利用高频地波雷达估计海面风速的精度。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，包括如下步骤：

步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

步骤2、根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\α}}_B+{\mathrm{\β}}_B{\[v_0\left(t\right)\]}^{{\mathrm{\γ}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\[v_0\left(t\right)\]}^{{\mathrm{\γ}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

步骤3、在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\[\log p_B-{\mathrm{\α}}_B\]/{\mathrm{\β}}_B\}}^{1/{\mathrm{\γ}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\[\log p_S-{\mathrm{\α}}_s\]/{\mathrm{\β}}_s\}}^{1/{\mathrm{\γ}}_s}$ 得到两个风速估计值和

步骤4、根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B<w_s。

其中，所述步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)，具体为：

利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达测得的含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。

其中，在步骤2中，所述根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据步骤1中的雷达测得的数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。

其中，在步骤3中，所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

其中，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，并包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left<θ_wind<θ_right或θ_left<θ_wind+π<θ_right。

一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，包括：

标准风速计算单元，用于根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

模型参数计算单元，用于根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

风速分量计算单元，用于在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;{\mathrm{logp}}_S-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

海面风速获取单元，用于根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B<w_s。

其中，所述标准风速计算单元，具体用于利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。

其中，所述根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据标准风速计算单元测得的雷达数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。

其中，所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

其中，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，并包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left<θ_wind<θ_right或θ_left<θ_wind+π<θ_right。

本发明具有以下优点和积极效果：

本发明是一种直接用高频雷达回波中线谱强度估计风速的方法，主要依赖的是参与散射的单列海浪在风作用下的响应，它与风速的相关性显著地强于其它由二列海浪耦合产生的散射，从而能够得到更为准确的估计。且由于在一般海态条件下一阶峰和二次谐振峰显著强于其它二阶谱分量，因此本发明的估计性能还将具有更强的抗外部干扰能力，从而更为稳健。本发明采用了非常简单的拟合模式，在大幅提高风速估计精度的同时，也将大幅提高高频地波雷达的风速探测距离，从而可极大促进高频雷达的发展和推广应用。

附图说明

图1是本发明具体实施例提供的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法的流程图。

图2本发明具体实施例提供的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明技术方案进行详细说明。

本发明利用由单列海浪后向散射产生的线谱强度直接估计风速。实施例以高频地波雷达中无方向性鞭天线接收到的回波谱处理为例对本发明技术方案进行一个具体的阐述，如下：

实施例1：

图1是本发明具体实施例提供的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法的流程图。如图1所示，本发明所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，包括如下步骤：

步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

步骤2、根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

步骤3、在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;\log p_S-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

步骤4、根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B<w_s。

本发明将高频雷达回波多普勒谱中一阶布拉格峰和二次谐振峰的强度与风速值联系起来，实现直接从一阶布拉格峰和二次谐振峰等线谱中提取风速的方法，通过建立一阶布拉格峰和二次谐振峰强度随风速变化的经验模型，先根据雷达测得的数据，计算得到的风速作为标准进行拟合估计出模型参数，然后利用回波多普勒谱中的一阶布拉格峰和二次谐振峰强度根据经验模型估计出风速，对二者进行加权组合给出最终的风速估计值。本发明能够解决高频地波雷达现有基于回波二阶谱的风速估计方法不够准确的难题，以大幅度提升利用高频地波雷达估计海面风速的精度。

在本方案中，所述步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)，具体为：

利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达测得的含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。在雷达正式进行风速估计前，需要准备一段雷达数据进行训练，要求数据持续期间风速能覆盖所需的测量范围，标准风速v₀(t)可以直接使用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速，也可以使用在含有较强二阶谱的近距离元上采用常规二阶谱方法估计出的风速。

在具体实施测量标准风速v₀(t)时，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，例如0至20m/s，最好能包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left<θ_wind<θ_right或θ_left<θ_wind+π<θ_right。在时刻t，在近距离元R₀，例如第2个距离元上，由鞭天线回波谱搜索到最强一阶峰谱值p_max(t)，当前的现场浮标记录风速为v_buoy(t)。如果被测海域没有现场浮标数据，则可以使用在含有较强二阶谱的近距离元上采用常规二阶谱方法估计出的风速作为标准数据。

在步骤2中，所述根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据步骤1中的雷达测得的数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。然后，根据得到的最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)。

对于获得最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其具体的实施过程说明如下：

无海流时的标准布拉格频率为其中g为重力加速度，λ为雷达电波波长。无海流时二次谐振峰的位置则为由于海流的作用，每场相干积累时间内得到的多普勒谱会整体产生偏移，因此每场回波谱应该在标准布拉格频率的邻域内搜索最强布拉格峰值，邻域的选择依据该海域可能的最大径向流速值，例如1m/s。同时，最强布拉格峰对应的二次谐振峰位置则可以依据二者间的频率差确定。进而，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，分别按模式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行最小二乘非线性拟合，估计得到两组参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)。

在步骤3中，所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

在正式观测阶段，由各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;\log p_S-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

对于步骤4，其具体的实施过程说明如下：

在后向散射回波中，由于产生一阶布拉格峰和二次谐振峰的海浪波长不同，二者幅度随风速变化的敏感程度亦有所不同。一般地，二次谐振峰对风速更为敏感，由上述方法估计出的风速与实际值之间的相关性亦强于由一阶布拉格峰估计出的风速。但二次谐振峰强度显著弱于一阶峰，因此，为提高抗外部干扰能力，并提高风速估计精度，将两种估计值作加权组合处理，例如取w_B＝0.4，w_s＝0.6。

实施例2：

本发明所述的方法实施例与装置实施例属于同一技术构思，在装置实施例中未详尽描述的内容，请参见方法实施例。

图2本发明具体实施例提供的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置的结构示意图。如图2所示，本发明所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，包括：

标准风速计算单元，用于根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

模型参数计算单元，用于根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

风速分量计算单元，用于在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;\log p_S-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

海面风速获取单元，用于根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B<w_s。

本发明将高频雷达回波多普勒谱中一阶布拉格峰和二次谐振峰的强度与风速值联系起来，实现直接从一阶布拉格峰和二次谐振峰等线谱中提取风速的方法，通过建立一阶布拉格峰和二次谐振峰强度随风速变化的经验模型，先根据雷达测得的数据，计算得到的风速作为标准进行拟合估计出模型参数，然后利用回波多普勒谱中的一阶布拉格峰和二次谐振峰强度根据经验模型估计出风速，对二者进行加权组合给出最终的风速估计值。本发明能够解决高频地波雷达现有基于回波二阶谱的风速估计方法不够准确的难题，以大幅度提升利用高频地波雷达估计海面风速的精度。

所述标准风速计算单元，具体用于利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。在雷达正式进行风速估计前，需要准备一段雷达数据进行训练，要求数据持续期间风速能覆盖所需的测量范围，标准风速v₀(t)可以直接使用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速，也可以使用在含有较强二阶谱的近距离元上采用常规二阶谱方法估计出的风速。

在具体实施测量标准风速v₀(t)时，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，例如0至20m/s，最好能包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left<θ_wind<θ_right或θ_left<θ_wind+π<θ_right。在时刻t，在近距离元R₀，例如第2个距离元上，由鞭天线回波谱搜索到最强一阶峰谱值p_max(t)，当前的现场浮标记录风速为v_buoy(t)。如果被测海域没有现场浮标数据，则可以使用在含有较强二阶谱的近距离元上采用常规二阶谱方法估计出的风速作为标准数据。

所述根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据标准风速计算单元测得的雷达数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。然后，根据得到的最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&lambda;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)。

对于获得最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其具体的实施过程说明如下：

无海流时的标准布拉格频率为其中g为重力加速度，λ为雷达电波波长。无海流时二次谐振峰的位置则为由于海流的作用，每场相干积累时间内得到的多普勒谱会整体产生偏移，因此每场回波谱应该在标准布拉格频率的邻域内搜索最强布拉格峰值，邻域的选择依据该海域可能的最大径向流速值，例如1m/s。同时，最强布拉格峰对应的二次谐振峰位置则可以依据二者间的频率差确定。进而，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，分别按模式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\&lsqb;v_0\left(t\right)\&rsqb;}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行最小二乘非线性拟合，估计得到两组参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)。

所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

在正式观测阶段，由各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;{\mathrm{logp}}_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;{\mathrm{logp}}_S-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

对于海面风速获取单元，其具体的实施过程说明如下：

在后向散射回波中，由于产生一阶布拉格峰和二次谐振峰的海浪波长不同，二者幅度随风速变化的敏感程度亦有所不同。一般地，二次谐振峰对风速更为敏感，由上述方法估计出的风速与实际值之间的相关性亦强于由一阶布拉格峰估计出的风速。但二次谐振峰强度显著弱于一阶峰，因此，为提高抗外部干扰能力，并提高风速估计精度，将两种估计值作加权组合处理，例如取w_B＝0.4，w_s＝0.6。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (10)

1.一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

步骤2、根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式和进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

步骤3、在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;\log p_s-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

步骤4、根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B＜w_s。

2.根据权利要求1所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，其特征在于，所述步骤1、根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)，具体为：

利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达测得的含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。

3.根据权利要求1所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，其特征在于，在步骤2中，所述根据步骤1中的雷达测得的数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据步骤1中的雷达测得的数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。

4.根据权利要求1所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，其特征在于，在步骤3中，所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

5.根据权利要求2所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法，其特征在于，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，并包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left＜θ_wind＜θ_right或θ_left＜θ_wind+π＜θ_right。

6.一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，其特征在于，包括：

标准风速计算单元，用于根据雷达测得的数据，计算得到标准风速v₀(t)；

模型参数计算单元，用于根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，并根据已获得的标准风速v₀(t)，其中t是时间，分别按模型公式 $\log p_{B,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_B+{\mathrm{\&beta;}}_B{\left[v_0\left(t\right)\right]}^{{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 $\log p_{s,0}\left(t\right)={\mathrm{\&alpha;}}_s+{\mathrm{\&beta;}}_s{\left[v_0\left(t\right)\right]}^{{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 进行拟合，估计得到两组模型参数(α_B,β_B,γ_B)和(α_s,β_s,γ_s)；

风速分量计算单元，用于在正式观测阶段，根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_S，然后分别由 ${\hat{v}}_B={\{\&lsqb;\log p_B-{\mathrm{\&alpha;}}_B\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_B\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_B}$ 和 ${\hat{v}}_s={\{\&lsqb;\log p_s-{\mathrm{\&alpha;}}_s\&rsqb;/{\mathrm{\&beta;}}_s\}}^{1/{\mathrm{\&gamma;}}_s}$ 得到两个风速估计值和

海面风速获取单元，用于根据已得到的两个风速估计值和求得加权和，即为最终的海面风速，即其中w_B+w_s＝1，且w_B＜w_s。

7.根据权利要求6所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，其特征在于，所述标准风速计算单元，具体用于利用雷达覆盖区内的现场浮标实测风速作为标准风速v₀(t)或者在雷达含有较强二阶谱的近距离元上由常规二阶谱方法估计的风速作为标准风速v₀(t)。

8.根据权利要求6所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，其特征在于，所述根据标准风速计算单元测得的雷达数据，得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，具体为：

根据标准风速计算单元测得的雷达数据，对各场回波多普勒谱，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点幅度的时间序列p_B,0(t)和相应二次谐振峰幅度的时间序列p_s,0(t)，其中t是时间。

9.根据权利要求6所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，其特征在于，所述根据测得的各场回波多普勒谱数据，得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s，具体为：

根据测得的各场回波多普勒谱数据，在标准布拉格频率附近搜索到最强一阶峰谱点的位置，并依据频率关系得到相应二次谐振峰的位置；

根据获得的强一阶峰谱点的位置和二次谐振峰的位置，分别得到最强一阶峰谱点的幅度p_B和相应二次谐振峰的幅度p_s。

10.根据权利要求7所述的一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的装置，其特征在于，在给定的雷达工作频率下，选择观测海域内的某历史数据集合，包括雷达回波数据和观测海域内的现场浮标或者卫星数据，风速值应覆盖较宽的范围，并包括若干个完整的风速发展过程；选取风的来向或去向包含在雷达视角范围之内的数据时刻，设浮标记录风向为θ_wind，雷达视角范围左右边界分别为θ_left和θ_right，则需要满足θ_left＜θ_wind＜θ_right或θ_left＜θ_wind+π＜θ_right。