CN106324580A - 一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于微波链路网络的区域衰减实现天气雷达回波强度衰减订正的方法。通过测量微波链路网络在特定频段下的雨致衰减，将其与天气雷达探测资料进行时间和空间匹配，并作以离散网格化处理；根据微波链路网络的一系列衰减值结合反演技术，以联合迭代重建反演技术为例，得到离散网格中各网格对应的衰减率；结合雷达与各格点之间的距离获取路径总衰减值；通过雷达回波衰减订正模型，实现雷达回波强度的区域衰减订正。

Description

一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法

技术领域

本发明涉及一种基于微波链路网络的区域衰减实现天气雷达衰减订正的方法，其主要用于天气雷达遥感降雨中。

背景技术

降雨对微波的衰减在雷达探测和信号通讯中有着不可忽略的影响作用，微波频率越高，衰减越严重。衰减作用造成雷达回波强度和探测面积的减小，尤其在远距离处雷达反射率因子的观测值小于实际值，不能真实地反映出降雨分布状况。这使得利用天气雷达对降水进行准确的定量估计仍是一个难题。在一些天气雷达应用中，希望再测量出沿所选定的传播路径上的衰减大小，对雷达回波进行衰减订正。

一种新的技术即微波测雨技术可以得到路径上的衰减。在雷达监测区域内可能会存在一定的手机通讯、微波中继通信系统等，这些系统拥有微波发射与接收终端，并在终端测量接收电平(RSL)。在有降雨事件发生时，微波穿过降雨区并发生衰减，利用晴天与雨天的衰减差异实现对微波衰减的监测。单一的微波链路能够得到沿链路的路径衰减值(PIA)，利用该值可实现雷达回波强度在某一路径上的衰减订正；而在同时存在多条通信链路的雷达探测区域，多条微波链路会形成满足一定拓扑结构的微波链路网络。参照医学研究中CT成像技术的原理，对该区域进行离散网格化，通过多条微波链路的一系列衰减值及订正模型实现雷达回波强度在某一区域上的衰减订正。

在实际应用中，一方面可以利用现存的微波通信网等，另一方面可通过搭建微波发射-接收衰减测量系统用以衰减测量，实现一定的需求。

发明内容

本发明的目的是：提出一种基于微波链路网络的区域衰减实现天气雷达回波强度衰减订正的方法，通过微波链路网的一系列衰减值结合反演技术与衰减订正模型，实现雷达回波强度的区域衰减订正，提高雷达定量估计降水的精度。

本发明的技术方案为：一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法，具体步骤如下：

步骤一、搭建微波链路网络；

步骤二、测量微波链路在特定频段下的降雨所致衰减A：

A＝T-T^wet

其中，T为多条微波链路在路径上的总衰减，T^wet为降雨过程中微波的衰减基准值；

步骤三、在监测区域，将雷达观测资料与微波衰减资料做空间匹配与时间匹配，并进行离散格点化；

步骤四、将各格点与雷达之间进行连线；

步骤五、利用微波链路网络的雨致衰减，结合反演技术，获得每个网格对应的雨致衰减率k_j，假设网格内的衰减率均匀分布；

步骤六、求出雷达和各格点之间第q条连线上的路径总衰减值Att_qj：

${\mathrm{Att}}_{qj}=\underset{q=1}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{k}_j*d_{qj}$

其中，d_qj是雷达和格点之间第q条连线穿过第j个网格的长度，N为监测区域离散化后的网格数量，X为各格点与雷达之间连线数量；

步骤七、在雷达和格点之间的第q条连线上，将雷达实测反射率因子和双程的路径总衰减值2*Att_qj相加，就能够计算出订正后的雷达反射率因子z_qj：

$z_{qj}=z_{m_{qj}}+2*{\mathrm{Att}}_{qj}.$

进一步的，步骤五、利用微波链路网络的雨致衰减，结合反演技术，获得每个网格对应的雨致衰减率k_j，假设网格内的衰减率均匀分布；具体如下：

1)假设监测区域离散化后的网格数量为N，那么第i条微波链路的雨致衰减表示为：

$A_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{l}_{ij}{k}_j$

其中，l_ij是第i条微波链路穿过第j个网格的长度，k_j的单位为dB/km；

假设监测区域中有M条微波链路，那么M条微波链路的雨致衰减写成向量形式，表示为：

LK＝A

其中，A＝(A_i)_M×1为总衰减列向量，L＝(l_ij)_M×N为距离矩阵，K＝(k_j)_N×1为衰减率列向量；

2)K的求解即为求解线性方程组式的解：

$\left\{\begin{array}{c}{l}_{11}{k}_1+l_{12}{k}_2+...+l_{1j}{k}_j+...+l_{1M}{k}_N=A_1\\ l_{21}{k}_1+l_{22}{k}_2+...+l_{2j}{k}_j+...+l_{2M}{k}_N=A_2\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ l_{i1}{k}_1+l_{i2}{k}_2+...+l_{ij}{k}_j+...+l_{iM}{k}_N=A_i\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ l_{M1}{k}_1+l_{M2}{k}_2+...+l_{ij}{k}_j+...+l_{MN}{k}_N=A_M\end{array}\right..$

进一步的，步骤2)中，K的求解采用联合迭代重建方法，基于使式LK＝A误差最小，利用最小二乘准则构造代价函数，求得最优解，即

J(K)＝(A-LK)^T(A-LK)＝min！

使代价函数最小，需满足：

L^TA＝L^TLK

求解得到：

$k_j\left(t\right)=k_j\left(t-1\right)+\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\left(A_i\left(t\right)-\underset{p=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{l}_{ip}\left(t\right)k_p\left(t-1\right)\right)\·l_{ij}\left(t\right)}{\underset{p=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{l}_{ip}{\left(t\right)}^2}.$

进一步的，微波链路的衰减能够基于单频、双频或者多频链路进行测量。

本发明的有益效果：本发明公开了一种基于微波链路网络的区域衰减实现天气雷达回波强度衰减订正的方法。通过测量微波链路网络在特定频段下的雨致衰减，将其与天气雷达探测资料进行时间和空间匹配，并作以离散网格化处理；根据微波链路网络的一系列衰减值结合反演技术，以联合迭代重建反演技术为例，得到离散网格中各网格对应的衰减率；结合雷达与各格点之间的距离获取路径总衰减值；通过雷达回波衰减订正模型，实现雷达回波强度的区域衰减订正，提高雷达定量估计降水的精度。

附图说明

图1是本发明的工作示意图；

图2是本发明的离散网格示意图；

图3是本发明的雷达与各网格的位置示意图；

图4是本发明的雷达回波强度衰减订正流程图。

具体实施方式

结合说明书附图详细描述本发明的实施方式。

本发明利用微波链路的衰减值及订正模型实现雷达回波强度的衰减订正。包括以下步骤：

1、搭建微波链路网络，与雷达的位置如图1所示。

2、测量微波链路在特定频段下的降雨所致衰减。

在基于微波链路的衰减订正方法中，可通过单频、双频或多频链路的测量得到路径积分衰减值。单频链路一般选取与雷达波段相同或相近的频段。双频或多频微波链路一般选取满足衰减特征在降雨过程中高度相关，晴空条件下相关性低，且其中一条的频率与雷达的频率相同或相近的频段。具体计算过程为：

1)晴空时(没有雨衰)，测量多条微波链路在其路径上的接收电平，得到晴空条件下的衰减基准值T^dry。同时测定该条件下对应的温度、气压、湿度等。

2)有降雨事件时，实时采集各路径上的接收电平，测得路径上的总衰减T。利用降雨与晴空基准值的差异，经过大气气体吸收衰减模型的修正得到降雨过程中微波的衰减基准值T^wet。因此降雨造成的衰减为：

A＝T-T^wet (1)

3、在监测区域，将雷达观测资料与微波衰减资料做空间匹配与时间匹配，并进行离散格点化，如图2所示。

4、将各格点与雷达之间进行连线，射线分布如图3所示。

5、利用微波链路网络的雨致衰减，结合反演技术，获得每个网格对应的雨致衰减率k_j(假设网格内的衰减率均匀分布)。订正雷达反射率因子的整体流程如图4所示。

1)假设监测区域离散化后的网格数量为N，那么第i条微波链路的雨致衰减可表示为：

$A_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{l}_{ij}{k}_j---\left(2\right)$

其中，l_ij是第i条微波链路穿过第j个网格的长度，k_j的单位为(dB/km)。

假设监测区域中有M条微波链路，结合式(2)，那么M条微波链路的雨致衰减写成向量形式，可表示为：

LK＝A (3)

其中，A＝(A_i)_M×1为总衰减列向量，L＝(l_ij)_M×N为距离矩阵，K＝(k_j)_N×1为衰减率列向量。

2)式(3)中K的求解即为求解线性方程组式(4)的解。

$\left\{\begin{array}{c}{l}_{11}{k}_1+l_{12}{k}_2+...+l_{1j}{k}_j+...+l_{1M}{k}_N=A_1\\ l_{21}{k}_1+l_{22}{k}_2+...+l_{2j}{k}_j+...+l_{2M}{k}_N=A_2\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ l_{i1}{k}_1+l_{i2}{k}_2+...+l_{ij}{k}_j+...+l_{iM}{k}_N=A_i\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ l_{M1}{k}_1+l_{M2}{k}_2+...+l_{ij}{k}_j+...+l_{MN}{k}_N=A_M\end{array}\right.---\left(4\right)$

这里以联合迭代重建方法为例。基于使式(3)误差最小，利用最小二乘准则构造代价函数，求得最优解，即

J(K)＝(A-LK)^T(A-LK)＝min！ (5)

使代价函数最小，需满足：

L^TA＝L^TLK (6)

求解得到：

$k_j\left(t\right)=k_j\left(t-1\right)+\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\left(A_i\left(t\right)-\underset{p=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{l}_{ip}\left(t\right)k_p\left(t-1\right)\right)\·l_{ij}\left(t\right)}{\underset{p=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{l}_{ip}{\left(t\right)}^2}---\left(7\right)$

6、假设各格点与雷达之间有X条连线，将式(7)求得的各网格衰减率代入到式(8)中，就可求出雷达和各格点之间第q条连线上的路径总衰减值：

${\mathrm{Att}}_{qj}=\underset{q=1}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{k}_j*d_{qj}---\left(8\right)$

其中，d_qj是雷达和格点之间第q条连线穿过第j个网格的长度。

7、在雷达和格点之间的第q条连线上，将雷达实测反射率因子和双程的路径总衰减值2*Att_qj相加，就可以计算出订正后的雷达反射率因子z_qj：

$z_{qj}=z_{m_{qj}}+2*{\mathrm{Att}}_{qj}---\left(9\right)$

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法，其特征在于：具体步骤如下：

步骤一、搭建微波链路网络；

步骤二、测量微波链路在特定频段下的降雨所致衰减A：

A＝T-T^wet

其中，T为多条微波链路在路径上的总衰减，T^wet为降雨过程中微波的衰减基准值；

步骤三、在监测区域，将雷达观测资料与微波衰减资料做空间匹配与时间匹配，并进行离散格点化；

步骤四、将各格点与雷达之间进行连线；

步骤五、利用微波链路网络的雨致衰减，结合反演技术，获得每个网格对应的雨致衰减率k_j，假设网格内的衰减率均匀分布；

步骤六、求出雷达和各格点之间第q条连线上的路径总衰减值Att_qj：

${\mathrm{Att}}_{qj}=\underset{q=1}{\overset{X}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{k}_j*d_{qj}$

其中，d_qj是雷达和格点之间第q条连线穿过第j个网格的长度，N为监测区域离散化后的网格数量，X为各格点与雷达之间连线数量；

步骤七、在雷达和格点之间的第q条连线上，将雷达实测反射率因子和双程的路径总衰减值2*Att_qj相加，就能够计算出订正后的雷达反射率因子z_qj：

$z_{qj}=z_{m_{qj}}+2*{\mathrm{Att}}_{qj}.$

2.根据权利要求1所述的一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法，其特征在于：步骤五、利用微波链路网络的雨致衰减，结合反演技术，获得每个网格对应的雨致衰减率k_j，假设网格内的衰减率均匀分布；具体如下：

1)假设监测区域离散化后的网格数量为N，那么第i条微波链路的雨致衰减表示为：

$A_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{l}_{ij}{k}_j$

其中，l_ij是第i条微波链路穿过第j个网格的长度，k_j的单位为dB/km；

假设监测区域中有M条微波链路，那么M条微波链路的雨致衰减写成向量形式，表示为：

LK＝A

其中，A＝(A_i)_M×1为总衰减列向量，L＝(l_ij)_M×N为距离矩阵，K＝(k_j)_N×1为衰减率列向量；

2)K的求解即为求解线性方程组式的解：

$\left\{\begin{array}{c}{l}_{11}{k}_1+l_{12}{k}_2+\mathrm{...}+l_{1j}{k}_j+\mathrm{...}+l_{1M}{k}_N=A_1\\ l_{21}{k}_1+l_{22}{k}_2+\mathrm{...}+l_{2j}{k}_j+\mathrm{...}+l_{2M}{k}_N=A_2\\ .\\ .\\ .\\ l_{i1}{k}_1+l_{i2}{k}_2+\mathrm{...}+l_{ij}{k}_j+\mathrm{...}+l_{iM}{k}_N=A_i\\ .\\ .\\ .\\ l_{M1}{k}_1+l_{M2}{k}_2+\mathrm{...}+l_{ij}{k}_j+\mathrm{...}+l_{MN}{k}_N=A_M\end{array}\right..$

3.根据权利要求2所述的一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法，其特征在于：步骤2)中，K的求解采用联合迭代重建方法，基于使式LK＝A误差最小，利用最小二乘准则构造代价函数，求得最优解，即

J(K)＝(A-LK)^T(A-LK)＝min！

使代价函数最小，需满足：

L^TA＝L^TLK

求解得到：

$k_j\left(t\right)=k_j(t-1)+\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}\frac{\left(A_i\right(t)-\underset{p=1}{\overset{N}{\Σ}}{l}_{ip}(t\left)k_p\right(t-1\left)\right)\·l_{ij}\left(t\right)}{\underset{p=1}{\overset{N}{\Σ}}{l}_{ip}{\left(t\right)}^2}.$

4.根据权利要求1所述的一种基于微波链路网的雷达回波衰减订正方法，其特征在于：微波链路的衰减能够基于单频、双频或者多频链路进行测量。