CN109116320A - 一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，步骤包括：对接收到的两路雷达回波数据进行预处理获取海浪图像序列；将海浪图像序列构建高程反演模型，计算雷达图像序列的干涉相位差，再做相位解缠绕处理，获得海浪的瞬时波高，通过统计二维波面波高的局部极大值的分布，获得海浪有效波高信息；将海浪瞬时波高信息进行三维的傅里叶变换，得到海浪的波数频率谱，根据线性波理论的频散关系，得到海浪频率方向谱、海浪频谱以及海浪方向分布函数，从而得到海浪的特征参数。该提取方法可以准确、有效地获取海浪特征参数信息，为获取高精度海浪特征参数信息提供了一种有效的手段和方法。

Description

一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法

技术领域

本发明涉及一种雷达回波信号的处理方法，尤其是一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法。

背景技术

目前，利用雷达回波信号来获得海浪参数已经得到了比较广泛的应用，但是常规的波浪观测系统存在无法获得高精度海浪波面以及参数反演精度差的问题。因此有必要设计出一种能够准确、有效地获取海浪特征参数信息的海浪特征参数提取方法，为获取高精度海浪特征参数信息提供有效的手段和方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有常规的波浪观测系统无法获得高精度海浪波面且参数反演精度差。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，包括如下步骤：

步骤1，对接收到的两路雷达回波数据进行预处理获取海浪图像序列；

步骤2，将海浪图像序列基于干涉测高原理构建高程反演模型，利用目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位的关系，得到雷达图像序列的干涉相位差，并将干涉相位差代入到测高模型中，再做相位解缠绕处理，获得海浪的瞬时波高，通过统计二维波面波高的局部极大值的分布，获得海浪有效波高信息；

步骤3，将海浪瞬时波高信息进行三维的傅里叶变换，得到海浪的波数频率谱，根据线性波理论的频散关系，得到海浪频率方向谱、海浪频谱以及海浪方向分布函数，从而得到海浪的特征参数。

进一步地，步骤1中，获取海浪图像序列时，利用实孔径、DBS和SAR三种模式对接收到的两路雷达回波数据进行成像处理，得到两路海浪雷达回波图像序列。

进一步地，步骤2中，建立的高程反演模型为：

h＝H-R₂ cosθ (1)

式(1)中，H和h分别为系统天线高度和目标海浪P的高程，R₂为接收天线A₂到目标海浪P的距离，θ为天线视角，在三角形⊿PA₁A₂中，根据余弦定理可知：

式(2)和(3)中，R和R₁分别为发射天线A_T和接收天线A₁到目标海浪P的距离，基线长度B为接收天线A₁与A₂的间距，β为基线与水平面的夹角，将θ带入(1)式中得到目标高度为：

目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位有关，因此两天线接收相同点目标相位表示为：

干涉相位差为：

因此海浪的瞬时波高计算公式为：

通过统计瞬时波高计算公式中的局部极大值的分布，便获得了海浪的有效波高信息。

进一步地，步骤3中，得到海浪特征参数的具体步骤为：

利用干涉测高原理雷达在一次扫描中获得一幅二维海浪高程h(R,θ)，多次扫描后可以获得随时间变化的高程序列h(R,θ,t)，t表示时间，对h(R,θ,t)进行坐标变换，得到笛卡尔坐标系下的高程序列h(x,y,t)，x和y表示两个相互正交的坐标；

对海浪高程序列h(x,y,t)做三维傅立叶变换，得到海浪的波数频率谱I(k_x,k_y,ω)，即

I(k_x,k_y,ω)＝∫∫∫h(x,y,t)exp{j(k_xx+k_yy-ωt)}dxdydt (8)

式中，k_x和k_y分别表示x和y方向的波数，ω表示角频率，将k_x和k_y用矢量波数表示，则海浪波数频率谱变为

根据线性波理论，海浪的角频率ω和矢量波数满足如下的频散关系：

式(9)中，g为重力加速度，d为海水深度，为观测系统与海浪之间相对运动的速度矢量，中包含了船载平台的运动矢量和海流矢量，再根据频散关系构造带通滤波器：

式(10)中，Δω为滤波器带宽，对海浪波数频率谱进行滤波后变为：

滤波后的海浪波数频率谱对角频率ω积分，得到海浪波数谱为：

在海浪波数谱中找到峰值所对应的波数则主波波长为：

主波波向为：

式(14)中，k_x,p和k_y,p分别为在x和y方向的分量，根据频散关系，主波周期为：

将海浪波数谱表示为则根据频散关系，可以得到海浪频率方向谱I(ω,θ)为：

将海浪方向谱I(ω,θ)对θ进行积分，便得到海浪频谱I(ω)：

I(ω)＝∫I(ω,θ)dθ (17)

因此，海浪的平均角频率为：

平均波周期为：

由海浪频率方向谱I(ω,θ)和海浪频谱I(ω)，可以得到海浪方向分布函数D(ω,θ)为：

计算海浪方向分布函数D(ω,θ)的一阶傅立叶系数为：

则平均波向为：

本发明的有益效果在于：采用干涉测高技术，构建基于干涉原理海浪测高模型，可直接获得二维海浪高程，通过对高程数据进行傅立叶变换得到海浪波数频率谱，避免了传统的基于调制传输函数的反演过程，提高了海浪特征参数提取的精度，能够实时海获取海浪的特征参数。

附图说明

图1为本发明的提取方法流程图；

图2为本发明的海浪图像获取流程图；

图3为本发明的基于干涉测高原理提取海浪浪高的流程图；

图4为本发明的基于干涉测高原理的浪高计算模型示意图；

图5为本发明的基于高程序列的海浪波长、波向、波周期提取流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明公开的基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，包括如下步骤：

步骤1，对接收到的两路雷达回波数据进行预处理获取海浪图像序列；

步骤2，将海浪图像序列基于干涉测高原理构建高程反演模型，利用目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位的关系，得到雷达图像序列的干涉相位差，并将干涉相位差代入到测高模型中，再做相位解缠绕处理，获得海浪的瞬时波高，通过统计二维波面波高的局部极大值的分布，获得海浪有效波高信息；

步骤3，将海浪瞬时波高信息进行三维的傅里叶变换，得到海浪的波数频率谱，根据线性波理论的频散关系，得到海浪频率方向谱、海浪频谱以及海浪方向分布函数，从而得到海浪的特征参数：波向、波周期以及波数。

其中，步骤1中，获取海浪图像序列时，利用实孔径、DBS和SAR三种模式对接收到的两路雷达回波数据进行成像处理，得到两路海浪雷达回波图像序列。如图2所示，实孔径模式是圆扫描对地观察图像，雷达天线进行径向扫描的同时，扫描线还随着天线同步做圆周运动，这样，离图像中心越近，其径向扫描的分辨率越低，方位向分辨率越高；反之，离图像中心越近，其径向扫描的分辨率越高，方位向分辨率越低。为了提高图像中心的分辨率，本发明采用DBS(多普勒波束锐化技术)和SAR(合成孔径雷达技术)模式技术进行提高图像中心的分辨率，利用雷达与被测物体之间相对运动产生的随时间变化的多普勒频率，对其进行横向压缩处理，从而提高图像的分辨率。

步骤2中，如图4所示，根据几何关系建立的高程反演模型为：

h＝H-R₂cosθ (1)

式(1)中，H和h分别为系统天线高度和目标海浪P的高程，R₂为接收天线A₂到目标海浪P的距离，θ为天线视角，在三角形⊿PA₁A₂中，根据余弦定理可知：

式(2)和(3)中，R和R₁分别为发射天线A_T和接收天线A₁到目标海浪P的距离，基线长度B为接收天线A₁与A₂的间距，β为基线与水平面的夹角，将θ带入(1)式中得到目标高度为：

目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位有关，因此两天线接收相同点目标相位表示为：

干涉相位差为：

因此海浪的瞬时波高计算公式为：

若涉相位提取过程为直接取相处理，则存在相位缠绕，并且平地距离也会导致相位随目标地距不同而产生缠绕。因此，通常将经过去平地效应后获得干涉相位，再做相位解缠绕，根据公式即可测得海浪的瞬时波高，因波面中的局部极大值就对应一个波高，通过统计瞬时波高计算公式中的局部极大值的分布，便获得了海浪的有效波高信息。

步骤3中，海浪特征参数包括海浪的浪向、波周期、波长等，得到海浪特征参数的具体步骤为：

利用干涉测高原理雷达在一次扫描中获得一幅二维海浪高程h(R,θ)，多次扫描后可以获得随时间变化的高程序列h(R,θ,t)，t表示时间，对h(R,θ,t)进行坐标变换，得到笛卡尔坐标系下的高程序列h(x,y,t)，x和y表示两个相互正交的坐标；

对海浪高程序列h(x,y,t)做三维傅立叶变换，得到海浪的波数频率谱I(k_x,k_y,ω)，即

I(k_x,k_y,ω)＝∫∫∫h(x,y,t)exp{j(k_xx+k_yy-ωt)}dxdydt (8)

式中，k_x和k_y分别表示x和y方向的波数，ω表示角频率，将k_x和k_y用矢量波数表示，则海浪波数频率谱变为

根据线性波理论，海浪的角频率ω和矢量波数满足如下的频散关系：

式(9)中，g为重力加速度，d为海水深度，为观测系统与海浪之间相对运动的速度矢量，中包含了船载平台的运动矢量和海流矢量，再根据频散关系构造带通滤波器：

式(10)中，Δω为滤波器带宽，对海浪波数频率谱进行滤波后变为：

滤波后的海浪波数频率谱对角频率ω积分，得到海浪波数谱为：

在海浪波数谱中找到峰值所对应的波数则主波波长为：

主波波向为：

式(14)中，k_x,p和k_y,p分别为在x和y方向的分量，根据频散关系，主波周期为：

将海浪波数谱表示为则根据频散关系，可以得到海浪频率方向谱I(ω,θ)为：

将海浪方向谱I(ω,θ)对θ进行积分，便得到海浪频谱I(ω)：

I(ω)＝∫I(ω,θ)dθ (17)

因此，海浪的平均角频率为：

平均波周期为：

由海浪频率方向谱I(ω,θ)和海浪频谱I(ω)，可以得到海浪方向分布函数D(ω,θ)为：

计算海浪方向分布函数D(ω,θ)的一阶傅立叶系数为：

则平均波向为：

本发明的有益效果在于：可快速、实时、高精度地获取海浪要素特征信息，为快速、直接获取海浪要素分布特征提供了一种有效的方法。

Claims (4)

1.一种基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对接收到的两路雷达回波数据进行预处理获取海浪图像序列；

步骤2，将海浪图像序列基于干涉测高原理构建高程反演模型，利用目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位的关系，得到雷达图像序列的干涉相位差，并将干涉相位差代入到测高模型中，再做相位解缠绕处理，获得海浪的瞬时波高，通过统计二维波面波高的局部极大值的分布，获得海浪有效波高信息；

步骤3，将海浪的瞬时波高信息进行三维的傅里叶变换，得到海浪的波数频率谱，根据线性波理论的频散关系，得到海浪频率方向谱、海浪频谱以及海浪方向分布函数，从而得到海浪的特征参数。

2.根据权利要求1所述的基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，其特征在于，步骤1中，获取海浪图像序列时，利用实孔径、DBS和SAR三种模式对接收到的两路雷达回波数据进行成像处理，得到两路海浪雷达回波图像序列。

3.根据权利要求1所述的基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，其特征在于，步骤2中，建立的高程反演模型为：

h＝H-R₂cosθ (1)

式(1)中，H和h分别为系统天线高度和目标海浪P的高程，R₂为接收天线A₂到目标海浪P的距离，θ为天线视角，在三角形⊿PA₁A₂中，根据余弦定理可知：

式(2)和(3)中，R和R₁分别为发射天线A_T和接收天线A₁到目标海浪P的距离，基线长度B为接收天线A₁与A₂的间距，β为基线与水平面的夹角，将θ带入(1)式中得到目标高度为：

目标反射回波信号的相位与信号传输距离和目标散射随机相位有关，因此两天线接收相同点目标相位表示为：

干涉相位差为：

因此海浪的瞬时波高计算公式为：

通过统计瞬时波高计算公式中的局部极大值的分布，便获得了海浪的有效波高信息。

4.根据权利要求1所述的基于雷达回波信号的海浪特征参数提取方法，其特征在于，步骤3中，得到海浪特征参数的具体步骤为：

利用干涉测高原理雷达在一次扫描中获得一幅二维海浪高程h(R,θ)，多次扫描后可以获得随时间变化的高程序列h(R,θ,t)，t表示时间，对h(R,θ,t)进行坐标变换，得到笛卡尔坐标系下的高程序列h(x,y,t)，x和y表示两个相互正交的坐标；

对海浪高程序列h(x,y,t)做三维傅立叶变换，得到海浪的波数频率谱I(k_x,k_y,ω)，即

I(k_x,k_y,ω)＝∫∫∫h(x,y,t)exp{j(k_xx+k_yy-ωt)}dxdydt (8)

式中，k_x和k_y分别表示x和y方向的波数，ω表示角频率，将k_x和k_y用矢量波数表示，则海浪波数频率谱变为

根据线性波理论，海浪的角频率ω和矢量波数满足如下的频散关系：

式(9)中，g为重力加速度，d为海水深度，为观测系统与海浪之间相对运动的速度矢量，中包含了船载平台的运动矢量和海流矢量，再根据频散关系构造带通滤波器：

式(10)中，Δω为滤波器带宽，对海浪波数频率谱进行滤波后变为：

滤波后的海浪波数频率谱对角频率ω积分，得到海浪波数谱为：

在海浪波数谱中找到峰值所对应的波数则主波波长为：

主波波向为：

式(14)中，k_x,p和k_y,p分别为在x和y方向的分量，根据频散关系，主波周期为：

将海浪波数谱表示为则根据频散关系，可以得到海浪频率方向谱I(ω,θ)为：

将海浪方向谱I(ω,θ)对θ进行积分，便得到海浪频谱I(ω)：

I(ω)＝∫I(ω,θ)dθ (17)

因此，海浪的平均角频率为：

平均波周期为：

由海浪频率方向谱I(ω,θ)和海浪频谱I(ω)，可以得到海浪方向分布函数D(ω,θ)为：

计算海浪方向分布函数D(ω,θ)的一阶傅立叶系数为：

则平均波向为：