CN109581383A - 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统 - Google Patents

各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109581383A
CN109581383A CN201910042571.4A CN201910042571A CN109581383A CN 109581383 A CN109581383 A CN 109581383A CN 201910042571 A CN201910042571 A CN 201910042571A CN 109581383 A CN109581383 A CN 109581383A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sea
radar
anisotropy
ocean surface
wind speed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910042571.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109581383B (zh
Inventor
周旋
周江涛
刘春笑
马文韬
万雷
赵亚明
张春华
赵文斌
李红林
姚小海
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pla 61741 Force
Original Assignee
Pla 61741 Force
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pla 61741 Force filed Critical Pla 61741 Force
Priority to CN201910042571.4A priority Critical patent/CN109581383B/zh
Publication of CN109581383A publication Critical patent/CN109581383A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109581383B publication Critical patent/CN109581383B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本申请提供一种各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统，方法包括：根据多个卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，在该模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性；获取待模拟场景的数据，根据已配置的各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。从而可以真实地反映各项异性海面的特性，并合理兼顾了计算精度和计算效率，在星载雷达参数设计、海面风场反演等方面具有重要应用价值。

Description

各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统
技术领域
本申请涉及海洋信息技术领域，具体而言，涉及一种各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统。
背景技术
海洋是地球气候系统的关键组成部分之一，对平均气候态的形成和各种尺度的气候变化都发挥着显著的调制作用。监测海洋对于理解海洋－大气之间的相互作用、研究全球气候变化至关重要。
星载雷达以其全天候、全天时、高空间覆盖度等优势而成为海洋环境监测的重要工具，所获取的海面风场、海流、海浪等信息广泛应用于海洋动力学建模、数值天气预报、全球气候变化等领域。雷达测量的海面后向散射系数反映了海面的粗糙程度，而海面粗糙度直接或间接地受到海面风场、海流、海浪、海洋锋、内波等海洋要素或现象的影响。雷达海面后向散射系数的数值模拟，作为遥感反演问题中的正向模型为海洋要素或现象的信息提取提供关键支持；另外，这些海洋要素或现象对雷达的探测波段、极化方式和入射角等参数的敏感性不同，通过数值模拟也可为探测波段的选择和载荷的设计提供有效的依据。
在现有技术中，雷达海面后向散射模型主要包括基尔霍夫近似、小扰动法、双尺度法、小斜率近似等。其中，基尔霍夫近似适用于大尺度起伏、且平均曲率要远大于入射波长的海面；小扰动法仅适用于表示海面高度起伏小于入射波长的情况；双尺度法认为海面是大尺度起伏和小尺度起伏的叠加，但真实海面并不具有双尺度，而是连续的分布。小斜率近似是基于表面斜率的级数展开的一种较为精确的近似方法，能够根据入射电磁波矢量和散射电磁波矢量自动对海面进行两尺度划分，适用于任意波长、高度起伏的海面。
但目前已有的基于小斜率近似的海面雷达后向散射模型大都采用全波数的海浪谱描述海面，计算过程复杂、实现较为困难。
发明内容
为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请的目的在于提供一种各向异性海面雷达后向散射模拟方法，所述方法包括：
接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度；
根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性；
获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
可选地，在上述方法中，所述方法还包括：
建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s， (σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化； (σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性影响；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；r为海面任意两点之间的距离；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数， s为海面高度偏度函数，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
可选地，在上述方法中，根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型的步骤，包括：
根据多个所述卫星雷达观测数据样本中的电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向与雷达后向散射系数的关系，确定所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中s0、h、Lu和Lc与电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向的关系，得到已配置计算模型，得到已配置计算模型。
可选地，在上述方法中，根据多个所述卫星雷达观测数据样本中的电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向与雷达后向散射系数的关系，确定所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中s0、h、Lu和Lc与电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向的关系，得到已配置计算模型的步骤，包括：
根据预设的入射角区间划分和预设的海面速度区间划分得到多个入射角-海面风速区间；
针对预设的电磁波波长和极化方式，在每个入射角-海面风速区间，根据多个所述卫星雷达观测数据样本中相应的入射角、海面风速及相对风向与雷达后向散射系数的关系，计算每个所述入射角-海面风速区间对应的s0、h、Lu和Lc；
针对每个入射角区间，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，得到在所述预设的电磁波波长和极化方式下所述每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系。
可选地，在上述方法中，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，得到所述每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系的步骤，包括：
利用三次多项式表示s0、h、Lu、Lc与海面风速的关系， 其中，θ为入射角，P为系数；
在所述每个入射角区域内，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，分别确定与确定s0、h、Lu和Lc对应系数P(h)、和
可选地，在上述方法中，所述预设的入射角区间划分方式为每5°划分一个入射角区间，所述预设的海面速度区间划分方式为每2m/s划分一个海面风速区间。
本申请的另一目的在于提供一种各向异性海面雷达后向散射模拟系统，所述系统包括：
样本获取模块，用于接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度；
参数计算模块，用于根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，在所述雷达后向散射模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性；
后向散射系数计算模块，用于获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
可选地，在上述系统中，所述系统还包括：
模型建立模块，用于建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s，(σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；(σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；r为海面任意两点之间的距离；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数，s为海面高度偏度函数，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
本申请的另一目的在于提供一种数据处理设备，包括机器可读存储介质及处理器，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被一个或多个所述处理器执行时，促使所述数据处理设备实现本申请提供的各向异性海面雷达后向散射系数模拟方法。
本申请的另一目的在于提供一种机器可读存储介质，存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被一个或多个处理器执行时，使所述处理器实现本申请提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法。
相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：
本申请实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法、系统及数据处理设备，为了更加符合实际情况的各向异性海面，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性，偏度函数描述顺风和逆风对雷达后向散射系数的非对称性影响，提供了一种基于小斜率近似的各向异性海面雷达后向散射系数模拟方法，合理兼顾了计算精度和计算效率，在星载雷达参数设计、海面风场反演等方面具有重要应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的数据分析设备的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法的示意图之一；
图3为本申请实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法的示意图之二；
图4为本申请实施例提供的小斜率近似计算后向散射系数的场景示意图；
图5为本申请实施例中海面高度偏度函数对对海面后向散射的贡献示意图；
图6为本申请实施例提供的拟合数据的示意图；
图7为本申请实施例的模拟数据与实际数据的对比示意图；
图8为本申请实施例的提供各向异性海面雷达后向散射模拟系统的功能模块示意图之一；
图9为本申请实施例的提供各向异性海面雷达后向散射模拟系统的功能模块示意图之二。
图标：100-数据处理设备；110-各向异性海面雷达后向散射模拟系统；111-样本获取模块；112-参数计算模块；113-后向散射系数计算模块；114-模型建立模块；120-机器可读存储介质；130-处理器。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本实施例提供一种用于对各向异性海面雷达后向散射进行模拟的数据设备，该数据设备可以是，但不限于，服务器、服务器集群、个人电脑、笔记本电脑或任何可以进行数据处理的电子设备。
请参照图1，图1为本实施例提供的数据处理设备100的方框示意图。所述数据处理设备100包括各向异性海面雷达后向散射模拟系统110、机器可读存储介质120及处理器130。
所述机器可读存储介质120及处理器130之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述各向异性海面雷达后向散射模拟系统110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述机器可读存储介质120中或固化在所述数据处理设备100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器130用于执行所述机器可读存储介质120中存储的可执行模块，例如所述各向异性海面雷达后向散射模拟系统110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中，所述机器可读存储介质120可以是，但不限于，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)等。其中，机器可读存储介质120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。
所述处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
请参照图2，图2为应用于图1所示的数据处理设备100的一种雷达后向散射模拟方法的流程图，以下将对所述方法包括各个步骤进行详细阐述。
步骤S110，接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度。
步骤S120，根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似(smallslope approximation)方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性。
步骤S130，获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
可选地，请参照图3，本实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法还可以包括预先建立各向异性海面雷达后向散射模型的步骤S100。
步骤S100，建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s，(σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；(σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；r为海面任意两点之间的距离；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数，s为海面高度偏度函数，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
具体地，在步骤S110中，可以预先基于小斜率近似理论建立各向异性海面雷达后向散射模型。小斜率近似理论由Voronovich提出，在满足Rayleigh假设的前提下，得到散射振幅的函数幂级数的渐进展开，然后从坐标变换不变性的几何变换角出发，构造出了满足互易性的函数幂级数展开形式。请参照图4，图4为海面后向散射几何示意图，其中，x、y轴为水平方向，x轴方向可以为当前风向，z轴为竖直方向，k为电磁波入射方向，k在水平面上的投影与x周的夹角的角度为相对风向k与z轴的夹角为入射角θ。根据小斜率近似理论，海面的雷达后向散射系数σ0可表示为：
其中，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下， 在水平极化状态下，B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；k、θ为电磁波的波数和入射角；ε为介电常数；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)；z1、z2为表面相距r的任意两点的高度(假定表面是静态的)，<…>为集合平均，在(1)式中，
<exp[j 2q0(z1-z2)]>＝exp{-(2q0h)2(1-ρ(r))+j(2q0h)3s/2}(2)
其中，h为海面高度的均方根，ρ为海面高度的自相关函数，s为海面高度的偏度函数。将(2)式带入(1)式，考虑到海面的雷达后向散射系数σ0为实数：
由于海面高度偏度函数的值较小，(3)式中，可进行近似等同，
现有的一些海面雷达后向散射模拟方案中，常将海面特性考虑为各向同性的，但实际上顺风向和逆风向对海面雷达后向散射系数的影响是非对称的，这些方案不能准确反映海面的实际情况。因此在本实施例中，将海面考虑为各项异性的，用无偏度海面雷达后向散射系数及偏度函数产生的后向散射系数的结合来表达各向异性海面的雷达后向散射系数。其中，将无偏度海面雷达后向散射系数记为(σ0)n，表示了海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；将偏度函数产生的后向散射系数记为(σ0)s，表示了顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性，则各向异性海面的雷达后向散射系数表示为：
σ0＝(σ0)n+(σ0)s (5)
在现有技术中，海面高度自相关函数和偏度函数通常是利用海浪谱推导，这种方式的计算过程复杂、实现较为困难，因此，在本实施例中采用类指数型函数描述海面高度自相关性，以简化了计算过程，提高了计算效率。
在本实施例中，海面高度自相关函数ρ可以表示为，
其中，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu、Lc分别为逆风和测风方向上相关长度；ξ为相关参数，在本实施中取值可以为0.001。
海面高度偏度函数可以表示为：
其中，s0为偏度参数。请参照图5，图5示出了本实施例中海面高度偏度函数对对海面后向散射的贡献示意图，可见，采用的偏度函数在逆风向(0°)条件下对海面雷达后向散射的贡献是正的、在顺风向(180°)条件下对海面雷达后向散射的贡献是负的，因此，逆风向的海面雷达后向散射系数大于顺风向的海面雷达后向散射系数，符合真实海洋各向异性的情况。
具体地，在步骤S120中，可以获取多个所述卫星雷达观测数据样本。例如，在本实施例中，可以选用ASCAT(Advanced Scatterometer，先进散射计)的观测数据。ASCAT是一种搭载在METOP气象卫星上的、C波段垂直极化的散射计，其采用双边观测体制，在卫星轨道的每侧均具有3根杆状天线，中间天线的波束入射角范围为25°～53°，前后天线的波束入射角范围为34°～64°。卫星雷达观测数据样本中包括海面后向散射系数、电磁波入射角、海面风速和海面风向等信息。
可选地，基于步骤S100提供的各向异性海面雷达后向散射模型，在步骤S130中，可以根据多个所述卫星雷达观测数据样本中的入射角、海面风速及相对风向与雷达后向散射系数的关系，确定所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中s0、h、Lu和Lc与电磁波的入射角、相对风向和海面风速的关系，得到已配置计算模型。
具体地，在本实施例中，步骤S130可以包括子步骤S131到子步骤S133。
子步骤S131，根据预设的入射角区间划分和预设的海面速度区间划分得到多个入射角-海面风速区间。
例如，在本实施例中，所述预设的入射角区间划分方式为每5°划分一个入射角区间，所述预设的海面速度区间划分方式为每2m/s划分一个海面风速区间。
子步骤S132，针对预设的电磁波波长和极化方式，在每个入射角-海面风速区间，根据多个所述卫星雷达观测数据样本中相应的入射角、海面风速及相对风向与雷达后向散射系数的关系，计算每个所述入射角-海面风速区间对应的s0、h、Lu和Lc。
在本实施例中，根据子步骤S131确定的入射角-海面风速区间，将在所述预设的电磁波波长和极化方式下数值对应该区间的卫星雷达观测样本输入步骤S100提供的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中以计算在所述预设的电磁波波长和极化方式下各入射角-海面风速区间对应的s0、h、Lu和Lc。以C波段垂直极化的海面雷达后向散射，2010年2月1日至15日采用ASCAT观测获得的共计210个样本为例，请参照图6，图6为将ASCAT观测获得的数据样本和(5)式计算结果的拟合示意图。图6中的海面风速范围为7m/s～9m/s、入射角范围为52°～57°，这里计算结果对应的s0、h、Lu和Lc分别为0.0155m、0.00125m、0.03m和0.11m。
子步骤S133，针对每个入射角区间，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，得到在所述预设的电磁波波长和极化方式下所述每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系。
可选地，在子步骤S133中，可以利用三次多项式表示s0、h、Lu、Lc与海面风速的关系， 其中，θ为入射角，P为系数。
然后，在所述每个入射角区域内，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，分别确定与确定s0、h、Lu和Lc对应系数P(h)、和如表1、表2、表3和表4分别示出了根据ASCAT观测的样本计算的不同入射角区间对应的P(h)、和
表1 s0在不同入射角下的系数
表2 h在不同入射角下的系数
表3 Lu在不同入射角下的系数
表4 Lc在不同入射角下的系数
在通过步骤S110和步骤S120确定所述各向异性海面雷达后向散射模型的各项系数后，可以使用所述各向异性海面雷达后向散射模型根据待模拟场景的数据的入射角、海面风速及相对风向计算相应的目标雷达后向散射系数。
请参照图7，图7为在雷达工作波长为5.3GHz，海面风速为4m/s、8m/s、12m/s和20m/s，入射角35°的情况下，本实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模型计算的数据与ASCAT数据的对比情况。从图7中可以看出，二者吻合良好，验证了本实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模型的精确性。
需要说明的是，在本实施例中，可以针对不同的预设的电磁波波长和极化方式分别计算每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系，从而建立相应的各向异性海面雷达后向散射模型，以使建立的各向异性海面雷达后向散射模型可以适用于各种不同的电磁波波长和极化方式。
请参照图8，本实施例还提供一种各向异性海面雷达后向散射模拟系统110，各向异性海面雷达后向散射模拟系统110包括至少一个可以软件形式存储于机器可读存储介质120中的功能模块。从功能上划分，各向异性海面雷达后向散射模拟系统110可以包括样本获取模块111、参数计算模块112、后向散射系数计算模块113。
样本获取模块111用于接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度。
本实施例中，所述样本获取模块111可用于执行图2所示的步骤S110，关于所述样本获取模块111的具体描述可参对所述步骤S110的描述。
参数计算模块112用于根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性。
本实施例中，所述参数计算模块112可用于执行图2所示的步骤S120，关于所述参数计算模块112的具体描述可参对所述步骤S120的描述。
后向散射系数计算模块113用于获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
本实施例中，所述后向散射系数计算模块113可用于执行图2所示的步骤S130，关于所述后向散射系数计算模块113的具体描述可参对所述步骤S130的描述。
可选地，请参照图9，在本实施例中，所述系统还包括模型建立模块114。
模型建立模块114用于建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s，(σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；(σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数，s为海面高度偏度函数， L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
本实施例中，所述模型建立模块114可用于执行图3所示的步骤S100，关于所述模型建立模块114的具体描述可参对所述步骤S100的描述。
综上所述，本申请实施例提供的各向异性海面雷达后向散射模拟方法、系统及数据处理设备，为了更加符合实际情况的各向异性海面，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性，偏度函数描述顺风和逆风对雷达后向散射系数的非对称性影响，提供了一种基于小斜率近似的各向异性海面雷达后向散射系数模拟方法，合理兼顾了计算精度和计算效率，在星载雷达参数设计、海面风场反演等方面具有重要应用价值。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述，仅为本申请的各种实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种各向异性海面雷达后向散射模拟方法，其特征在于，所述方法包括：
接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度；
根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的雷达后向散射模型，其中，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，通过偏度函数表示顺风向和逆风向对雷达后向散射系数的非对称性影响，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性；
获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s， (σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；
(σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性影响；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；r为海面任意两点之间的距离；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数， s为海面高度偏度函数，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型的步骤，包括：
根据多个所述卫星雷达观测数据样本中的电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向与雷达后向散射系数的关系，确定所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中s0、h、Lu和Lc与电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向的关系，得到已配置计算模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述卫星雷达观测数据样本中的电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向与雷达后向散射系数的关系，确定所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中s0、h、Lu和Lc与电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向的关系的步骤，包括：
根据预设的入射角区间划分和预设的海面速度区间划分得到多个入射角-海面风速区间；
针对预设的电磁波波长和极化方式，在每个入射角-海面风速区间，根据多个所述卫星雷达观测数据样本中相应的入射角、海面风速及相对风向与雷达后向散射系数的关系，计算每个所述入射角-海面风速区间对应的s0、h、Lu和Lc；
针对每个入射角区间，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，得到在所述预设的电磁波波长和极化方式下所述每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，得到所述每个入射角区间中s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系的步骤，包括：
利用三次多项式表示s0、h、Lu、Lc与海面风速的关系， 其中，θ为入射角，P为系数；
在所述每个入射角区域内，利用最小二乘法对s0、h、Lu和Lc与海面风速的关系进行拟合，分别确定与确定s0、h、Lu和Lc对应系数P(h)、和
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的入射角区间划分方式为每5°划分一个入射角区间，所述预设的海面速度区间划分方式为每2m/s划分一个海面风速区间。
7.一种各向异性海面雷达后向散射模拟系统，其特征在于，所述系统包括：
样本获取模块，用于接收多个不同的卫星雷达观测数据样本，所述卫星雷达观测数据样本包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速、相对风向和雷达后向散射系数，其中，所述相对风向为观测方位角相对于海面风向的角度；
参数计算模块，用于根据多个所述卫星雷达观测数据样本，对基于小斜率近似方法建立的待配置的各向异性海面雷达后向散射模型中的参数进行拟合计算，得到已配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，在所述各向异性海面雷达后向散射模型中，采用类指数型的函数表示海面高度的自相关性；
后向散射系数计算模块，用于获取待模拟场景的数据，所述待模拟场景的数据包括电磁波波长、极化方式、入射角、海面风速和相对风向，根据已配置的所述各向异性海面雷达后向散射模型计算并输出与所述待模拟场景的数据对应的目标雷达后向散射系数。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
模型建立模块，用于建立所述待配置的各向异性海面雷达后向散射模型，其中，雷达后向散射系数σ0＝(σ0)n+(σ0)s，(σ0)n用于表示海面雷达后向散射系数随相对风向的周期性变化；(σ0)s用于表示顺风向和逆风向海面雷达后向散射系数的非对称性影响；在(σ0)n和(σ0)s中，为相对风向，B为与极化状态有关的系数，在垂直极化状态下在水平极化状态下B＝-(ε-1)k2/(q0+q2)2；q0、k0分别为入射电磁波在垂直和水平方向的投影，q0＝kcos(θ)，k0＝ksin(θ)，k为电磁波的波数，θ为电磁波的入射角；ε为介电常数；r为海面任意两点之间的距离；h为海面高度的均方根，ρ为海面高度自相关函数， s为海面高度偏度函数，L为φ方向上相关长度，L＝Lu|cosφ|2+Lc|sinφ|2，Lu为逆风方向上的相关长度，Lc为顺风方向上相关长度；ξ为相关参数；s0为偏度参数。
9.一种数据处理设备，其特征在于，包括机器可读存储介质及处理器，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被一个或多个所述处理器执行时，促使所述数据处理设备实现权利要求1-6任意一项所述的方法。
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被一个或多个处理器执行时，使所述处理器实现权利要求1-6任意一项所述的方法。
CN201910042571.4A 2019-01-17 2019-01-17 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统 Active CN109581383B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910042571.4A CN109581383B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910042571.4A CN109581383B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109581383A true CN109581383A (zh) 2019-04-05
CN109581383B CN109581383B (zh) 2020-08-18

Family

ID=65915158

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910042571.4A Active CN109581383B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109581383B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068133A (zh) * 2020-08-05 2020-12-11 中国石油大学(华东) 一种多模式微波遥感器散射计模式的系统模拟方法
CN112684509A (zh) * 2020-11-24 2021-04-20 中国科学院空天信息创新研究院 雷达探测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113534150A (zh) * 2021-06-08 2021-10-22 国家卫星海洋应用中心 星载合成孔径雷达海洋场景观测雷达增益设置方法及系统
CN117269927A (zh) * 2023-11-15 2023-12-22 中国海洋大学 一种基于雷达后向散射系数的海浪谱建模方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101762811A (zh) * 2009-12-08 2010-06-30 中国科学院声学研究所 一种基于面元散射的合成孔径声纳面目标快速仿真方法
CN103617344A (zh) * 2013-11-02 2014-03-05 西安电子科技大学 基于雷达后向散射实测数据对单层地表介电参数与粗糙度参数快速反演的联合优化算法
CN106610491A (zh) * 2016-12-21 2017-05-03 广州市气象台 星载sar后向散射系数的检验方法及装置
CN107526069A (zh) * 2017-07-27 2017-12-29 天津大学 一种利用前向散射强度反演和分类海底表面沉积层的方法
CN107748360A (zh) * 2017-09-05 2018-03-02 浙江海洋大学 海表风场反演方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101762811A (zh) * 2009-12-08 2010-06-30 中国科学院声学研究所 一种基于面元散射的合成孔径声纳面目标快速仿真方法
CN103617344A (zh) * 2013-11-02 2014-03-05 西安电子科技大学 基于雷达后向散射实测数据对单层地表介电参数与粗糙度参数快速反演的联合优化算法
CN106610491A (zh) * 2016-12-21 2017-05-03 广州市气象台 星载sar后向散射系数的检验方法及装置
CN107526069A (zh) * 2017-07-27 2017-12-29 天津大学 一种利用前向散射强度反演和分类海底表面沉积层的方法
CN107748360A (zh) * 2017-09-05 2018-03-02 浙江海洋大学 海表风场反演方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAOQING CHU 等: ""Asymmetry and Anisotropy of Microwave Backscatter at Low Incidence Angels"", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 *
王丹 等: ""海面后向散射方向特性分析"", 《微波学报》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068133A (zh) * 2020-08-05 2020-12-11 中国石油大学(华东) 一种多模式微波遥感器散射计模式的系统模拟方法
CN112684509A (zh) * 2020-11-24 2021-04-20 中国科学院空天信息创新研究院 雷达探测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112684509B (zh) * 2020-11-24 2022-12-20 中国科学院空天信息创新研究院 雷达探测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113534150A (zh) * 2021-06-08 2021-10-22 国家卫星海洋应用中心 星载合成孔径雷达海洋场景观测雷达增益设置方法及系统
CN117269927A (zh) * 2023-11-15 2023-12-22 中国海洋大学 一种基于雷达后向散射系数的海浪谱建模方法
CN117269927B (zh) * 2023-11-15 2024-02-02 中国海洋大学 一种基于雷达后向散射系数的海浪谱建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109581383B (zh) 2020-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109581383A (zh) 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统
Franceschetti et al. Scattering from natural rough surfaces modeled by fractional Brownian motion two-dimensional processes
Hwang et al. Ocean surface wave spectra inside tropical cyclones
Hobiger et al. Fast and accurate ray‐tracing algorithms for real‐time space geodetic applications using numerical weather models
Utsav et al. Statistical characteristics of convective clouds over the Western Ghats derived from weather radar observations
Li et al. How does riming affect dual‐polarization radar observations and snowflake shape?
CN105678076B (zh) 点云测量数据质量评估优化的方法及装置
CN111257867B (zh) 基于磁化等离子体非相干散射理论谱的电离层探测系统
WO2018168165A1 (ja) 気象予測装置、気象予測方法、およびプログラム
Shahriari et al. Using the analog ensemble method as a proxy measurement for wind power predictability
Song et al. Spectral transformation using a cubed-sphere grid for a three-dimensional variational data assimilation system
CN111487621A (zh) 一种基于雷达图像的海表流场反演方法及电子设备
CN104992035A (zh) 一种太赫兹频段表面粗糙目标电磁散射的快速计算方法
Beaucage et al. Synthetic aperture radar satellite data for offshore wind assessment: A strategic sampling approach
CN106777698B (zh) 后向散射系数的定标系数的校正方法及装置
Norman et al. A new pseudo three-dimensional segment method analytical ray tracing (3-D SMART) technique
CN112700134A (zh) 一种测风塔代表性分析的方法、系统及设备
Ibrahim et al. Retrieval of Peak Thunderstorm Wind Velocities Using WSR-88D Weather Radars
CN106959474B (zh) 一种水云云粒子谱分布的空间反演分辨率优化方法
Heinemann et al. Experiences with the Application of the non-hydrostatic Mesoscale Model GESIMA for assessing Wind Potential in Complex Terrain
Yang et al. The Observed Effects of a Cold Wave on Over-the-horizon Propagation in Evaporation Ducts across Multiple Sea Areas
CN109902383B (zh) 一种任意阵型干涉仪测向精度仿真计算方法及系统
CN115079166B (zh) 毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备
CN114756805B (zh) 海面发射率校正的方法及装置
Gyger et al. Influence of wind turbines on radio direction finders (RDF)

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant