CN112748434B - 一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 - Google Patents
一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112748434B CN112748434B CN202110174747.9A CN202110174747A CN112748434B CN 112748434 B CN112748434 B CN 112748434B CN 202110174747 A CN202110174747 A CN 202110174747A CN 112748434 B CN112748434 B CN 112748434B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- radar
- speed
- distance
- fitting
- blurring
- 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.)
- Active
Links
Images
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
-
- 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)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,具体包括如下步骤:对雷达探测到的数据进行处理,获得雷达探测到的不同仰角的极坐标格式的雷达探测速度Vo;选取初始参考距离圈;径向退模糊处理;在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,对没有退模糊处理的进行退模糊处理。本发明初始参考速度是某方位圈上雷达探测速度的多项式拟合值,使得退模糊方法不仅不受假零速度线的干扰,也克服了方位断裂的影响。
Description
技术领域
本发明涉及气象雷达技术领域,具体为一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法。
背景技术
多普勒天气雷达可利用多普勒效应来探测云雨的强度和移动速度等信息,有“超级千里眼”之称。多普勒天气雷达的探测资料具有很高的时空分辨率和精准度,在中尺度气象业务和研究中具有其他观测资料无可比拟的优势。然而,受到发射波波长和脉冲重复频率的限制,多普勒天气雷达能探测到的最大速度VN是有限的,当云团的真实移动速度Vr大于这个最大可探测速度后,雷达观测到的速度Vo将出现模糊,即Vo=Vr+2nVN,其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一,且必须满足条件|Vo|≤VN,其中正速度代表远离雷达,负速度代表朝向雷达。若雷达的最大可正确探测速度VN=32m/s,而云团的真实移动速度Vr=35m/s,则雷达的观测速度Vo=-29m/s,这里n必须为-1,因为其他的n值都会使得|Vo|>VN而不满足条件。可见,雷达速度模糊会使观测速度从真实的正的极大速度突变至负值,或从真实的负的极大速度突变为正值(如附图1)。雷达探测速度的模糊扭曲了云团移动的真实信息,给多普勒雷达速度的应用带来了极大的麻烦。因此,如何对雷达探测速度中的模糊速度进行处理,使其还原成云团移动的真实移动速度(即退模糊),已在大气探测和遥感领域被广泛关注。
多普勒天气雷达速度退模糊处理是先选定好未受速度模糊影响的参考速度Vref,然后再通过不断调整n值,使得参考速度附近的速度值Vr=Vo+2nVN与参考速度的差的绝对值小于0.8倍最大可探测速度,即|Vr-Vref|<0.8VN。这样,将退模糊处理后的Vr作为新的参考速度Vref,继续进行点靠点退模糊处理,直到整个雷达探测平面都退模糊完成。在多普勒天气雷达速度退模糊过程中,最开始的参考速度(初始参考速度)的选择是最为关键的过程,不同的选择方法也衍生出了不同的退模糊方法。目前,现有的退模糊方法多是通过搜索弱风参考径向(即某一方位角上,不同距离的探测速度都较弱)来作为初始参考速度。然而,当遇到由地物杂波、速度模糊(如:Vr=64m/s,VN=32m/s,根据Vo=Vr+2nVN,则n=-1,Vo=0m/s)等原因造成的假零速度线时,这些退模糊方法就可能选择出错误的参考速度,导致退模糊失败甚至错误。此外,当雷达速度场中因建筑物或地形阻挡而出现2个或以上较大方位断裂时(如附图1),因为方位上的不连续性会导致现有方法退模糊提前结束,导致退模糊不完整。
发明内容
本发明提供了一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,通过初始参考速度选择方式的改进,解决了现有方法因雷达速度场存在假零速度线而造成退模糊失败的问题和因雷达速度场存在较大方位断裂而引起退模糊不完整的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,具体包括如下步骤:
步骤S1:对雷达探测到的数据进行处理,获得雷达探测到的不同仰角的极坐标格式的雷达探测速度Vo;
步骤S2:选取初始参考距离圈;根据不同时刻的雷达速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多(雷达探测速度点密集)的雷达速度图,采用不同幂指数M的多项式对该雷达速度图中某一距离圈上的雷达探测速度Vo进行拟合,选出拟合效果较好且最小的幂指数M作为多项式的幂指数(M确定后是固定不变的,不随雷达速度数据的改变而改变);然后利用确定了的幂指数M的多项式对所有时刻不同的距离圈的雷达探测速度Vo随方位角变化进行拟合,并将拟合值作为参考速度Vref,对雷达探测速度Vo进行退模糊处理,筛选出不同时刻对应的初始参考距离圈;
步骤S3:径向退模糊处理;
找出初始参考距离圈后,先对该距离圈上的雷达速度探测速度Vo进行退模糊处理,再将该距离圈上的多项式拟合值作为临近距离圈的参考速度,进行退模糊处理;依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度,继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕;
步骤S4:全局退模糊处理;
在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,对没有退模糊处理的进行退模糊处理。
进一步的方案是,所述步骤S2选取初始参考距离圈具体包括如下步骤:
具体地,首先根据不同时刻的雷达探测速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多的雷达速度图,选取其某一距离圈(即某一距离上不同方位组成的圈)上的雷达探测速度Vo作为拟合对象,采用不同幂指数M的多项式进行拟合,其中为y为拟合得到的雷达速度,ai为多项式系数,β为方位角,找出拟合曲线与雷达探测速度Vo拟合效果较好且最小的幂指数M,作为多项式的幂指数;
然后,将某一距离圈上的拟合值作为参考速度Vref,对该距离圈上相同方位角的雷达探测速度Vo进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN;其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一;
最后,当该距离圈退模糊处理完成后,若该距离圈上的雷达速度不存在相连两个方位的速度之差的绝对值≥0.8VN的情况,则该距离圈被视为好距离圈,在众多好距离圈中,雷达有效探测数最多的距离圈(雷达探测速度点最密集的距离圈)被作为初始参考距离圈。
进一步的方案是,所述步骤S3径向退模糊处理具体包括如下步骤:
步骤S31:对初始参考距离圈上的雷达探测速度Vo进行多项式拟合,并将拟合值作为该距离圈上对应方位角处雷达探测速度Vo的参考速度Vref,进行退模糊处理,将模糊速度还原,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一,并将退模糊处理完成的点标记为1;
步骤S32:将拟合值也作为相连距离圈的参考速度Vref,沿朝向雷达和远离雷达中心两个方向继续进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度Vref,继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕,并将处理完成的点标记为1。
进一步的方案是,所述步骤S4全局退模糊处理具体步骤为:
在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,没有经过退模糊处理的点没有被标记为1,找到未退模糊速度点后,以该点为中心搜索前后5个径向、左右2个方位范围内的所有已经退模糊处理的云团真实移动速度Vr,并将这些已经退模糊的云团真实移动Vr的平均值作为参考速度,对该点进行退模糊处理。
进一步的方案是,所述步骤S1中雷达探测到的数据为雷达基数据,对雷达基数据进行处理为对基数据解码并提取雷达探测速度Vo。
进一步的方案是,所述步骤S2中的任一距离圈为所有距离圈中雷达探测速度点较为密集的距离圈。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:(1)利用雷达探测速度在方位上的多项式拟合值来筛选初始参考速度距离圈,初始参考距离圈是雷达有效探测最多的好距离圈,而好距离圈又是经过雷达探测速度退模糊(其参考速度为该圈上雷达速度随方位角变化的多项式拟合值)处理后的距离圈,经过退模糊处理后的好距离圈上不存在相连两个方位角速度之差绝对值≥0.8VN(即模糊速度)的情况,因此避免了假零速度线的干扰;(2)雷达探测速度在方位上的多项式拟合值是随方位连续的,受雷达探测速度方位断裂的影响不大,将雷达探测速度在方位上的多项式拟合值作为初始参考速度,可使参考速度跨越方位断裂带,进而克服雷达探测速度方位断裂对速度退模糊的影响。
附图说明
图1是多普勒天气雷达探测速度示意图;
图2是本发明方法流程图;
图3是本发明雷达速度随方位变化及多项式拟合曲线图;
图4是本发明雷达速度径向退模糊方向图;
图5是本发明全局退模糊方法图;
具体实施方式
下面结合附图1~5及实施例对本发明做进一步说明。
本发明提供了一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,如图2所示,具体包括以下步骤:
步骤S1:对雷达探测到的数据进行处理,获得雷达探测到的不同仰角的极坐标格式的雷达探测速度Vo;
具体地,根据雷达探测到的雷达基数据的型号(CINRAD SA/SB/SC/CB/CC/CD等),对雷达基数据进行处理,所述处理包括基数据解码和雷达速度提取,获得雷达探测的不同仰角的极坐标格式的雷达探测速度Vo资料。
步骤S2:选取初始参考距离圈;
根据不同时刻的雷达速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多(雷达探测速度点密集)的雷达速度图,采用不同幂指数M的多项式对该雷达速度图中某一有效探测较多的距离圈上的雷达探测速度Vo进行拟合,选出拟合效果较好且最小的幂指数M作为多项式的幂指数(M确定后是固定不变的,不随雷达速度数据的改变而改变);然后利用确定了的幂指数M的多项式对所有时刻不同的距离圈的雷达探测速度Vo随方位角变化进行拟合,并将拟合值作为参考速度Vref,对雷达探测速度Vo进行退模糊处理,筛选出不同时刻对应的初始参考距离圈;
具体地,首先根据不同时刻的雷达探测速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多的雷达速度图,选取其某一距离圈(即某一距离上不同方位组成的圈)上的雷达探测速度Vo作为拟合对象,采用不同幂指数M的多项式进行拟合,其中为y为拟合得到的雷达速度,ai为多项式系数,β为方位角,找出拟合曲线与雷达探测速度Vo拟合效果较好且最小的幂指数M,作为多项式的幂指数;
然后,将拟合值作为参考速度Vref,对拟合值对应的相同方位角的雷达探测速度Vo进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN;其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一;
最后,当退模糊处理完成后,若一个距离圈上的雷达速度不存在相连两个方位的速度之差的绝对值≥0.8VN的情况,则该距离圈被视为好距离圈,在众多好距离圈中,雷达有效探测数最多的距离圈(雷达探测速度点最密集的距离圈)被作为初始参考距离圈。
步骤S3:径向退模糊处理;
找出初始参考距离圈后,先对该距离圈上的雷达速度探测速度Vo进行退模糊处理,再将该距离圈上的多项式拟合值作为临近距离圈的参考速度,进行退模糊处理;依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度,继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕。
具体地径向退模糊处理具体包括如下步骤:
步骤S31:对初始参考距离圈上的雷达探测速度Vo进行多项式拟合,并将拟合值作为该距离圈上对应方位角处雷达探测速度Vo的参考速度Vref,进行退模糊处理,将模糊速度还原,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一,并将退模糊处理完成的点标记为1;
步骤S32:将拟合值也作为相连距离圈的参考速度Vref,沿朝向雷达和远离雷达中心两个方向继续进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度Vref,如图4所示。继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕,并将处理完成的点标记为1。
步骤S4:全局退模糊处理;
执行完步骤S3后,雷达极坐标(方位距离)平面内的雷达探测速度点几乎都经过了退模糊处理,并被标记为1。但由遇到距离断裂时,即在离雷达的某个距离上全方位360°均无有效探测,退模糊过程会提取结束,导致退模糊不完整,如图5。为了解决这一问题,我们再进行一次全局退模糊处理。
具体地,全局退模糊处理具体步骤为:
在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,没有经过退模糊处理的点没有被标记为1,找到未退模糊速度点后,以该点为中心搜索前后5个径向、左右2个方位范围内的所有已经退模糊处理的云团真实移动速度Vr,并将这些已经退模糊的云团真实移动Vr的平均值作为参考速度,对该点进行退模糊处理。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
步骤S1:对雷达探测到的数据进行处理,获得雷达探测到的不同仰角的极坐标格式的雷达探测速度Vo;
步骤S2:选取初始参考距离圈;
根据不同时刻的雷达探测速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多的雷达速度图,采用不同幂指数M的多项式对该雷达速度图中某一距离圈上的雷达探测速度Vo进行拟合,选出拟合效果较好且最小的幂指数M作为多项式的幂指数;然后利用确定了的幂指数M的多项式对所有时刻不同的距离圈的雷达探测速度Vo随方位角变化进行拟合,并将拟合值作为参考速度Vref,对雷达探测速度Vo进行退模糊处理,筛选出不同时刻对应的初始参考距离圈;
步骤S3:径向退模糊处理;
找出初始参考距离圈后,先对该距离圈上的雷达速度探测速度Vo进行退模糊处理,再将该距离圈上的多项式拟合值作为临近距离圈的参考速度,进行退模糊处理;依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度,继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕;
步骤S4:全局退模糊处理;
在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,对没有退模糊处理的进行退模糊处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,所述步骤S2选取初始参考距离圈具体包括如下步骤:
具体地,首先根据不同时刻的雷达探测速度图,找出一个没有速度模糊且有效探测较多的雷达速度图,选取其某一距离圈上的雷达探测速度Vo作为拟合对象,某一距离圈即某一距离上不同方位组成的圈,采用不同幂指数M的多项式进行拟合,其中为y为拟合得到的雷达速度,ai为多项式系数,β为方位角,找出拟合曲线与雷达探测速度Vo拟合效果较好且最小的幂指数M,作为多项式的幂指数;
然后,将某一距离圈上的拟合值作为参考速度Vref,对该距离圈上相同方位角的雷达探测速度Vo进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN;其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一;
最后,当该距离圈退模糊处理完成后,若该距离圈上的雷达速度不存在相连两个方位的速度之差的绝对值≥0.8VN的情况,则该距离圈被视为好距离圈,在众多好距离圈中,雷达有效探测数最多的距离圈被作为初始参考距离圈,雷达有效探测数最多的距离圈即雷达探测速度点最密集的距离圈。
3.根据权利要求1所述的一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,所述步骤S3径向退模糊处理具体包括如下步骤:
步骤S31:对初始参考距离圈上的雷达探测速度Vo进行多项式拟合,并将拟合值作为该距离圈上对应方位角处雷达探测速度Vo的参考速度Vref,进行退模糊处理,将模糊速度还原,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,其中n为-3、-2、-1、0、1、2、3这七个整数中的其中之一,并将退模糊处理完成的点标记为1;
步骤S32:将拟合值也作为相连距离圈的参考速度Vref,沿朝向雷达和远离雷达中心两个方向继续进行退模糊处理,即运用Vr=Vo+2nVN,不断调整n使得|Vr-Vref|<0.8VN,依次将退模糊处理完的距离圈的多项式拟合值作为临近距离圈新的参考速度Vref,继续执行退模糊处理,直至不同距离的距离圈全部退模糊完毕,并将处理完成的点标记为1。
4.根据权利要求1所述的一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,所述步骤S4全局退模糊处理具体步骤为:
在方位距离平面内寻找没有退模糊处理的雷达探测速度Vo,没有经过退模糊处理的点没有被标记为1,找到未退模糊速度点后,以该点为中心搜索前后5个径向、左右2个方位范围内的所有已经退模糊处理的云团真实移动速度Vr,并将这些已经退模糊的云团真实移动Vr的平均值作为参考速度,对该点进行退模糊处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,所述步骤S1中雷达探测到的数据为雷达基数据,对雷达基数据进行处理为对基数据解码并提取雷达探测速度Vo。
6.根据权利要求1所述的一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法,其特征在于,所述步骤S2中的某一距离圈为所有距离圈中雷达探测速度点较为密集的距离圈。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110174747.9A CN112748434B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110174747.9A CN112748434B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112748434A CN112748434A (zh) | 2021-05-04 |
CN112748434B true CN112748434B (zh) | 2023-04-11 |
Family
ID=75651954
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110174747.9A Active CN112748434B (zh) | 2021-02-07 | 2021-02-07 | 一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112748434B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117368878B (zh) * | 2023-12-04 | 2024-02-06 | 成都远望科技有限责任公司 | 一种基于邻域扩展的多普勒天气雷达径向速度退模糊方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104035096A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-09-10 | 南京大学 | 一种基于多普勒天气雷达的垂直风廓线非线性反演方法 |
CN104597430A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-05-06 | 中国民航大学 | 机载气象雷达低空风切变三维回波仿真方法 |
CN107526067A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-12-29 | 中国气象局武汉暴雨研究所 | 全自动多普勒天气雷达径向速度退模糊算法 |
CN111929687A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-13 | 中国气象局武汉暴雨研究所 | 一种龙卷涡旋特征自动识别算法 |
CN114599995A (zh) * | 2019-08-29 | 2022-06-07 | 祖克斯有限公司 | 根据静止路边对象的雷达回波估计面内速度 |
-
2021
- 2021-02-07 CN CN202110174747.9A patent/CN112748434B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104035096A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-09-10 | 南京大学 | 一种基于多普勒天气雷达的垂直风廓线非线性反演方法 |
CN104597430A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-05-06 | 中国民航大学 | 机载气象雷达低空风切变三维回波仿真方法 |
CN107526067A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-12-29 | 中国气象局武汉暴雨研究所 | 全自动多普勒天气雷达径向速度退模糊算法 |
CN114599995A (zh) * | 2019-08-29 | 2022-06-07 | 祖克斯有限公司 | 根据静止路边对象的雷达回波估计面内速度 |
CN111929687A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-13 | 中国气象局武汉暴雨研究所 | 一种龙卷涡旋特征自动识别算法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘颖佳 等.一种简易的多普勒天气雷达速度退模糊方法.《四川大学学报(自然科学版)》.第第48卷卷(第第06期期),第1359-1364页. * |
楚志刚 等.一种抗噪声的天气雷达速度退模糊新算法.《气象学报》.第第71卷卷(第第04期期),第743-753页. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112748434A (zh) | 2021-05-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111781608B (zh) | 一种基于fmcw激光雷达的运动目标检测方法及系统 | |
CN106093934B (zh) | 基于改进动态规划的穿墙雷达成像后多目标位置估计方法 | |
CN113484860B (zh) | 基于多普勒中心异常的sar图像海洋锋检测方法及系统 | |
CN110018461B (zh) | 基于高分辨距离像和单脉冲测角的群目标识别方法 | |
CN108181620B (zh) | 一种三坐标雷达点迹质量评估方法 | |
CN110580705B (zh) | 一种基于双域图信号滤波检测建筑物边缘点的方法 | |
CN112748434B (zh) | 一种基于多项式拟合的多普勒天气雷达速度退模糊方法 | |
CN111190156A (zh) | 基于雷达和光电的低慢小目标与海面小目标识别方法 | |
CN115267770A (zh) | 一种sar图像海洋涡旋检测方法及系统 | |
CN112130142A (zh) | 一种复杂运动目标微多普勒特征提取方法及系统 | |
CN111624573A (zh) | 一种海杂波背景下的时域自适应目标检测方法 | |
CN113534115A (zh) | 一种主被动联合处理的声纳目标高精度线谱提取方法 | |
CN112669332B (zh) | 一种基于双向局部极大值和峰值局部奇异性判断海天条件和检测红外目标的方法 | |
CN117148358A (zh) | 一种基于Barnes空间滤波的多普勒天气雷达速度退模糊方法 | |
Wang et al. | DBSCAN clustering algorithm of millimeter wave radar based on multi frame joint | |
CN114236489B (zh) | 运动平台下的悬停旋翼机检测方法 | |
CN115436966A (zh) | 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 | |
CN115508833A (zh) | 一种gnss bi-sar河流边界探测系统 | |
CN117368878B (zh) | 一种基于邻域扩展的多普勒天气雷达径向速度退模糊方法 | |
CN107742298B (zh) | 一种角反射体自动识别方法 | |
Liu et al. | An automatic ship detection system using ERS SAR images | |
CN111289953A (zh) | 一种基于模糊矩阵更新的天基雷达距离/速度解模糊方法 | |
Zhang et al. | Multi-frame Sea Clutter Filtering Method based on Image Processing | |
CN116879895B (zh) | 一种基于改进ωk的条带SAR斜视成像方法 | |
CN113534113B (zh) | 一种基于运动补偿的声纳目标线谱增强方法 |
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 |