CN116930906A - 一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，属于海浪观测领域，包括确定所需海浪测距精度分辨率和测距范围，据此设置毫米波雷达参数；搭建毫米波雷达阵列，测量海浪与毫米波雷达阵列之间相对距离，得到距离数据；对距离数据进行中值与均值处理；绘制雷达阵列距离数据的时序图；对数据进行平滑处理；计算海浪参数，包括有效波高、主波周期；通过周期图法计算海浪一维频谱；通过扩展本征矢法计算海浪二维方向谱。本发明是采用毫米波雷达测量海浪与雷达阵列高精度相对距离的非接触式海浪观测方法，其优点在于能够满足全天候和多种海况的观测需要，满足了精确反演海浪一维频谱和二维方向谱的需要，解决了传统海浪观测方法受限，价格昂贵的问题。
Description
技术领域
本发明属于毫米波雷达的测量技术领域，尤其涉及一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法。
背景技术
目前海浪观测的测量方法可以分为接触式和非接触式两种。接触式测量方式包括压力式测波仪、声学测波设备、浮标等。非接触式测量方式包括摄影测量、激光雷达、搭载雷达高度计的卫星等。压力式测波技术，其压力波和表面波之间关系仍处于半理论半经验状态，不同海区转化系数不同，率定方法靠实验室模拟。声学式测波技术在恶劣气候（如风暴）和海况（破波）下水气界面不清晰。波浪浮标的技术发展成熟，是一种较为可靠的测量方式。但其易盗易损，价格昂贵，近岸区和强流区会影响方向谱质量，在特定波浪下可能发生共振，超估量测的海浪。摄影测量能够得到海面较大一部分的信息，精度较高，但计算过程繁琐，对小波的观测能力差，受测量条件的限制。激光测量激光能相当精确的测得从仪器到海表面垂直高度，但可视性差，对水质有要求；受恶劣天气，如风、雨、冰等影响。
因此，研究一种新的非接触式观测海浪的设备，使其不受天气、光照的影响，能够全天时全天候的工作，具有稳定的工作性能，同时确定一种具有普适性的数据采集和数据处理方法，得到精确的海浪频谱和海浪方向谱，具有重大的实用价值。
毫米波雷达是主动发射电磁波并接收物体反射回来的电磁波从而获取物体信息的传感器，是一种使用短波长电磁波的特殊雷达，其发射波长为毫米量级的信号。故毫米波雷达的天线尺寸小，波束窄，精度高，具有全天候的通信能力。与汽车应用及液位计应用相比，毫米波雷达传感器在海洋领域的使用并不广泛，但由于半导体技术的进步和合适的封装技术的可用性，毫米波雷达具有应用海面测量的可能性。然而由于海面的散射反射能力主要集中在低频波段，所以毫米波雷达在探测海浪时可能收到较弱的回波信号；毫米波雷达的波长较短，具有较高的分辨率，但由于毫米波雷达的衰减特性，其探测距离和覆盖范围有限。以上两种因素也造成毫米波雷达探测海面的局限性。
发明内容
本发明的目的在于解决传统海浪观测的方法的操作流程复杂、仪器价格昂贵、测量受光照天气或者海况限制的问题，因此提出了一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，确定了一种数据采集和数据处理流程，得到精确的海浪参数、海浪频谱和海浪方向谱。
一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：确定所需要的海浪测距精度分辨率和测距范围，据此设置毫米波雷达参数；
步骤2：搭建毫米波雷达阵列，测量海浪与毫米波雷达阵列之间的相对距离R，得到以单位时间为间隔所采集的波面高度时间序列，简称距离数据；
步骤3：对距离数据进行预处理：
首先对步骤2中得到的距离数据进行解析，使用一种先进先出的对象集合Queue，令解析后的距离数据依次进入队列Q1，若队列Q1长度达到L时开始取出队列开始处的数据进行滑动中值处理，具体步骤为：
(1)当队列Q1长度达到L，对距离数据进行降序排列，R n 为排序后的数据，n∈[1,2,…,L]；
(2)取出中间值R mid ，传入新队列Q2
；
(3)移除队列开始处数据，传入新数据进行滑动中值处理，直至所有距离数据进入队列Q1；
滑动中值处理可以去除毛刺型突发干扰，经过滑动中值处理后的数据 Q2再经过均值滤波进一步平滑，具体步骤为：
(1)当队列Q2长度达到L时，对距离数据进行均值，得到数据R mean
；
(2)将R mean 传入新队列Q3，移除队列Q2开始处数据，传入新数据进行滑动均值处理，直至所有对所有Q2中的数据完成平滑处理；
经过中值和均值处理后，得到队列Q3，并对队列Q3中的数据进行可视化；
步骤4：利用雷达阵列测得的海浪与雷达相对距离R，计算海浪一维频谱和二维海浪方向谱；
步骤4.1：绘制雷达阵列数据的时序图，对异常数据进行提取替换；
步骤4.2：对数据进行去潮汐滤波以去除潮汐影响；
步骤4.3：直接计算海浪参数，包括有效波高、主波周期；
步骤4.4：通过周期图法计算海浪一维频谱；
步骤4.5：通过扩展本征矢法计算海浪二维方向谱。
所述步骤1中，对于测距范围为1-75m，水位精度<1cm时，设定Chirp的调频斜率为10MHz/us，Chirp持续时间为114.4us，每个Frame有多个 Chirp用于脉冲积累，Frame周期为50ms，并且增设透镜天线提高增益。
所述步骤2中搭建毫米波雷达阵列包括，选择开阔的海域，以减少现有的结构对海浪传播的影响；布置不少于3个毫米波雷达组成仪器阵列同步观测海面浪高，进行数据采集；阵列布置要求阵列中最小的仪器间距与所测波长之比应不超过1/2；毫米波雷达阵列垂直照射海面，以免出现接收不到回波的情况。
所述4.2中，对数据进行去潮汐滤波是为了去除潮汐引起的水位的周期性变化，因距离数据为相对起伏，故对每个雷达观测到的距离数据进行去潮汐滤波处理：
，
其中，h 1i 为其中某个雷达处理后的波高数据，h i 为该雷达处理前的波高数据，h 2i 为滑动滤波后的波高数据，N为该雷达观测到的距离数据数量。
所述步骤4.3中，数据预处理后即计算海浪参数、海浪一维频谱和海浪二维方向谱；所计算的海浪参数包括有效波高、主波周期，海浪的有效波高是反应海浪特征和海况的重要参数，
，
其中，SWH表示有效波高，h i 为其中某个雷达处理前的波高数据，N为该雷达数据总个数，i∈[1,…,N]，
海浪是由不同频率的随机波浪组成的，其中海浪一维频谱的峰值频率为所测海浪的主要组成频率，对应的周期即为所求海浪的主波周期，即，f max为峰值频率。
所述步骤4.4：通过周期图法计算海浪一维频谱；
在离散时间观测时，若观测时间间隔为1，一维频谱估计值公式为：
，
其中，x n 为离散时间观测的波面位移，n∈[1,…,N]，N为其中某个雷达观测到的距离数据总个数，ω为海浪频率；
因为所计算的为离散谱值，所以
，
其中， r为整数；
所以，
，
其中模为1，调整x n 的编号/>，
则
，
令
，
则
，
其中，r∈{0,1,2,…,N/2}，当N为偶数时， r∈{0,1,2,…,(N-1)/2}当N为奇数时；
计算海浪的一维频谱，即转化为计算系数A r ，代表对ζ进行离散傅里叶变换。
所述步骤4.5：采用扩展本征矢法计算海浪方向谱，其估计值为：
，
该式与毫米波雷达阵列的构成和结构及所测的海浪特性间的交叉谱有关，式中λ l , l =1,2,…,M为雷达所测波面高度的自谱和互谱构成的交叉谱矩阵的第l个本征值，M为雷达个数，也是本征值个数，且本征值由大到小排列，P为大本征值的个数，实际计算结果表明第一个本征值显著大于其它本征值，取P=1即可，在本专利的计算中均取P=1；D为反应阵列构成和结构的列矩阵，上标+表示Hermite矩阵，
，
其中，为第j个毫米波雷达的位置矢量，j ∈{1,2,…,M}且 j ≥3，/>为波数矢量； />为相应于λ l 的归一化本征矢；扩展本征矢方法计算海浪方向谱的步骤如下：
（1）构建坐标系，由毫米波雷达阵列确定位置矢量，并由此计算列矩阵 D；
（2）计算各雷达波面高度的自谱和相互间的互谱，构成交叉谱矩阵；
（3）求出(2)中交叉谱矩阵的全部本征值及相应的归一化本征矢；
（4）将本征值由大到小排列，去掉第一个大本征值，得到含有噪音部分的其余M-1个本征值及对应的归一化本征矢；
（5）将步骤（1）和（4）的结果代入公式。
本发明所述的一种基于毫米波雷达的海浪观测方法，突破了传统海浪测量方法的限制，仪器布设简单，不受天气光照的影响，可以做到全天时全天候的海浪观测；基于毫米波雷达的海面散射特性和传播的衰减特性，其回波弱、探测距离较近，限制了毫米波雷达在海浪观测中的广泛应用。本文通过增加透镜和设计毫米波雷达参数在保证精度的前提下提高毫米波雷达的探测范围，提出了一种具有普适性的数据采集和处理方法。通过改进数据处理方法提高数据质量，确定了一种基于毫米波雷达观测海浪的流程和数据处理方法，能够精确反演海浪参数、海浪频谱和海浪方向谱，使得毫米波雷达未来可能成为海浪观测领域的有效工具，相较于传统的海浪观测方法，其更加便捷，对于高频波更加敏感，具有广泛的应用场景。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是浪池实验中传统的电容式波高仪反演的不规则波一维频谱。
图3是浪池实验中毫米波雷达反演的不规则波一维频谱。
图4是浪池实验中毫米波雷达和电容式波高仪反演的不规则波一维频谱结果对比。
图5是浪池实验中传统的电容式波高仪反演的规则波一维频谱。
图6是浪池实验中毫米波雷达反演的规则波一维频谱。
图7是浪池实验中毫米波雷达和电容式波高仪反演的规则波一维频谱结果对比。
图8是浪池实验中毫米波雷达阵列组成结构与浪向。
图9是浪池实验中本发明的毫米波雷达阵列反演的海浪二维方向谱。
图10是浪池实验中本发明的毫米波雷达阵列反演的二维方向谱与实际方向结果对比。
图11是海洋外场实验中RADAC WG5-HT-CP反演的海浪一维频谱。
图12是海洋外场实验中本发明的毫米波雷达反演的海浪一维频谱。
图13是海洋外场实验中本发明的毫米波雷达和RADAC WG5-HT-CP反演的海浪一维频谱结果对比。
图14是海洋外场实验中毫米波雷达阵列组成结构与浪向。
图15是海洋外场实验中毫米波雷达阵列反演的海浪二维方向谱。
图16是海洋外场实验中毫米波雷达阵列反演的海浪二维方向谱与实际方向结果对比。
具体实施方式
为了更加清楚地阐述本发明的目的、技术方案和有益效果，以下结合附图和具体实施例进行详细描述。
一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，如附图1所示，具体步骤如下：
步骤1：确定所需要的海浪测距精度分辨率和测距范围，据此设置毫米波雷达参数。
以单周期锯齿波线性调频连续波为例，其在有效区间内发射的信号为
，
其中有效区间t∈[—T r /2, T r /2]，A 0为发射信号的幅度，f 0为信号的起始频率，φ 0为信号的初始相位，k为信号的调频斜率；设雷达信号照射区域内存在一个静止目标，与雷达距离为R，电磁波传播速度为c，
回波信号经过的时间被雷达接收，忽略发射信号的初始相位、传播过程中的噪声和目标反射引起的相移，回波信号表示为
，
其中K r 为目标反射系数，将发射信号和接收信号进行混频，并进行下变频，就可以得到目标的中频信号
，
通常是微小量，故τ 2可以忽略，则
，
又因电磁波公式c = λf，电磁波波长乘以电磁波频率为光速，则
，
中频信号的频率为
，
中频信号初相为
，
中频信号的频率和初相与被测物体到雷达的距离R有关，通过二者的关系可以由中频信号的频率或相位反算物体的距离。
雷达检测不同位置处的多个物体时，会产生不同时延的锯齿形LFMCW信号，经过混频的中频信号就包括不同频率的回波，通过快速傅里叶变换可以对包含多个单频信号的中频信号进行处理，产生具有多个频率峰值的频谱，每个峰值代表不同距离处的物体，这就是距离FFT；距离分辨率是指雷达分辨两个或多个物体的能力，表现在距离FFT频谱上即为最小可分辨频率差。
傅里叶变换理论可知，如果信号的观测时间为T，则最小可以分辨频率为1/T HZ的频率分量，所以在
，
B=k·S为线性调频脉冲的持续时间；所以，距离分辨率为
，
ADC采样率F s 限制了雷达的最远测距位置
，
所以，，
根据公式，雷达的距离分辨率与雷达带宽有关，进而与调频斜率和脉冲持续时间有关，当增大雷达带宽时可以得到更小的距离分辨率，但是会造成无法满足奈奎斯特采样定理的情况，进而使最大探测距离下降；由雷达方程可知，雷达最大可探测距离与雷达探测门限设定、雷达截面积σ、雷达峰值发射功率P t 、天线增益G、雷达损耗等有关；但从信号的角度，提高采样频率和减小调频斜率可以提高雷达最大探测距离；脉冲持续时间不变时，雷达的最大可探测距离与距离分辨率是相互矛盾的，但在采样时间不变的情况下观测时长的增加会造成ADC采样点数的增加，进而对数据传输和计算机计算造成负担，限制了雷达的实时性，因此需要对参数B、T r 进行权衡。
为了满足海面观测的需要，本公开设定调频斜率为10MHz/us，脉冲持续时间为114.4us，每个Frame有若干个Chirp用于脉冲积累，Frame周期为50ms，增设透镜天线提高增益，测距范围为1-75m，水位精度<1cm。
步骤2：搭建毫米波雷达阵列，测量海浪与毫米波雷达阵列之间的相对距离R，得到以单位时间为间隔所采集的波面高度时间序列，简称距离数据。
搭建时，选择较为开阔的海域，尽量减少现有的结构对海浪传播的影响；布置不少于3个毫米波雷达组成仪器阵列同步观测海面浪高，进行数据采集；阵列布置要求阵列中最小的仪器间距与所测波长之比应小于或接近1/2；阵列布置尽可能多的给出不相等的测点间距和不同方向的测点连线；毫米波雷达阵列尽量垂直照射海面，以免出现接收不到回波的情况。
接收数据时通常包括以下流程：接收毫米波雷达通过串口向上位机回传的数据；雷达输出数据以二进制的格式通过串口输出；并在步骤3中根据设置的报文输出结构对二进制数据解码。
步骤3：对距离数据进行预处理：
数据解码后进行数据预处理，包括均值滤波、中值滤波。
对解析后的数据使用一种先进先出的对象集合Queue，解析后的数据进入队列Q1，若队列Q1长度达到L时开始取出队列开始处的数据进行滑动中值处理，具体步骤为：
(1)当队列Q1长度达到L，对距离数据进行降序排列，R n 为排序后的数据，n∈[1,2,…,L]；
(2)取出中间值R mid ，传入新队列Q2
；
(3)移除队列开始处数据，传入新数据进行滑动中值处理，直至所有距离数据进入队列Q1；
滑动中值处理可以去除毛刺型突发干扰，经过滑动中值处理后的数据 Q2再经过均值滤波进一步平滑，具体步骤为：
(1)当队列Q2长度达到L时，对距离数据进行均值，得到数据R mean
；
(2)将R mean 传入新队列Q3，移除队列Q2开始处数据，传入新数据进行均值处理，直至所有对所有Q2中的数据完成均值处理；
经过中值和均值处理后，得到队列Q3，并对队列Q3中的数据进行可视化。预处理后的高程数据在软件界面绘制，从而便于实时展示雷达下方海面波浪运动。
步骤4：利用雷达阵列测得的海浪与雷达相对距离R，计算海浪一维频谱和二维海浪方向谱。
步骤4.1：绘制雷达阵列距离数据的时序图，对异常数据进行提取替换。
步骤4.2：对数据进行去潮汐滤波以去除潮汐影响：
因距离数据为相对起伏，故对每个雷达观测到的距离数据进行处理：
，
其中，h 1i 为其中某个雷达处理后的波高数据，h i 为该雷达处理前的波高数据，h 2i 为滑动滤波后的波高数据，N为该雷达观测到的距离数据总个数。
步骤4.3：计算海浪参数，包括有效波高、主波周期：
数据平滑处理后即计算海浪参数、海浪一维频谱和海浪二维方向谱；所计算的海浪参数包括有效波高、主波周期，海浪的有效波高是反应海浪特征和海况的重要参数，
，
其中，SWH表示有效波高，h i 为其中某个雷达处理前的波高数据，N为该雷达数据总个数，i∈[1,…,N]，
海浪是由不同频率的随机波浪组成的，其中海浪一维频谱的峰值频率为所测海浪的主要组成频率，对应的周期即为所求海浪的主波周期，即，f max为峰值频率。
步骤4.4：通过周期图法计算海浪一维频谱：
采用周期图法计算海浪频谱，其依据为
，
其中，x n 表示以单位时间为间隔所采集的波面高度时间序列。
在离散时间观测时，若观测时间间隔为1，一维频谱估计值公式为：
，
其中， x n 含义同上即离散时间观测的波面位移，ω为海浪频率；
因为所计算的为离散谱值，所以
，
其中，r为整数；
所以，
，
其中模为1，调整x n 的编号
，
则
，
令
，
则
，
其中， r∈{0,1,2,…,N/2}，当N为偶数时，r∈{0,1,2,…,(N-1)/2}，当N为奇数时；
计算海浪的一维频谱，即转化为计算系数A r ，代表对ζ进行离散傅里叶变换。
计算结果如附图3、附图6、附图12所示，其中附图2、附图5是与毫米波雷达比较的电容式测波杆的频谱测量结果，附图11是与毫米波雷达比较的WG5-HT-CP的频谱测量结果，附图4是在不规则波情况下毫米波雷达与电容式波高仪测得波浪频谱对比，附图7是在规则波情况下毫米波雷达与电容式波高仪测得波浪频谱对比，附图13是在海洋外场中毫米波雷达与RADAC的WG5-HT-CP测得波浪频谱对比。从附图4中可以看出在不规则波情况下，毫米波雷达所测频谱与电容式波高仪所测频谱的谱峰位置和幅度一致；附图7中可以看出在规则波情况下，毫米波雷达所测频谱与电容式波高仪在主要频率分布处位置一致、幅值相近；从附图13中可以看出，毫米波雷达与WG5-HT-CP所测频谱形状一致，谱峰位置基本重合。通过以上结果可以看出，毫米波雷达所测一维海浪频谱具有一定的可靠性。
步骤4.5：通过扩展本征矢法计算海浪二维方向谱:
所述采用扩展本征矢法计算海浪方向谱，其估计值为：
，
上式与毫米波雷达阵列的构成和结构及所测的海浪特性间的交叉谱有关，式中λ l , l =1,2,…,M为雷达所测波面高度的自谱和互谱构成的交叉谱矩阵的第l个本征值，M为雷达个数，也是本征值个数，且本征值由大到小排列，P为大本征值的个数，实际计算结果表明第一个本征值显著大于其它本征值，取P=1即可，在本专利的计算中均取P=1；D为反应阵列构成和结构的列矩阵，上标+表示Hermite矩阵，所求海浪特性为波面高度，故列矩阵
，
其中，为第j个毫米波雷达的位置矢量，j ∈{1,2,…,M}且 j ≥3，/>为波数矢量； />为相应于λ l 的归一化本征矢；扩展本征矢方法计算海浪方向谱的步骤如下：
（1）构建坐标系，由毫米波雷达阵列的构成和结构确定位置矢量，并由此计算列矩阵 D；
（2）计算各雷达波面高度的自谱和相互间的互谱，构成交叉谱矩阵；
（3）求出(2)中交叉谱矩阵的全部本征值及相应的归一化本征矢；
（4）将本征值由大到小排列，去掉第一个大的本征值，得到含有噪音部分的其余M-1个本征值及对应的归一化本征矢；
（5）将步骤（1）和（4）的结果代入公式。
其计算结果如附图9-10，附图15-16所示，其中附图9、15为二维海浪谱的极坐标形式、附图10、16为二维海浪谱的笛卡尔坐标形式。附图9-10为毫米波雷达在平面随机波波流耦合水池中测得的二维海浪方向谱，附图15-16为毫米波雷达在海洋外场中测得的二维海浪方向谱。图8给出了毫米波雷达阵列的排列和水波方向。图8中，90°指向吸波池的一端。在图9中，270°表示平面随机波波电流耦合池中波发生器的一端，90°表示吸波池的一端。海浪方向谱中的方向表示波浪去的方向。图14为毫米波雷达阵列分布。弧线表示雷达阵列所处桥面的轮廓，雷达阵列为等腰三角形分布，底边与桥面切线平行，90°表示与底边垂直并指向海面的方向。通过与附图8和附图14中标注的实际浪向对比，毫米波雷达测得的海浪方向与实际方向基本一致，说明毫米波雷达在浪向反演中具有一定的可靠性。
Claims (7)
1.一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：确定所需要的海浪测距精度分辨率和测距范围，据此设置毫米波雷达参数；
步骤2：搭建毫米波雷达阵列，测量海浪与毫米波雷达阵列之间的相对距离R，得到以单位时间为间隔所采集的波面高度时间序列，简称距离数据；
步骤3：对距离数据进行预处理：
首先对步骤2中得到的距离数据进行解析，使用一种先进先出的对象集合Queue，令解析后的距离数据依次进入队列Q1，若队列Q1长度达到L时开始取出队列开始处的数据进行滑动中值处理，具体步骤为：
(1)当队列Q1长度达到L，对距离数据进行降序排列，R n 为排序后的数据，n∈[1,2,…,L]；
(2)取出中间值R mid ，传入新队列Q2
；
(3)移除队列开始处数据，传入新数据进行滑动中值处理，直至无新的距离数据进入队列Q1；
经过滑动中值处理后的数据 Q2再经过均值滤波进一步平滑，具体步骤为：
(1)当队列Q2长度达到L时，对距离数据进行均值，得到数据R mean
；
(2)将R mean 传入新队列Q3，移除队列Q2开始处数据，传入新数据进行均值处理，直至无新的距离数据进入Q2；
经过中值和均值处理后，得到队列Q3，并对队列Q3中的数据进行可视化；
步骤4：利用雷达阵列测得的海浪与雷达相对距离R，计算海浪一维频谱和二维海浪方向谱；
步骤4.1：绘制雷达阵列距离数据的时序图，对异常数据进行提取替换；
步骤4.2：对数据进行去潮汐滤波以去除潮汐影响；
步骤4.3：计算海浪参数，包括有效波高、主波周期；
步骤4.4：通过周期图法计算海浪一维频谱；
步骤4.5：通过扩展本征矢法计算海浪二维方向谱。
2.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于所述步骤1中，对于测距范围为1-75m，水位精度<1cm时，设定Chirp的调频斜率为10MHz/us，Chirp持续时间为114.4us，每个Frame有多个 Chirp用于脉冲积累，Frame周期为50ms，并且增设透镜天线提高增益。
3.根据权利要求1所述一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于，所述步骤2中搭建毫米波雷达阵列包括，选择开阔的海域，以减少现有的结构对海浪传播的影响；布置不少于3个毫米波雷达组成仪器阵列同步观测海面浪高，进行数据采集；阵列布置要求阵列中最小的仪器间距与所测波长之比应不超过1/2；毫米波雷达阵列垂直照射海面，以免出现接收不到回波的情况。
4.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于所述步骤4.2对数据进行去潮汐滤波，是对每个雷达观测到的距离数据进行去潮汐滤波，
，
其中，h 1i 为其中某个雷达处理后的波高数据，h i 为该雷达处理前的波高数据，h 2i 为滑动滤波后的波高数据，N为该雷达观测到的距离数据总个数。
5.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于所述步骤4.3中，数据平滑处理后即计算海浪参数、海浪一维频谱和海浪二维方向谱；所计算的海浪参数包括有效波高、主波周期，海浪的有效波高是反应海浪特征和海况的重要参数，
，
其中，SWH表示有效波高，h i 为其中某个雷达处理前的波高数据，N为该雷达数据总个数，i∈[1,…,N]，
海浪是由不同频率的随机波浪组成的，其中海浪一维频谱的峰值频率为所测海浪的主要组成频率，对应的周期即为所求海浪的主波周期，即
， f max为峰值频率。
6.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于所述步骤4.4中，
在离散时间观测时，若观测时间间隔为1，一维频谱估计值公式为：
，
其中，x n 为离散时间观测的波面位移，n∈[1,…,N]，N为其中某个雷达观测到的距离数据总个数，ω为海浪频率；
因为所计算的为离散谱值，所以
，
其中， r为整数；
所以，
，
其中模为1，调整x n 的编号
，
则
，
令
，
则
，
其中， r∈{0,1,2,…,N/2}，当N为偶数时，r∈{0,1,2,…,(N-1)/2}，当N为奇数时；
计算海浪的一维频谱，即转化为计算系数A r ，代表对ζ进行离散傅里叶变换。
7.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达阵列的海浪观测方法，其特征在于所述步骤4.5中，
所述采用扩展本征矢法计算海浪方向谱，其估计值为：
，
式中λ l , l =1,2,…,M为雷达所测波面高度的自谱和互谱构成的交叉谱矩阵的第l个本征值，M为雷达个数，也是本征值个数，且本征值由大到小排列，P为大本征值的个数，式中取P=1；D为反应阵列构成和结构的列矩阵，上标+表示Hermite矩阵，
，
其中，为第j 个毫米波雷达的位置矢量，j ∈{1,2,…,M}且 j ≥3，/>为波数矢量； />为相应于λ l 的归一化本征矢；扩展本征矢方法计算海浪方向谱的步骤如下：
（1）构建坐标系，由毫米波雷达阵列确定位置矢量，并由此计算列矩阵 D；
（2）计算各雷达波面高度的自谱和相互间的互谱，构成交叉谱矩阵；
（3）求出(2)中交叉谱矩阵的全部本征值及相应的归一化本征矢；
（4）将本征值由大到小排列，去掉第一个大本征值，得到含有噪音部分的其余M-1个本征值及对应的归一化本征矢；
（5）将步骤（1）和（4）的结果代入公式。
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