JP2005345212A - Simulation device for performing cloud observation by cloud observation radar device and its method, and cloud observation device - Google Patents

Simulation device for performing cloud observation by cloud observation radar device and its method, and cloud observation device Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a simulation device for performing cloud observation by a cloud observation radar device and its method, and a cloud observation device; to more accurately find the falling velocity of cloud waterdrops by simulation, and to aliasing-correct actual cloud observation data. <P>SOLUTION: This cloud observation radar device, being a Doppler radar device, is equipped with: a pulse generation means for reception pulses which are generated from transmission pulses reflected by cloud waterdrops, the transmission pulses being transmitted from the radar device mounted on an artificial satellite; an average Doppler velocity calculation means for calculating an average Doppler velocity of waterdrops based on temporally continuing pulse pairs with respect to the transmission pulses of a time series, with the pulse generation means generating the transmission pulses as the sum of reflection vectors of respective waterdrops including errors in phase owing to the positions of a plurality of waterdrops existing in an observation area and errors in visual axis direction angle of a transmission beam; and an aliasing-correction means for aliasing-correcting the Doppler velocity. This device is further equipped with a means for finding a relation between the number of pair samples and the standard deviation of average cloud waterdrop falling velocities. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は,雲観測レーダ装置により雲水滴の落下速度を観測するシミュレーション装置および方法,並びに人工衛星に搭載した雲観測レーダ装置の観測データに基づき雲水滴の落下速度を正確に求めることのできる雲観測装置に関するものである。   The present invention relates to a simulation apparatus and method for observing the falling speed of cloud water droplets with a cloud observation radar apparatus, and a cloud capable of accurately determining the falling speed of cloud water drops based on observation data of a cloud observation radar apparatus mounted on an artificial satellite. It relates to observation equipment.

人工衛星による雲観測は地球大気の雲の分布を正確に観測することができ,地球の天候を予測するのに重要なものである。   Cloud observation with artificial satellites can accurately observe the distribution of clouds in the earth's atmosphere and is important for predicting the weather on the earth.

従来の人工衛星による雲観測レーダ装置(Cloud Profiling Radar)は,視線方向のレーダパルスの雲からのバックスキャッタリングのみを観測するように設計されていて,雲を静止しているものとしてとらえ,雲の分布等のみを観測するものであり,雲水滴の落下速度等の動的な情報を得ることはできなかった(非特許文献1参照)。   A conventional cloud profiling radar device (Cloud Profiling Radar) is designed to observe only backscattering from the cloud of radar pulses in the line of sight, and the cloud is regarded as stationary. In this case, dynamic information such as the falling speed of cloud water droplets could not be obtained (see Non-Patent Document 1).

本発明は,従来の雲観測レーダ装置のように雲を静止しているものとしてレーダパルスの反射を観測するのではなく,レーダパルスが落下する雲水滴に反射することにより生じるドップラー速度を測定することにより雲水滴の落下を観測することのできる雲観測レーダのシミュレーション装置および雲観測装置を提供するものである。以下の説明における雲観測レーダ装置は人工衛星のW−バンドを使用し,レーダパルスの周波数(f)は94.05GHzである。   The present invention does not observe the reflection of radar pulses as if the clouds were stationary as in a conventional cloud observation radar device, but measures the Doppler velocity caused by the reflection of radar pulses on falling water droplets. Thus, a cloud observation radar simulation device and a cloud observation device capable of observing the fall of cloud water droplets are provided. In the following description, the cloud observation radar apparatus uses the W-band of an artificial satellite, and the frequency (f) of the radar pulse is 94.05 GHz.

図1は,本発明の雲観測レーダ装置のシステムを示す。図1(a)は原理的説明図である。雲観測レーダ装置は人工衛星1に搭載され,視線方向にレーダパルスを出力して,雲2からの反射信号を受信する。雲2の水滴は下方に落下する速度成分をもっているので,反射パルスの周波数は雲水滴の落下速度に応じてドップラーシフトを生じる。人工衛星1において雲観測レーダ装置は送信波と受信波の周波数シフトを求め,雲2の水滴の落下速度により生じたドップラー速度を求める。人工衛星1は求めた雲2のドップラー速度を含む観測データを地上局に送信する(図1(c)参照)。   FIG. 1 shows a system of a cloud observation radar apparatus of the present invention. FIG. 1A is a principle explanatory view. The cloud observation radar device is mounted on the artificial satellite 1, outputs a radar pulse in the line-of-sight direction, and receives a reflection signal from the cloud 2. Since the water droplet of the cloud 2 has a velocity component that falls downward, the frequency of the reflected pulse causes a Doppler shift according to the falling velocity of the cloud water droplet. In the artificial satellite 1, the cloud observation radar device obtains the frequency shift of the transmission wave and the reception wave, and obtains the Doppler velocity generated by the drop velocity of the water drop of the cloud 2. The artificial satellite 1 transmits observation data including the calculated Doppler velocity of the cloud 2 to the ground station (see FIG. 1C).

以下の説明において,人工衛星1の軌道は高度450kmであると仮定する。衛星速度(Vsat )は7.6kmである。観測方向は,雲水滴の垂直方向の落下速度を測定するための視線方向である。 In the following description, it is assumed that the orbit of the artificial satellite 1 has an altitude of 450 km. The satellite velocity (V sat ) is 7.6 km. The observation direction is the line-of-sight direction for measuring the vertical drop speed of cloud water droplets.

図1(b)は,雲観測レーダ装置のレーダパルスを示す。周波数f(例えば,94.05GHz),波長をλとする。ドップラー速度のダイナミックレンジ(Vdyn )は,±λ/4Ts で計算できる。ダイナミックレンジ(Vdyn )は,エリアシングを生じないドップラー速度を表す(後述する)。以下の説明で,パルス繰り返し周波数(PRF)は約5.9kHz(Ts=170μsec)とする。この場合,Vdyn は±4.69m/sである。 FIG. 1B shows radar pulses of the cloud observation radar device. The frequency f (for example, 94.05 GHz) and the wavelength are λ. The dynamic range (V dyn ) of the Doppler velocity can be calculated as ± λ / 4T s . The dynamic range (V dyn ) represents a Doppler speed that does not cause aliasing (described later). In the following description, the pulse repetition frequency (PRF) is about 5.9 kHz (Ts = 170 μsec). In this case, V dyn is ± 4.69 m / s.

図1(c)は,人工衛星1に搭載した雲観測レーダ装置の構成を示す。図1(c)において,1は人工衛星である。10は雲観測レーダ装置である。11は発振回路,11’はレーダパルス生成回路,12は送受信回路,13は混合回路,14は受波回路,14’はドップラー速度データ生成装置,15は送信回路である。21はレーダアンテナである。31は送信アンテナであって,人工衛星の観測データを地上に送信するものである。32は地上局,33は地上局の受信アンテナである。   FIG. 1C shows the configuration of the cloud observation radar device mounted on the artificial satellite 1. In FIG. 1C, reference numeral 1 denotes an artificial satellite. Reference numeral 10 denotes a cloud observation radar device. 11 is an oscillation circuit, 11 'is a radar pulse generation circuit, 12 is a transmission / reception circuit, 13 is a mixing circuit, 14 is a reception circuit, 14' is a Doppler velocity data generation device, and 15 is a transmission circuit. 21 is a radar antenna. Reference numeral 31 denotes a transmission antenna which transmits the observation data of the artificial satellite to the ground. 32 is a ground station, and 33 is a receiving antenna of the ground station.

図1(c)の構成において,雲観測レーダ装置10において,発振回路11はレーダの送信周波数の信号を発振し,レーダパルス生成回路11’はレーダパルスを生成する。送受信回路12はレーダパルス信号を出力する。レーダアンテナ21により視線方向に送信パルス22を出力する。送信パルス22は雲2の水滴で反射し,受信パルス(反射パルス)23となって,レーダアンテナ21で受信される。受信パルスは雲水滴の落下速度のために周波数にドップラーシフトを受ける。受信パルスは送受信回路12を介して受波回路14に送られ,さらに,混合回路13に送られる。混合回路13は発振回路11の送信パルスと受信パルスの周波数差を求め,受信パルスに生じた周波数シフトを求める。ドップラー速度データ生成装置14’はドップラー速度データを生成する。送信回路15はドップラー速度を含む送信信号を生成して送信アンテナ31を介して地上局32に送信する。   In the configuration of FIG. 1C, in the cloud observation radar apparatus 10, the oscillation circuit 11 oscillates a signal having a radar transmission frequency, and the radar pulse generation circuit 11 'generates a radar pulse. The transmission / reception circuit 12 outputs a radar pulse signal. The radar antenna 21 outputs a transmission pulse 22 in the line-of-sight direction. The transmission pulse 22 is reflected by the water droplets of the cloud 2 to become a reception pulse (reflection pulse) 23 and is received by the radar antenna 21. The received pulse undergoes a Doppler shift in frequency due to the falling speed of the cloud water drop. The received pulse is sent to the receiving circuit 14 via the transmission / reception circuit 12 and further sent to the mixing circuit 13. The mixing circuit 13 obtains a frequency difference between the transmission pulse and the reception pulse of the oscillation circuit 11 and obtains a frequency shift generated in the reception pulse. The Doppler speed data generator 14 'generates Doppler speed data. The transmission circuit 15 generates a transmission signal including the Doppler velocity and transmits it to the ground station 32 via the transmission antenna 31.

地上局32は受信アンテナ33により人工衛星1から送信される雲観測レーダ装置10の観測データを受信する。観測データはコンピュータ処理により保存装置に保存され,さらに,コンピュータによりデータ解析を行なう。
F.K.Li,E.Im,S,L.Durden,and R.Girad,”Cloud profiling radar (CPR) for the CloudSat mission”,Proc.2000 Int.Geosci. Remote Sensing Symp.,pp.2821−2823,2000. A.S.Frisch,C.W.Fairall,and J.B.Snoder,“Measurement of stratus cloud and drizzle parameter in ASTEX with a Ka−band Doppler radar and a microwave radiometer,” J.Atmos.Sci.,vol.52,pp.2788−2799,1995. A.J.Heymsfield,L.M.Miloshevich,and A.Slingo,”An observational and theoretical study of highly supercooled altocumulus,” J.Atmos.Sci.,vol.48,pp.923−945,1991. E.E.Gossard,J.B.Snider,E.E.Clothiaux, B.Martner,J.S.Gibson,R.A.Kropfli,and A.S.Frisch,”The potential of 8−mm radars for remotely sensing cloud drop size distributions,” J.Atmos.Oceanic Technol.vol.14,pp.76−87,1997.
The ground station 32 receives the observation data of the cloud observation radar device 10 transmitted from the artificial satellite 1 by the receiving antenna 33. Observation data is stored in a storage device by computer processing, and further data analysis is performed by a computer.
F. K. Li, E .; Im, S, L. Durden, and R.D. Girad, “Cloud Profiling Radar (CPR) for the CloudSat mission”, Proc. 2000 Int. Geosci. Remote Sensing Symp. , Pp. 2821-2823, 2000. A. S. Frisch, C.I. W. Fairall, and J.M. B. Snoder, “Measurement of strutous crowd and drizzle parameter in ASEX with a Ka-band Doppler radar and a microwave radiator,” J. Snoder. Atmos. Sci. , Vol. 52, pp. 2788-2799, 1995. A. J. et al. Heimsfield, L.M. M.M. Miloschich, and A.M. Slingo, “An observational and theoretical study of high supercooled altocumulus,” J. et al. Atmos. Sci. , Vol. 48, pp. 923-945, 1991. E. E. Gossard, J. et al. B. Snider, E .; E. Clothiaux, B.H. Martiner, J.M. S. Gibson, R.A. A. Kropfli, and A.M. S. Frisch, “The potential of 8-mm radars for remote sensing sensing drop size distributions,” J. Am. Atmos. Oceanic Technol. vol. 14, pp. 76-87, 1997.

図2は,発明が解決しようとする課題の説明図である。人工衛星1の姿勢が傾いた場合レーダビームの方向が視線方向からずれる。その角度をγとする。雲水滴の垂直方向の観測は角度γのために乱される。人工衛星の姿勢の傾きにより生じる視線方向角度誤差に基づくドップラー速度の誤差は,Vsat ・sinγで計算できる。角度γの向きにより,正負の誤差がある。Vsat =7.6km,Vdyn =4.69m/secの場合,γが0.035°より大きいと,Vsat ・sinγはVdyn =4.69mより大きくなるか,もしくは−Vdyn (−4.69m)より小さくなり(絶対値がVdyn より大きい),その結果,ドップラー速度のエリアシングが生じる。そのため,エリアシングをさけるために,衛星は−0.035≦γ≦0.035でなければならない(図6参照)。しかし,人工衛星での姿勢精度をこの程度に保つことは非常に難しく,現実には不可能である。そのため,人工衛星に搭載した雲観測レーダにより雲観測を行なう場合は,ドップラー速度のエリアシングを修正する必要がある。 FIG. 2 is an explanatory diagram of a problem to be solved by the invention. When the attitude of the artificial satellite 1 is tilted, the direction of the radar beam deviates from the line-of-sight direction. Let that angle be γ. The vertical observation of cloud water drops is disturbed due to the angle γ. The error of the Doppler velocity based on the gaze direction angle error caused by the inclination of the attitude of the artificial satellite can be calculated by V sat · sin γ. There are positive and negative errors depending on the direction of the angle γ. In the case of V sat = 7.6 km and V dyn = 4.69 m / sec, if γ is larger than 0.035 °, V sat · sin γ becomes larger than V dyn = 4.69 m or −V dyn (− 4.69 m) (absolute value is greater than V dyn ), resulting in Doppler velocity aliasing . Therefore, in order to avoid aliasing, the satellite must satisfy −0.035 ≦ γ ≦ 0.035 (see FIG. 6). However, it is very difficult to maintain the attitude accuracy of satellites at this level, which is impossible in reality. For this reason, when cloud observation is performed using a cloud observation radar mounted on an artificial satellite, it is necessary to correct the Doppler velocity aliasing.

また,平均ドップラー速度<v>の測定では,平均をとるパルスペア数Na が大きいほど平均ドップラー速度<v>の測定精度は向上する。しかし,雲水滴落下速度を測定している間に人工衛星は移動するので,Na を大きくすると水平方向の距離解像度(距離分解能)が大きくなる。従って,測定精度と水平方向解像度を考慮して最適なNa を求める必要がある。 Further, in the measurement of the average Doppler velocity <v>, the average measurement accuracy of the Doppler velocity <v> as pulse-pair number N a averaging is large is improved. However, since the satellite is moved while measuring the cloud water droplets falling speed, horizontal distance resolution by increasing the N a (distance resolution) increases. Therefore, it is necessary to find the optimal N a in consideration of measurement accuracy and horizontal resolution.

本発明は,人工衛星の条件,雲水滴モデルの条件における様々な条件で雲観測レーダ装置による雲観測をシミューレーションできるシミュレーション装置を提供することを目的とする。また,シミュレーションにより得られた平均雲水滴落下速度の,平均ドップラー効果を算出するためのパルスペア数による標準偏差を求めることのできるシミュレーション装置および方法を提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a simulation device capable of simulating cloud observation by a cloud observation radar device under various conditions in the conditions of an artificial satellite and a cloud water drop model. It is another object of the present invention to provide a simulation apparatus and method capable of obtaining the standard deviation of the average cloud water drop falling speed obtained by the simulation based on the number of pulse pairs for calculating the average Doppler effect.

さらに,視線方向の誤差を含むドップラー速度のエリアシング補正を容易に修正することができるシミュレーション装置を提供することを目的とする。   It is another object of the present invention to provide a simulation apparatus that can easily correct the Doppler velocity aliasing correction including an error in the line-of-sight direction.

さらに,視線方向角度誤差γを含むドップラー速度のエリアシング補正を容易に補正することが可能な雲観測装置を提供することを目的とする。   It is another object of the present invention to provide a cloud observation apparatus that can easily correct Doppler velocity aliasing correction including a gaze direction angle error γ.

(i)ドップラー速度のエラー解析
平均ドップラー速度(<v>)は,パルスペア処理から以下のように計算できる。
(I) Error analysis of Doppler velocity The average Doppler velocity (<v>) can be calculated from pulse pair processing as follows.

Figure 2005345212
ここに,λは雲観測レーダ装置の波長であり,Na は平均のためのパルスペア数である。Pi は雲のある決められた領域でのi番目の受信信号であり,P* はPの共役複素数である。<v>のブラケットは平均値であることを示す。もし,Na が無限大であれば,<v>は誤差なしに測定される。実際,Na は有限であり,どのように観測しても,<v>は常に誤差をもつ。
Figure 2005345212
Here, lambda is the wavelength of the cloud observation radar, N a is the pulse-pair number for the average. P i is the i-th received signal in a certain area with clouds, and P * is a conjugate complex number of P. <V> brackets indicate average values. If Na is infinite, <v> is measured without error. In fact, N a is finite, even how observed, with <v> is always error.

本発明は,ドップラー速度の平均のためのパルスペア数とドップラー速度の標準偏差の関係を容易に求めることができ,適切なNa を求めることのできるシミュレーション装置を提供する。 The present invention, the relationship between the standard deviation of the pulse pair number and Doppler velocity for the average Doppler velocity can be easily obtained, to provide a simulation apparatus that can determine the appropriate N a.

本発明のシミュレーション方法の基本概念は,以下のとおりである。まずレーダパルスをシミュレーションにより生成する。Na +1個の受信信号が生成される。これらの信号から,(1)式により,<v>Naが計算される。<v>Naにおける添字Na は<v>Naが平均によりNa 個のパルスペアから計算されることを意味する。平均により実験的に測定されるので,<v>Naは常に誤差をもつ。<v>Naの誤差は<v>NaのNa 個のパルスペアの組をNs 群生成し,それぞれのパルスペア群での<v>NaのNs 個のデータをもとにその標準偏差をとることにより評価できる。 The basic concept of the simulation method of the present invention is as follows. First, radar pulses are generated by simulation. N a +1 received signals are generated. From these signals, <v> Na is calculated by equation (1). Subscripts N a in <v> Na means that calculated from N a number of pulse pairs by average <v> Na. <V> Na always has an error because it is measured experimentally by averaging. <V> error of Na is form clumps N s a set of N a number of pulse pairs of <v> Na, the standard deviation based on N s number of data <v> Na in each pulse pair group It can be evaluated by taking.

各パルスペアの間に相関関係がなければ,パルスペア処理からドップラー速度は計算で求まらない。パルスPi は,レーダパルスの各雲水滴での後方散乱ベクトルのベクトル和をとることにより計算できる。パルスPi とパルスPi に続くパルスPi+1 の相関は,シミュレーションにおいてTs 間の雲の水滴運動により生じる雲水滴での位相シフトで表すことができる。人工衛星からの雲観測レーダ装置で観測される互いに相関する受信信号から構成される信号は,この雲の水滴モデルによりコンピュータシミュレーションで生成できる。
(ii) 雲の水滴サイズ分布
雲の水滴モデルにおいて水滴サイズ分布が必要であるが,それは乱数を使用して生成することができる。雲水滴サイズは対数正規分布であるとして計算できる(非特許文献2参照)。雲水滴サイズの対数正規分布(N(X))は,
If there is no correlation between each pulse pair, the Doppler speed cannot be calculated from the pulse pair processing. The pulse P i can be calculated by taking the vector sum of the backscatter vectors of each cloud droplet of the radar pulse. Correlation pulse P i + 1 subsequent to the pulse P i and pulse P i can be represented by the phase shift at the cloud water droplets caused by water drops motion cloud between T s in the simulation. A signal composed of mutually correlated received signals observed by a cloud observation radar device from an artificial satellite can be generated by computer simulation using this cloud water drop model.
(Ii) Cloud water droplet size distribution
A drop size distribution is required in a cloud drop model, which can be generated using random numbers. The cloud water droplet size can be calculated as a lognormal distribution (see Non-Patent Document 2). The lognormal distribution (N (X)) of cloud water droplet size is

Figure 2005345212
ここに,Xは,雲水滴の直径Dμmの対数であり,X0 はXの平均値であり,σX はXの標準偏差であり,そしてNt は単位体積(cm-3)あたりの全雲水滴数である。対数正規分布により雲水滴サイズを計算するために,X0 ,σX ,およびNt が実験により求められている必要がある。Heymsfield等は高度7300mから7420mの範囲の関数として雲水滴サイズ分布を測定した(非特許文献3参照)。本シミュレーションではHeymsfieldの実験データを使用して,雲水滴サイズ分布を計算した。本発明において,Nt =136および高度7360mでのσX =0.401を例として使用した。図3はこの条件で雲水滴サイズ分布を示す。
Figure 2005345212
Where X is the logarithm of the diameter D μm of the cloud droplet, X 0 is the average value of X , σ X is the standard deviation of X, and N t is the total per unit volume (cm −3 ). It is the number of cloud water drops. In order to calculate the cloud water droplet size by the lognormal distribution, X 0 , σ X , and N t need to be obtained by experiments. Heimsfield et al. Measured cloud droplet size distribution as a function of altitudes ranging from 7300 m to 7420 m (see Non-Patent Document 3). In this simulation, the water droplet size distribution was calculated using Heymsfield experimental data. In the present invention, N t = 136 and σ X = 0.401 at an altitude of 7360 m were used as examples. FIG. 3 shows the cloud droplet size distribution under these conditions.

雲水滴に照射される電磁波の波長が水滴の直径に比べて小さいとき,レイリー散乱を生じる。その時の反射係数Z(mm6 /m3 )は,雲水滴分布を使用して次の(3)式で表わすことができる。 Rayleigh scattering occurs when the wavelength of the electromagnetic wave irradiated to the cloud droplet is smaller than the diameter of the droplet. The reflection coefficient Z (mm 6 / m 3 ) at that time can be expressed by the following equation (3) using the cloud water droplet distribution.

Figure 2005345212
ここに,10-3・10X の項はmm単位での雲水滴の直径を表し,Dmin およびDmax は雲水滴の最大および最小の直径であり,それぞれ0.1および100.0μmであると推定できる。この場合,Zは−12.4dBZである。
Figure 2005345212
Here, the term 10 −3 · 10 X represents the diameter of the cloud droplet in mm, and D min and D max are the maximum and minimum diameter of the cloud droplet, which are 0.1 and 100.0 μm, respectively. Can be estimated. In this case, Z is -12.4 dBZ.

静止大気中の雲水滴の終端落下速度Vt (m/sec)は以下のように雲水滴の直径D(μm)の関数として表すことができる(非特許文献4参照)。 The terminal drop velocity V t (m / sec) of the cloud water droplet in the static atmosphere can be expressed as a function of the diameter D (μm) of the cloud water droplet as follows (see Non-Patent Document 4).

t (D)=a1 ・D・(1.0−exp(−a2 ・D)) , (4)
ここに,a1 とa2 は定数であり,すなわち,それぞれ4.0×103 および1.2×104 である。図4は雲水滴の直径と終端落下速度の間の関係を示す。
V t (D) = a 1 · D · (1.0−exp (−a 2 · D)), (4)
Here, a 1 and a 2 are constants, that is, 4.0 × 10 3 and 1.2 × 10 4 , respectively. FIG. 4 shows the relationship between cloud water drop diameter and terminal drop velocity.

平均ドップラー速度は,実際には前述のパルスペアを計算する式(1)により求めるが,理論的には,平均雲水滴落下速度(VDOP )は以下の式により計算できる。 The average Doppler velocity is actually obtained by the above-described equation (1) for calculating the pulse pair, but theoretically, the average cloud water droplet drop velocity (V DOP ) can be calculated by the following equation.

Figure 2005345212
ドップラー効果の周波数の幅(標準偏差σDOP )は,以下の式で計算できる。
Figure 2005345212
The frequency range of the Doppler effect (standard deviation σ DOP ) can be calculated using the following formula.

Figure 2005345212
ここに,VDOP2(VDOP の二乗)は,
Figure 2005345212
Where V DOP2 (V DOP squared) is

Figure 2005345212
この場合,<VDOP >は0.2m/s,<σDOP >は0.062m/sである。ブラケットは平均値を意味する。
Figure 2005345212
In this case, <V DOP > is 0.2 m / s and <σ DOP > is 0.062 m / s. A bracket means an average value.

(iii) 人工衛星に搭載した雲観測レーダ装置による雲観測のシミュレーション装置
図5(a)は,人工衛星に搭載した雲観測レーダ装置により視線方向の雲観測をすることを示す図である。図5(a)は雲観測レーダ装置の送信ビームと雲の観測領域の関係を示す。図5(b)は観測領域を示し,レーダビーム角度2θ(θ=0.05°)であり,距離分解能は500mである。図5(b)の双方向矢印の長さが距離分解能を表し500mである。距離分解能はレーダパルス幅できまる。観測地点はA点であり,高度7360mの位置である。水平方向の分解能と送信パルス間隔Ts =170μ秒のレーダパルスにより平均ドップラー速度を観測する観測精度とのトレードオフで水平方向の距離分解能を10km(平均ドップラー速度を計算するためにパルス積分をする間の人工衛星の飛行距離)とした。
(Iii) Cloud Observation Simulation Device Using a Cloud Observation Radar Device Mounted on an Artificial Satellite FIG. 5A is a diagram showing that a cloud observation radar device mounted on an artificial satellite performs cloud observation in the line of sight. FIG. 5A shows the relationship between the transmission beam of the cloud observation radar device and the cloud observation region. FIG. 5B shows the observation region, the radar beam angle is 2θ (θ = 0.05 °), and the distance resolution is 500 m. The length of the bidirectional arrow in FIG. 5B represents the distance resolution and is 500 m. The distance resolution is determined by the radar pulse width. The observation point is point A, and the altitude is 7360 m. The distance resolution in the horizontal direction is 10 km (pulse integration is performed to calculate the average Doppler velocity) in a trade-off between the resolution in the horizontal direction and the observation accuracy of observing the average Doppler velocity with the radar pulse having a transmission pulse interval T s = 170 μsec. The distance between the satellites in between).

図5(c)は,i番目の送信パルスが,雲水滴1(α1,β1 ),2(α2,β2 ),3(α3,β3 ),・・・j(αj,βj ),・・・のそれぞれにおいて反射することにより反射パルスA1i(α1,β1 , 2i(α2,β2 , 3i(α3,β3 ),・・・Aji(αj,βj ),・・・を生じることを表し,各反射パルスのベクトル和が受信パルスPi であることを表す。 FIG. 5 (c) shows that the i-th transmission pulse is a cloud water drop 1 (α 1, β 1 ), 2 (α 2, β 2 ), 3 (α 3, β 3 ),... J (α j , β j ),... are reflected to reflect reflected pulses A 1i1, β 1 ) , A 2i2, β 2 ) , A 3i3, β 3 ),. A jij, β j ),... Is generated, and the vector sum of each reflected pulse is the received pulse P i .

図5(a)の高度7360mの位置Aを中心にする円錐台の容積の範囲に通常対数で1010個の雲水滴がランダムに配置されるようにシミュレーションにより生成した。雲水滴のこの数値は,図5(c)の円錐台の領域において実際に存在する雲水滴数と比較して小さい。しかし,1010の雲水滴は統計的には十分な大きさの数であるので,シミュレーションにおいては差し支えない。前述の雲水滴をランダムに配置するということは,各生成された雲水滴が0°から360°の範囲でランダムな初期位相をもつことを意味する。パルスPi は,各雲水滴からの後方散乱のベクトル和として計算する。パルスPi に対してパルスPi+1 はTs 秒間の雲水滴と衛星移動により生じるとして各雲水滴の位相をシフトすることによりシミュレーションで求めることができる。本発明においては,大気の垂直方向の運動は扱わないものとする。図2で説明したようにレーダビーム方向に角度γの視線方向角度誤差がある場合に,j番目の雲水滴の位相シフト(Δφj )は次の式で表すことができる。 It was generated by simulation so that normally 10 10 cloud water droplets were randomly arranged in the range of the volume of the truncated cone centering on the position A at an altitude of 7360 m in FIG. This numerical value of cloud water droplets is smaller than the number of cloud water droplets actually present in the region of the truncated cone in FIG. However, since 10 10 cloud water drops are statistically large in number, they can be used in the simulation. Arranging the above-mentioned cloud droplets at random means that each generated cloud droplet has a random initial phase in the range of 0 ° to 360 °. The pulse P i is calculated as the vector sum of the backscatter from each cloud drop. The pulse P i + 1 can be obtained by simulation by shifting the phase of each cloud water drop, assuming that the pulse P i + 1 is generated by the cloud water drop and the satellite movement for T s seconds. In the present invention, the vertical movement of the atmosphere is not handled. As described with reference to FIG. 2, when there is a gaze direction angle error of the angle γ in the radar beam direction, the phase shift (Δφ j ) of the j-th cloud water droplet can be expressed by the following equation.

Figure 2005345212
ここに,Vtjはj番目の雲水滴の終端落下速度であり,αj は−θからθの範囲にあるj番目の雲水滴の視線方向からの角度である。βj は0から360°の範囲にあるj番目の雲水滴の衛星移動方向からの角度である(図5参照)。λは,レーダ波長でcmである。雲水滴での後方散乱信号のベクトル和は,各信号ベクトルの実部をx軸とし,虚部をy軸で表し,信号の振幅はベクトルの長さであらわし,位相ダイアグラムにより求めることができる。各ベクトルの位相は式(7)のΔφで決められる。その際,レーダアンテナのアンテナパターンの分布をビーム中央を中心にしたガウス分布(exp(−2.78θj 2 /θ2 ))であるとして,粒子毎に重み付けをしてそれぞれの粒子での反射ベクトルAjiを求め,ベクトル和をとるようにした。ノイズの影響はベクトル和にノイズ信号を加えることにより考慮する。本シミュレーションではノイズレベルは−20.0dBとして計算した。
Figure 2005345212
Here, V tj is the terminal drop speed of the j-th cloud water droplet, and α j is the angle from the line-of-sight direction of the j-th cloud water droplet in the range of −θ to θ. β j is an angle from the satellite moving direction of the j-th cloud drop in the range of 0 to 360 ° (see FIG. 5). λ is cm at the radar wavelength. The vector sum of the backscattered signals in the cloud water droplets can be obtained from the phase diagram, where the real part of each signal vector is represented by the x axis and the imaginary part is represented by the y axis, and the signal amplitude is represented by the length of the vector. The phase of each vector is determined by Δφ in equation (7). At this time, assuming that the distribution of the antenna pattern of the radar antenna is a Gaussian distribution (exp (−2.78θ j 2 / θ 2 )) centered on the center of the beam, the reflection is performed on each particle by weighting each particle. The vector A ji was obtained and the vector sum was taken. The effect of noise is taken into account by adding a noise signal to the vector sum. In this simulation, the noise level was calculated as -20.0 dB.

(iv) エリアシング補正
図6は視線方向角度誤差γと平均ドップラー速度<v>の間の関係を示す。正のγは,ターゲットが近づいていることを表し,負のγはターゲットが遠ざかっていることを表す。シミュレーションはγが−0.1°,−0.08°,−0.06°,−0.04°,−0.02°,0.0°,0.02°,0.04°,0.06°,0.08°および0.1°で行なった。プロット(図の黒丸および白丸)はシミュレーションで(1)式により求めた平均ドップラー速度<v>であり,Na =1010のパルスペアから計算されたものである。実線は人工衛星の視線方向速度成分であり,Vsat ・sinγとして計算で求めたものである。太い実線はドップラー速度のエリアシングを生じない範囲を示し(ダイナミックレンジに等しい),そして細い実線はエリアシングを生じる領域を示す。黒丸のプロットはエリアシングを生じない領域にあるものである。白丸のプロットはエリアシングを生じた領域のものである。
(Iv) Aliasing Correction FIG. 6 shows the relationship between the gaze direction angle error γ and the average Doppler velocity <v>. Positive γ represents that the target is approaching, and negative γ represents that the target is moving away. In the simulation, γ is −0.1 °, −0.08 °, −0.06 °, −0.04 °, −0.02 °, 0.0 °, 0.02 °, 0.04 °, and 0. Performed at 0.06 °, 0.08 ° and 0.1 °. The plots (black circles and white circles in the figure) are average Doppler velocities <v> obtained by the equation (1) in the simulation, and are calculated from pulse pairs of N a = 10 10 . The solid line is the velocity component in the line-of-sight direction of the artificial satellite, and is obtained by calculation as V sat · sin γ. The thick solid line indicates the range where Doppler velocity aliasing does not occur (equal to the dynamic range), and the thin solid line indicates the area where aliasing occurs. The black circle plot is in an area where no aliasing occurs. The white circle plot is for the area where aliasing occurred.

エリアシングは次のようにγを参照して修正できる。エリアシングは人工衛星の視線方向成分の大きさの絶対値がVdyn =λ/4Ts より大きくなった場合に生じる。従って,視線方向角度誤差γにおいて,エリアシングを生じる視線方向角度誤差γa はVsat ・sinγa =Vdyn により求まる。今の場合,Vdyn =4.69m/s,Vsat =7.6km/sであるので,γa =0.035°である。 Aliasing can be corrected with reference to γ as follows. Aliasing occurs when the absolute value of the line-of-sight direction component of the artificial satellite becomes larger than V dyn = λ / 4T s . Therefore, in the gaze direction angle error γ, the gaze direction angle error γ a causing aliasing is obtained by V sat · sin γ a = V dyn . In this case, since V dyn = 4.69 m / s and V sat = 7.6 km / s, γ a = 0.035 °.

従って,図6の場合,γが,0.035°より大きければ,エリアシング補正ドップラー速度<vc >は<vc >=2Vdyn +<v>として求まる(Vdyn >0)。また,γが−0.035°より小さい場合には,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >は,<vc >=−2Vdyn +<v>として求まる(Vdyn >0)。 Therefore, in the case of FIG. 6, if γ is larger than 0.035 °, the aliasing correction Doppler speed <v c > is obtained as <v c > = 2V dyn + <v> (V dyn > 0). When γ is smaller than −0.035 °, the aliasing corrected average Doppler velocity <v c > is obtained as <v c > = − 2 V dyn + <v> (V dyn > 0).

図7はδとエリアシング補正平均ドップラー速度<vc >と視線方向角度誤差γの関係を示す。実線は衛星速度Vsat のドップラー速度の視線方向成分であり,Vsat ・sinγとして求めたものである。γ=0に対応してVsat ・sinγ=0である。太い実線はエリアシングを生じないγ範囲のものであり,細い実線はエリアシングを生じるγ範囲のものである。白丸のプロットは図6のプロットに対してエリアシング補正したものを表す。黒丸のプロットはエリアシング補正をしないものであり,図6における黒丸のプロットと同じである。点線は各プロットを結んだ線である。太い点線はエリアシングを生じない領域のものであり,細い点線はエリアシングを生じる領域のものである。 FIG. 7 shows the relationship between δ, the aliasing corrected average Doppler velocity <v c >, and the gaze direction angle error γ. The solid line is the line-of-sight component of the Doppler velocity of the satellite velocity V sat and is obtained as V sat · sin γ. Corresponding to γ = 0, V sat · sin γ = 0. The thick solid line is in the γ range where no aliasing occurs, and the thin solid line is in the γ range where aliasing occurs. The white circle plot represents an aliasing corrected version of the plot of FIG. The black circle plot does not perform aliasing correction, and is the same as the black circle plot in FIG. The dotted line is a line connecting the plots. A thick dotted line is a region where aliasing does not occur, and a thin dotted line is a region where aliasing occurs.

実線と点線の間にわずかに差がある。この差は雲水滴落下速度VDOP (雲水滴のドップラー速度)である。ブラケットは平均であることを表す。従って,図7の<VDOP >は雲水滴落下速度の平均をあらわし,図7の場合,<VDOP >=−0.2m/sであり,<VDOP >=<vc >−Vsat ・sinγとして計算で求まる。 There is a slight difference between the solid and dotted lines. This difference is the cloud water drop falling speed V DOP (cloud water drop Doppler speed). Brackets represent average. Therefore, <V DOP > in FIG. 7 represents the average drop speed of cloud water droplets. In FIG. 7, <V DOP > = − 0.2 m / s, and <V DOP > = <v c > −V sat.・ Calculated as sin γ.

セクション(i)で説明したように,平均ドップラー速度<v>を求めるのに使用したパルスペア数Na と平均雲水滴落下速度(<VDOP meas)(measは測定された量であり誤差を含んでいることを表す(以下同じ))の関係は,Na を変えることにより平均雲落下速度がどのように変化するかを調べることにより判断できる。 As described in section (i), an amount and a pulse pair number N a using the average cloud water droplets falling velocity (<V DOP> meas) ( meas is measured to obtain the average Doppler velocity <v> the error including relationships that by indicating that have (the same applies hereinafter)) can be determined by examining whether the average cloud falling speed how changes by changing the N a.

図8は,パルスペア数と平均雲水滴落下速度(<VDOP meas)の標準偏差の関係を示し,γをパラメータとして求めたものである。視線方向角度誤差γ=0.0°におけるものは実線で示す曲線(1)と(2)であり,曲線(1)はノイズを考慮していない場合であり,曲線(2)はノイズを考慮した場合を示す。曲線(1),(2)以外は,γ=±0.02°,±0.04°,±0.06°,±0.08°および±0.1°におけるパルスペア数と平均雲水滴落下速度の標準偏差の関係を示す。γに対する関係は実線,長点線,長点−点−長点−点の線,点線,および長点−点−点−点の線による曲線でそれぞれ示される(図8ではグラフの重複がある)。γの正および負の値による違いは小さく,図8では重なっている(なお,出願人はγの正および負の値による曲線の違いを青と赤で色分けした図8を物件提出書により提出する)。 FIG. 8 shows the relationship between the number of pulse pairs and the standard deviation of the average cloud droplet drop speed (<V DOP > meas ), and is obtained using γ as a parameter. The line-of-sight angle error γ = 0.0 ° is the curves (1) and (2) indicated by the solid line, the curve (1) is when noise is not taken into account, and the curve (2) is when noise is taken into account. Shows the case. Except curves (1) and (2), the number of pulse pairs and average cloud drop drops at γ = ± 0.02 °, ± 0.04 °, ± 0.06 °, ± 0.08 ° and ± 0.1 ° The relationship of the standard deviation of speed is shown. The relationship to γ is indicated by a solid line, a long dotted line, a long point-point-long point-point line, a dotted line, and a long point-point-point-point line (in FIG. 8, there are overlapping graphs). . Differences due to positive and negative values of γ are small and overlap in Fig. 8 (Note that the applicant submitted Fig. 8 in which the difference in curves due to positive and negative values of γ is color-coded in blue and red on the property submission form. To do).

衛星移動により生じるドップラー効果の周波数スペクトルの拡がり(σsat )は次の式により近似できる。 The spread (σ sat ) of the frequency spectrum of the Doppler effect caused by satellite movement can be approximated by the following equation.

σsat ≒0.3sin(2θ)・Vsat (8)
この式(8)から,σsat ≒4m/sが得られる。Na =1における実線の曲線(2)により示される標準偏差は2つのファクター(σDOP およびσsat )により決定される。σDOP (0.062m/s)はσsat よりかなり小さい。そのため,σDOP は無視して,式(8)から求まる値として標準偏差は4m/sとなる。この値は,シミュレーションで求めた図8の結果にほぼ一致しているので,シミュレーションが正しいことが示されている。
σ sat ≒ 0.3sin (2θ) ・ V sat (8)
From this equation (8), σ sat ≈4 m / s is obtained. The standard deviation indicated by the solid curve (2) at N a = 1 is determined by two factors (σ DOP and σ sat ). σ DOP (0.062 m / s) is much smaller than σ sat . For this reason, σ DOP is ignored, and the standard deviation is 4 m / s as a value obtained from Equation (8). Since this value substantially matches the result of FIG. 8 obtained by simulation, it is shown that the simulation is correct.

図8に示されるパルスペア数と<VDOP measの標準偏差のグラフにおいて,γ=0.0°(図8の実線の曲線(1))と他の場合の関係をみた場合,2つに分けられる。一つは,グループAであって,γ=0.0°(図8の実線の曲線(1))に近いグループである。グループAはγ=±0.02°,±0.06°,±0.08°である。他は,グループBであって,<VDOP measの標準偏差がγ=0.0°での標準偏差からの大きく離れているグループである。グループBはγ=±0.04°と±0.1°である。 In the graph of the number of pulse pairs and the standard deviation of <V DOP > meas shown in FIG. 8, when the relationship between γ = 0.0 ° (solid curve (1) in FIG. 8) and other cases is seen, it is Divided. One is group A, which is close to γ = 0.0 ° (solid curve (1) in FIG. 8). Group A is γ = ± 0.02 °, ± 0.06 °, ± 0.08 °. The other is group B, in which the standard deviation of <V DOP > meas is far from the standard deviation at γ = 0.0 °. Group B has γ = ± 0.04 ° and ± 0.1 °.

γ=±0.04°は,エリアシング領域(図7参照)にあり,しかも,それはエリアシングを生じる境界に近い。エリアシング補正は,γがγa より大きいか,小さいかで判定するので,エリアシングの境界付近のものについては,本来はエリアシング補正をするべきでないものも含まれていることが考えられる。γ=±0.04°はそのために,標準偏差が大きくなったものと推定される。γ=±0.1°の場合も同様である。この場合は,次のエリアシング点(衛星速度の視線方向成分が±2・Vdyn )に近いことによるものであると考えられる。このような場合には,<VDOP measの標準偏差が大きくなる。 γ = ± 0.04 ° is in the aliasing region (see FIG. 7), and it is close to the boundary that causes aliasing. Aliasing correction is determined based on whether γ is larger or smaller than γ a , and therefore it is conceivable that those near the boundary of aliasing include those that should not be subjected to aliasing correction. Therefore, it is estimated that γ = ± 0.04 ° has a large standard deviation. The same applies to γ = ± 0.1 °. In this case, it is considered that this is due to the fact that it is close to the next aliasing point (the line-of-sight component of the satellite velocity is ± 2 · V dyn ). In such a case, the standard deviation of <V DOP > meas becomes large.

グループAのγ=±0.02°,±0.06°および±0.08°は,エリアシング点γa から離れている。この場合には,γを参照することによるエリアシング効果の補正を正しく行なうことができる。図8に示されるように,これらの場合には,パルスペア数と<VDOP >meas の標準偏差の間の関係はγ=0.0°の標準偏差とほぼ同様である。 In group A, γ = ± 0.02 °, ± 0.06 °, and ± 0.08 ° are away from the aliasing point γ a . In this case, the aliasing effect can be correctly corrected by referring to γ. As shown in FIG. 8, in these cases, the relationship between the standard deviation of <V DOP> m eas and pulse pair number is almost the same as the standard deviation of γ = 0.0 °.

前述したように,平均雲水滴落下速度<VDOP >のターゲット測定精度を1m/s以下にするために,平均ドップラー速度<v>を求めるための衛星移動距離Lを10kmにする。最大パルスぺア数NamaxはNa =L/(Ts ・Vsat )で計算できる。L=10km,Ta =170μsec,およびVsat =7.6km/secから,最大パルスペア数Namax≒8000である。図8に示されるように,Na =8000の時,γ=0.0°の場合およびグループAの<VDOP measは約0.4m/sであり,ターゲット測定精度より小さい。 As described above, in order to set the target measurement accuracy of the average cloud water drop falling speed <V DOP > to 1 m / s or less, the satellite moving distance L for obtaining the average Doppler speed <v> is set to 10 km. The maximum pulse pair number N amax can be calculated by N a = L / (T s · V sat ). Since L = 10 km, T a = 170 μsec, and V sat = 7.6 km / sec, the maximum number of pulse pairs N amax ≈8000. As shown in FIG. 8, when N a = 8000, <V DOP > meas of gamma = 0.0 For ° and Group A is about 0.4 m / s, less than the target measurement accuracy.

本発明において使用した雲水滴サイズ分布および静止大気であることを仮定したために平均雲水滴落下速度<VDOP >は小さい。こぬか雨に対するドップラー速度も,本発明の対象になる。大気の垂直方向の運動は1m/sより大きいことがある。これらのことから,ターゲット精度(1m/s以下)が適正であろう。図8に示されるように,Na =8000でグループBでは,<VDOP measの標準偏差は約1.3m/sであり,ターゲット精度より大きい。このような大きい標準偏差はエリアシング効果の補正をミス判定することにより生じるものである。従って,エリアシング点に近い場合のエリアシング補正では<VDOP measの誤差を考慮する必要があることが本シミュレーションによっても示されている。 Since the cloud water droplet size distribution and the static atmosphere used in the present invention are assumed, the average cloud water droplet drop speed <V DOP > is small. The Doppler speed against the rain is also an object of the present invention. The vertical motion of the atmosphere can be greater than 1 m / s. From these facts, the target accuracy (1 m / s or less) will be appropriate. As shown in FIG. 8, in the group B with N a = 8000, the standard deviation of <V DOP > meas is about 1.3 m / s, which is larger than the target accuracy. Such a large standard deviation is caused by misjudging the correction of the aliasing effect. Therefore, this simulation also shows that it is necessary to consider the error of <V DOP > meas in the aliasing correction when it is close to the aliasing point.

本発明によれば,雲観測レーダ装置のコンピュータによるシミュレーションを,雲水滴の粒子直径分布等の雲モデル,人工衛星の姿勢の傾き等の条件等に応じて容易に,正確に行なうことができる。また,シミュレーションにおいて,エリアシング補正により得られた平均雲水滴速度について,平均ドップラー速度の計算に使用したパルスペア数毎の標準偏差を容易に求めることができる。そのため,得られた雲水滴落下速度の評価を容易に行なうことができる。   According to the present invention, a computer simulation of a cloud observation radar device can be easily and accurately performed according to a cloud model such as a particle diameter distribution of cloud water droplets, a condition such as an inclination of an artificial satellite, and the like. In the simulation, the standard deviation for each number of pulse pairs used for calculating the average Doppler velocity can be easily obtained for the average cloud water droplet velocity obtained by the aliasing correction. Therefore, it is possible to easily evaluate the obtained cloud water drop falling speed.

さらに本発明は,ドップラー速度のエリアシング補正をγを参照して自動的に補正することを可能にする。もし,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >がエリアシング点から遠いなら,<VDOP measの標準偏差はγ=0の場合とほとんど同じである。このような場合には,エリアシング補正がうまくできることが本シミュレーションにより示された。もし,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >がエリアシング点に近いなら,<VDOP measの標準偏差は大きくなる。この場合に,<VDOP measの誤差を考慮する必要があることが本シミュレーションにより示された。 Furthermore, the present invention makes it possible to automatically correct the Doppler velocity aliasing correction with reference to γ. If the aliasing corrected average Doppler velocity <v c > is far from the aliasing point, the standard deviation of <V DOP > meas is almost the same as when γ = 0. In this case, the simulation shows that aliasing can be corrected well. If the aliasing correction average Doppler velocity <v c > is close to the aliasing point, the standard deviation of <V DOP > meas becomes large. In this case, the simulation shows that it is necessary to consider the error of <V DOP > meas .

また,上記のようなシミュレーション装置は,実際の人工衛星に搭載された雲観測レーダ装置の観測データのデータ処理に応用することも可能であり,観測データに含まれる視線方向角度誤差にともなうエリアシング補正を自動判定して,自動修正できる。そのため,本発明の雲観測装置は雲観測において正確な雲水滴落下速度を容易に求めることができる。   In addition, the simulation apparatus as described above can be applied to data processing of observation data of a cloud observation radar apparatus mounted on an actual artificial satellite, and aliasing due to a gaze direction angle error included in the observation data. Automatic correction can be determined and corrected automatically. Therefore, the cloud observation apparatus of the present invention can easily obtain an accurate cloud water drop falling speed in cloud observation.

図9は本発明の人工衛星に搭載したドップラーレーダ装置により雲観測をするシミュレーション装置のシステム構成を示す図である。図9において,41はCPUである。42はコンピュータの内部メモリである。43はシミュレーションプログラム保持装置1であって,コンピュータの記憶装置であり,内部磁気記憶装置,半導体メモリ装置,外部磁気記憶装置,CDROM等の光学式記憶装置であり,人工衛星に搭載した雲観測レーダ装置による雲観測のシミューレーションに必要なコンピュータプログラムを保持するものである。44はシミュレーションプログラム保持装置2であって,磁気記憶装置,CDROM等の外部記憶装置であり,雲観測レーダのシミュレーションに必要な各種パラメータを求める計算プログラムを保持するものである。   FIG. 9 is a diagram showing a system configuration of a simulation apparatus for observing clouds with a Doppler radar apparatus mounted on the artificial satellite of the present invention. In FIG. 9, reference numeral 41 denotes a CPU. Reference numeral 42 denotes an internal memory of the computer. Reference numeral 43 denotes a simulation program holding device 1, which is a storage device of a computer, and is an optical storage device such as an internal magnetic storage device, a semiconductor memory device, an external magnetic storage device, or a CDROM, and is a cloud observation radar mounted on an artificial satellite. It holds computer programs necessary for simulation of cloud observation by the device. Reference numeral 44 denotes a simulation program holding device 2, which is an external storage device such as a magnetic storage device or a CDROM, and holds a calculation program for obtaining various parameters necessary for simulation of the cloud observation radar.

45はインターフェースであって,外部記憶装置46,入力装置47,出力装置48のインターフェースである。46は外部記憶装置であって,シミュレーションの結果等を保持する磁気記憶装置,光学式記憶装置等である。47は入力装置であって,キーボード,マウス等の入力装置である。48は出力装置であって,プリンタ,ディスプレイ等である。   Reference numeral 45 denotes an interface, which is an interface of the external storage device 46, the input device 47, and the output device 48. Reference numeral 46 denotes an external storage device, which is a magnetic storage device, an optical storage device, or the like that holds simulation results and the like. An input device 47 is an input device such as a keyboard and a mouse. An output device 48 is a printer, a display, or the like.

50はシミュレーションプログラム保持装置3であって,コンピュータの記憶装置であり,内部磁気記憶装置,半導体メモリ装置,外部磁気記憶装置,CDROM等の光学式記憶装置であり,雲観測レーダのシミュレーションに必要なプログラムを保持するものである。   Reference numeral 50 denotes a simulation program holding device 3, which is a storage device of a computer, and is an optical storage device such as an internal magnetic storage device, a semiconductor memory device, an external magnetic storage device, or a CDROM, which is necessary for simulation of cloud observation radar. Holds the program.

シミュレーションプログラム保持装置1(43)において,51はパルスPi 生成プログラムであって,シミュレーションに必要なパルスPi を生成するものである。52は平均ドップラー速度計算プログラムであって,(1)式により平均ドップラー速度<v>を計算するプログラムである。53はエリアシング補正プログラムであって,観測データのエリアシング補正をするものである。54は平均雲水滴落下速度計算プログラムであって,平均雲水滴落下速度<VDOP >を計算するプログラムである。155’はダイナミックレンジ計算プログラムであって,雲観測レーダ装置のダイナミックレンジを計算するものである。180’は距離解像度計算プログラムである。 In the simulation program holding device 1 (43), 51 is a pulse P i generation program, and generates a pulse P i required for the simulation. An average Doppler speed calculation program 52 is a program for calculating an average Doppler speed <v> according to equation (1). 53 is an aliasing correction program for correcting aliasing of observation data. 54 is an average cloud water drop dropping speed calculation program for calculating an average cloud water drop falling speed <V DOP >. 155 'is a dynamic range calculation program for calculating the dynamic range of the cloud observation radar device. 180 ′ is a distance resolution calculation program.

シミュレーションプログラム保持装置2(44)において,61は雲水滴サイズ分布計算プログラムであって,(2)式に従って,雲水滴分布N(X)を計算するプログラムである。62は雲反射係数計算プログラムであって,(3)式に従って,雲水滴でのレーダパルスの反射係数Zを計算するプログラムである。63は終端速度計算プログラムであって,(4)式に従って雲水滴の終端速度Vt (D)を計算するものである。66は雲水滴位相計算プログラムであって,(7)式に従って,粒子位相Δφj を計算するプログラムである。159’は最大パルスペア数計算プログラムであって,平均ドップラー速度<v>を計算するためのパルスペア数Na の最大値Namaxを求めるものである。 In the simulation program holding device 2 (44), 61 is a cloud water droplet size distribution calculation program, which calculates a cloud water droplet distribution N (X) according to the equation (2). A cloud reflection coefficient calculation program 62 is a program for calculating the reflection coefficient Z of the radar pulse in the cloud water droplets according to the equation (3). 63 is a terminal velocity calculation program for calculating the cloud water droplet termination velocity V t (D) according to the equation (4). 66 is a cloud water droplet phase calculation program for calculating the particle phase Δφ j according to the equation (7). 159 'is a maximum pulse-pair number computation program, and requests the maximum value N amax of pulse pair number N a for calculating the average Doppler velocity <v>.

シミュレーションプログラム保持装置3(50)において,64は<σDOP >計算プログラムであって,ドップラー周波数の拡がりを計算するプログラムである。65は<VDOP2>計算プログラムであって,<VDOP2>(VDOP の二乗の平均)を計算するプログラムである。1511はパルスペア数自動生成プログラムであって,平均ドップラー速度<v>を計算するためのパルスペア数を自動生成するプログラムである。1521はパルスペア生成プログラムであって,パルスペア数自動生成プログラム1511で自動生成したパルスペア数に応じた数のパルスペアを自動生成するものである。1531は標準偏差計算プログラムであって,平均雲水滴落下速度の標準偏差を計算するプログラムである。 In the simulation program holding apparatus 3 (50), reference numeral 64 denotes a <σ DOP > calculation program, which is a program for calculating the Doppler frequency spread. Reference numeral 65 denotes a <V DOP2 > calculation program that calculates <V DOP2 > (average of V DOP squares). 1511 is a program for automatically generating the number of pulse pairs, and is a program for automatically generating the number of pulse pairs for calculating the average Doppler velocity <v>. A pulse pair generation program 1521 automatically generates a number of pulse pairs corresponding to the number of pulse pairs automatically generated by the pulse pair number automatic generation program 1511. Reference numeral 1531 denotes a standard deviation calculation program for calculating the standard deviation of the average cloud water drop dropping speed.

図10は,本発明のシミュレーション装置において,雲観測レーダから出力された送信パルスが雲水滴で反射して雲観測レーダで観測されるパルスPi をシミュレーションで生成するための手段の動作説明図である。 FIG. 10 is a diagram for explaining the operation of the means for generating, in the simulation apparatus of the present invention, a pulse P i that is transmitted from the cloud observation radar and reflected by the cloud water droplets and observed by the cloud observation radar. is there.

71はシミュレーションデータ保持手段Aであって,コンピュータのメモリであって,雲水滴サイズ分布N(X),雲反射係数Z,雲水滴終端速度Vt (D),雲水滴位相Δφj 等を保持するものである。171は保持されている雲水滴サイズ分布N(X)であり, 雲水滴サイズ分布生成手段161により生成されたものである。172は保持されている雲反射係数Zであり,雲反射係数計算手段162により生成されたものである。173は雲水滴終端速度Vt (D)であり,雲水滴終端速度計算手段163により生成されたものである。174は保持されている雲水滴位相Δφj であり,雲水滴位相計算手段166により生成されたものである。 Reference numeral 71 denotes simulation data holding means A, which is a memory of a computer and holds the cloud droplet size distribution N (X), cloud reflection coefficient Z, cloud droplet drop velocity V t (D), cloud droplet phase Δφ j and the like. To do. Reference numeral 171 denotes a cloud water droplet size distribution N (X) which is generated by the cloud water droplet size distribution generation means 161. Reference numeral 172 denotes a cloud reflection coefficient Z that is held, and is generated by the cloud reflection coefficient calculation means 162. Reference numeral 173 denotes a cloud water droplet end velocity V t (D), which is generated by the cloud water droplet end velocity calculation means 163. Reference numeral 174 denotes a cloud water droplet phase Δφ j which is generated by the cloud water droplet phase calculation means 166.

72は粒子毎の反射パルス保持手段であって,粒子毎の反射パルスのベクトルを保持する手段であり,コンピュータのメモリである。76は生成された各粒子での反射パルスのベクトルであり,ベクトルの大きさと位相をもつ。73はパルスPi 保持手段であって,コンピュータのメモリであり,パルスPi 生成手段151で生成したパルスの速度ベクトル(大きさ,位相)を保持するものである。75は生成されたパルスPi のベクトルである。 Reference numeral 72 denotes a reflection pulse holding means for each particle, which holds a reflection pulse vector for each particle, and is a memory of a computer. Reference numeral 76 denotes a vector of the reflected pulse at each generated particle, which has the magnitude and phase of the vector. 73 is a pulse P i retaining means is a memory of a computer, the pulse P i generation means pulse velocity vector generated by 151 (the size, phase) is to hold the. 75 is a vector of generated pulses P i .

151はパルスPi 生成手段であって,i番目の入射パルスにより各雲水滴で反射する反射パルスAjiを生成し,各雲水滴の後方散乱で生じた反射パルスAjiのベクトル和についてi番目のパルス毎に和をとり,パルスPi を生成するものである。1520は粒子毎の反射パルス生成手段である。1530はベクトル和計算手段であってi番目の入力パルスにより各粒子で反射して生成されるドップラー速度ベクトルの和を計算するものである。 Reference numeral 151 denotes pulse P i generation means for generating a reflection pulse A ji reflected from each cloud droplet by the i-th incident pulse, and the i-th vector sum of the reflection pulses A ji generated by backscattering of each cloud droplet. The pulse P i is generated by adding the sum for each pulse. Reference numeral 1520 denotes a reflected pulse generating means for each particle. Reference numeral 1530 denotes a vector sum calculation means for calculating the sum of Doppler velocity vectors generated by reflection at each particle by the i-th input pulse.

161は雲水滴サイズ分布生成手段であって,雲水滴のサイズ分布を求めるものであり,式(2)を計算するものである。162は雲反射係数計算手段であって,式(3)により,雲水滴でのレーダパルスの反射係数Zを計算するものである。163は雲水滴終端速度計算手段であって,式(4)により雲水滴終端速度Vt (D)を計算するものである。166は雲水滴位相計算手段であって,式(7)により各雲水滴雲位相Δφj を計算する手段である。159は最大パルスペア数計算手段であって,平均ドップラー速度<v>を計算するためのパルスペア数Na の最大値をNmax =L/Vsat ・Ts により計算するものである。 Reference numeral 161 denotes cloud water droplet size distribution generation means for obtaining the size distribution of the cloud water droplets, and calculates the equation (2). Reference numeral 162 denotes cloud reflection coefficient calculation means for calculating the reflection coefficient Z of the radar pulse from the cloud water droplets according to the equation (3). Reference numeral 163 denotes cloud water droplet end velocity calculating means for calculating the cloud water droplet end velocity V t (D) according to equation (4). Reference numeral 166 denotes cloud water drop phase calculation means for calculating each cloud water drop cloud phase Δφ j using equation (7). 159 is a maximum pulse-pair number calculating means, the maximum value of the pulse pair number N a for calculating the average Doppler velocity <v> a are those calculated by N max = L / V sat · T s.

パルスPi 生成手段151,雲水滴サイズ分布生成手段161,雲反射係数計算手段162,雲水滴終端速度計算手段163,雲水滴位相計算手段166,最大パルスペア数計算手段159は,それぞれ,図9のシステム構成におけるパルスPi 生成プログラム51,雲水滴サイズ分布計算プログラム61,雲反射係数計算プログラム62,終端速度計算プログラム63,雲水滴位相計算プログラム66および最大パルスペア計算プログラム159’のそれぞれとCPU41により構成されるものである。 Pulse P i generation means 151, cloud water droplet size distribution generation unit 161, cloud reflection coefficient computing unit 162, cloud water droplet terminal velocity calculating unit 163, cloud water droplet phase calculation unit 166, the maximum pulse-pair number calculating unit 159, respectively, of FIG. 9 pulse P i generation program 51 in the system configuration structure, cloud water droplet size distribution calculation program 61, cloud reflection coefficient calculation program 62, the terminal velocity calculation program 63, by respectively CPU41 cloud water droplet phase calculation program 66 and the maximum pulse-pair calculation program 159 ' It is what is done.

180は視線方向の距離解像度計算手段であって,パルス幅TW とレーダパルスの伝搬速度cに基づいて視線方向の距離解像度ΔR を計算するものである。距離解像度計算手段180は図9の距離解像度計算プログラム180’とCPUにより構成されるものである。 A line-of-sight distance resolution calculation unit 180 calculates the line-of-sight distance resolution Δ R based on the pulse width TW and the radar pulse propagation velocity c. The distance resolution calculation means 180 is composed of a distance resolution calculation program 180 ′ and a CPU shown in FIG.

91はシミュレーションデータ保持手段Bであって,コンピュータのメモリであり,雲観測レーダのレーダパルスの波長λ,パルス間隔Ts ,最大パルスペア数Namax,距離解像度ΔR ,雲水滴モデルの数値,衛星速度Vsat ,視線方向角度誤差γ,水平方向の所定の距離解像度を得る衛星移動距離L,パルス幅Tw等を保持するものである。47は入力装置であって,各種数値を入力するものである。48出力装置であってシミュレーション結果等を出力するものである。 Reference numeral 91 denotes a simulation data holding means B, which is a memory of a computer. The wavelength λ of the radar pulse of the cloud observation radar, the pulse interval T s , the maximum number of pulse pairs N amax , the distance resolution Δ R , the numerical value of the cloud water drop model, the satellite It holds the speed V sat , the line-of-sight angle error γ, the satellite moving distance L for obtaining a predetermined distance resolution in the horizontal direction, the pulse width Tw, and the like. An input device 47 is used to input various numerical values. A 48-output device that outputs simulation results and the like.

図10の構成の動作を説明する。入力装置47を使用して,レーダパルスの波長λ,パルス間隔Ts ,衛星速度Vsat ,観測する雲の高度,雲水滴モデル数値等を入力する。シミュレーションデータ保持手段B91に保持する。 The operation of the configuration of FIG. 10 will be described. The input device 47 is used to input the radar pulse wavelength λ, the pulse interval T s , the satellite velocity V sat , the cloud altitude to be observed, the cloud water drop model value, and the like. The data is held in the simulation data holding means B91.

雲水滴サイズ分布生成手段161は,雲水滴サイズ分布N(X)を(2)式に従って求め,シミュレーションデータ保持手段A71に雲水滴サイズ分布N(X)を保持する((X0 ,σX )はあらかじめきめておく)。雲反射係数計算手段162は雲水滴サイズ分布N(X)および雲水滴の最大サイズと最小サイズをもとに,(3)式により雲反射係数Zを計算し,シミュレーションデータ保持手段A71に保持する。雲水滴終端速度計算手段163は(4)式の雲水滴終端速度Vt (D)により雲水滴の直径サイズDと終端速度の関係を求め,シミュレーションデータ保持手段A71に雲水滴の直径サイズDと終端速度の関係を保持する。雲水滴位相計算手段166は式(7)を使用して,雲水滴位相Δφj を計算し,シミュレーションデータ保持手段71に保持する。 The cloud water droplet size distribution generating unit 161 obtains the cloud water droplet size distribution N (X) according to the equation (2), and holds the cloud water droplet size distribution N (X) in the simulation data holding unit A71 ((X 0 , σ X )). Is decided beforehand). The cloud reflection coefficient calculating means 162 calculates the cloud reflection coefficient Z by the expression (3) based on the cloud water droplet size distribution N (X) and the maximum and minimum size of the cloud water droplets, and holds them in the simulation data holding means A71. . The cloud water drop terminal velocity calculating means 163 obtains the relationship between the cloud water droplet diameter size D and the terminal velocity based on the cloud water droplet terminal velocity V t (D) in the equation (4), and the simulation data holding means A71 sends the cloud water droplet diameter size D and Holds the relationship of terminal speed. The cloud water droplet phase calculating means 166 calculates the cloud water droplet phase Δφ j using the equation (7) and holds it in the simulation data holding means 71.

パルスPi 生成手段151において,粒子毎の反射パルス生成手段1520は,雲水滴サイズ分布N(X),雲反射係数Z,雲水滴終端速度Vt (D),雲水滴位相Δφj とによりi番目の送信パルスがj番目の粒子で反射することにより生成される後方散乱ベクトルAjiを各雲水滴で後方散乱した反射パルスのベクトルAjiを雲水滴毎に求め,反射パルス保持手段72に保持する。さらに,ベクトル和計算手段1530はi番目の送信パルス毎に生成された各粒子のドップラー速度ベクトルAjiの和をi毎に各Ajiについて和を求めパルスPi のドップラー速度ベクトルを生成し,パルスPi 保持手段73に保持する。 In the pulse P i generating means 151, the reflection pulse generating means 1520 for each particle is determined by the cloud water droplet size distribution N (X), the cloud reflection coefficient Z, the cloud water droplet end velocity V t (D), and the cloud water droplet phase Δφ j. The back scattered vector A ji generated by the reflection of the j th particle by the j th transmission pulse is obtained for each cloud water drop, and the reflected pulse vector A ji obtained for each cloud water drop is held in the reflected pulse holding means 72. To do. Further, the vector sum calculation means 1530 calculates the sum of the Doppler velocity vectors A ji of each particle generated for each i-th transmission pulse for each A ji for each i , and generates the Doppler velocity vector of the pulse P i . It is held in the pulse Pi holding means 73.

最大パルスペア数計算手段159は,平均ドップラー速度<v>を計算するためのパルスペア数Na の最大値をNamax=L/Vsat ・Ts により計算し,シミュレーションデータ保持手段B91に保持する。なお,Lは衛星移動距離であって水平方向距離解像度を定めるものであり,あらかじめきめておくものであり,人工衛星が距離L移動する間に生成されるパルスPi とバルスPi+1 により平均ドップラー速度を計算する。視線方向の距離解像度計算手段180はレーダパルス幅TW とレーダパルスの伝搬速度cとにより距離解像度ΔR =TW ・c/2により距離解像度を求めシミュレーションデータ保持手段B(91)に保持する。 Maximum pulse pair number calculating means 159, the maximum value of the pulse pair number N a for calculating the average Doppler velocity <v> was calculated by N amax = L / V sat · T s, it is held in the simulation data holding means B91. Note that L is the satellite moving distance and determines the horizontal distance resolution, and is determined in advance, and is determined by the pulse P i and the pulse P i + 1 generated while the artificial satellite moves the distance L. Calculate the average Doppler speed. The line-of-sight distance resolution calculation means 180 obtains the distance resolution from the radar pulse width T W and the propagation speed c of the radar pulse by the distance resolution Δ R = T W · c / 2 and holds it in the simulation data holding means B (91). .

図11は本発明の雲水滴速度を求めるための構成を示す。図11において,パルスペア数自動生成手段190,平均ドップラー速度計算手段152,ダイナミックレンジ計算手段155,エリアシング補正手段153,平均雲水滴落下速度計算手段160は,それぞれ,図9におけるパルスペア数自動生成プログラム1511,平均ドップラー速度計算プログラム52,ダイナミックレンジ計算プログラム155’,エリアシング補正プログラム53,平均雲水滴落下速度計算プログラム54とCPUにより構成されるものである。衛星ドップラー速度成分計算手段156に対応する計算プログラムは図9では図示を省略されている。   FIG. 11 shows a configuration for obtaining the cloud water droplet velocity of the present invention. In FIG. 11, the pulse pair number automatic generation means 190, the average Doppler velocity calculation means 152, the dynamic range calculation means 155, the aliasing correction means 153, and the average cloud water droplet drop speed calculation means 160 are respectively the pulse pair number automatic generation program in FIG. 1511, an average Doppler velocity calculation program 52, a dynamic range calculation program 155 ′, an aliasing correction program 53, an average cloud water droplet drop velocity calculation program 54, and a CPU. A calculation program corresponding to the satellite Doppler velocity component calculation means 156 is not shown in FIG.

91はシミュレーションデータ保持手段Bである。92はシミュレーションデータ保持手段Cであって,メモリであり,平均ドップラー速度<v>,エリアシング角度γa ,ダイナミックレンジVdyn ,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >,衛星ドップラー速度成分(Vsat ・sinγ),平均雲水滴落下速度<VDOP >を保持する。73はパルスPi 保持手段であ。75は各パルスPi のベクトルのデータである。 Reference numeral 91 denotes simulation data holding means B. Reference numeral 92 denotes simulation data holding means C, which is a memory and has an average Doppler velocity <v>, an aliasing angle γ a , a dynamic range V dyn , an aliasing corrected average Doppler velocity <v c >, a satellite Doppler velocity component (V sat · sinγ), and average cloud water drop falling speed <V DOP > is maintained. 73 pulses P i retaining means der. 75 is a data vector for each pulse P i.

152は平均ドップラー速度計算手段であって,パルスPi とパルスPi+1 のパルスペアをパルスPi 保持手段73 から取り出し,Na 個のパルスペアにより(1)式に従って平均ドップラー速度を計算し,求めた平均ドップラー速度<v>は視線方向角度誤差とともにシミュレーションテータ保持手段C(92)に保持する。 152 is a mean Doppler velocity calculation means extracts the pulse pairs of pulses P i and the pulse P i + 1 from the pulse P i holding means 73, by N a number of pulse pair (1) the average Doppler velocity calculated according to equation The obtained average Doppler velocity <v> is held in the simulation data holding means C (92) together with the line-of-sight direction angle error.

155はダイナミックレンジ計算手段であって,レーダパルスの波長λとパルス間隔Ts をシミュレーションデータ保持手段B(91)から入力し,Vdyn =±λ/4Ts によりダイナミックレンジを求める。156は衛星ドップラー速度成分計算手段であって,衛星ドップラー速度成分Vsat ・sinγを計算するものである。153はエリアシング補正手段であって,エリアシング角度γa と平均ドップラー速度<v>に従ってエリアシング補正を行なう手段である。157はエリアシング角度算出手段であって,Vdyn =Vsat ・sinγa によりγa を求めるものである。158はエリアシング補正計算手段であって,<vc >=2Vdyn +<v>もしくは<vc >=−2Vdyn +<v>により雲水滴のドップラー速度のエリアシング補正をするものである。160は平均雲水滴落下速度計算手段であって,平均雲水滴落下速度<VDOP >を衛星のドップラー速度成分Vsat ・γとエリアシング補正した雲水滴の平均ドップラー速度<vc >によりVsat ・γ−<vc >により求めるものである。 Reference numeral 155 denotes dynamic range calculation means for inputting the wavelength λ of the radar pulse and the pulse interval T s from the simulation data holding means B (91), and obtaining the dynamic range by V dyn = ± λ / 4T s . Reference numeral 156 denotes satellite Doppler velocity component calculation means for calculating the satellite Doppler velocity component V sat · sin γ. Reference numeral 153 denotes aliasing correction means for performing aliasing correction according to the aliasing angle γ a and the average Doppler velocity <v>. 157 is an aliasing angle calculating means, and requests gamma a by V dyn = V sat · sinγ a . Reference numeral 158 denotes aliasing correction calculation means for performing aliasing correction of the Doppler velocity of cloud water droplets by <v c > = 2V dyn + <v> or <v c > = − 2 V dyn + <v>. . Reference numeral 160 denotes an average cloud water drop falling speed calculation means, and V sat according to the average Doppler velocity <v c > of the cloud water droplets obtained by correcting the average cloud water drop falling velocity <V DOP > with the satellite Doppler velocity component V sat · γ and aliasing. -It is obtained by γ- <v c >.

図11の構成の動作を説明する。平均ドップラー速度計算手段152はレーダパルスの波長λ,パルス間隔Ts をシミュレーションデータ保持手段B(91)から入力する。また,Na 個のドップラー速度ベクトルPi とPi+1 のパルスペアをパルスPi 保持手段73から求め,式(1)に従って,平均ドップラー速度<v>を計算する。計算結果の<v>はシミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。 The operation of the configuration of FIG. 11 will be described. The average Doppler velocity calculation means 152 receives the wavelength λ of the radar pulse and the pulse interval T s from the simulation data holding means B (91). Further, a pulse pair of N a Doppler velocity vectors P i and P i + 1 is obtained from the pulse P i holding means 73, and the average Doppler velocity <v> is calculated according to the equation (1). <V> of the calculation result is held in the simulation data holding means C (92).

ダイナミックレンジ計算手段155は,レーダパルスの波長λとパルス間隔Ts をシミュレーション保持手段B(91)から入力し,Vdyn =±λ/4Ts によりダイナミックレンジを求める。求めたダイナミックレンジVdyn はシミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。衛星ドップラー速度成分計算手段156は,シミュレーションデータ保持手段B(91)から衛星速度Vsat と衛星視線方向角度誤差γを入力し,Vsat ・sinγにより衛星ドップラー速度成分を計算し,シミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。 The dynamic range calculation means 155 inputs the wavelength λ of the radar pulse and the pulse interval T s from the simulation holding means B (91), and obtains the dynamic range by V dyn = ± λ / 4T s . The obtained dynamic range V dyn is held in the simulation data holding means C (92). The satellite Doppler velocity component calculation means 156 receives the satellite velocity V sat and the satellite gaze direction angle error γ from the simulation data holding means B (91), calculates the satellite Doppler velocity component from V sat · sin γ, and stores the simulation data holding means. C (92).

エリアシング補正手段153において,γa 計算手段はシミュレーションデータ保持手段B(91)からダイナミックレンジVdyn を求め,Vdyn =Vsat ・sinγa になるγa を計算し,シミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。エリアシング補正計算手段158はシミュレーションデータ保持手段C(92)からVdyn ,γa ,<v>を入力し,γがγa より大きいか,あるいは小さい(|γa |>|γ|)である場合に,<vc >=2Vdyn +<v>もしくは−2Vdyn +<v>によりエリアシング補正を行ない,求めた<vc >をシミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。 In aliasing correction unit 153, gamma a calculation means obtains the dynamic range V dyn from the simulation data holding means B (91), V dyn = V a sat · sin [gamma] becomes a gamma a calculated, simulated data holding means C ( 92). The aliasing correction calculation means 158 inputs V dyn , γ a , <v> from the simulation data holding means C (92), and γ is larger than or smaller than γ a (| γ a |> | γ |). In some cases, aliasing correction is performed by <v c > = 2V dyn + <v> or −2V dyn + <v>, and the obtained <v c > is held in the simulation data holding means C (92).

平均雲水滴落下速度計算手段160はシミュレーションデータ保持手段C(92)に保持されているエリアシング補正した平均ドップラー速度<vc >と衛星ドップラー速度成分Vsat ・sinγを入力し,平均雲水滴落下速度<VDOP >を,<VDOP >=Vsat ・sinγ−<vc >の計算式により求め,シミュレーションデータ保持手段C(92)に保持する。 The average cloud water drop falling speed calculating means 160 receives the averaged Doppler speed <v c > corrected by aliasing and the satellite Doppler speed component V sat · sin γ held in the simulation data holding means C (92), and the average cloud water drop falling is calculated. The speed <V DOP > is obtained by the calculation formula of <V DOP > = V sat · sin γ− <v c > and is held in the simulation data holding means C (92).

出力装置48は,シミュレーションレーション保持手段C(92)に保持されている各データに基づいて,平均ドップラー速度<v>,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >,Vdyn ,γa 等をディスプレイ,プリンタ等にグラフ化して出力する。 The output device 48 displays the average Doppler speed <v>, the aliasing corrected average Doppler speed <v c >, V dyn , γ a, etc., based on each data held in the simulation holding means C (92). , Output the graph to a printer.

その他,シミュレーションデータ保持手段A,シミュレーションデータ保持手段B等に保持されている数値を必要に応じてディスプレイ,プリンタ等に出力する。   In addition, the numerical values held in the simulation data holding means A, the simulation data holding means B, etc. are output to a display, a printer or the like as necessary.

図12は本発明の標準偏差を計算するための構成を示す。図12は本発明の平均雲水滴落下速度<VDOP >のNa による標準偏差を求めるための構成である。本発明のシミュレーション装置は,平均ドップラー速度を求めるパルスペア数を変えることにより平均ドップラー速度がどのように変化するかを求め,それぞれのパルスペア数での標準偏差を求めることができる。γ,Vsat ,Vdyn ,λ,Ts 等はきめておく。また,γa ,Vsat ・sinγ,γa 等はあらかじめ計算しておく。例えば,10個(Na =1)のパルスにより平均雲落下速度を求める場合を考える。時系列のパルスPi (i=1〜N)(Nは大きい整数)の中から,まずi=1として,連続する10個のパルスペア(P1 ,P2 ),(P2 ,P3 ),(P3 ,P4 ),・・・・(P10,P11)を抽出する。このパルスペアにより平均ドップラー速度<v>を計算し,保持する。また,γを考慮してエリアシング補正平均ドップラー速度<vc >を求め,保持する。さらに平均雲水滴落下速度<VDOP measを求めて保持する。<VDOP measの“meas”の意味は有限個のパルスペア数て求めた平均雲水滴落下速度には誤差が含まれているので,そのことを意味するものである(後述する)。次にi=11として,(P11,P23),(P12,P13),(P13,P14),・・・・(P20,P21)を抽出し,上記と同様に平均雲水滴落下速度<VDOP measを計算し,保持する。このような10個のパルスペアを多数生成(NS 群)し,各パルスペア群毎に平均雲水滴落下速度<VDOP measを計算し,保持する。そのようにして求めたNS 個の平均雲水滴落下速度<VDOP >の標準偏差を計算してパルスペア数10個により求めた平均ドップラー速度の標準偏差として保持する。同様の処理をNa を変えながらNamaxまで(例えばNa =1〜Namax)までのそれぞれのNa での雲平均落下速度<VDOP measの標準偏差を求め,保持する。 FIG. 12 shows a configuration for calculating the standard deviation of the present invention. Figure 12 is a construction for obtaining the standard deviation by N a average cloud water droplets falling speed of the present invention <V DOP>. The simulation apparatus of the present invention can determine how the average Doppler velocity changes by changing the number of pulse pairs for obtaining the average Doppler velocity, and can obtain the standard deviation at each number of pulse pairs. γ, V sat , V dyn , λ, T s, etc. are determined. Γ a , V sat · sin γ, γ a and the like are calculated in advance. For example, consider a case where the average cloud drop speed is obtained by 10 pulses (N a = 1). From time-series pulses P i (i = 1 to N) (N is a large integer), first, i = 1, and 10 consecutive pulse pairs (P 1 , P 2 ), (P 2 , P 3 ) , (P 3 , P 4 ),... (P 10 , P 11 ) are extracted. The average Doppler velocity <v> is calculated and held by this pulse pair. Also, the aliasing averaged Doppler speed <v c > is obtained and taken into account in consideration of γ. Further, the average cloud water drop falling speed <V DOP > meas is obtained and held. Since the meaning of <V DOP> of meas "meas" is error is included in the average cloud water droplets falling speed obtained Te finite number of pulse pair number, the it is intended to mean a (described later). Next, assuming that i = 11, (P 11 , P 23 ), (P 12 , P 13 ), (P 13 , P 14 ),... (P 20 , P 21 ) are extracted in the same manner as above. Calculate and hold the average cloud water drop falling speed <V DOP > meas . Such 10 generates a large number of pulse pairs to (N S group), an average cloud water droplets falling speed <V DOP> meas calculated for each pulse pair group holds. As such retained as the N S mean standard deviation of the mean Doppler velocity and standard deviation were calculated was determined by the number 10 pulse pairs to the cloud water droplets fall velocity <V DOP> of the obtained. Similar processes seek each cloud average fall velocity <V DOP> in N a meas standard deviation of up while changing the N a to N amax (e.g. N a = 1 to N amax), holds.

図12において,パルスペア数自動生成手段190はシミュレーションデータ保持手段B(91)に保持されている最大パルスペア数Namaxより小さいをNa を生成しNa 保持手段95に保持する(通常,Na の初期値は1にする)。パルス選択手段191は,Na に基づいて時系列のパルスPi のデータから,Na 個の連続するパルスPi 〜Pi+n (n=Na )を抽出する。パルス選択手段191はこのNa 個の連続パルスの組のパルス群をNs 群を求める。Ns はあらかじめ決めた大きな数値を入力装置47により入力し,Ns 保持手段99に保持しておく。 In FIG. 12, the pulse pair number automatic generation means 190 generates N a smaller than the maximum number of pulse pairs N amax held in the simulation data holding means B (91) and holds it in the N a holding means 95 (usually, N a The initial value of 1 is 1). Pulse selection means 191 extracts from the data pulses P i of time-series, N a number of successive pulses P i to P i + n a (n = N a) on the basis of the N a. The pulse selecting means 191 obtains the N s group from the pulse group of the set of N a continuous pulses. As N s, a predetermined large numerical value is input by the input device 47 and held in the N s holding means 99.

各群毎にPi とPi+1 のNa 個のペアにより<VDOP meas計算手段1522において<VDOP measを求める。まず平均ドップラー速度計算手段152により<v>を求める。次にエリアシング補正手段153によりエリアシング補正をする。さらに,平均雲落下速度計算手段160により<VDOP measを計算する。求めたNa での<VDOP meas は<VDOP meas保持手段200に保持する。各ペルスペア群で上記の処理を繰り返し,パルスペア群毎に<VDOP measを求め,各<VDOP measを<VDOP meas保持手段200に保持する。標準偏差計算手段A(192)は求めたNs 群の<VDOP measについてその標準偏差をもとめ,シミュレーションデータ保持手段D(93)に保持する上記の処理をNa を変えながら繰り返し,Namaxまでの多数の<VDOP measを求め,さらにそれぞれの標準偏差SDを求めてシミュレーションデータ保持手段D(93)に保持する。そのようにして求めた標準偏差SDとNa の関係を出力装置48に出力する。 Request <V DOP> meas in <V DOP> meas calculating unit 1522 by P i and P i + 1 of the N a number of pairs in each group. First, <v> is obtained by the average Doppler velocity calculation means 152. Next, aliasing correction is performed by the aliasing correction means 153. Further, <V DOP > meas is calculated by the average cloud drop speed calculation means 160. <V DOP> meas in N a determined is maintained at <V DOP> meas holding means 200. The above processing is repeated for each pel spare group, <V DOP > meas is obtained for each pulse pair group, and each <V DOP > meas is held in the <V DOP > meas holding means 200. The standard deviation calculation means A (192) obtains the standard deviation of the obtained <V DOP > meas of the N s group, and repeats the above processing held in the simulation data holding means D (93) while changing N a , N A large number of <V DOP > meas up to amax is obtained, and each standard deviation SD is obtained and held in the simulation data holding means D (93). The relationship between the standard deviation SD and N a thus determined is output to the output device 48.

図12はドップラー周波数の拡がりの標準偏差(<σDOP >)を求めるための構成である。ドップラー周波数の拡がりの標準偏差<σDOP >を求めるための標準偏差計算手段B(193)は,雲水滴サイズの推定される最大直径Dmax ,最小直径Dmin および粒子分布N(X)とにより式(5)により平均雲水滴落下速度<VDOP >を計算で求める。さらに,VDOP の二乗の平均<VDOP2>を(6)式の後段の式により計算する。さらに,標準偏差計算手段B(193)は,(6)式により標準偏差<σDOP >を計算する。求めた標準偏差<σDOP >は標準偏差保持手段199に保持する。212は<σsat >計算手段であって,(8)式により衛星が移動することにより生じるドップラースペクトルの拡がり<σsat >を計算するものである。計算した<σsat >は標準偏差保持手段199に保持され,出力装置48に出力される。 FIG. 12 shows a configuration for obtaining the standard deviation (<σ DOP >) of the Doppler frequency spread. The standard deviation calculation means B (193) for obtaining the standard deviation <σ DOP > of the Doppler frequency spread is based on the estimated maximum diameter D max , minimum diameter D min and particle distribution N (X) of the cloud water droplet size. The average cloud water drop falling speed <V DOP > is obtained by calculation according to equation (5). Further, the average of the squares of V DOP <V DOP2 > is calculated according to the expression after the expression (6). Further, the standard deviation calculation means B (193) calculates the standard deviation <σ DOP > by the equation (6). The obtained standard deviation <σ DOP > is held in the standard deviation holding means 199. 212 is a <σ sat > calculating means for calculating the spread <σ sat > of the Doppler spectrum generated by the movement of the satellite according to the equation (8). The calculated <σ sat > is held in the standard deviation holding means 199 and outputted to the output device 48.

図13は本発明のパルスPi 計算手段のフローチャートである。図13に示すように,まず雲水滴サイズ分布N(X)を式(2)により計算で求め,記憶手段に保持する(S1)。この時,σX およびX0 は過去の観測データをもとに推定する。雲終水滴端速度Vt (D)を式(4)に従って計算し,記憶手段に保持する(S2)。雲水滴モデルに従って,雲水滴の位相シフトを式(7)に従って計算し,記憶手段に保持する(S3)。式(3)に従ってレーダ反射係数Zを計算し記憶手段に保持する(S4)。i番目のレーダ送信信号に対するj番目の粒子での反射パルスAji(αj ,βj )を求め,各粒子毎に記憶手段に保持する(S5)。各粒子からの反射ベクトルのベクトル和を計算し,記憶手段に保持する(S6)。全ての粒子について求まったか判定し,求まっていなければjを更新(j=j+1)する(S7,S8)。更新したjによりS5,S6の処理を繰り返す。S8でi番目の入射パルスに対して全てのjについてAjiを求めていたら,S10で雲水滴での後方散乱のベクトル和を求めて,パルスPi を生成し,保持する。S11において,全ての入射パルスについてパルスPi を求めたか判定し,求めていなければS13でiを更新し,S5以降の処理を繰り返す。S8で全てのiについてバルスPi を求めていたら処理を終了する。 FIG. 13 is a flowchart of the pulse Pi calculation means of the present invention. As shown in FIG. 13, first, the cloud water droplet size distribution N (X) is obtained by calculation according to equation (2) and held in the storage means (S1). At this time, σ X and X 0 are estimated based on past observation data. The cloud end water drop end velocity V t (D) is calculated according to the equation (4) and held in the storage means (S2). In accordance with the cloud water drop model, the phase shift of the cloud water drop is calculated according to the equation (7) and stored in the storage means (S3). The radar reflection coefficient Z is calculated according to equation (3) and stored in the storage means (S4). The reflection pulse A jij , β j ) at the j-th particle with respect to the i-th radar transmission signal is obtained and held in the storage means for each particle (S5). The vector sum of the reflection vectors from each particle is calculated and stored in the storage means (S6). It is determined whether all particles have been obtained. If not, j is updated (j = j + 1) (S7, S8). The processes of S5 and S6 are repeated with the updated j. If A ji is obtained for all j with respect to the i-th incident pulse in S8, a vector sum of backscattering in the cloud water droplet is obtained in S10, and a pulse Pi is generated and held. In S11, it is determined whether sought pulse P i for all incident pulses, and updates the i in S13 if not determined and repeated in S5 after processing. If the pulse P i has been obtained for all i in S8, the process ends.

図14は本発明のドップラー速度計算手段のフローチャートである。iの初期値(i=1)を設定する(S0)。レーダパルスの波長λを入力する(S1)。パルス間隔Ts を入力する(S2)。平均ドップラー速度を計算するためのパルスペア数Na を入力する。(S3)。パルスペアPi とPI+1 を入力する(S4)。式(1)に従って,平均ドップラー速度<v>を計算する(S5)。計算した平均ドップラー速度<v>を記憶領域に保持する(S6)。Na 個のパルスペアについて計算したか判定し,Na 個計算していなければ,i=i+1としてS4以降の処理を繰り返す(S7,S8)。Na 個のパルスペアにより平均ドップラー速度<v>を計算したら,平均ドップラー速度<v>を出力する(S9)。 FIG. 14 is a flowchart of the Doppler velocity calculation means of the present invention. An initial value of i (i = 1) is set (S0). The wavelength λ of the radar pulse is input (S1). The pulse interval T s is input (S2). Enter the number of pulse pairs N a for calculating the average Doppler velocity. (S3). The pulse pair P i and P I + 1 are input (S4). The average Doppler speed <v> is calculated according to the equation (1) (S5). The calculated average Doppler speed <v> is held in the storage area (S6). It is determined whether or not N a pulse pairs have been calculated. If N a has not been calculated, i = i + 1 is set, and the processing from S4 is repeated (S7, S8). When N a number of the pulse pairs to calculate the average Doppler velocity <v>, and outputs the average Doppler velocity <v> (S9).

図15はダイナミックレンジ計算手段のフローチャートである。パルス間隔Ts を入力する(S1)。パルス波長λを入力する(S2)。ダイナミッグレンジVdyn =±λ/4Ts を計算する(S4)。計算したダイナミックレンジVdyn を記憶領域に保持する(S4)。必要に応じてダイナミックレンジVdyn を出力する(S5)。 FIG. 15 is a flowchart of the dynamic range calculation means. The pulse interval T s is input (S1). The pulse wavelength λ is input (S2). The dynamic range V dyn = ± λ / 4T s is calculated (S4). The calculated dynamic range V dyn is held in the storage area (S4). The dynamic range V dyn is output as necessary (S5).

図16は本発明のエリアシング補正手段のフローチャートである。ダイナミックレンジVdyn ,衛星視線方向角度誤差γを入力する(S1)。Vdyn =±Vsat ・sinγa となるエリアシング角度γa を計算で求める(S2)。γ>γa かあるいは,γ<−γa か判定する(S3)。γ>γa かあるいはγ<−γa でないなら,エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >=<v>とする(S4)。エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >を記憶領域に保持する(S5)。エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >を出力する(S6)。S3の判定で,γ>γa なら,<vc >=2Vdyn +<v>とする(S7)。S3の判定でγ<−γa なら<vc >=−2Vdyn +<v>を求める(S7)。求めた<vc >を記憶領域に保持する(S5)。保持したエリアシング補正平均ドップラー速度<vc >を出力する(S6)。 FIG. 16 is a flowchart of the aliasing correction means of the present invention. The dynamic range V dyn and the satellite gaze direction angle error γ are input (S1). V dyn = determined by calculating the aliasing angle gamma a to be ± V sat · sinγ a (S2 ). Whether γ> γ a or γ <−γ a is determined (S3). If γ> γ a or γ <−γ a is not satisfied, the aliasing corrected average Doppler velocity <v c > = <v> is set (S4). The aliasing correction average Doppler speed <v c > is held in the storage area (S5). The aliasing corrected average Doppler speed <v c > is output (S6). If γ> γ a in the determination of S3, <v c > = 2V dyn + <v> is set (S7). If the determination in gamma <-gamma a of S3 <v c> = - 2V dyn + Request <v> (S7). The obtained <v c > is held in the storage area (S5). The held aliasing correction average Doppler speed <v c > is output (S6).

図17は雲水滴速度計算手段のフローチャートである。エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >を入力する(S1)。衛星ドップラー速度の視線方向成分Vsat ・sinγを計算し,記憶領域に保持する(S2)。平均雲水滴落下速度<VDOP >=<vc >−Vsat ・sinγを計算する(S3)。平均雲水滴落下速度<VDOP >を記憶領域に保持する(S4)。平均雲落下速度<VDOP >を出力する(S5)。 FIG. 17 is a flowchart of the cloud water droplet velocity calculation means. The aliasing corrected average Doppler speed <v c > is input (S1). The line-of-sight component V sat · sin γ of the satellite Doppler velocity is calculated and stored in the storage area (S2). Average cloud water drop falling speed <V DOP > = <v c > −V sat · sin γ is calculated (S 3). The average cloud water drop dropping speed <V DOP > is held in the storage area (S4). The average cloud falling speed <V DOP > is output (S5).

図18は本発明のドップラー平均速度のサンプルペア数による標準偏差を計算するフローチャートである。パルスペア数Na =1,i=1を初期値とする(S0)。パルスペアPi ,Pi+1 を入力する(S1)。平均ドップラー速度<v>およびそのエリアシング補正を計算してエリアシング補正平均ドップラー速度<vc >および衛星ドップラー速度成分Vsat ・sinγとにより,Vsat ・sinγ−<v>を計算して平均雲水滴落下速度<VDOP measを求める(S2)。平均雲水滴落下速度<VDOP measを保持する(S3)。Na 個のパルスペアにより求まったか判定する(S4,S5)。Na 個のパルスペアが求まっていなければ,i=i+1としてS1以降の処理を繰り返す(S5)。Ns 個の平均雲水滴落下速度<VDOP measが求まったか判定する(S7,S8)。Ns 個の平均雲水滴落下速度が求まっていなければS9でiをi=i+1として,S1以降の処理を繰り返す。 FIG. 18 is a flowchart for calculating the standard deviation according to the number of sample pairs of the Doppler average speed of the present invention. The number of pulse pairs N a = 1 and i = 1 is set as an initial value (S0). The pulse pair P i , P i + 1 is input (S1). Mean average by the Doppler velocity <v> and to calculate the aliasing corrected aliasing compensation average Doppler velocity <v c> and satellite Doppler velocity component V sat · sin [gamma], to calculate the V sat · sinγ- <v> Cloud water drop falling speed <V DOP > meas is obtained (S2). The average cloud water drop falling speed <V DOP > meas is maintained (S3). It is determined whether N a pulse pairs have been obtained (S4, S5). If N a pulse pairs are not obtained, i = i + 1 is set and the processes after S1 are repeated (S5). It is determined whether N s average cloud water drop falling speed <V DOP > meas has been obtained (S7, S8). If N s average cloud water droplet drop speeds have not been obtained, i is set to i = i + 1 in S9, and the processing after S1 is repeated.

S7,S8の判定で,Ns 個の平均雲水滴落下速度<VDOP measが求まったら,S10でNs 個の<VDOP measをもとにその標準偏差SDを計算する(S10)。求めた標準偏差SDを記憶領域に保持する(S11)。Na がNamaxの雲水滴落下速度の標準偏差が求まったか判定する(S12)。Namaxまで求まっていなけれは,S13でNa =Na +1とし,S14でi=1としてS1以降の処理を繰り返す。 S7, it is determined in S8, When Motoma' is N s number of average cloud water droplets falling speed <V DOP> meas, based on calculating the standard deviation SD of the N s number of <V DOP> meas in S10 (S10) . The obtained standard deviation SD is held in the storage area (S11). N a is determined whether Motoma' the standard deviation of the cloud water droplets falling speed of N amax (S12). If N amax has not been obtained, N a = N a +1 is set in S13, i = 1 is set in S14, and the processes after S1 are repeated.

S12でNa =Namaxまで求まっていたら,Na =1からNa =Namaxまでの標準偏差を出力して処理を終了する。 When it has been obtained up to N a = N amax at S12, the process ends and outputs the standard deviation from the N a = 1 to N a = N amax.

図19は,本発明の雲観測装置で処理する観測データを生成する人工衛星搭載雲観測レーダ装置の構成を示す。図19において,1は人工衛星である。10は雲観測レーダ装置である。11は発振回路である。11’はレーダパルス生成回路,12は送受信回路である。13は混合回路である。14は受波回路である。15は出力回路である。300は観測データ保持手段Aであって,マイクロプロセッサと記憶手段により構成されるものである。301は入力インターフェースである。152は平均ドップラー速度計算手段であって,パルスペア数Na のパルスペアPi ,Pi+1 により平均ドップラー速度<v>を計算するものである。302は時刻データ生成手段であって,観測時刻のデータを生成するものである。310は送信データ作成装置であって,地上に送信する雲観測による平均ドップラー速度<v>,雲観測レーダのビーム方向の視線方向角度誤差,観測時刻等の送信データを生成するものである。314は観測データ保持手段であって,雲観測レーダ装置10で観測したデータを保持する手段であって,観測されたドップラー周波数を保持するものである。315は送信データ保持手段315であって,衛星から地上局に送信する送信データを時刻情報とともに保持するものである。 FIG. 19 shows a configuration of a satellite-borne cloud observation radar apparatus that generates observation data to be processed by the cloud observation apparatus of the present invention. In FIG. 19, 1 is an artificial satellite. Reference numeral 10 denotes a cloud observation radar device. Reference numeral 11 denotes an oscillation circuit. 11 ′ is a radar pulse generation circuit, and 12 is a transmission and reception circuit. Reference numeral 13 denotes a mixing circuit. Reference numeral 14 denotes a receiving circuit. Reference numeral 15 denotes an output circuit. Reference numeral 300 denotes observation data holding means A, which comprises a microprocessor and storage means. Reference numeral 301 denotes an input interface. Reference numeral 152 denotes an average Doppler speed calculation means for calculating an average Doppler speed <v> from the pulse pairs P i and P i + 1 having the number of pulse pairs N a . Reference numeral 302 denotes time data generation means for generating observation time data. A transmission data creation device 310 generates transmission data such as an average Doppler velocity <v> by cloud observation transmitted to the ground, a gaze direction angle error in the beam direction of the cloud observation radar, and an observation time. Reference numeral 314 denotes observation data holding means which holds data observed by the cloud observation radar apparatus 10 and holds the observed Doppler frequency. Reference numeral 315 denotes transmission data holding means 315 for holding transmission data transmitted from the satellite to the ground station together with time information.

320は各種データ保持手段であって,平均ドップラー速度の計算に必要なパルス間隔Ts ,平均をとるために加算したパルス数Na (もしくは積分時間)等の数値を保持するものである。330はγデータ生成手段であってレーダビーム方向の視線方向角度誤差γの送信データを生成するものである。350は出力インターフェースであって,送信データを送信装置に出力するものである。360は時刻装置であって,衛星時刻を求めるタイマーである。361はγ検出装置であって,雲レーダ観測のレーダビームの視線方向角度誤差γを検出する装置である。369は送信装置である。370は入力回路である。371は変調回路であって,送信データを地上に送信するために信号を変調する回路である。372は送信回路である。 320 denotes various data holding means for holding numerical values such as the pulse interval T s necessary for calculating the average Doppler velocity and the number of pulses N a (or integration time) added to obtain the average. Reference numeral 330 denotes γ data generation means for generating transmission data of a gaze direction angle error γ in the radar beam direction. An output interface 350 outputs transmission data to the transmission device. Reference numeral 360 denotes a time device, which is a timer for obtaining satellite time. Reference numeral 361 denotes a γ detection device that detects a gaze direction angle error γ of a radar beam observed by cloud radar. Reference numeral 369 denotes a transmission device. Reference numeral 370 denotes an input circuit. Reference numeral 371 denotes a modulation circuit that modulates a signal in order to transmit transmission data to the ground. Reference numeral 372 denotes a transmission circuit.

図19の構成の動作を説明する。雲観測レーダ装置10において,発振回路11は送信パルスの周波数の信号を発振し,レーダパルス生成回路11’はレーダの送信パルスを生成する。送受信回路12はレーダアンテナによりターゲット(雲)に向けて,視線方向にレーダパルスを出力する。ターゲット(雲)で反射したレーダパルスはレーダアンテナで受信され,送受信回路12を介して受波回路14に送られる。混合回路13は発振回路の信号の周波数(送信パルスの周波数)と受波回路14を介して入力される受信の周波数(雲水滴で反射したレーダパルスの周波数)との差によりドップラー周波数を求める。ドップラー周波数は出力回路15から,観測データ生成手段300に送信される。   The operation of the configuration of FIG. 19 will be described. In the cloud observation radar apparatus 10, the oscillation circuit 11 oscillates a signal having a transmission pulse frequency, and the radar pulse generation circuit 11 ′ generates a radar transmission pulse. The transmission / reception circuit 12 outputs a radar pulse in the direction of the line of sight toward the target (cloud) by the radar antenna. The radar pulse reflected from the target (cloud) is received by the radar antenna and sent to the wave receiving circuit 14 via the transmission / reception circuit 12. The mixing circuit 13 obtains the Doppler frequency by the difference between the frequency of the signal of the oscillation circuit (frequency of the transmission pulse) and the frequency of reception (frequency of the radar pulse reflected by the cloud water droplets) input via the wave receiving circuit 14. The Doppler frequency is transmitted from the output circuit 15 to the observation data generating means 300.

観測データ生成手段300において,平均ドップラー速度計算手段152は雲観測レーダ装置10で観測した複数個の受信信号のドップラー周波数により平均ドップラー速度<v>を生成する。一方,時刻装置360は衛星の時刻を生成し,時刻信号は入力インターフェース301を介して時刻データ生成手段302に送られ,時刻データを生成する。送信データ生成手段において,平均ドップラー速度<v>と観測時刻のデータが生成され,保持される。また,衛星のレーダアンテナの視線方向角度誤差がγ検出装置361により検出されて,入力インターフェース301を介してγデータ生成手段330に入力される。送信データ作成手段310において,γと時刻のデータが生成されて保持される。送信データは出力インターフェース350を介して送信装置370の変調回路に入力され,変調されて衛星送信データとして送信回路372から送信アンテナにより地上に送信される。   In the observation data generation means 300, the average Doppler velocity calculation means 152 generates an average Doppler velocity <v> based on the Doppler frequencies of a plurality of received signals observed by the cloud observation radar device 10. On the other hand, the time device 360 generates the time of the satellite, and the time signal is sent to the time data generating means 302 via the input interface 301 to generate time data. In the transmission data generation means, average Doppler velocity <v> and observation time data are generated and held. Also, the gaze direction angle error of the satellite radar antenna is detected by the γ detection device 361 and input to the γ data generation means 330 via the input interface 301. In transmission data creation means 310, data of γ and time are generated and held. The transmission data is input to the modulation circuit of the transmission device 370 via the output interface 350, modulated, and transmitted as satellite transmission data from the transmission circuit 372 to the ground via the transmission antenna.

図20(a)は本発明の地上局の雲観測装置の構成である。図20(a)において,401は受信装置である。403は復調回路である。404は出力回路である。データ処理装置400において,413は入力インターフェースである。420は観測データ保持手段であって,衛星から送信されて,受信した観測データを保持するものである。451はエリアシング補正手段であって,図11のエリアシング補正手段153と同じ構成のものである。452はエリアシング角度算出手段であって,図11のエリアシング角度算出手段157と同じ構成である。453はエリアシング補正計算手段であって,図11のエリアシング補正計算手段158と同じ構成である。455は平均雲水滴落下速度計算手段であって,図11の平均雲水滴落下速度計算手段160と同じ構成である。   FIG. 20A shows the configuration of the cloud observation apparatus of the ground station of the present invention. In FIG. 20A, 401 is a receiving device. Reference numeral 403 denotes a demodulation circuit. Reference numeral 404 denotes an output circuit. In the data processing device 400, reference numeral 413 denotes an input interface. Reference numeral 420 denotes observation data holding means for holding observation data transmitted from a satellite and received. Reference numeral 451 denotes an aliasing correction unit having the same configuration as the aliasing correction unit 153 of FIG. Reference numeral 452 denotes an aliasing angle calculation unit having the same configuration as the aliasing angle calculation unit 157 of FIG. Reference numeral 453 denotes aliasing correction calculation means, which has the same configuration as the aliasing correction calculation means 158 of FIG. Reference numeral 455 denotes an average cloud water drop falling speed calculating means having the same configuration as the average cloud water drop falling speed calculating means 160 of FIG.

460は衛星ドップラー速度計算手段であって,図11の衛星ドップラー速度成分計算手段156と同じ構成であり,衛星速度Vsat と視線方向角度誤差γによりVsat ・sinγにより衛星ドップラー速度成分を算出する。462はダイナミックレンジ計算手段であって,図11のダイナミックレンジ計算手段155と同じ構成である。470は各種パラメータ保持手段であって,平均ドップラー速度,衛星ドップラー速度等を算出するのに必要な衛星速度Vsat ,レーダパルスのパルス間隔Ts ,レーダビームの視線方向角度誤差λ等のパラメータを保持するものである。480は計算結果保持手段である。481は出力インターフェースである。 Reference numeral 460 denotes satellite Doppler velocity calculation means, which has the same configuration as the satellite Doppler velocity component calculation means 156 in FIG. 11, and calculates satellite Doppler velocity components from V sat · sin γ from the satellite velocity V sat and the gaze direction angle error γ. . Reference numeral 462 denotes a dynamic range calculation unit having the same configuration as the dynamic range calculation unit 155 of FIG. Reference numeral 470 denotes various parameter holding means, which include parameters such as satellite velocity V sat , radar pulse pulse interval T s , radar beam gaze direction angle error λ, and the like necessary for calculating average Doppler velocity, satellite Doppler velocity, and the like. It is to hold. Reference numeral 480 denotes a calculation result holding unit. Reference numeral 481 denotes an output interface.

図20(b)は計算結果保持手段480の保持するデータの構性を示す。平均ドップラー速度を観測した時点の時刻,視線方向角度誤差γ,衛星ドップラー速度成分(Vsat ・sinγ),ダイナミックレンジ(Vdyn ),平均ドップラー速度(<v>),エリアシング補正平均ドップラー速度<vc >,雲水滴落下速度<VDOP >をもつ。 FIG. 20B shows the structure of data held by the calculation result holding unit 480. Time when the average Doppler velocity was observed, gaze direction angle error γ, satellite Doppler velocity component (V sat · sin γ), dynamic range (V dyn ), average Doppler velocity (<v>), aliasing corrected average Doppler velocity < v c >, cloud water drop falling speed <V DOP >.

図20(a)の構成の動作を説明する。人工衛星からの送信信号は受信アンテナを介して受信回路402で受信される。受信信号は復調回路403で変調され,出力回路404から出力される。出力回路404から出力される信号は,入力インターフェースを介して観測データ保持手段420に保存される。保存されるデータには観測時刻,平均ドップラー速度<v>,視線方向角度誤差γが含まれる。   The operation of the configuration shown in FIG. A transmission signal from the artificial satellite is received by the reception circuit 402 via the reception antenna. The received signal is modulated by the demodulation circuit 403 and output from the output circuit 404. The signal output from the output circuit 404 is stored in the observation data holding unit 420 via the input interface. The stored data includes observation time, average Doppler velocity <v>, and gaze direction angle error γ.

ダイナミックレンジ計算手段462はレーダパルス長λとパルス間隔Ts によりVdyn =±λ/4Ts によりダイナミックレンジを計算する。エリアシング補正手段451は,雲観測データのγとγa (Vdyn =Vsat ・sinγa となるγa としてあらかじめ計算で求めておく)を比較し,エリアシングの有無を判定し,必要なら観測データとして得た<v>にエリアシング補正をする。この方法は図11の説明において述べた方法と同じであるので,詳細な説明は省略する。平均雲水滴落下速度計算手段455は衛星ドップラー速度成分とエリアシング補正をした平均ドップラー速度とにより雲水滴落下速度<VDOP >を計算する(この計算方法は図16において説明した方法と同じである)。各計算結果は計算結果保持手段480に保持される。計算結果保持手段480に保持された計算結果は出力装置485に出力される。 The dynamic range calculation means 462 calculates the dynamic range from the radar pulse length λ and the pulse interval T s according to V dyn = ± λ / 4T s . Aliasing correction unit 451 compares the cloud observation data gamma and gamma a (previously obtained in advance by calculation as V dyn = V sat · sinγ a to become gamma a), to determine the presence or absence of aliasing, if necessary Aliasing correction is performed on <v> obtained as observation data. Since this method is the same as the method described in the description of FIG. 11, detailed description thereof is omitted. The average cloud water drop falling speed calculating means 455 calculates the cloud water drop falling speed <V DOP > based on the satellite Doppler velocity component and the average Doppler velocity corrected for aliasing (this calculation method is the same as the method described in FIG. 16). ). Each calculation result is held in the calculation result holding means 480. The calculation result held in the calculation result holding means 480 is output to the output device 485.

エリアシング補正手段451のフローチャートは図16のエリアシング補正手段のフローチャートと同じであるので図示は省略する。平均雲水滴落下速度計算手段455のフローチャートは図17の雲水滴落下速度計算手段のフローチャートと同じであるので図示を省略する。ダイナミックレンジ計算手段462のフローチャートは図15のダイナミックレンジ計算手段のフローチャートと同じであるのて図示を省略する。   The flowchart of the aliasing correction unit 451 is the same as the flowchart of the aliasing correction unit in FIG. The flowchart of the average cloud water drop falling speed calculating means 455 is the same as the flowchart of the cloud water drop falling speed calculating means of FIG. The flowchart of the dynamic range calculation unit 462 is the same as the flowchart of the dynamic range calculation unit of FIG.

図21は本発明の地上局の雲観測装置のシステム構成である。図21において,401は受信装置である。400はデータ処理装置であって,コンピュータである。410はCPUである。411はメモリである。4121は各種データ保持手段であって,雲観測データを処理するのに必要な各種プログラムを保持する記憶装置である。420は観測データ保持手段であって,記憶装置である。430はインターフェースであって,外部記憶装置である。484は入力装置である。485は出力装置である。
440はプログラム保存手段であって,各種プログラムを保持するものである。441は衛星ドップラー速度計算プログラムである。442はエリアシング補正プログラムである。443は雲水滴落下速度計算プログラムである。412は各種プロクラム保持手段であって,データ処理に必要な各種プログラムを保持するものであるる。
FIG. 21 shows the system configuration of the cloud observation apparatus for the ground station of the present invention. In FIG. 21, 401 is a receiving device. Reference numeral 400 denotes a data processing apparatus, which is a computer. Reference numeral 410 denotes a CPU. Reference numeral 411 denotes a memory. Reference numeral 4121 denotes various data holding means, which is a storage device that holds various programs necessary for processing cloud observation data. Reference numeral 420 denotes observation data holding means, which is a storage device. Reference numeral 430 denotes an interface, which is an external storage device. Reference numeral 484 denotes an input device. Reference numeral 485 denotes an output device.
Reference numeral 440 denotes program storage means for holding various programs. 441 is a satellite Doppler velocity calculation program. Reference numeral 442 denotes an aliasing correction program. Reference numeral 443 denotes a cloud water drop falling speed calculation program. Reference numeral 412 denotes various program holding means for holding various programs necessary for data processing.

図21の構成において,各プログラムとCPU410,メモリ411とにより図20に示す各手段が構成される。そのフローチャートはそれぞれのプログラムに対応する各手段のフローチャートに同じであるので説明は省略する。   In the configuration of FIG. 21, each program, CPU 410, and memory 411 constitute each means shown in FIG. Since the flowchart is the same as the flowchart of each means corresponding to each program, description thereof will be omitted.

本発明の雲観測レーダのコンピュータシミュレーション装置によれば,ドップラー速度のエリアシング補正をγを参照して容易に補正することが可能になる。また,そのエリアシング補正により得られる平均雲水滴速度について,平均ドップラー速度の計算に使用したパルスペア数毎の標準偏差を容易に求めることができる。そのため,求められた雲水滴落下速度の評価を容易に行なうことができる。また,本発明のドップラーシミュレーション装置は,雲を観測するドップラーレーダのシミュレーションをさまざまな観測条件を想定して行なうことができる。また,その観測結果の標準偏差をさまざまな場合で求めることができ,観測結果の評価を容易に行なうことができる。そのため,本発明のシミュレーション装置は雲観測レーダ装置の開発において有用なものである。   According to the computer simulation apparatus for a cloud observation radar of the present invention, the Doppler velocity aliasing correction can be easily corrected with reference to γ. In addition, regarding the average cloud water droplet velocity obtained by the aliasing correction, the standard deviation for each number of pulse pairs used for calculating the average Doppler velocity can be easily obtained. Therefore, it is possible to easily evaluate the obtained cloud water drop falling speed. Further, the Doppler simulation apparatus of the present invention can perform simulation of Doppler radar for observing clouds under various observation conditions. In addition, the standard deviation of the observation results can be obtained in various cases, and the observation results can be easily evaluated. Therefore, the simulation device of the present invention is useful in the development of a cloud observation radar device.

本発明の雲観測装置は,人工衛星の衛星速度,レーダ波長,パルス間隔等によりダイナミックレンジ,エリアシング角度を計算し,人工衛星の観測データに含まれる視線方向角度誤差と比較して,観測データの雲水滴の平均ドップラー速度を自動的にエリアシング補正をする。そのため,人工衛星の観測データから雲水滴の正確な落下速度を容易に求めることができる。   The cloud observation apparatus of the present invention calculates the dynamic range and aliasing angle based on the satellite speed, radar wavelength, pulse interval, etc. of the satellite, and compares it with the gaze direction angle error contained in the satellite observation data. Automatically corrects the average Doppler velocity of cloud water drops. Therefore, it is possible to easily find the exact drop speed of cloud water droplets from the observation data of the satellite.

本発明の雲観測レーダ装置による雲観測の原理説明図である。It is a principle explanatory view of cloud observation by the cloud observation radar device of the present invention. 本発明が解決しようとする課題の説明図である。It is explanatory drawing of the subject which this invention tends to solve. 本発明で使用する雲水滴サイズ分布の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the cloud water droplet size distribution used by this invention. 本発明で使用する雲水滴の直径と雲水滴の終端落下速度の関係の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the relationship between the diameter of the cloud water droplet used by this invention, and the terminal drop speed of a cloud water droplet. 本発明のパルスPi の生成方法の説明図である。It is explanatory drawing of the production | generation method of the pulse Pi of this invention. 本発明の視線方向角度誤差と平均ドップラー速度の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the gaze direction angle error of this invention, and an average Doppler velocity. 本発明の視線方向角度誤差とエリアシング補正した平均ドップラー速度の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the gaze direction angle error of this invention, and the average Doppler speed which carried out the aliasing correction | amendment. 本発明のシミュレーション装置で求めたパルスペア数と雲水滴落下速度の標準偏差の関係の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the relationship between the number of pulse pairs calculated | required with the simulation apparatus of this invention, and the standard deviation of a cloud water droplet fall speed. 本発明の人工衛星に搭載したドップラーレーダにより雲観測をするシミュレーションシステムの構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a structure of the simulation system which observes a cloud by the Doppler radar mounted in the artificial satellite of this invention. 本発明のパルスPi 生成手段の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the pulse Pi production | generation means of this invention. 本発明の雲水滴速度を求めるための構成を示す図である。It is a figure which shows the structure for calculating | requiring the cloud water droplet velocity of this invention. 本発明の標準偏差を計算するための構成を示す図である。It is a figure which shows the structure for calculating the standard deviation of this invention. 本発明のパルスPi 計算手段のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the pulse Pi calculation means of this invention. 本発明の平均ドップラー速度計算手段のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the average Doppler speed calculation means of this invention. 本発明のダイナミックレンジ計算手段のフローチャートを示す図である。を示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the dynamic range calculation means of this invention. FIG. 本発明のエリアシング補正手段のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the aliasing correction | amendment means of this invention. 本発明の雲水滴落下速度計算手段のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the cloud water droplet fall speed calculation means of this invention. 本発明の平均雲水滴落下速度の標準偏差計算手段のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the standard deviation calculation means of the average cloud water droplet falling speed of this invention. 本発明の雲観測装置で処理する観測データを生成する人工衛星搭載雲観測レーダ装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the satellite observation cloud observation radar apparatus which produces | generates the observation data processed with the cloud observation apparatus of this invention. 本発明の地上局の雲観測装置を示す図である。It is a figure which shows the cloud observation apparatus of the ground station of this invention. 本発明の地上局の雲観測装置のシステム構成を示す図である。It is a figure which shows the system configuration | structure of the cloud observation apparatus of the ground station of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

47:入力装置
48:出力装置
71:シミュレーションデータ保持手段A
72:粒子毎の反射パルス保持手段
73:パルスPi 保持手段
91:シミュレーションデータ保持手段B
151:パルスPi 生成手段
1520:粒子毎の反射パルス生成手段
1530:ベクトル和計算手段
159:最大パルスペア数計算手段
161:雲水滴分布生成手段
162:雲反射係数計算手段
163:雲終端速度計算手段
166:雲水滴位相計算手段
171:雲水滴サイズ分布
172:雲反射係数
173:雲水滴終端速度
174:雲水滴位相
180:視線方向の距離解像度計算手段
47: input device 48: output device 71: simulation data holding means A
72: Reflected pulse holding means for each particle 73: Pulse Pi holding means 91: Simulation data holding means B
151: Pulse P i generation means 1520: reflections of each particle pulse generating means 1530: vector sum calculation means 159: maximum pulse-pair number calculating means 161: cloud water droplet distribution generation unit 162: Cloud reflection coefficient computing means 163: Cloud terminal velocity calculating means 166: Cloud water drop phase calculation means 171: Cloud water drop size distribution 172: Cloud reflection coefficient 173: Cloud water drop terminal velocity 174: Cloud water drop phase 180: Distance resolution calculation means in the line-of-sight direction

Claims (6)

雲観測レーダ装置による観測をコンピュータと記憶手段によりシミュレーションするシミュレーション装置において,
該雲観測レーダ装置はドップラーレーダ装置であり,人工衛星に搭載された雲観測レーダ装置から送信された送信パルスが雲水滴で反射されることにより生じる受信パルスを生成するパルス生成手段と,
パルス生成手段の生成したパルスを保持する記憶手段とを備え,
該パルス生成手段は観測領域にある複数水滴の位置に基づく位相と送信パルスのレーダビームの視線方向角度誤差を含む各水滴の反射ベクトルの和として送信パルスを生成するものであり,該反射ベクトルと視線方向角度誤差とを保持する記憶手段と,
時系列の該送信パルスにおいて時間的に連続するパルスペアに基づいて水滴の平均ドップラー速度を計算する平均ドップラー速度計算手段と,該平均ドップラー速度を保持する記憶手段と,
雲観測レーダ装置のダイナミックレンジに基づいてエリアシングを生じるエリアシング角度を計算し,該エリアシング角度とレーダビームの視線方向角度誤差を比較し,エリアシング角度と視線方向角度誤差との関係に応じて前記平均ドップラー速度のエリアシングを補正するエリアシング補正手段と,
該ダイナミックレンジとエリアシング角度とを保持する記憶手段とを備えることを特徴とする雲観測レーダ装置のシミュレーション装置。
In a simulation device for simulating observation by cloud observation radar device with computer and storage means,
The cloud observation radar device is a Doppler radar device, and pulse generation means for generating a reception pulse generated when a transmission pulse transmitted from a cloud observation radar device mounted on an artificial satellite is reflected by a cloud water droplet;
Storage means for holding the pulses generated by the pulse generation means,
The pulse generating means generates a transmission pulse as a sum of a phase based on the positions of a plurality of water droplets in the observation region and a reflection vector of each water droplet including a gaze direction angle error of the radar pulse of the transmission pulse, Storage means for holding a gaze direction angle error;
An average Doppler speed calculating means for calculating an average Doppler speed of water droplets based on a pair of temporally continuous pulses in the transmission pulse in time series, and a storage means for holding the average Doppler speed;
Calculate the aliasing angle that causes aliasing based on the dynamic range of the cloud observation radar system, compare the aliasing angle with the gaze direction angle error of the radar beam, and respond according to the relationship between the aliasing angle and the gaze direction angle error Aliasing correction means for correcting aliasing of the average Doppler speed;
A cloud observation radar apparatus simulation apparatus comprising storage means for holding the dynamic range and the aliasing angle.
平均ドップラー速度を<v>,エリアシング補正平均ドップラー速度を<vc >,前記視線方向角度誤差をγ,雲観測レーダのダイナミックレンジをVdyn (Vdyn ≧0)とエリアシング角度をγa (γa ≧0)とした時,
前記エリアシング補正手段は,γとγa との大小が,γa ≦γ≦γa ならエリアシング補正を行なわないものとして,<vc >=<v>とし,γ<−γa もしくはγ>γa なら<vc >=2Vdyn +<v>(γ>γa の場合),あるいは<vc >=−2Vdyn +<v>(γ<−γa の場合)によりエリアシング補正平均ドップラー速度を求めることを特徴とする請求項1に記載の雲観測レーダ装置のシミュレーション装置。
The average Doppler velocity is <v>, the aliasing corrected average Doppler velocity is <v c >, the gaze direction angle error is γ, the cloud observation radar dynamic range is V dyn (V dyn ≧ 0), and the aliasing angle is γ a When (γ a ≧ 0),
If the magnitude of γ and γ a is γ a ≦ γ ≦ γ a , the aliasing correction means assumes that no aliasing correction is performed, sets <v c > = <v>, and γ <−γ a or γ > If γ a <v c> = (for γ> γ a) 2V dyn + <v>, or <v c> = - 2V dyn + <v> (γ < case-gamma a) by aliasing correction The cloud observation radar apparatus simulation apparatus according to claim 1, wherein an average Doppler velocity is obtained.
人工衛星の移動速度をVsat とした時,人工衛星速度の視線方向角度成分Vsat ・sinγを計算する手段と,該視線方向角度誤差成分を保持する記憶手段と,
平均雲水滴落下速度<VDOP >を<VDOP >=Vsat ・sinγ−<vc >により計算して求める平均雲水滴落下計算手段と,平均雲水滴落下速度<VDOP >を保持する記憶手段とを備え,
a 個のPi とPi+1 のパルスペア群をNs 個生成する手段と,各パルスペア群毎にパルスペア群Pi とPi+1 は異なるものであり,該Ns の各パルスペア群毎に平均雲水滴落下速度を計算して記憶手段に保持し,該Ns 個の平均雲水滴落下速度<VDOP >の標準偏差を求める標準偏差作成手段と,該標準偏差を保持する記憶手段とを備え,
異なるNa で上記平均雲水滴落下速度を計算し,上記標準偏差を求め,記憶手段に保持し,平均雲水滴落下速度<VDOP >の評価が可能であること特徴とする請求項1または2に記載の雲観測レーダ装置のシミュレーション装置。
When the moving speed of the satellite is V sat , a means for calculating the gaze direction angle component V sat · sin γ of the satellite speed, a storage means for holding the gaze direction angle error component,
Mean cloud water drop fall calculating means for calculating average cloud water drop fall speed <V DOP > by <V DOP > = V sat · sin γ− <v c >, and memory holding average cloud water drop fall speed <V DOP > Means,
Means for generating N s pulse pairs of N a P i and P i + 1 , and pulse pair groups P i and P i + 1 are different for each pulse pair group, and each pulse pair group of N s Average cloud water drop falling speed is calculated and stored in the storage means for each time, standard deviation creating means for obtaining the standard deviation of the N s average cloud water drop falling speed <V DOP >, and storage means for holding the standard deviation And
3. The average cloud water drop falling speed <V DOP > can be evaluated by calculating the average cloud water drop falling speed at a different Na, obtaining the standard deviation, and holding it in a storage means. The cloud observation radar apparatus simulation apparatus according to 1.
雲観測レーダ装置で観測される観測データをコンピュータと記憶手段を使用してシミュレーションするシミュレーション方法において,
該雲観測レーダ装置はドップラーレーダ装置であって,人工衛星に搭載された雲観測レーダ装置から送信された送信パルスが雲水滴で反射されることにより生じる受信パルスを観測領域にある複数水滴の位置に基づく位相と送信パルスのレーダビームの視線方向角度誤差を含む各水滴の反射ベクトルの和として生成し,該受信パルスと視線方向角度誤差とを記憶手段に保持し,
該時系列のパルスデータにおいて時間的に連続するパルスペアに基づいて平均ドップラー速度を計算し,
雲観測レーダ装置のダイナミックレンジに基づいてエリアシングを生じるエリアシング角度を計算し,該該エリアシング角度とレーダビームの視線方向角度誤差を比較し,エリアシング角度と視線方向角度誤差との関係に応じて前記平均ドップラー速度のエリアシング補正する雲観測レーダ装置のシミュレーション方法。
In a simulation method for simulating observation data observed by a cloud observation radar device using a computer and storage means,
The cloud observation radar device is a Doppler radar device, and a received pulse generated when a transmission pulse transmitted from a cloud observation radar device mounted on an artificial satellite is reflected by a cloud water droplet is a position of a plurality of water droplets in the observation region. Is generated as the sum of the reflection vector of each water drop including the phase error angle of the radar beam of the transmission pulse and the phase of the transmission pulse, and the received pulse and the angle error of the visual axis direction are held in the storage means,
Calculating an average Doppler velocity based on time-sequential pulse pairs in the time-series pulse data;
The aliasing angle that causes aliasing is calculated based on the dynamic range of the cloud observation radar device, the aliasing angle is compared with the gaze direction angle error of the radar beam, and the relationship between the aliasing angle and the gaze direction angle error is calculated. A simulation method of a cloud observation radar device that corrects aliasing of the average Doppler velocity accordingly.
人工衛星の移動速度をVsat とした時,人工衛星速度の視線方向角度成分Vsat ・sinγを計算し,該視線方向角度誤差成分を記憶手段に保持し,
平均雲水滴落下速度<VDOP >を<VDOP >=Vsat ・sinγ−<vc >により計算し,平均雲水滴落下速度<VDOP >を記憶手段に保持し,
a 個のPi とPi+1 のパルスペア群をNs 個生成し,各パルスペア群毎にパルスペア群Pi とPi+1 は異なるものであり,該Ns の各パルスペア群毎に平均雲水滴落下速度を計算して記憶手段に保持し,該Ns 個の平均雲水滴落下速度<VDOP >の標準偏差を求め,該標準偏差を記憶手段に保持し,
異なるNa で上記平均雲水滴落下速度を計算し,上記標準偏差を求め,記憶手段に保持し,平均雲水滴落下速度<VDOP >の評価が可能であること特徴とする請求項4に記載の雲観測レーダ装置のシミュレーション方法。
When the moving speed of the satellite is V sat , the gaze direction angle component V sat · sin γ of the satellite speed is calculated, and the gaze direction angle error component is held in the storage means,
The average cloud water drop falling speed <V DOP > is calculated by <V DOP > = V sat · sin γ− <v c >, and the average cloud water drop falling speed <V DOP > is held in the storage means.
N a number of the P i and pulse-pair group P i + 1 and N s number generator, pulse-pair group P i and P i + 1 for each pulse pair group are different, for each pulse pair group of the N s The average cloud water drop falling speed is calculated and held in the memory means, the standard deviation of the N s average cloud water drop falling speed <V DOP > is obtained, and the standard deviation is held in the memory means,
5. The average cloud water drop falling speed <V DOP > can be evaluated by calculating the average cloud water drop falling speed at a different Na, obtaining the standard deviation, and holding it in a storage means. Simulation method for cloud observation radar equipment.
人工衛星に搭載する雲観測レーダ装置の観測データのデータ処理をする雲観測装置において,
人工衛星から送られてくる雲水滴の平均ドップラー速度<v>および観測レーダビームの視線方向角度誤差γを受信する手段と,該観測データを保持する記憶手段と,
受信した該平均ドップラー速度のエリアシング補正をするエリアシング補正手段と,
該エリアシング補正した平均ドップラー速度と,人工衛星の視線方向のドップラー速度成分との差を求めることにより平均雲水滴落下速度を計算する雲水滴落下速度計算手段とを備えることを特徴とする雲観測装置。
In the cloud observation device that processes the observation data of the cloud observation radar device mounted on the artificial satellite,
Means for receiving the average Doppler velocity <v> of cloud water droplets sent from the satellite and the gaze direction angle error γ of the observation radar beam, storage means for holding the observation data,
Aliasing correction means for correcting aliasing of the received average Doppler speed;
Cloud observation comprising cloud water drop drop speed calculating means for calculating an average cloud water drop fall speed by calculating a difference between the average Doppler speed corrected for aliasing and a Doppler speed component in the gaze direction of the satellite apparatus.
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