JP2014215237A - Meteorological observation deice, meteorological observation program and meteorological observation method - Google Patents

Meteorological observation deice, meteorological observation program and meteorological observation method Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a meteorological observation device, a meteorological observation program and a meteorological observation method that enable accuracy of a meteorological observation to be improved.SOLUTION: The meteorological observation device includes: a reception part that receives a scattered radio wave of a beam of radio wave emitted in a plurality of directions toward atmosphere; a generation part that generates reception data in a frequency domain from the reception data in a time domain obtained by use of the reception part; a flying object determination part that determines whether or not a scattered component caused by a flying object is included in the scattered radio wave on the basis of reception data in at least one of the time domain and the frequency domain; an exclusion processing part that performs exclusion processing of the reception data including the scattered component caused by the flying object according to the determination result of the flying object determination part; and a decision part that decides whether to utilize the exclusion processing to be performed by the exclusion processing part on the basis of commonality among pieces of the reception data in the frequency domain with respect to the beam of radio wave different in the direction.

Description

本発明は、風速又は風向などを観測する気象観測装置、該気象観測装置を実現するための気象観測プログラム及び気象観測方法に関する。   The present invention relates to a meteorological observation apparatus for observing wind speed or direction, a meteorological observation program and a meteorological observation method for realizing the meteorological observation apparatus.

ウィンドプロファイラは、地上から上空に向けて電波(ビームとも称する)を発射し、大気中の風の乱れ(空気の屈折率のゆらぎ)などによって生じる電波の散乱を受信することにより、上空の風速、風向を測定する。大気中で散乱された電波は風の流れに応じて変化するので、ドップラー効果を利用して、受信した信号を処理してドップラースペクトルを求めることにより、風速、風向を推定することができる(非特許文献1)。   A wind profiler emits radio waves (also called beams) from the ground toward the sky, receives the scattering of radio waves caused by wind turbulence (fluctuation in the refractive index of the air), etc. Measure the wind direction. Since the radio waves scattered in the atmosphere change according to the wind flow, the wind speed and direction can be estimated by processing the received signal using the Doppler effect to obtain the Doppler spectrum (non- Patent Document 1).

気象庁におけるウィンドプロファイラ観測業務、加藤美雄、阿保敏広、小林健二、泉川安志、石原正仁、天気、50、2003年、891−907頁Wind profiler observation work at the Japan Meteorological Agency, Yoshio Kato, Toshihiro Abo, Kenji Kobayashi, Yasushi Izumikawa, Masahito Ishihara, Weather, 50, 2003, 891-907

ウィンドプロファイラが大気から受け取る信号(大気エコー)はごく微弱であるのに対し、鳥(渡り鳥)群れ、昆虫の群れ、あるいは航空機などの飛翔体から受け取る信号(鳥エコー又は飛翔体エコーなどと称する)は比較的強く、風の測定に影響を与える場合がある。このため、ドップラースペクトルを求めるときに、鳥エコーに起因すると思われる大きな信号強度を示すスペクトルを除去する鳥エコー除去処理を行うことにより、観測精度を高めている。   The signal received by the wind profiler from the atmosphere (atmospheric echo) is very weak, whereas the signal received from flying objects such as birds (migratory birds), insects, or aircraft (referred to as bird echoes or flying object echoes) Is relatively strong and may affect wind measurements. For this reason, when obtaining the Doppler spectrum, the observation accuracy is improved by performing a bird echo removal process for removing a spectrum showing a large signal intensity that is considered to be caused by a bird echo.

一方で、降水があると降水粒子が散乱体となるとともに、降水粒子から受け取る信号(降水エコーと称する)も鳥エコーと同様に比較的強いため、大きな信号強度を示すスペクトルが、鳥などの飛翔体に起因するものであるのか、あるいは降水粒子に起因するものなのか区別をすることが困難であった。このため、例えば、鳥エコーに起因するものでないスペクトルを鳥エコーに起因して誤って除去すると観測精度が低下する可能性がある。   On the other hand, when precipitation occurs, the precipitation particles become scatterers, and the signal received from the precipitation particles (referred to as precipitation echoes) is relatively strong like the bird echoes. It was difficult to distinguish whether it was due to the body or due to precipitation particles. For this reason, for example, if a spectrum that is not caused by a bird echo is erroneously removed due to a bird echo, the observation accuracy may be lowered.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、気象観測の精度を向上させることができる気象観測装置、該気象観測装置を実現するための気象観測プログラム及び気象観測方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and provides a meteorological observation apparatus capable of improving the accuracy of meteorological observation, a meteorological observation program and a meteorological observation method for realizing the meteorological observation apparatus. With the goal.

第1発明に係る気象観測装置は、大気に向かって複数の方向に発射した電波ビームの散乱電波を受信する受信部と、該受信部を用いて得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成する生成部と、時間領域及び周波数領域の少なくとも一方の受信データに基づいて、飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれているかどうかを判定する飛翔体判定部と、該飛翔体判定部の判定結果に従って、前記飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を行う除外処理部と、方向の異なる電波ビームに対する前記周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する決定部とを備える。   A meteorological observation apparatus according to a first aspect of the present invention is a receiver that receives scattered radio waves of radio waves emitted in a plurality of directions toward the atmosphere, and frequency domain reception data obtained using the receiver. A generation unit that generates reception data, a flying object determination unit that determines whether or not a scattered component due to a flying object is included in the scattered radio wave based on at least one of reception data in a time domain and a frequency domain, and the flight In accordance with the determination result of the body determination unit, the elimination processing unit that performs the exclusion process of the reception data including the scattered component due to the flying object, and the removal based on the commonality between the reception data in the frequency domain with respect to radio waves having different directions And a determination unit that determines whether to use the exclusion process by the processing unit.

第2発明に係る気象観測装置は、第1発明において、前記決定部は、さらに、前記周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。   In a weather observation apparatus according to a second aspect based on the first aspect, the determination unit further performs the removal processing based on a phase rotation amount between a phase having the maximum amplitude in the reception data in the frequency domain and a previous phase value. Decide whether to use the exclusion process by department.

第3発明に係る気象観測装置は、第1発明又は第2発明において、前記決定部は、さらに、異なる高度に対する前記周波数領域の受信データ間の連続性に基づいて、前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。   The meteorological observation apparatus according to a third aspect of the present invention is the meteorological observation device according to the first or second aspect, wherein the determination unit further performs an exclusion process by the removal processing unit based on continuity between the received data in the frequency domain for different altitudes. Decide whether to use.

第4発明に係る気象観測装置は、第1発明から第3発明のいずれか1つにおいて、前記飛翔体判定部は、前記周波数領域の受信データにおける振幅又は該受信データの電力の最大値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する。   The meteorological observation device according to a fourth aspect of the present invention is the meteorological observation device according to any one of the first to third aspects, wherein the flying object determination unit is configured such that the amplitude of the received data in the frequency domain or the maximum value of the power of the received data is a threshold value. In the case of exceeding the scattering wave, it is determined that a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave.

第5発明に係る気象観測装置は、第1発明から第3発明のいずれか1つにおいて、前記飛翔体判定部は、前記周波数領域の受信データの電力の積分値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する。   The meteorological observation device according to a fifth aspect of the present invention is the meteorological observation device according to any one of the first to third aspects, wherein the flying object determining unit is configured to perform the above operation when the integrated value of the power of the received data in the frequency domain exceeds a threshold It is determined that the scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave.

第6発明に係る気象観測装置は、第1発明から第3発明のいずれか1つにおいて、前記飛翔体判定部は、前記時間領域の受信データの絶対値の最大値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する。   The meteorological observation device according to a sixth aspect of the present invention is the meteorological observation device according to any one of the first to third aspects, wherein the flying object determination unit is configured such that when the maximum absolute value of the received data in the time domain exceeds a threshold value, It is determined that a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave.

第7発明に係る気象観測装置は、第1発明から第3発明のいずれか1つにおいて、前記飛翔体判定部は、前記時間領域の受信データの最大値から最小値を引いた差分値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する。   The meteorological observation apparatus according to a seventh aspect of the present invention is the meteorological observation device according to any one of the first to third aspects, wherein the flying object determination unit has a difference value obtained by subtracting a minimum value from a maximum value of the reception data in the time domain. In the case of exceeding the scattering wave, it is determined that a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave.

第8発明に係る気象観測装置は、大気に向かって発射した電波ビームの散乱電波を受信する受信部と、該受信部を用いて得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成する生成部と、時間領域及び周波数領域の少なくとも一方の受信データに基づいて、飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれているかどうかを判定する飛翔体判定部と、該飛翔体判定部の判定結果に従って、前記飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を行う除外処理部と、前記周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する決定部とを備える。   A meteorological observation device according to an eighth aspect of the present invention is a receiver that receives scattered radio waves of a radio beam emitted toward the atmosphere, and generates frequency domain received data from time domain received data obtained using the receiver. A generating unit, a flying object determining unit that determines whether or not a scattered component due to the flying object is included in the scattered radio wave based on at least one received data in the time domain and the frequency domain, and the flying object determining unit According to the determination result, based on the exclusion processing unit that performs the exclusion process of the reception data including the scattering component by the flying object, and the phase rotation amount of the phase having the maximum amplitude in the reception data in the frequency domain and the previous phase value And a determination unit that determines whether to use the exclusion process by the removal processing unit.

第9発明に係る気象観測プログラムは、第1発明から第8発明のいずれか1つに係る気象観測装置としてコンピュータを機能させる。   A meteorological observation program according to a ninth aspect causes a computer to function as the meteorological observation apparatus according to any one of the first to eighth aspects.

第10発明に係る気象観測方法は、大気に向かって複数の方向に発射した電波ビームの散乱電波を受信するステップと、該受信するステップを経て得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成するステップと、方向の異なる電波ビームに対する前記周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を利用するかどうかを決定するステップとを含む。   According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a meteorological observation method comprising: a step of receiving scattered radio waves of a radio beam emitted in a plurality of directions toward the atmosphere; and reception of a frequency domain from time domain received data obtained through the receiving step. A step of generating data, and a step of determining whether or not to use a reception data exclusion process including a scattered component due to a flying object, based on the commonality between the reception data in the frequency domain for radio beams having different directions. Including.

第1発明から第7発明、第9発明及び第10発明にあっては、受信部は、複数のビーム方向毎に大気に向かって発射したビームにより大気中で散乱された電波を受信する。複数のビーム方向は、例えば、天頂方向、及び天頂から所定角度(例えば、14度)傾けた東西南北方向の5方向とすることができる。ビームは、例えば、地面近くに水平に設置したアンテナから複数のビーム方向に順次発射させることができる。なお、ビームは、間欠的なパルスとして発射され、発射されていない間に散乱された電波を受信する。   In the first to seventh inventions, the ninth invention, and the tenth invention, the receiving unit receives radio waves scattered in the atmosphere by a beam emitted toward the atmosphere for each of a plurality of beam directions. The plurality of beam directions can be, for example, five directions including a zenith direction and an east-west-north-north direction inclined by a predetermined angle (for example, 14 degrees) from the zenith. For example, the beam can be sequentially emitted in a plurality of beam directions from an antenna installed horizontally near the ground. The beam is emitted as intermittent pulses and receives radio waves scattered while not being emitted.

生成部は、受信部を用いて得られた時間領域の受信データを周波数領域の受信データに変換・生成する。変換・生成は、例えば、複素FFT(高速フーリエ変換)を用いてもよいし、ウェーブレット変換を用いることもできる。また、ビームの発射時刻と散乱された電波の受信時刻との時間差から電波が散乱された高度を求めることができる。なお、観測高度は、例えば、100m程度から10km程度までの所要の高度を決定することができる。   The generation unit converts and generates time domain reception data obtained using the reception unit into frequency domain reception data. For the transformation / generation, for example, complex FFT (fast Fourier transformation) may be used, or wavelet transformation may be used. Further, the altitude at which the radio wave is scattered can be obtained from the time difference between the beam emission time and the reception time of the scattered radio wave. The observation altitude can be determined as a required altitude from about 100 m to about 10 km, for example.

決定部は、方向の異なる電波ビームに対する周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。例えば、降水粒子は、大気中の比較的広い範囲で鉛直下向き方向あるいは水平風に応じて略鉛直方向に落下する。ウィンドプロファイラ等で使用される指向性を持ったアンテナのビームパターンは、主軸方向に強いメインローブと、副次的にその他の方向に漏れてしまうサイドローブからなる。例えば、天頂角が14度程度の略天頂にしか電波ビームを振らないウィンドプロファイラの場合、比較的広い範囲で略鉛直方向に落下する降水粒子からの散乱は、ビームの方向によらず主にメインビームで捉えることになり、いずれのビーム方向でも同じ高度に同程度の散乱強度が得られる等、異なるビーム方向間で共通性がある。一方、鳥の群れなどの飛翔体は、比較的低い高度で、且つ比較的狭い領域に存在し、略水平方向に移動するので、殆どの場合、サイドローブで捉えることになる。従って、ある特定のビーム方向では鳥エコーを捉えるものの、別のビーム方向では鳥エコーを捉えることができない、またあるビーム方向では高度100mに鳥エコーが存在しているが、異なるビーム方向では、例えば、300mに存在する等、異なるビーム間で共通性が見られない。これらの特徴を利用することにより、飛翔体に起因する受信データと降水粒子に起因する受信データとを区別することができ、風速、風向などの観測精度を向上させることができる。   The determination unit determines whether or not to use the exclusion process by the removal processing unit based on the commonality between the reception data in the frequency domain for radio beams having different directions. For example, precipitation particles fall in a substantially vertical direction according to a vertical downward direction or a horizontal wind in a relatively wide range in the atmosphere. The beam pattern of a directional antenna used in a wind profiler or the like is composed of a main lobe that is strong in the main axis direction and side lobes that leak in the other direction. For example, in the case of a wind profiler that oscillates a radio wave beam only at the approximate zenith with a zenith angle of about 14 degrees, scattering from precipitation particles falling in a substantially vertical direction over a relatively wide range is mainly performed regardless of the beam direction. There is a commonality between different beam directions, for example, the same level of scattering intensity can be obtained at the same altitude in any beam direction. On the other hand, flying objects such as a flock of birds are present at a relatively low altitude and in a relatively narrow area, and move in a substantially horizontal direction. Therefore, although a bird echo is captured in one specific beam direction, a bird echo cannot be captured in another beam direction, and there is a bird echo at an altitude of 100 m in one beam direction. , 300 m, etc., there is no commonality between different beams. By using these characteristics, it is possible to distinguish the reception data caused by the flying object and the reception data caused by the precipitation particles, and the observation accuracy such as the wind speed and the wind direction can be improved.

第2発明にあっては、決定部は、さらに、周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。周波数領域の受信データにおける振幅Aとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I×I+R×R)の平方根、すなわち振幅A=√(I×I+R×R)で表すことができ、その最大値をAmaxとする。位相は、Amaxにおける位相値αを表し、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I/R)のアークタンジェント、すなわち位相α=arctan(I/R)で表すことができる。また、位相回転量Δαは今回位相値αと前回位相値α2との差分、すなわちΔα=α−α2で表すことができる。飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を利用するかどうかの決定においては、例えばΔαを上下限閾値と比較し、下限閾値以上で且つ上限閾値以下のものは降水エコーとみなし、除去処理部による除外処理を利用しないと決定することもできるし、さらに前回の位相回転量Δα2=α2−α3との差分、すなわち位相回転量の変化量を閾値と比較し決定することもできる。   In the second invention, the determination unit further determines whether or not to use the exclusion processing by the removal processing unit based on the phase rotation amount between the phase having the maximum amplitude in the received data in the frequency domain and the previous phase value. decide. The amplitude A in the received data in the frequency domain is represented by the square root of (I × I + R × R), ie, amplitude A = √ (I × I + R × R), where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. The maximum value is Amax. The phase represents the phase value α at Amax, where R is the real part of the complex number and I is the tangent part of the complex number, that is, the arc tangent of (I / R), that is, phase α = arctan (I / R). Further, the phase rotation amount Δα can be expressed by a difference between the current phase value α and the previous phase value α2, that is, Δα = α−α2. In deciding whether to use reception data exclusion processing that includes scattered components due to flying objects, for example, Δα is compared with the upper and lower thresholds, and those that are higher than the lower threshold and lower than the upper threshold are regarded as precipitation echoes, and are removed. It is also possible to determine not to use the exclusion process by the unit, and it is also possible to determine the difference from the previous phase rotation amount Δα2 = α2−α3, that is, the change amount of the phase rotation amount by comparing with a threshold value.

第3発明にあっては、決定部は、さらに異なる高度に対する周波数領域の受信データ間の連続性に基づいて、除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。例えば、降水粒子は、高度数kmにわたって存在するため、同程度の散乱強度が高度数kmにわたって得られる等、高度方向に連続性がある。一方、鳥の群れなどの飛翔体は、数kmの高度にわたって存在することは無いため、これらの特徴を利用することにより、飛翔体に起因する受信データと降水粒子に起因する受信データとを区別することができ、風速、風向などの観測精度を向上させることができる。   In the third invention, the determination unit determines whether to use the exclusion process by the removal processing unit based on the continuity between the received data in the frequency domain for different altitudes. For example, since precipitation particles exist over an altitude of several kilometers, they have continuity in the altitude direction, such that the same scattering intensity can be obtained over an altitude of several kilometers. On the other hand, since flying objects such as flocks do not exist at altitudes of several kilometers, using these characteristics, the received data caused by flying objects and received data caused by precipitation particles are distinguished. Observation accuracy such as wind speed and direction can be improved.

第4発明にあっては、飛翔体判定部は、周波数領域の受信データにおける振幅又は受信データの電力の最大値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定する。周波数領域の受信データにおける振幅Aとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I×I+R×R)の平方根、すなわち振幅A=√(I×I+R×R)で表すことができ、また電力Pはその2乗、すなわちP=(I×I+R×R)で表すことができる。これら振幅値又は電力値の最大値を求め、例えば、その最大値が閾値以上であれば飛翔体エコーが含まれていると判定できる。   In the fourth aspect of the invention, the flying object determining unit may include a scattered component of the flying object included in the scattered radio wave when the amplitude of the received data in the frequency domain or the maximum value of the power of the received data exceeds a threshold value. judge. The amplitude A in the received data in the frequency domain is represented by the square root of (I × I + R × R), ie, amplitude A = √ (I × I + R × R), where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. And the power P can be expressed by its square, that is, P = (I × I + R × R). The maximum value of these amplitude values or power values is obtained. For example, if the maximum value is equal to or greater than a threshold value, it can be determined that the flying object echo is included.

第5発明にあっては、飛翔体判定部は、周波数領域の受信データの電力の積分値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定する。周波数領域の受信データにおける電力Pとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、P=(I×I+R×R)で表すことができる。電力の積分値Psumは、この電力Pを全周波数点、または電力Pの最大値周辺の複数の周波数点において積分した、すなわちPsum=ΣPで表すことができる。例えば、この電力の積分値が閾値以上であれば飛翔体エコーが含まれていると判定できる。   In the fifth invention, the flying object determination unit determines that the scattered radio wave includes a scattered component by the flying object when the integrated value of the power of the received data in the frequency domain exceeds a threshold value. The power P in the frequency domain received data can be expressed as P = (I × I + R × R) where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. The integrated value Psum of the power can be expressed by integrating the power P at all frequency points or at a plurality of frequency points around the maximum value of the power P, that is, Psum = ΣP. For example, if the integral value of the power is greater than or equal to the threshold value, it can be determined that the flying object echo is included.

第6発明にあっては、飛翔体判定部は、時間領域の受信データの絶対値の最大値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定する。時間領域の受信データは正負の電圧値で表すことができる。すなわち、飛翔体判定部は、時間領域の受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超える場合、飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値以下である場合、飛翔体散乱信号が含まれていないと判定することができる。電圧のピーク値をスキャンして、所定の閾値を超えるか否かを判定するだけなので、飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定する処理を軽くすることができるとともに、判定処理に要する時間を短縮して、処理結果を素早く得ることができる。   In the sixth aspect of the invention, the flying object determining unit determines that the scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave when the maximum absolute value of the reception data in the time domain exceeds the threshold value. The received data in the time domain can be expressed by positive and negative voltage values. That is, the flying object determination unit determines that the flying object scattered signal is included when the peak voltage (maximum value of the absolute value of the voltage) of the reception data in the time domain exceeds a predetermined threshold, and the peak of the reception data When the voltage (the maximum absolute value of the voltage) is equal to or less than a predetermined threshold, it can be determined that the flying object scattering signal is not included. Since only the voltage peak value is scanned to determine whether or not the predetermined threshold value is exceeded, the process for determining whether or not the flying object scattering signal is included can be lightened and the determination process is required. The processing time can be quickly obtained by shortening the time.

第7発明にあっては、飛翔体判定部は、時間領域の受信データの最大値から最小値を差し引いた差分値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定する。時間領域の受信データは正負の電圧値で表すことができる。すなわち、飛翔体判定部は、時間領域の受信データのピーク電圧差(電圧の最大値と最小値の差)が所定の閾値を超える場合、飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧差(電圧の最大値と最小値の差)が所定の閾値以下である場合、飛翔体散乱信号が含まれていないと判定することができる。電圧のピーク値をスキャンして、所定の閾値を超えるか否かを判定するだけなので、飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定する処理を軽くすることができるとともに、判定処理に要する時間を短縮して、処理結果を素早く得ることができる。   In the seventh invention, the flying object determination unit includes a scattered component due to the flying object when the difference value obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of the reception data in the time domain exceeds the threshold value. Is determined. The received data in the time domain can be expressed by positive and negative voltage values. That is, the flying object determination unit determines that the flying object scattering signal is included when the peak voltage difference (the difference between the maximum value and the minimum value of the voltage) of the reception data in the time domain exceeds a predetermined threshold. When the peak voltage difference of data (difference between the maximum value and the minimum value of the voltage) is not more than a predetermined threshold value, it can be determined that the flying object scattering signal is not included. Since only the voltage peak value is scanned to determine whether or not the predetermined threshold value is exceeded, the process for determining whether or not the flying object scattering signal is included can be lightened and the determination process is required. The processing time can be quickly obtained by shortening the time.

第8発明にあっては、受信部は、複数のビーム方向毎に大気に向かって発射したビームにより大気中で散乱された電波を受信する。複数のビーム方向は、例えば、天頂方向、及び天頂から所定角度(例えば、14度)傾けた東西南北方向の5方向とすることができる。ビームは、例えば、地面近くに水平に設置したアンテナから複数のビーム方向に順次発射させることができる。なお、ビームは、間欠的なパルスとして発射され、発射されていない間に散乱された電波を受信する。   In the eighth invention, the receiving unit receives the radio wave scattered in the atmosphere by the beam emitted toward the atmosphere for each of a plurality of beam directions. The plurality of beam directions can be, for example, five directions including a zenith direction and an east-west-north-north direction inclined by a predetermined angle (for example, 14 degrees) from the zenith. For example, the beam can be sequentially emitted in a plurality of beam directions from an antenna installed horizontally near the ground. The beam is emitted as intermittent pulses and receives radio waves scattered while not being emitted.

生成部は、受信部を用いて得られた時間領域の受信データを周波数領域の受信データに変換・生成する。変換・生成は、例えば、複素FFT(高速フーリエ変換)を用いてもよいし、ウェーブレット変換を用いることもできる。またビームの発射時刻と散乱された電波の受信時刻との時間差から電波が散乱された高度を求めることができる。なお、観測高度は、例えば、100m程度から10km程度までの所要の高度を決定することができる。   The generation unit converts and generates time domain reception data obtained using the reception unit into frequency domain reception data. For the transformation / generation, for example, complex FFT (fast Fourier transformation) may be used, or wavelet transformation may be used. Further, the altitude at which the radio wave is scattered can be obtained from the time difference between the beam emission time and the reception time of the scattered radio wave. The observation altitude can be determined as a required altitude from about 100 m to about 10 km, for example.

決定部は、周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する。周波数領域の受信データにおける振幅Aとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I×I+R×R)の平方根、すなわち振幅A=√(I×I+R×R)で表すことができ、その最大値をAmaxとする。位相は、Amaxにおける位相値αを表し、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I/R)のアークタンジェント、すなわち位相α=arctan(I/R)で表すことができる。また、位相回転量Δαは今回位相値αと前回位相値α2との差分、すなわちΔα=α−α2で表すことができる。飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を利用するかどうかの決定においては、例えばΔαを上下限閾値と比較し、下限閾値以上で且つ上限閾値以下のものは降水エコーとみなし、除外処理を利用しないと決定することもできるし、さらに前回の位相回転量Δα2=α2−α3との差分、すなわち位相回転量の変化量を閾値と比較し決定することもできる。   The determination unit determines whether to use the exclusion process by the removal processing unit based on the phase rotation amount between the phase having the maximum amplitude in the reception data in the frequency domain and the previous phase value. The amplitude A in the received data in the frequency domain is represented by the square root of (I × I + R × R), ie, amplitude A = √ (I × I + R × R), where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. The maximum value is Amax. The phase represents the phase value α at Amax, where R is the real part of the complex number and I is the tangent part of the complex number, that is, the arc tangent of (I / R), that is, phase α = arctan (I / R). Further, the phase rotation amount Δα can be expressed by a difference between the current phase value α and the previous phase value α2, that is, Δα = α−α2. In deciding whether to use the received data exclusion process that includes the scattering component by the flying object, for example, Δα is compared with the upper and lower threshold values, and those that are above the lower threshold value and below the upper threshold value are regarded as precipitation echoes. Can be determined not to be used, and the difference from the previous phase rotation amount Δα2 = α2−α3, that is, the amount of change in the phase rotation amount can be compared with a threshold value.

本発明によれば、気象観測の精度を向上させることができる。   According to the present invention, it is possible to improve the accuracy of weather observation.

本実施の形態の気象観測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of the weather observation apparatus of this Embodiment. 空中線装置の構成の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of a structure of an antenna apparatus. 送受信装置が送出するパルス信号の一例を示す説明図であるIt is explanatory drawing which shows an example of the pulse signal which a transmission / reception apparatus sends out 空中線装置から発射されたビームが大気中で散乱される様子を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows a mode that the beam emitted from the antenna apparatus is scattered in air | atmosphere. 受信データの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of reception data. ドップラースペクトルの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a Doppler spectrum. 発射されたビームの様子の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the mode of the emitted beam. ビーム方向毎のドップラースペクトルのピーク値の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the peak value of the Doppler spectrum for every beam direction. 降水判定結果に応じた鳥エコー除去処理の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the bird echo removal process according to the precipitation determination result. インコヒーレント積分後のドップラースペクトルの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the Doppler spectrum after incoherent integration. ドップラースペクトルの表示の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a display of a Doppler spectrum. ドップラースペクトルの表示の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a display of a Doppler spectrum. 風ベクトルを矢羽根表示した一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example which displayed the arrow vector of the wind vector. 気象観測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence of a weather observation apparatus. 気象観測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence of a weather observation apparatus.

(実施の形態1)
以下、本発明に係る気象観測装置の実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の気象観測装置100の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、気象観測装置100は、空中線装置10、送受信装置20、信号処理装置30、信号処理装置30に対するユーザインタフェースを提供するデータ処理装置40などを備える。気象観測装置100は、いわゆるウィンドプロファイラレーダであり、中心周波数が約1.3GHzのパルスドップラーレーダである。
(Embodiment 1)
Hereinafter, a weather observation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the weather observation apparatus 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the weather observation apparatus 100 includes an antenna apparatus 10, a transmission / reception apparatus 20, a signal processing apparatus 30, a data processing apparatus 40 that provides a user interface for the signal processing apparatus 30, and the like. The weather observation apparatus 100 is a so-called wind profiler radar, which is a pulse Doppler radar having a center frequency of about 1.3 GHz.

図2は空中線装置10の構成の一例を示す模式図である。空中線装置10は、例えば、アクティブ・フェーズド・アレイ・アンテナを有する。アンテナの開口面積は、例えば、1平方メートルから20平方メートル程度であり、ビーム走査(ビーム方向)は、天頂方向、及び所定の天頂角(例えば、14度)を有する東西南北方向の5方向である。なお、複数の方向(ビーム方向とも称する)は、例えば、天頂方向、及び天頂から所定角度(例えば、14度)傾けた東西南北方向の5方向のうち、少なくとも2方向をいう。   FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the configuration of the antenna apparatus 10. The antenna device 10 has, for example, an active phased array antenna. The opening area of the antenna is, for example, about 1 square meter to 20 square meters, and beam scanning (beam direction) has five directions, ie, the zenith direction and the east, west, north, and south directions having a predetermined zenith angle (for example, 14 degrees). Note that the plurality of directions (also referred to as beam directions) refer to at least two directions, for example, among the zenith direction and the five directions of the east, west, south, and north directions inclined at a predetermined angle (eg, 14 degrees) from the zenith.

送受信装置20は、所定のパルス幅のパルス信号を所定の繰返し周期で送出する。所定のパルス幅は、例えば、0.6μs〜4μs程度とすることができる。また、所定の繰返し周期は、例えば、50μs〜200μs程度とすることができる。本実施の形態では、繰返し周期は、100μsとして説明する。   The transmitting / receiving device 20 transmits a pulse signal having a predetermined pulse width at a predetermined repetition period. The predetermined pulse width can be, for example, about 0.6 μs to 4 μs. The predetermined repetition period can be set to, for example, about 50 μs to 200 μs. In the present embodiment, the repetition period is described as 100 μs.

図3は送受信装置20が送出するパルス信号の一例を示す説明図である。図3に示すように、送受信装置20は、繰返し周期T1(100μs)で所定のパルス幅のパルス送出をコヒーレント積分の回数である所定回数(例えば、64回)繰り返す。これらを、さらにFFT点数分(例えば、128回)繰り返す。すなわち、送受信装置20は、1つのビーム方向(ビーム走査)に対して、64×128個のパルスを送出する。   FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of a pulse signal transmitted by the transmission / reception device 20. As shown in FIG. 3, the transmission / reception device 20 repeats pulse transmission with a predetermined pulse width at a repetition period T1 (100 μs) a predetermined number of times (for example, 64 times) that is the number of times of coherent integration. These are repeated for the number of FFT points (for example, 128 times). That is, the transmission / reception apparatus 20 transmits 64 × 128 pulses for one beam direction (beam scanning).

送受信装置20は、受信部としての機能を有し、図3に示す、パルス信号1がビームとして発射された後、2つ目のパルス信号2が送出されるまでの間に、大気中で散乱された電波を受信する。   The transmission / reception device 20 has a function as a reception unit, and is scattered in the atmosphere after the pulse signal 1 shown in FIG. 3 is emitted as a beam until the second pulse signal 2 is transmitted. Receive the received radio wave.

図4は空中線装置10から発射されたビームが大気中で散乱される様子を示す模式図である。所定の方向に発射されたビームは、大気中の空気の屈折率のゆらぎにより散乱され、散乱電波は空中線装置10で受信される。ビームを発射した時刻を0とし、散乱電波の受信時刻をt1、t2、t3とすると、それぞれの時刻で受信した電波が大気中のいずれの高度で散乱されたかが解る。すなわち、発射したビームの発射時点及び散乱された電波の受信時点に基づいて受信データの観測高度を算出することができる。なお、観測高度の算出は、信号処理装置30で行う。また、観測高度は、例えば、100m程度から10km程度までの所要の高度を決定することができる。   FIG. 4 is a schematic diagram showing how the beam emitted from the antenna apparatus 10 is scattered in the atmosphere. The beam emitted in a predetermined direction is scattered by fluctuation of the refractive index of air in the atmosphere, and the scattered radio wave is received by the antenna apparatus 10. Assuming that the beam launch time is 0 and the reception times of scattered radio waves are t1, t2, and t3, it can be understood at which altitude in the atmosphere the radio waves received at each time are scattered. That is, the observation altitude of the received data can be calculated based on the emission time of the emitted beam and the reception time of the scattered radio wave. The observation altitude is calculated by the signal processing device 30. Further, as the observation altitude, for example, a required altitude from about 100 m to about 10 km can be determined.

信号処理装置30は、装置全体を制御するCPU31、信号処理部32、決定部33、飛翔体判定部34などを備える。   The signal processing device 30 includes a CPU 31 that controls the entire device, a signal processing unit 32, a determination unit 33, a flying object determination unit 34, and the like.

信号処理部32は、ADコンバータ、DAコンバータ、コヒーレント積分機能、高速フーリエ変換機能、インコヒーレント積分機能などを有する。   The signal processing unit 32 has an AD converter, a DA converter, a coherent integration function, a fast Fourier transform function, an incoherent integration function, and the like.

信号処理装置30は、散乱電波を空中線装置10で受信して得られた受信データを取得する。受信データは、観測高度毎に、当該高度で散乱された電波の強度を示す時系列データである。   The signal processing device 30 acquires reception data obtained by receiving the scattered radio waves with the antenna device 10. The received data is time-series data indicating the intensity of radio waves scattered at the altitude for each observation altitude.

図5は受信データの一例を示す説明図である。図5において、横軸は時間を示し、縦軸は電圧を示す。前述のように、送受信装置20は、繰返し周期T1(例えば、100μs)で所定のパルス幅のパルスをコヒーレント積分の回数である所定回数(例えば、64回)繰り返して送出する。これらを、さらにFFT点数分(例えば、128回)繰り返すことにより、受信データは128個の電圧値を示す時系列データとなる。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of received data. In FIG. 5, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates voltage. As described above, the transmission / reception device 20 repeatedly transmits a pulse having a predetermined pulse width at a repetition period T1 (for example, 100 μs) for a predetermined number of times (for example, 64 times) that is the number of times of coherent integration. By repeating these for the number of FFT points (for example, 128 times), the received data becomes time-series data indicating 128 voltage values.

図5は、I相の時系列データと、I相に対して90度位相が遅れたQ相の時系列データとを、それぞれ128個プロットしたものである。図5の例は、例えば、ビーム方向が天頂方向であって、観測高度がh1の受信データを示す。すなわち、図5と同様のデータが、天頂方向の他の観測高度について得られるとともに、同様に他のビーム方向についても各観測高度について得られる。   FIG. 5 is a plot of 128 I-phase time-series data and Q-phase time-series data delayed by 90 degrees from the I-phase. The example of FIG. 5 shows received data whose beam direction is the zenith direction and whose observation altitude is h1, for example. That is, the same data as in FIG. 5 is obtained for other observation altitudes in the zenith direction, and similarly for each observation altitude in other beam directions.

信号処理部32は、図5に例示するような時系列データを1個の受信データとしたときに、例えば、64個分の受信データを積分(コヒーレント積分)することにより、受信データの信号対雑音比(S/N比)を大きくする。なお、コヒーレント積分は、64個分の受信データの位相情報を保存しながら各受信データを加算することに相当する。   When the time-series data as illustrated in FIG. 5 is one reception data, the signal processing unit 32 integrates (coherent integration) the reception data for 64 pieces, for example. Increase the noise ratio (S / N ratio). Note that coherent integration corresponds to adding each received data while storing phase information of 64 pieces of received data.

飛翔体判定部34は、受信データのピーク値が所定範囲を超えるか否かに応じて、当該受信データに飛翔体による飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定する。図5に例示したように、受信データは、所定の高度で散乱された電波の強度を示す時系列データであり、各データは、例えば、正負の電圧値で表すことができる。なお、受信データに飛翔体散乱信号が含まれているか否かは、時間領域の受信データを用いて判定することができるとともに、周波数領域のスペクトルを用いて判定することもできる。   The flying object determination unit 34 determines whether or not the received data includes a flying object scattering signal in accordance with whether or not the peak value of the received data exceeds a predetermined range. As illustrated in FIG. 5, the reception data is time-series data indicating the intensity of radio waves scattered at a predetermined altitude, and each data can be represented by, for example, positive and negative voltage values. Note that whether or not the flying object scatter signal is included in the received data can be determined using the time domain received data and can also be determined using the frequency domain spectrum.

大気から受け取る信号(大気エコー)はごく微弱であるのに対し、鳥(渡り鳥)の群れ、昆虫の群れ、あるいは航空機などの飛翔体から受け取る信号(鳥エコー又は飛翔体エコーなどと称する)は比較的強いという傾向がある。   Signals received from the atmosphere (atmospheric echoes) are very weak, whereas signals received from flying objects such as flocks of birds (migratory birds), insects, or aircraft (referred to as bird echoes or flying object echoes) There is a tendency to be strong.

すなわち、飛翔体判定部34は、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超える場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値以下である場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていないと判定する。   That is, the flying object determining unit 34 determines that the flying data is included in the received data when the peak voltage of the received data (the maximum value of the absolute value of the voltage) exceeds a predetermined threshold value. When the peak voltage (the maximum absolute value of the voltage) is less than or equal to a predetermined threshold value, it is determined that the flying object scattering signal is not included in the received data.

飛翔体判定部34は、飛翔体散乱信号が含まれていると判定した受信データに対応付けて、飛翔体散乱信号ありのフラグをオンにする。なお、飛翔体判定前は、予めフラグをすべてオフにしてある。すなわち、飛翔体判定の結果、飛翔体ありとなったもののみフラグをオンにする。また、飛翔体散乱信号の有無の区別は、フラグをオンする方法の他に適宜の方法を用いることができる。   The flying object determination unit 34 turns on the flag with the flying object scattering signal in association with the reception data determined to include the flying object scattering signal. Note that all the flags are turned off in advance before the flying object determination. That is, as a result of the flying object determination, the flag is turned on only for the flying object. In addition to the method of turning on the flag, an appropriate method can be used to distinguish the presence / absence of the flying object scattering signal.

前述のように、受信データの電圧のピーク値をスキャンして、所定の閾値を超えるか否かを判定するだけなので、受信データに飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定する処理を軽くすることができるとともに、判定処理に要する時間を短縮して、処理結果を素早く得ることができる。すなわち、時系列的な受信データの電力が所定の電力閾値以上であるか否かに応じて飛翔体エコーを判別する方法の場合には、受信データの電力を算出する必要があり、飛翔体エコーを判別する処理が重くなり、処理時間が長くなり、素早く判定結果を得ることができない。このため、観測点を少なくするなどの対策が必要となるが、本実施の形態では、そのような問題を解決することができる。   As described above, it is only necessary to scan the peak value of the voltage of the received data and determine whether or not the predetermined threshold is exceeded. Therefore, the process of determining whether or not the flying data is included in the received data is performed. In addition to reducing the weight, the time required for the determination process can be shortened, and the processing result can be obtained quickly. That is, in the case of a method for determining a flying object echo according to whether or not the power of time-series received data is equal to or higher than a predetermined power threshold, it is necessary to calculate the power of the received data. The processing for discriminating is heavy, the processing time is long, and the determination result cannot be obtained quickly. For this reason, it is necessary to take measures such as reducing the number of observation points. However, in this embodiment, such a problem can be solved.

信号処理部32は、除去処理部としての機能を有し、飛翔体判定部34の判定結果に従って、飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を行う。   The signal processing unit 32 has a function as a removal processing unit, and performs a process of excluding received data including a scattered component by the flying object according to the determination result of the flying object determining unit 34.

信号処理部32は、生成部としての機能を有し、図5に例示するような受信データをフーリエ変換のような直交変換やその他の変換操作によりビーム方向毎にスペクトル(例えば、ドップラースペクトル)を生成する。直交変換は、例えば、複素FFT(高速フーリエ変換))又はウェーブレット変換であり、時間・周波数変換を行う。   The signal processing unit 32 has a function as a generation unit. The received data as illustrated in FIG. 5 is converted into a spectrum (for example, Doppler spectrum) for each beam direction by orthogonal transformation such as Fourier transformation or other transformation operations. Generate. The orthogonal transform is, for example, complex FFT (fast Fourier transform) or wavelet transform, and performs time / frequency transform.

図6はドップラースペクトルの一例を示す説明図である。図6において、横軸はドップラー周波数であり、縦軸はスペクトルの強度を示す。図6の例では、ドップラー周波数を-10Hzから10Hzの範囲で示しているが、これに限定されるものではない。図6に示すように、ドップラースペクトルは、ドップラー効果によって生ずる発射したビームの周波数と受信した電波の周波数との周波数差であるドップラー周波数に対するスペクトル強度の分布を示すものである。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a Doppler spectrum. In FIG. 6, the horizontal axis represents the Doppler frequency, and the vertical axis represents the spectrum intensity. In the example of FIG. 6, the Doppler frequency is shown in the range of −10 Hz to 10 Hz, but is not limited to this. As shown in FIG. 6, the Doppler spectrum shows the distribution of spectrum intensity with respect to the Doppler frequency, which is the frequency difference between the frequency of the emitted beam caused by the Doppler effect and the frequency of the received radio wave.

図6の例は、例えば、ビーム方向が天頂方向であって、観測高度がh1のドップラースペクトルを示す。すなわち、図6と同様のデータが、天頂方向の他の観測高度について得られるとともに、同様に他のビーム方向についても各観測高度について得られる。   The example of FIG. 6 shows, for example, a Doppler spectrum in which the beam direction is the zenith direction and the observation altitude is h1. That is, the same data as in FIG. 6 is obtained for other observation altitudes in the zenith direction, and similarly for each observation altitude in other beam directions.

信号処理部32は、約2秒かけて、天頂方向、東西南北方向の5つのビーム方向それぞれについて図6に例示するようなドップラースペクトルを生成する。そして、信号処理部32は、約1分かけて同様の処理を30回繰り返す。すなわち、天頂方向、東西南北方向の5つのビーム方向それぞれについて、図6に例示するようなドップラースペクトルを30回生成する。なお、生成回数は30回に限定されるものではない。   The signal processing unit 32 generates a Doppler spectrum as illustrated in FIG. 6 for each of the five beam directions including the zenith direction and the east, west, south, and north directions over about 2 seconds. Then, the signal processing unit 32 repeats the same process 30 times over about 1 minute. That is, the Doppler spectrum illustrated in FIG. 6 is generated 30 times for each of the five beam directions of the zenith direction and the east, west, south, and north directions. Note that the number of generations is not limited to 30.

次に、飛翔体による散乱成分を含む受信データの除去処理を利用するか否かの決定方法について説明する。決定部33は、方向の異なる電波ビームに対する周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、信号処理部32(除去処理部)による除外処理を利用するかどうかを決定する。   Next, a method for determining whether or not to use received data removal processing including scattered components by the flying object will be described. The determination unit 33 determines whether to use the exclusion processing by the signal processing unit 32 (removal processing unit) based on the commonality between the reception data in the frequency domain for radio beams with different directions.

図7は発射されたビームの様子の一例を示す模式図である。簡便のため、図7Aでは天頂方向の天頂ビームを例示し、図7Bでは東方向の東ビームを例示している。降水粒子は、大気中の比較的広い範囲で鉛直下向き方向あるいは水平風に応じて略鉛直方向に落下する。ウィンドプロファイラ等で使用される指向性を持ったアンテナのビームパターンは、主軸方向に強いメインローブと、副次的にその他の方向に漏れてしまうサイドローブからなる。例えば、天頂角が14度程度の略天頂にしか電波ビームを振らないウィンドプロファイラの場合、比較的広い範囲で略鉛直方向に落下する降水粒子からの散乱は、ビームの方向によらず主にメインビームで捉えることになり、いずれのビーム方向でも同じ高度に同程度の散乱強度が得られる等、異なるビーム方向間で共通性がある。   FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the state of the emitted beam. For simplicity, FIG. 7A illustrates a zenith beam in the zenith direction, and FIG. 7B illustrates an east beam in the east direction. Precipitating particles fall in a substantially wide range in the atmosphere in a vertically downward direction or a substantially vertical direction in response to horizontal wind. The beam pattern of a directional antenna used in a wind profiler or the like is composed of a main lobe that is strong in the main axis direction and side lobes that leak in the other direction. For example, in the case of a wind profiler that oscillates a radio wave beam only at the approximate zenith with a zenith angle of about 14 degrees, scattering from precipitation particles falling in a substantially vertical direction over a relatively wide range is mainly performed regardless of the beam direction. There is a commonality between different beam directions, for example, the same level of scattering intensity can be obtained at the same altitude in any beam direction.

一方、鳥の群れなどの飛翔体は、比較的低い高度で、且つ比較的狭い領域に存在し、略水平方向に移動するので、殆どの場合、サイドローブで捉えることになる。従って、ある特定のビーム方向では鳥エコーを捉えるものの、別のビーム方向では鳥エコーを捉えることができない、またあるビーム方向では高度100mに鳥エコーが存在しているが、異なるビーム方向では、例えば、300mに存在する等、異なるビーム間で共通性が見られない。これらの特徴を利用することにより、飛翔体に起因する受信データと降水粒子に起因する受信データとを区別することができ、風速、風向などの観測精度を向上させることができる。   On the other hand, flying objects such as a flock of birds are present at a relatively low altitude and in a relatively narrow area, and move in a substantially horizontal direction. Therefore, although a bird echo is captured in one specific beam direction, a bird echo cannot be captured in another beam direction, and there is a bird echo at an altitude of 100 m in one beam direction. , 300 m, etc., there is no commonality between different beams. By using these characteristics, it is possible to distinguish the reception data caused by the flying object and the reception data caused by the precipitation particles, and the observation accuracy such as the wind speed and the wind direction can be improved.

すなわち、決定部33は、方向の異なる電波ビームに対する周波数領域の受信データ同士に共通性がある場合、散乱電波に降水粒子による散乱成分が含まれているとして、信号処理部32による除外処理を利用しないと決定する。一方、決定部33は、方向の異なる電波ビームに対する周波数領域の受信データ同士に共通性がない場合、散乱電波に飛翔体による散乱成分が含まれているとして、信号処理部32による除外処理を利用すると決定する。   That is, the determination unit 33 uses the exclusion process by the signal processing unit 32, assuming that the scattered radio wave includes a scattering component due to precipitation particles when the reception data in the frequency domain for radio waves with different directions are common. Decide not to. On the other hand, the determination unit 33 uses the exclusion process by the signal processing unit 32, assuming that the scattered radio wave includes a scattered component due to the flying object when the reception data in the frequency domain for radio waves with different directions is not common. Then decide.

次に、共通性有無の判定方法について説明する。決定部33は、ビーム方向毎のドップラースペクトルのピーク値の差分値を算出する。複数のビーム方向が、天頂方向及び東西南北方向の5方向である場合、差分値は、5方向のいずれか2方向でもよく、あるいは3方向、4方向、あるいはすべての方向でもよい。   Next, a method for determining the presence or absence of commonality will be described. The determination unit 33 calculates a difference value between the peak values of the Doppler spectrum for each beam direction. When the plurality of beam directions are the five directions of the zenith direction and the east, west, north, and south directions, the difference value may be any two of the five directions, or may be the three directions, the four directions, or all the directions.

図8はビーム方向毎のドップラースペクトルのピーク値の一例を示す説明図である。図8に示すように、ビーム方向が、天頂、東西南北の5方向であるとし、それぞれのビーム方向のドップラースペクトルのピーク値を、Pz、Pe、Pw、Ps、Pnとする。決定部33は、算出した差分値が所定の差分閾値Pth以下である場合、共通性があるとして降水散乱信号が含まれていると判定する。例えば、|Pz-Pe|<Pthである場合、共通性があると判定することができる。なお、共通性の有無の判定の精度を高めるためには、任意の2つのビーム方向間の共通性だけでなく、5方向間の差分値が所定の差分閾値Pth以下であるか否かで判定するのが好ましい。上述のように、異なるビーム方向のドップラースペクトルのピーク値同士を比較するという簡便な構成で降水の有無を判定することができる。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the peak value of the Doppler spectrum for each beam direction. As shown in FIG. 8, it is assumed that there are five beam directions, ie, zenith, east, west, south, and north, and the Doppler spectrum peak values in the respective beam directions are Pz, Pe, Pw, Ps, and Pn. When the calculated difference value is equal to or less than the predetermined difference threshold value Pth, the determination unit 33 determines that the precipitation scattering signal is included as having commonality. For example, if | Pz−Pe | <Pth, it can be determined that there is commonality. In addition, in order to improve the accuracy of the determination of the presence / absence of commonality, the determination is made not only by the commonality between any two beam directions but also by whether or not the difference value between the five directions is equal to or less than a predetermined difference threshold value Pth. It is preferable to do this. As described above, the presence or absence of precipitation can be determined with a simple configuration in which the peak values of Doppler spectra in different beam directions are compared with each other.

次に、降水判定結果と飛翔体判定結果との関係について説明する。信号処理部32は、飛翔体判定部34で受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定した場合に、決定部33で降水散乱信号が含まれていないと判定したときは、当該受信データを除外してドップラースペクトルを生成する。すなわち、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超えるとして、当該受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定した場合に、降水散乱信号が含まれていない判定したときは、受信データに含まれている散乱信号は、降水粒子に起因するものではなく、飛翔体に起因するものであるとして、当該受信データを除外して(例えば、鳥エコー除去処理を行って)、ドップラースペクトルを生成する。   Next, the relationship between the precipitation determination result and the flying object determination result will be described. When the signal processing unit 32 determines that the flying object scatter signal is included in the received data in the flying object determination unit 34 and the determination unit 33 determines that the precipitation scatter signal is not included, the reception processing unit 32 receives the reception signal. Exclude the data and generate a Doppler spectrum. That is, if the received data peak voltage (maximum absolute value of the voltage) exceeds a predetermined threshold and it is determined that the flying data scatter signal is included in the received data, the precipitation scatter signal is included. If it is determined that the scattered data contained in the received data is not caused by precipitation particles, but is caused by a flying object, the received data is excluded (for example, bird echo removal processing) To generate a Doppler spectrum.

図9は降水判定結果に応じた鳥エコー除去処理の一例を示す説明図である。図9は、例えば、ビーム方向が天頂方向であり、高度がh1の場合を例示している。図9に示すように、時間T2(例えば、1分)の間に時間的に分割された30個の受信データ「1」、「2」、…「30」があるとする。1つの受信データは、図5で例示した、I相及びQ相それぞれ128個の時系列データを含むものである。   FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a bird echo removal process according to the precipitation determination result. FIG. 9 illustrates, for example, the case where the beam direction is the zenith direction and the altitude is h1. As shown in FIG. 9, it is assumed that there are 30 received data “1”, “2”,..., “30” divided in time during time T2 (for example, 1 minute). One reception data includes 128 time-series data for each of the I-phase and Q-phase illustrated in FIG.

受信データ「1」、「2」、…「30」を複素FFTすることにより、ドップラースペクトル「1」、「2」、…「30」を生成する。   The Doppler spectra “1”, “2”,... “30” are generated by performing a complex FFT on the received data “1”, “2”,.

図9に示すように、4個目の受信データ「4」のピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超えるとして、当該受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定したとする。すなわち、受信データ「4」に鳥エコーが含まれていると判定したとする。   As shown in FIG. 9, when the peak voltage (maximum value of the absolute value of the voltage) of the fourth received data “4” exceeds a predetermined threshold value, a flying object scattering signal is included in the received data. Assume that you have determined. That is, it is determined that the received data “4” includes a bird echo.

この場合において、決定部33で降水散乱信号が含まれていない判定したときは、すなわち降水エコーなしと判定したときは、4個目の受信データ「4」を複素FFTして得られたドップラースペクトル「4」を除外した残りの29個のドップラースペクトルを用いてインコヒーレント積分することにより、平滑化されたドップラースペクトルを生成する。これにより、鳥エコーなどの飛翔体散乱信号を確実に除去することができ、風速、風向などの観測を精度高く行うことができる。   In this case, when the determination unit 33 determines that the precipitation scattering signal is not included, that is, when it is determined that there is no precipitation echo, the Doppler spectrum obtained by performing the complex FFT on the fourth received data “4”. A smoothed Doppler spectrum is generated by performing incoherent integration using the remaining 29 Doppler spectra excluding “4”. Thereby, flying object scattering signals such as bird echoes can be reliably removed, and wind speed, wind direction, etc. can be observed with high accuracy.

一方、信号処理部32は、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定した場合に、降水散乱信号が含まれていると判定したときは、当該受信データを除外することなくドップラースペクトルを生成する。すなわち、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超えるとして、当該受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定した場合に、降水散乱信号が含まれていると判定したときは、受信データに含まれている散乱信号は、降水粒子に起因するものであり、飛翔体に起因するものではないとして、当該受信データを除外することなく(例えば、鳥エコー除去処理を行わず)、ドップラースペクトルを生成する。   On the other hand, when the signal processing unit 32 determines that the flying object scatter signal is included in the received data and determines that the precipitation scattered signal is included, the signal processor 32 does not exclude the received data and does not exclude the received data. Is generated. That is, if it is determined that the received data includes a flying object scattering signal on the assumption that the peak voltage of the received data (the maximum absolute value of the voltage) exceeds a predetermined threshold, the precipitation scattering signal is included. If it is determined that the scattered data included in the received data is due to precipitation particles and not due to flying objects, the received data is not excluded (for example, bird echo) A Doppler spectrum is generated without performing a removal process.

すなわち、決定部33で降水散乱信号が含まれていると判定したときは、すなわち降水エコーありと判定したときは、4個目の受信データ「4」を複素FFTして得られたドップラースペクトル「4」を除外することなく30個のドップラースペクトルを用いてインコヒーレント積分することにより、平滑化されたドップラースペクトルを生成する。これにより、飛翔体散乱信号として誤って受信データを除去することを防止することができ、風速、風向などの観測を精度高く行うことができる。   That is, when the determination unit 33 determines that the precipitation scattering signal is included, that is, when it is determined that there is a precipitation echo, the Doppler spectrum “4” obtained by performing the complex FFT on the fourth received data “4”. A smoothed Doppler spectrum is generated by incoherent integration using 30 Doppler spectra without excluding "4". Thereby, it is possible to prevent the received data from being erroneously removed as the flying object scattering signal, and it is possible to observe the wind speed, the wind direction, and the like with high accuracy.

図10はインコヒーレント積分後のドップラースペクトルの一例を示す説明図である。図10において、横軸はドップラー周波数であり、縦軸はスペクトルの強度を示す。図10の例では、ドップラー周波数を-10Hzから10Hzの範囲で示しているが、これに限定されるものではない。また、図10の例は、例えば、ビーム方向が天頂方向であって、観測高度がh1のドップラースペクトルを示す。すなわち、図10と同様のデータが、天頂方向の他の観測高度について得られるとともに、同様に他のビーム方向についても各観測高度について得られる。   FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a Doppler spectrum after incoherent integration. In FIG. 10, the horizontal axis represents the Doppler frequency, and the vertical axis represents the spectrum intensity. In the example of FIG. 10, the Doppler frequency is shown in the range of −10 Hz to 10 Hz, but is not limited to this. The example of FIG. 10 shows, for example, a Doppler spectrum in which the beam direction is the zenith direction and the observation altitude is h1. That is, the same data as in FIG. 10 is obtained for other observation altitudes in the zenith direction, and similarly for each observation altitude in other beam directions.

また、飛翔体判定部34は、ビーム方向毎に飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定することもできる。例えば、ビーム方向毎に、異なる又は同一の閾値を設定しておき、飛翔体判定部34は、異なるビーム方向毎に、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超える場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値以下である場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていないと判定する。これにより、異なるビーム方向毎に飛翔体散乱信号の混入を判定することができ、気象観測の精度を向上させることができる。   In addition, the flying object determination unit 34 can determine whether or not a flying object scattering signal is included for each beam direction. For example, a different or the same threshold value is set for each beam direction, and the flying object determination unit 34 sets the peak voltage (the maximum absolute value of the voltage) of the reception data to a predetermined threshold value for each different beam direction. When it exceeds, it is determined that the flying object scatter signal is included in the received data, and when the peak voltage of the received data (the maximum value of the absolute value of the voltage) is equal to or lower than a predetermined threshold, the flying object scatter signal is included in the received data. It is determined that it is not included. Thereby, it is possible to determine whether the flying object scattering signal is mixed for each different beam direction, and the accuracy of weather observation can be improved.

また、飛翔体判定部34は、高度毎に飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定することもできる。例えば、高度毎に、異なる又は同一の閾値を設定しておき、飛翔体判定部34は、異なる高度毎に、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値を超える場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧(電圧の絶対値の最大値)が所定の閾値以下である場合、受信データに飛翔体散乱信号が含まれていないと判定する。これにより、異なる高度毎に飛翔体散乱信号の混入を判定することができ、気象観測の精度を向上させることができる。   In addition, the flying object determination unit 34 can determine whether or not a flying object scattering signal is included for each altitude. For example, a different or the same threshold value is set for each altitude, and the flying object determination unit 34 has a peak voltage (maximum absolute value of voltage) of received data that exceeds a predetermined threshold value for each different altitude. When it is determined that the flying data is included in the received data and the peak voltage of the received data (the maximum absolute value of the voltage) is equal to or lower than a predetermined threshold, the flying data is included in the received data. Judge that it is not. Thereby, it is possible to determine whether the flying object scattering signal is mixed for each different altitude, and it is possible to improve the accuracy of weather observation.

なお、全ビーム方向、及び全高度の中で受信データの電圧の絶対値の最大値が閾値を超えるか否かで鳥エコー等の有無を判定するようにしてもよい。   Note that the presence or absence of a bird echo or the like may be determined based on whether or not the maximum value of the absolute value of the received data voltage exceeds the threshold in all beam directions and all altitudes.

図11はドップラースペクトルの表示の一例を示す説明図である。図11の例では、簡便のため、ビーム方向が東及び西のドップラースペクトルの表示例を示しているが、図11に例示するようなドップラースペクトルの表示例は、天頂方向及び東西南北方向の5方向について求めることができる。図11において、横軸はドップラー周波数を示し、縦軸は高度を示す。また、スペクトルの強度を色の違い又は濃淡の違いで等高線状に表している。なお、図11の例では、簡便のためスペクトル強度を5段階で示しているが、実際には、さらに多くの段階、あるいは連続的に表示させることができる。   FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of display of a Doppler spectrum. In the example of FIG. 11, for the sake of simplicity, a display example of a Doppler spectrum in which the beam direction is east and west is shown. However, a display example of the Doppler spectrum illustrated in FIG. The direction can be determined. In FIG. 11, the horizontal axis indicates the Doppler frequency, and the vertical axis indicates the altitude. In addition, the intensity of the spectrum is expressed in contour lines by the difference in color or the difference in shading. In the example of FIG. 11, the spectrum intensity is shown in five steps for simplicity, but in actuality, it can be displayed in more steps or continuously.

図11の例では、ビーム方向が東のドップラースペクトルにおいて、破線で示す高度におけるスペクトル強度が最も大きい箇所のドップラー周波数は、略-50Hzである。電波の波長をλとし、風(乱流)の移動速度をVとし、ドップラー周波数をfとすると、V=λ×f/2の関係があり、風速は略-5.5m/sとなる。例えば、ドップラー周波数が負の場合に遠ざかる方向と定義すれば、東方向は遠ざかっていると判断できる。   In the example of FIG. 11, in the Doppler spectrum in which the beam direction is east, the Doppler frequency at the place where the spectrum intensity at the altitude indicated by the broken line is the highest is approximately −50 Hz. When the wavelength of the radio wave is λ, the moving speed of the wind (turbulent flow) is V, and the Doppler frequency is f, there is a relationship of V = λ × f / 2, and the wind speed is approximately −5.5 m / s. For example, if it is defined as a direction away when the Doppler frequency is negative, it can be determined that the east direction is away.

一方、ビーム方向が西のドップラースペクトルにおいて、破線で示す高度におけるスペクトル強度が最も大きい箇所のドップラー周波数は、略50Hzであり、風速は略5.5m/sとなる。例えば、ドップラー周波数が負の場合に遠ざかる方向と定義すれば、西方向は近づいている判断できる。これにより、破線で示す高度において、西から近づき、東に遠ざかる、すなわち、西風ということが解る。なお、風速はビームの傾斜角、つまり天頂角を例えば14度とすると、(5.5−(−5.5))/2Sin(14)≒22.7m/sの風速と解る。   On the other hand, in the Doppler spectrum in which the beam direction is west, the Doppler frequency at the highest spectral intensity at the altitude indicated by the broken line is approximately 50 Hz, and the wind speed is approximately 5.5 m / s. For example, if it is defined as a direction to go away when the Doppler frequency is negative, it can be determined that the west direction is approaching. As a result, it can be seen that at the altitude indicated by the broken line, it approaches from the west and moves away from the east, that is, west wind. The wind speed is understood to be (5.5-(− 5.5)) / 2Sin (14) ≈22.7 m / s, assuming that the beam tilt angle, that is, the zenith angle is 14 degrees, for example.

図12はドップラースペクトルの表示の他の例を示す説明図である。図12の例では、簡便のため、ビーム方向が天頂のドップラースペクトルの表示例を示しているが、図12に例示するようなドップラースペクトルの表示例は、天頂方向及び東西南北方向の5方向について求めることができる。図12において、横軸はドップラー周波数を示し、縦軸は高度を示す。また、スペクトルの強度を色の違い又は濃淡の違いで等高線状に表している。なお、図12の例では、簡便のためスペクトル強度を5段階で示しているが、実際には、さらに多くの段階、あるいは連続的に表示させることができる。   FIG. 12 is an explanatory diagram showing another example of displaying a Doppler spectrum. In the example of FIG. 12, for the sake of simplicity, a display example of the Doppler spectrum with the beam direction being the zenith is shown, but the display example of the Doppler spectrum illustrated in FIG. Can be sought. In FIG. 12, the horizontal axis indicates the Doppler frequency, and the vertical axis indicates the altitude. In addition, the intensity of the spectrum is expressed in contour lines by the difference in color or the difference in shading. In the example of FIG. 12, the spectrum intensity is shown in five steps for simplicity, but actually, it can be displayed in more steps or continuously.

図12Aは、晴天の場合において、鳥エコー除去処理を行っていないときのドップラースペクトルを示す。図12Aに示すように、高度が比較的低い箇所でドップラー周波数の広い範囲で帯状のスペクトル強度が大きいエリアを確認することができる。これは、鳥の群れなどの場合、鳥の飛び方のばらつき、羽ばたきなどの影響により電波の散乱状態が変動することにより、ドップラー周波数のばらつきも多くなるからと考えられる。   FIG. 12A shows a Doppler spectrum when the bird echo removal process is not performed in the case of fine weather. As shown in FIG. 12A, it is possible to confirm an area where the band-like spectrum intensity is large in a wide range of Doppler frequency at a relatively low altitude. This is presumably because, in the case of a flock of birds, the variation in Doppler frequency increases due to fluctuations in the scattering state of radio waves due to variations in bird flight and flapping.

一方、本実施の形態の飛翔体判定部34で判定した結果、鳥エコー除去処理を行った場合には、図12Bに示すように、ドップラー周波数の広い範囲で見られた帯状のスペクトル強度が大きいエリアを除去することができ、精度の高いドップラースペクトルを得ることができる。   On the other hand, as a result of the determination by the flying object determination unit 34 of the present embodiment, when the bird echo removal process is performed, as shown in FIG. 12B, the band-like spectrum intensity seen in a wide range of Doppler frequencies is large. The area can be removed, and a highly accurate Doppler spectrum can be obtained.

図13は風ベクトルを矢羽根表示した一例を示す説明図である。図13において、横軸は時間を示し、例えば、4時間の経過状況を示す。また、図13において、上側が北を示し、下側が南を示し、右側が東を示し、左側が西を示す。矢羽根は、風の向きと強さを示す。   FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example in which the wind vector is displayed as an arrow. In FIG. 13, the horizontal axis indicates time, for example, the elapsed state of 4 hours. In FIG. 13, the upper side indicates north, the lower side indicates south, the right side indicates east, and the left side indicates west. Arrow feathers indicate the direction and strength of the wind.

図13Aに示すように、鳥エコー除去処理を行っていない場合には、図中丸で囲んだ部分で風向の乱れがあることが解る。一方、図13Bに示すように、鳥エコー除去処理を行った場合には、風向の乱れが除去されている。   As shown in FIG. 13A, when the bird echo removal process is not performed, it can be seen that there is a disturbance in the wind direction in the portion surrounded by a circle in the figure. On the other hand, as shown in FIG. 13B, when the bird echo removal process is performed, the turbulence in the wind direction is removed.

次に、本実施の形態の気象観測装置100の動作について説明する。図14及び図15は気象観測装置100の処理手順の一例を示すフローチャートである。図14及び図15に例示する処理は、主に信号処理装置30での処理であり、便宜上、処理の主体をCPU31として説明する。   Next, the operation of the weather observation apparatus 100 of the present embodiment will be described. 14 and 15 are flowcharts showing an example of the processing procedure of the weather observation apparatus 100. The processing illustrated in FIGS. 14 and 15 is mainly processing in the signal processing device 30, and for the sake of convenience, the subject of the processing will be described as the CPU 31.

CPU31は、ビーム方向を設定し(S11)、設定したビーム方向にビームを発射する(S12)。CPU31は、散乱電波を受信し(S13)、所定の高度の受信データの時系列データを抽出する(S14)。ここで、抽出する時系列データは、図5に例示したものである。   The CPU 31 sets the beam direction (S11), and emits the beam in the set beam direction (S12). The CPU 31 receives the scattered radio wave (S13) and extracts time-series data of received data at a predetermined altitude (S14). Here, the time series data to be extracted is illustrated in FIG.

CPU31は、受信データの信号対雑音比(S/N比)を大きくすべく、複数個分(例えば、64個分)の受信データをコヒーレント積分する(S15)。CPU31は、FFT点数分(例えば、128点)の時系列データ(受信データ)を取得する(S16)。CPU31は、受信データに鳥エコーがあるか否かを判定し(S17)、鳥エコーがある場合(S17でYES)、鳥エコーありと判定された当該受信データのフラグ(飛翔体散乱信号ありのフラグ)をオンにする(S18)。鳥エコーがない場合(S17でNO)、CPU31は、ステップS18の処理を行うことなく後述のステップS19の処理を行う。   The CPU 31 coherently integrates a plurality of pieces (for example, 64 pieces) of received data to increase the signal-to-noise ratio (S / N ratio) of the received data (S15). The CPU 31 acquires time series data (received data) for the number of FFT points (for example, 128 points) (S16). The CPU 31 determines whether or not there is a bird echo in the received data (S17). If there is a bird echo (YES in S17), the flag of the received data determined to have a bird echo (with flying object scattering signal) Flag) is turned on (S18). If there is no bird echo (NO in S17), the CPU 31 performs the process of step S19 described later without performing the process of step S18.

CPU31は、所定回数(例えば、30回)処理を行ったか否かを判定し(S19)、所定回数でない場合(S19でNO)、ステップS14以降の処理を続ける。所定回数である場合(S19でYES)、CPU31は、所定回数分の受信データそれぞれに対して複素FFT処理を行う(S20)。   The CPU 31 determines whether or not the process has been performed a predetermined number of times (for example, 30 times) (S19), and if it is not the predetermined number of times (NO in S19), the process after step S14 is continued. If it is the predetermined number of times (YES in S19), the CPU 31 performs a complex FFT process on each of the predetermined number of received data (S20).

CPU31は、すべてのビーム方向について処理を完了したか否かを判定し(S21)、すべてのビーム方向について完了していない場合(S21でNO)、ビーム方向を切り替え(S22)、ステップS12以降の処理を繰り返す。   The CPU 31 determines whether or not the processing has been completed for all the beam directions (S21). If the processing has not been completed for all the beam directions (NO in S21), the beam direction is switched (S22). Repeat the process.

すべてのビーム方向について完了した場合(S21でYES)、CPU31は、降水エコーがあるか否かを判定する(S23)。降水エコーがある場合(S23でYES)、ステップS18でオンにしたフラグをすべてオフにする(S24)。降水エコーがない場合(S23でNO)、CPU31は、ステップS24の処理を行うことなく後述のステップS25の処理を行う。   When all the beam directions are completed (YES in S21), the CPU 31 determines whether there is a precipitation echo (S23). If there is a precipitation echo (YES in S23), all the flags turned on in step S18 are turned off (S24). When there is no precipitation echo (NO in S23), the CPU 31 performs the process of step S25 described later without performing the process of step S24.

CPU31は、ステップS20で複素FFTにより生成されたドップラースペクトルのうち、フラグ(飛翔体散乱信号ありのフラグ)をオンにした受信データに対応するドップラースペクトルを除外して、フラグオフの受信データに対応するドップラースペクトルだけを用いてインコヒーレント積分を行い(S25)、平滑化されたドップラースペクトルを生成し(S26)、処理を終了する。   The CPU 31 excludes the Doppler spectrum corresponding to the reception data in which the flag (the flag with the flying object scattering signal) is turned on from the Doppler spectrum generated by the complex FFT in Step S20, and corresponds to the reception data with the flag off. Incoherent integration is performed using only the Doppler spectrum (S25), a smoothed Doppler spectrum is generated (S26), and the process ends.

上述の信号処理装置30は、CPU、RAMなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図14及び図15に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムを記録媒体に記録しておき、当該記録媒体をコンピュータに備えられたRAMにロードし、コンピュータプログラムをCPUで実行することにより、コンピュータ上で信号処理装置30が行う処理を実現することができる。なお、図14及び図15に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムは、記録媒体に代えて、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。   The signal processing apparatus 30 described above can also be realized using a general-purpose computer including a CPU, a RAM, and the like. That is, as shown in FIGS. 14 and 15, a computer program that defines each processing procedure is recorded on a recording medium, the recording medium is loaded into a RAM provided in the computer, and the computer program is executed by the CPU. Thus, the processing performed by the signal processing device 30 on the computer can be realized. 14 and 15 can be downloaded via a network such as the Internet instead of the recording medium.

上述の実施の形態において、図9に例示するように、受信データ「4」に鳥エコーが含まれていた場合、受信データ「4」に対応するドップラースペクトルを除外してインコヒーレント積分する構成であったが、これに限定されるものではない。例えば、図9に例示するように、受信データ「4」に鳥エコーが含まれていると判定された場合、受信データ「4」の前後の受信データ「3」、「5」に対応するドップラースペクトルを除外してインコヒーレント積分するようにしてもよい。鳥の群れがビームの照射領域に入った直後、あるいは照射領域から出ようとしているときは、鳥エコーと所要信号とのレベル差が小さくなる場合があり、時系列的に除去する範囲を広げることにより、鳥の群れ等による影響を確実に除去することができる。   In the above-described embodiment, as illustrated in FIG. 9, when the received data “4” includes a bird echo, the Doppler spectrum corresponding to the received data “4” is excluded to perform incoherent integration. However, the present invention is not limited to this. For example, as illustrated in FIG. 9, when it is determined that the bird data is included in the reception data “4”, the Doppler corresponding to the reception data “3” and “5” before and after the reception data “4”. The spectrum may be excluded and incoherent integration may be performed. Immediately after a flock of birds enters or exits the beam irradiation area, the level difference between the bird echo and the required signal may be small, and the range to be removed in a time series should be widened. Thus, the influence of a flock of birds and the like can be reliably removed.

上述の実施の形態1において、飛翔体判定部34は、時間領域の受信データの最大値から最小値を差し引いた差分値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定するようにしてもよい。時間領域の受信データは正負の電圧値で表すことができる。すなわち、飛翔体判定部34は、時間領域の受信データのピーク電圧差(電圧の最大値と最小値の差)が所定の閾値を超える場合、飛翔体散乱信号が含まれていると判定し、受信データのピーク電圧差(電圧の最大値と最小値の差)が所定の閾値以下である場合、飛翔体散乱信号が含まれていないと判定することができる。電圧のピーク値をスキャンして、所定の閾値を超えるか否かを判定するだけなので、飛翔体散乱信号が含まれているか否かを判定する処理を軽くすることができるとともに、判定処理に要する時間を短縮して、処理結果を素早く得ることができる。   In the first embodiment described above, the flying object determination unit 34 includes a scattered component due to the flying object when the difference value obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of the reception data in the time domain exceeds the threshold value. You may make it determine with it. The received data in the time domain can be expressed by positive and negative voltage values. That is, the flying object determination unit 34 determines that the flying object scattering signal is included when the peak voltage difference (the difference between the maximum value and the minimum value of the voltage) of the reception data in the time domain exceeds a predetermined threshold value. When the peak voltage difference (the difference between the maximum value and the minimum value) of the received data is equal to or less than a predetermined threshold, it can be determined that the flying object scattering signal is not included. Since only the voltage peak value is scanned to determine whether or not the predetermined threshold value is exceeded, the process for determining whether or not the flying object scattering signal is included can be lightened and the determination process is required. The processing time can be quickly obtained by shortening the time.

(実施の形態2)
実施の形態1では、降水判定を複数のビーム方向間のドップラースペクトルの共通性に基づいて行う構成であったが、これに限定されるものではない。実施の形態2では、降水判定を、1つのビーム方向だけで行うものである。以下、実施の形態2の降水判定について説明する。ビーム方向は、天頂方向又は東西南北方向のいずれでもよい。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the precipitation determination is performed based on the commonality of Doppler spectra between a plurality of beam directions. However, the present invention is not limited to this. In the second embodiment, the precipitation determination is performed only in one beam direction. Hereinafter, precipitation determination according to the second embodiment will be described. The beam direction may be either the zenith direction or the east, west, south, and north directions.

信号処理部32は、受信して得られた受信データをフーリエ変換してドップラースペクトルを複数回生成する。フーリエ変換は、実施の形態1と同様、例えば、複素FFT(高速フーリエ変換)である。   The signal processing unit 32 performs Fourier transform on the received data obtained by reception to generate a Doppler spectrum a plurality of times. The Fourier transform is, for example, a complex FFT (fast Fourier transform) as in the first embodiment.

決定部33は、周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて、信号処理部32(除去処理部)による除外処理を利用するかどうかを決定する。周波数領域の受信データにおける振幅Aとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I×I+R×R)の平方根、すなわち振幅A=√(I×I+R×R)で表すことができ、その最大値をAmaxとする。位相は、Amaxにおける位相値αを表し、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I/R)のアークタンジェント、すなわち位相α=arctan(I/R)で表すことができる。また、位相回転量Δαは今回位相値αと前回位相値α2との差分、すなわちΔα=α−α2で表すことができる。飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を利用するかどうかの決定においては、例えばΔαを上下限閾値と比較し、下限閾値以上で且つ上限閾値以下のものは降水エコーとみなし、除外処理を利用しないと決定することもできるし、さらに前回の位相回転量Δα2=α2−α3との差分、すなわち位相回転量の変化量を閾値と比較し決定することもできる。   The determination unit 33 determines whether to use the exclusion processing by the signal processing unit 32 (removal processing unit) based on the phase rotation amount between the phase having the maximum amplitude in the reception data in the frequency domain and the previous phase value. . The amplitude A in the received data in the frequency domain is represented by the square root of (I × I + R × R), ie, amplitude A = √ (I × I + R × R), where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. The maximum value is Amax. The phase represents the phase value α at Amax, where R is the real part of the complex number and I is the tangent part of the complex number, that is, the arc tangent of (I / R), that is, phase α = arctan (I / R). Further, the phase rotation amount Δα can be expressed by a difference between the current phase value α and the previous phase value α2, that is, Δα = α−α2. In deciding whether to use the received data exclusion process that includes the scattering component by the flying object, for example, Δα is compared with the upper and lower threshold values, and those that are above the lower threshold value and below the upper threshold value are regarded as precipitation echoes. Can be determined not to be used, and the difference from the previous phase rotation amount Δα2 = α2−α3, that is, the amount of change in the phase rotation amount can be compared with a threshold value.

(実施の形態3)
実施の形態3では、天頂方向のビームを用いて、降水判定を行う例について説明する。決定部33は、異なる高度に対する周波数領域の受信データ間の連続性に基づいて、信号処理部32(除去処理部)による除外処理を利用するかどうかを決定する。例えば、降水粒子は、高度数kmにわたって存在するため、同程度の散乱強度が高度数kmにわたって得られる等、高度方向に連続性がある。一方、鳥の群れなどの飛翔体は、数kmの高度にわたって存在することは無いため、これらの特徴を利用することにより、飛翔体に起因する受信データと降水粒子に起因する受信データとを区別することができ、風速、風向などの観測精度を向上させることができる。
(Embodiment 3)
In the third embodiment, an example in which precipitation determination is performed using a beam in the zenith direction will be described. The determination unit 33 determines whether to use the exclusion process by the signal processing unit 32 (removal processing unit) based on the continuity between the received data in the frequency domain for different altitudes. For example, since precipitation particles exist over an altitude of several kilometers, they have continuity in the altitude direction, such that the same scattering intensity can be obtained over an altitude of several kilometers. On the other hand, flying objects such as flocks of birds do not exist at altitudes of several kilometers, so by using these characteristics, received data caused by flying objects and received data caused by precipitation particles are distinguished. Observation accuracy such as wind speed and direction can be improved.

(実施の形態4)
上述の実施の形態では、飛翔体判定を受信データの電圧のピーク値が所定範囲を超えるか否かに応じて行うものであるが、これに限定されるものではない。例えば、ドップラースペクトルの電力値として、ドップラースペクトルを周波数軸上で積分した値が所定の電力閾値を超える場合に、鳥エコーありと判定するようにしてもよい。あるいは、ドップラースペクトルのスペクトル強度が所定の強度閾値を超える場合に、鳥エコーありと判定するようにしてもよい。あるいは、一定の時間範囲の受信データの電力が所定の電力閾値を超える場合に、鳥エコーありと判定するようにしてもよい。
(Embodiment 4)
In the above-described embodiment, the flying object determination is performed according to whether or not the peak value of the voltage of the received data exceeds a predetermined range, but is not limited to this. For example, as a power value of the Doppler spectrum, when a value obtained by integrating the Doppler spectrum on the frequency axis exceeds a predetermined power threshold value, it may be determined that there is a bird echo. Alternatively, when the spectrum intensity of the Doppler spectrum exceeds a predetermined intensity threshold, it may be determined that there is a bird echo. Alternatively, it may be determined that there is a bird echo when the power of received data in a certain time range exceeds a predetermined power threshold.

例えば、飛翔体判定部34は、周波数領域の受信データにおける振幅又は受信データの電力の最大値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定することができる。周波数領域の受信データにおける振幅Aとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、(I×I+R×R)の平方根、すなわち振幅A=√(I×I+R×R)で表すことができ、また電力Pはその2乗、すなわちP=(I×I+R×R)で表すことができる。これら振幅値又は電力値の最大値を求め、例えば、その最大値が閾値以上であれば飛翔体エコーが含まれていると判定できる。   For example, the flying object determining unit 34 can determine that the scattered radio wave includes a scattered component due to the flying object when the amplitude of the received data in the frequency domain or the maximum value of the received data power exceeds a threshold value. . The amplitude A in the received data in the frequency domain is represented by the square root of (I × I + R × R), ie, amplitude A = √ (I × I + R × R), where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. And the power P can be expressed by its square, that is, P = (I × I + R × R). The maximum value of these amplitude values or power values is obtained. For example, if the maximum value is equal to or greater than a threshold value, it can be determined that the flying object echo is included.

また、飛翔体判定部34は、周波数領域の受信データの電力の積分値が閾値を越える場合に、飛翔体による散乱成分が散乱電波に含まれていると判定することができる。周波数領域の受信データにおける電力Pとは、複素数の実数部をR、虚数部をIとすると、P=(I×I+R×R)で表すことができる。電力の積分値Psumは、この電力Pを全周波数点、または電力Pの最大値周辺の複数の周波数点において積分した、すなわちPsum=ΣPで表すことができる。例えば、この電力の積分値が閾値以上であれば飛翔体エコーが含まれていると判定できる。   In addition, the flying object determination unit 34 can determine that the scattered radio wave includes a scattered component due to the flying object when the integral value of the power of the received data in the frequency domain exceeds a threshold value. The power P in the frequency domain received data can be expressed as P = (I × I + R × R) where R is the real part of the complex number and I is the imaginary part. The integrated value Psum of the power can be expressed by integrating the power P at all frequency points or at a plurality of frequency points around the maximum value of the power P, that is, Psum = ΣP. For example, if the integral value of the power is greater than or equal to the threshold value, it can be determined that the flying object echo is included.

しかし、ドップラースペクトルの全電力を用いる場合、あるいは受信データの電力を用いる場合には、電力値を算出するのに時間が要するので、迅速に観測値を算出することができず、観測点を間引きするなどの対応が必要となるので、上述の実施の形態1〜3の方が優れている。また、同様に、ドップラースペクトルのスペクトル強度を用いる場合も、ドップラースペクトルを周波数軸で走査してピーク値を探索する処理が必要となり、迅速に観測値を算出することができず、観測点を間引きするなどの対応が必要となるので、上述の実施の形態1〜3の方が優れている。   However, when using the total power of the Doppler spectrum or using the power of the received data, it takes time to calculate the power value, so the observed value cannot be calculated quickly, and the observation points are thinned out. Therefore, the above-described first to third embodiments are superior. Similarly, when using the spectral intensity of the Doppler spectrum, it is necessary to scan the Doppler spectrum along the frequency axis to search for the peak value, and the observed value cannot be calculated quickly, and the observation points are thinned out. Therefore, the above-described first to third embodiments are superior.

開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The disclosed embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

10 空中線装置
20 送受信装置
30 信号処理装置
31 CPU
32 信号処理部
33 決定部
34 飛翔体判定部
40 データ処理装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Antenna apparatus 20 Transmission / reception apparatus 30 Signal processing apparatus 31 CPU
32 signal processing unit 33 determination unit 34 flying object determination unit 40 data processing device

Claims (10)

大気に向かって複数の方向に発射した電波ビームの散乱電波を受信する受信部と、
該受信部を用いて得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成する生成部と、
時間領域及び周波数領域の少なくとも一方の受信データに基づいて、飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれているかどうかを判定する飛翔体判定部と、
該飛翔体判定部の判定結果に従って、前記飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を行う除外処理部と、
方向の異なる電波ビームに対する前記周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する決定部と
を備える気象観測装置。
A receiver for receiving scattered radio waves of radio waves emitted in multiple directions toward the atmosphere;
A generating unit that generates frequency domain received data from time domain received data obtained using the receiving unit;
A flying object determination unit that determines whether or not a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave based on at least one of the reception data in the time domain and the frequency domain;
According to the determination result of the flying object determining unit, an exclusion processing unit that performs an exclusion process of received data including a scattered component by the flying object;
A weather observation apparatus comprising: a determination unit that determines whether to use exclusion processing by the removal processing unit based on commonality between the reception data in the frequency domain for radio beams having different directions.
前記決定部は、
さらに、前記周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する請求項1に記載の気象観測装置。
The determination unit
The meteorological observation according to claim 1, further comprising: determining whether or not to use exclusion processing by the removal processing unit based on a phase rotation amount between a phase having a maximum amplitude in the received data in the frequency domain and a previous phase value. apparatus.
前記決定部は、
さらに、異なる高度に対する前記周波数領域の受信データ間の連続性に基づいて、前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する請求項1又は請求項2に記載の気象観測装置。
The determination unit
The meteorological observation apparatus according to claim 1, further comprising: determining whether to use exclusion processing by the removal processing unit based on continuity between reception data in the frequency domain for different altitudes.
前記飛翔体判定部は、
前記周波数領域の受信データにおける振幅又は該受信データの電力の最大値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の気象観測装置。
The flying object determination unit
4. The method according to claim 1, wherein when the amplitude of the received data in the frequency domain or the maximum value of the power of the received data exceeds a threshold value, it is determined that a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave. The weather observation apparatus according to any one of the above.
前記飛翔体判定部は、
前記周波数領域の受信データの電力の積分値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の気象観測装置。
The flying object determination unit
4. The device according to claim 1, wherein when the integrated value of the power of the reception data in the frequency domain exceeds a threshold value, it is determined that a scattered component due to the flying object is included in the scattered radio wave. 5. Weather observation equipment.
前記飛翔体判定部は、
前記時間領域の受信データの絶対値の最大値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の気象観測装置。
The flying object determination unit
4. The method according to claim 1, wherein when the maximum value of the absolute value of the reception data in the time domain exceeds a threshold value, it is determined that a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave. 5. The described weather observation apparatus.
前記飛翔体判定部は、
前記時間領域の受信データの最大値から最小値を引いた差分値が閾値を越える場合に、前記飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれていると判定する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の気象観測装置。
The flying object determination unit
4. The method according to claim 1, wherein when the difference value obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of the reception data in the time domain exceeds a threshold value, it is determined that a scattered component due to the flying object is included in the scattered radio wave. The weather observation apparatus according to any one of the above.
大気に向かって発射した電波ビームの散乱電波を受信する受信部と、
該受信部を用いて得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成する生成部と、
時間領域及び周波数領域の少なくとも一方の受信データに基づいて、飛翔体による散乱成分が前記散乱電波に含まれているかどうかを判定する飛翔体判定部と、
該飛翔体判定部の判定結果に従って、前記飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を行う除外処理部と、
前記周波数領域の受信データにおいて振幅が最大となる位相と前回位相値との位相回転量に基づいて前記除去処理部による除外処理を利用するかどうかを決定する決定部と
を備える気象観測装置。
A receiver for receiving scattered radio waves of radio waves emitted toward the atmosphere;
A generating unit that generates frequency domain received data from time domain received data obtained using the receiving unit;
A flying object determination unit that determines whether or not a scattered component by the flying object is included in the scattered radio wave based on at least one of the reception data in the time domain and the frequency domain;
In accordance with the determination result of the flying object determination unit, an exclusion processing unit that performs an exclusion process of received data including a scattered component by the flying object;
A weather observation apparatus comprising: a determination unit that determines whether or not to use exclusion processing by the removal processing unit based on a phase rotation amount between a phase having a maximum amplitude in the reception data in the frequency domain and a previous phase value.
請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の気象観測装置としてコンピュータを機能させるための気象観測プログラム。   A weather observation program for causing a computer to function as the weather observation apparatus according to any one of claims 1 to 8. 大気に向かって複数の方向に発射した電波ビームの散乱電波を受信するステップと、
該受信するステップを経て得られた時間領域の受信データから周波数領域の受信データを生成するステップと、
方向の異なる電波ビームに対する前記周波数領域の受信データ同士の共通性に基づいて、飛翔体による散乱成分を含む受信データの除外処理を利用するかどうかを決定するステップと
を含む気象観測方法。
Receiving scattered radio waves of radio beams launched in multiple directions toward the atmosphere;
Generating frequency domain received data from time domain received data obtained through the receiving step;
Determining whether or not to use reception data exclusion processing including a scattered component by a flying object based on commonality between reception data in the frequency domain with respect to radio beams having different directions.
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