JPWO2019176462A1 - 降水粒子判別装置、降水粒子判別システム、降水粒子判別方法、及び降水粒子判別プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】複数のレーダ装置からの情報に基づいて降水粒子の判別結果を自然に得ることができる降水粒子判別装置を提供する。【解決手段】降水粒子判別装置は、データ処理部と、ファジー処理部と、座標変換部と、内挿部と、判別部と、を備える。データ処理部は、走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された各レーダ装置から、降水粒子に反射して得られる偏波パラメータを取得する。ファジー処理部は、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて偏波パラメータから極座標分布評価値を求める。座標変換部は、極座標分布評価値を直交座標分布評価値に変換する。内挿部は、極座標分布評価値から複数のレーダ装置毎に求めた直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する。判別部は、合成評価値から降水粒子種別を判別する。【選択図】図1

Description

本発明は、雨や雪などの降水粒子の種類を判別することができる降水粒子判別装置等に関する。
従来から、水平偏波と垂直偏波を送受信することができる二重偏波レーダを用いて降水粒子の種類を判別する手法が知られている。非特許文献1は、この種の降水粒子判別方法を開示する。
非特許文献1の降水粒子判別方法は、ファジー推論に基づいて降水粒子の種類を判別するものである。非特許文献1においては、二重偏波レーダの走査から取得される偏波パラメータのうち、レーダ反射因子Zh、レーダ反射因子差Zdr、偏波間相関係数ρhv、偏波間位相差Kdpにメンバシップ関数を適用することにより、降水粒子の種類が判別される。
Takeharu Kouketsu,Hiroshi Uyeda, Tadayasu Ohigashi, Mariko Oue, Hiroto Takeuchi, Taro Shinoda, and Kazuhisa Tsuboki,2015:A Hydrometeor Classification Method for X−Band Polarimetric Radar:Construction and Validation Focusing on Solid Hydrometeors under Moist Environments, JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY,Vol32,2052−2074
しかし、上記非特許文献1は、1つのレーダ装置の観測による降水粒子の判別を開示しているに過ぎない。従って、非特許文献1では、複数のレーダ装置で観測した場合に総合的な判別結果をどのように得るかについて開示していない。
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その主な目的は、複数のレーダ装置からの情報に基づいて降水粒子の判別結果を自然に得ることができる降水粒子判別装置等を提供することにある。
課題を解決するための手段及び効果
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。
本発明の第1の観点によれば、以下の構成の降水粒子判別装置が提供される。即ち、この降水粒子判別装置は、データ処理部と、ファジー処理部と、座標変換部と、内挿部と、判別部と、を備える。前記データ処理部は、走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得する。前記ファジー処理部は、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出する。前記座標変換部は、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する。前記内挿部は、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する。前記判別部は、前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する。
これにより、走査領域同士が重複する部分で、各レーダ装置の観測により個別に得られる定性的な判別結果を合成するのではなく、ファジー推論における降水粒子の種類への帰属度合を評価した定量的な評価値を複数のレーダ装置について合成することができる。そして、この合成によって取得することができる合成評価値に基づいて、単一の判別結果を得ることができる。従って、ファジー推論を用いて、総合的な判別結果を自然に取得することができる。
前記の降水粒子判別装置においては、前記ファジー処理部は、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を求めるファジーメンバシップ関数として、複数の前記レーダ装置毎に異なる関数を用いることが好ましい。
これにより、例えば前記レーダ装置の特性の相違を考慮してファジーメンバシップ関数をレーダ装置毎に定めることにより、合成前の評価値の不均衡を防止することができる。
前記の降水粒子判別装置においては、前記内挿部は、複数の前記レーダ装置毎に取得される前記偏波パラメータに基づいて算出される前記直交座標分布評価値のうち、異なる前記レーダ装置の間で、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値の平均値を合成評価値とすることが好ましい。
これにより、合成する評価値を平均して、妥当性を有する合成評価値を算出することができるので、降水粒子の種類をより正確に判別することができる。
前記の降水粒子判別装置においては、前記内挿部は、前記直交座標分布評価値が対応付けられた位置から得られる前記受信信号の信号強度又は信号対雑音比に基づく重み付けを伴う計算により、前記合成評価値を求めることが好ましい。
これにより、走査領域同士が重複する部分において、信号データの信頼性に応じた重み付けを行って合成することができるので、降水粒子の種類をより正確に判別することができる。
前記の降水粒子判別装置においては、前記内挿部は、前記直交座標分布評価値が対応付けられた位置と、当該評価値の根拠となる偏波パラメータを観測した前記レーダ装置と、の距離に基づく重み付けを伴う計算により、前記合成評価値を求めることが好ましい。
これにより、走査領域同士が重複する部分において、それぞれのレーダ装置からの距離の大小に応じた重み付けを行うことができるので、降水粒子の種類をより正確に判別することができる。
本発明の第2の観点によれば、以下の構成の降水粒子判別システムが提供される。即ち、この降水粒子判別システムは、第1レーダ装置と、前記データ処理部と、前記ファジー処理部と、前記座標変換部と、前記内挿部と、前記判別部と、を備える。前記第1レーダ装置は、他の異なる位置に設置されたレーダ装置の走査領域の少なくとも一部と重複するように設置される。
これにより、複数のレーダ装置より入力される信号に基づいて降水粒子の種類を判別する降水粒子判別システムを提供することができる。
本発明の第3の観点によれば、以下の降水粒子判別方法が提供される。即ち、走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得し、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出し、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された前記評価値の分布である直交座標分布評価値を算出し、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得し、前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する。
本発明の第4の観点によれば、以下の降水粒子判別プログラムが提供される。即ち、この降水粒子判別プログラムは、データ処理ステップと、ファジー処理ステップと、座標変換ステップと、内挿ステップと、判別ステップと、をコンピュータに実行させる。前記データ処理ステップでは、走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得する。前記ファジー処理ステップでは、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出する。前記座標変換ステップでは、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された前記評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する。前記内挿ステップでは、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する。前記判別ステップでは、前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する。
本発明の一実施形態に係る降水粒子判別装置を備える降水粒子判別システムの全体的な構成を示すブロック図。 複数のレーダ装置が有する走査領域の関係を示す斜視図。 降水粒子判別装置の構成を詳細に示すブロック図。 降水粒子判別装置によって、ファジー推論に基づく評価値の計算、評価値の合成、及び降水粒子の判別が行われるフローを示す模式図。 降水粒子判別装置が行う処理を示すフローチャート。
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る降水粒子判別装置31を備える降水粒子判別システム1の全体的な構成を示すブロック図である。図2は、複数のレーダ装置11が有する走査領域Sの関係を示す斜視図である。図3は、降水粒子判別装置31の構成を詳細に示すブロック図である。図4は、降水粒子判別装置31によって、ファジー推論に基づく評価値の計算、評価値の合成、及び降水粒子の判別が行われるフローを示す模式図である。
図1に示す降水粒子判別システム1は、降水を観測するとともに、降水粒子の種類を判別することが可能な気象観測システムとして構成されている。降水粒子判別システム1は、複数のレーダ装置11と、降水粒子判別装置31と、を備える。
図2に示すように、複数のレーダ装置11は、それぞれ所定の領域を走査することができるように、互いに異なる地点a,b,cに配置される。以下の説明では、それぞれのレーダ装置11が走査する領域を走査領域と呼ぶことがある。
本実施形態においてレーダ装置11は3次元的な走査を行うので、図2に示すように、走査領域Sは3次元の領域として定められる。ただし、レーダ装置11が2次元的に走査を行っても良く、この場合、走査領域は2次元の領域として定められる。
各レーダ装置11は、それぞれの走査領域Sを走査することにより、気象に関するデータを取得する。本実施形態では、図2に示すように、3台のレーダ装置11の走査領域は互いに一部重複している。
レーダ装置11は、二重偏波レーダとされており、水平偏波と垂直偏波の2種類の電波を送信することにより、多様なデータを観測することができる。このようなレーダは、マルチパラメータレーダと呼ばれている。レーダ装置11は、例えばXバンドの周波数の電波を送受信するものとすることができるが、Cバンド又はSバンドの周波数を用いても良い。また、降水粒子判別システム1には、それぞれ同じ周波数の電波を送受信する複数のレーダ装置11が用いられても、それぞれ異なる周波数の電波を送受信する複数のレーダ装置11が用いられても良い。
図1に示すように、それぞれのレーダ装置11は降水粒子判別装置31と電気的に接続されている。レーダ装置11は、公知の通信手段により、受信信号に関するデータを降水粒子判別装置31に送信することができる。
レーダ装置11は、送信信号出力部12と、アンテナ部5と、受信信号処理部13と、を備える。
送信信号出力部12は、送信信号をアンテナ部5に出力する。送信信号出力部12は、信号発生部14と、送信制御部15と、アンプ16と、を備える。信号発生部14は、送信信号を生成してアンプ16に出力する。なお、送信信号の出力タイミングは、送信制御部15によって制御される。信号発生部14で出力された送信信号は、アンプ16で増幅された後、サーキュレータ17を介してアンテナ部5に出力される。
アンテナ部5は、走査領域Sに対して送信信号としての電波を送信するとともに、当該電波が降水粒子等により反射した反射波を受信する。アンテナ部5は、モータ等を駆動源とする不図示の回転機構によって、水平面内で回転可能である。従って、アンテナ部5は、水平面内で回転しながら電波の送受信を繰り返し行うことができる。また、アンテナ部5は、当該回転機構によって、仰角を変化させて電波の送受信を行うことができる。以上により、レーダ装置11は、半球状の走査領域Sを3次元的に走査することができる。なお、アンテナ部5が受信した信号は、サーキュレータ17を介して受信信号処理部13に出力される。
受信信号処理部13は、アンテナ部5が受信した信号に対して信号処理を行う。受信信号処理部13は、ADコンバータ18と、パルス圧縮部19と、信号ノイズ除去部20と、を備える。
ADコンバータ18は、受信信号をデジタル信号に変換して、当該デジタル信号をパルス圧縮部19に出力する。
パルス圧縮部19は、公知のフーリエ変換等の手法によって、ADコンバータ18から出力されるデジタル信号にパルス圧縮を行い、受信信号のS/N比等を改善させる。パルス圧縮処理された信号は、信号ノイズ除去部20に出力される。
信号ノイズ除去部20は、パルス圧縮部19から出力された信号から、周波数ノイズ等のノイズを除去する。信号ノイズ除去部20は、ノイズ除去された信号をデータ処理部41に出力する。
図1及び図3に示すように、降水粒子判別装置31は、データ処理部41と、ファジー処理部51と、集約部(合成部)61と、判別部71と、出力部81と、を備える。
具体的に説明すると、降水粒子判別装置31は、公知の構成のコンピュータにより実現されている。このコンピュータは、CPU、ROM、RAM及びI/Oインタフェース等を有しており、前記ROMには、本発明の降水粒子判別方法を実現するためのプログラム等が記憶されている。そして、上記のハードウェアとソフトウェアの協働によって、降水粒子判別装置31を、データ処理部41、ファジー処理部51、集約部61、判別部71、及び出力部81として動作させることができる。
データ処理部41は、各レーダ装置11が受信した受信信号(水平偏波受信信号及び垂直偏波受信信号)に基づいて、偏波パラメータに関するレーダデータをレーダ装置11毎に求める。1つのレーダ装置11につき、各種の偏波パラメータは、走査領域Sを距離方向及び角度方向で細かく分割した図略の極座標メッシュの1つ1つについて得られる。それぞれの偏波パラメータは、3次元空間における極座標メッシュの位置と対応付けられる。この極座標メッシュの位置は、各レーダ装置11が設置される位置を原点として、極座標系の一種である球面座標系(r,θ,φ)で表される。
データ処理部41が計算により取得する偏波パラメータには、レーダ反射因子Zhh、レーダ反射因子差Zdr、偏波間相関係数ρhv、及び偏波間位相差Kdpが含まれている。ただし、これは一例であって、上記のうち一部の偏波パラメータが省略されても良い。また、データ処理部41は、上記以外の偏波パラメータとして、例えば、ドップラー速度Vd等を併せて計算しても良い。
データ処理部41は、レーダ装置11による走査領域Sの1回分の走査が完了し、新しい受信信号が得られる毎に、偏波パラメータの計算を反復する。これにより、データ処理部41は、3つのレーダ装置11のそれぞれについて定められる極座標メッシュの偏波パラメータを、所定時間毎に(例えば、1分ごとに)取得することができる。
データ処理部41は、レーダ装置11毎に取得される各種の偏波パラメータ(Zhh、Zdr、ρhv、及びKdp)の極座標分布を、ファジー処理部51に出力する。
ファジー処理部51は、レーダ装置11毎に取得される極座標メッシュ毎の偏波パラメータに対し、降水粒子の種類を判別するためのメンバシップ関数MBFを適用する。これにより、ファジー処理部51は、ファジー推論に基づく評価値の極座標分布(以下、極座標分布評価値と呼ぶことがある。)を、レーダ装置11毎に算出することができる。
ファジー推論は公知であるので簡単に説明すると、ファジー推論は、各要素がある集合(ファジー集合)にどのくらい属するのかを表す度合を、帰属度関数(メンバシップ関数)により、通常0以上1以下の値で表す。値が0の場合は、集合に完全に属しないことを意味し、値が1の場合は、集合に完全に属することを意味する。ファジー推論では、集合に完全に属しないことと、完全に属することと、の間の曖昧な状態を、0より大きく1より小さい値によって表すことができる。
ファジー処理部51は、図3に示すように、関数記憶部52と、帰属度合算出部53と、評価値算出部54と、を備える。
関数記憶部52は、上記で説明したメンバシップ関数MBFを記憶する。関数記憶部52に記憶されるメンバシップ関数MBFは、実験等によって予め決定された関数である。関数記憶部52は、雨、雹、乾雪、雪あられ、氷晶等の様々な種類毎に、降水粒子が当該種類に属する度合を表すメンバシップ関数MBFを記憶することができる。
メンバシップ関数MBFは、入力変数である偏波パラメータ(レーダ反射因子Zhh、レーダ反射因子差Zdr、偏波間相関係数ρhv、及び偏波間位相差Kdp)毎に、かつ、集合(降水粒子の種類)毎に定められる。従って、偏波パラメータの数をM、判別したい降水粒子の種類の数をNとしたときに、メンバシップ関数MBFの数はM×N個となる。
以下の説明では、それぞれのメンバシップ関数を特定するために、MBFm_n(ただし、m及びnは1以上の整数)というように、2つの下付き数字を付して説明することがある。前側の下付き数字mは、当該メンバシップ関数に対する入力変数としての偏波パラメータに付されたインデックスである。このインデックスは、レーダ反射因子Zhhは1、レーダ反射因子差Zdrは2、偏波間相関係数ρhvは3、偏波間位相差Kdpは4、というように定められる。後側の下付き数字nは、当該メンバシップ関数が帰属度合を求める降水粒子の種類に付されたインデックスである。このインデックスは、雨は1、雹は2、・・・というように定められる。
帰属度合算出部53は、データ処理部41で取得された各種の偏波パラメータを、1つ1つの極座標メッシュ毎に、関数記憶部52に記憶されているメンバシップ関数MBFm_nに入力して、当該地点での降水粒子がそれぞれの種類(上記の例では、雨、雹、・・・)に属する帰属度合を算出する。これにより、1つの極座標メッシュにつきM×N個の帰属度合の値が得られることになる。帰属度合算出部53は、算出した帰属度合を、評価値算出部54に出力する。
評価値算出部54は、帰属度合算出部53から出力される帰属度合に基づく評価値を、極座標メッシュ毎に算出する。これにより、雨の評価値Q1、雹の評価値Q2、・・・が極座標メッシュ毎に得られる。降水粒子の種類毎に得られる評価値は、定量的な情報であり、大きくなる程、その位置での降水粒子を当該種類(例えば、雨)であると判別することが好ましいことを示す。
評価値の算出は、例えば、帰属度合を加算することによって行われる。即ち、評価値算出部54は、ある極座標メッシュで得られた各種の偏波パラメータを、雨への帰属度合を求めるM個のメンバシップ関数MBFm_1にそれぞれ入力して得られた出力の和を計算することにより、当該極座標メッシュにおける雨の評価値Q1を得る。また、評価値算出部54は、上記の極座標メッシュで得られた各種の偏波パラメータを、雹への帰属度合を求める複数のメンバシップ関数MBFm_2にそれぞれ入力して得られた出力の和を計算することにより、当該極座標メッシュにおける雹の評価値Q2を得る。雨及び雹以外についても、評価値Qnを同様に求めることができる。
このようにして、評価値算出部54は、それぞれの降水粒子の種類の評価値Q1,Q2,・・・を、レーダ装置11毎に、更に言えば、各レーダ装置11の走査領域Sを分割した極座標メッシュ毎に算出する。評価値算出部54は、得られた評価値の走査領域S内での分布を、極座標分布の形で集約部61に出力する。
本実施形態のファジー処理部51では、複数のレーダ装置11について共通のメンバシップ関数が用いられる。しかしながら、例えば複数のレーダ装置11の特性が互いに異なる場合は、それぞれのレーダ装置11毎にM×N個のメンバシップ関数MBFが定められ、関数記憶部52に記憶されても良い。これにより、レーダ装置11の特性の差異をメンバシップ関数MBFにより吸収しながら評価値を求めることができるので、後述する評価値の合成をバランス良く行うことができる。
集約部61は、ファジー処理部51で得られたレーダ装置11毎の極座標分布評価値を取りまとめて、統合された評価値分布を生成する。集約部61が取得する評価値分布は、複数のレーダ装置11の走査領域Sを何れも含むように定められた全体の3次元空間を対象とし、この3次元空間を区画する正方格子状の観測メッシュOMを単位とするものである。
上述のとおり、複数のレーダ装置11の走査領域Sは互いに一部重複している。従って、重複している領域での観測メッシュOMでは、図4に示すように、互いに異なるレーダ装置11の偏波パラメータに由来する評価値が併存することになる。図4の左側には、3つの地点a,b,cにそれぞれ設置されるレーダ装置11の偏波パラメータに基づく評価値が同一の観測メッシュOMに含まれる場合を概念的に示している。
集約部61は、複数の評価値を合成することにより、当該観測メッシュOMでの評価値を求める。以下、複数のレーダ装置11の観測により得られた評価値を合成して得られた値を合成評価値と呼ぶことがある。合成評価値は、1つの観測メッシュOMにつきN個の値をとる。
評価値を合成する方法は様々であり、単純に加算平均しても良いが、それぞれの評価値が対応付けられている位置を考慮して合成することが好ましい。例えば、ある評価値に対応する位置が、観測メッシュOMの代表点である中心点Pに近ければ近い程、当該評価値が合成評価値に占める重みが大きくなるように合成することが考えられる。このような計算方法として、公知のクレスマン内挿を挙げることができる。
集約部61は、図3に示すように、座標変換部62と、内挿部63と、を備える。
座標変換部62は、各評価値に対応付けられている球面座標系(r,θ,φ)での位置を、直交座標系(x,y,z)で表すように変換する。これにより、3つのレーダ装置11の偏波パラメータに基づく評価値の分布を、統一された座標系で表すことができる。座標変換部62は、直交座標系で表された評価値の分布を、内挿部63に出力する。なお、極座標系から直交座標系への座標変換は、公知の変換式によって実現することができる。
内挿部63は、公知の内挿の手法によって、座標変換部62から入力されるレーダ装置11毎の評価値であり、座標上の位置が略等しい評価値に基づいて、合成評価値を生成する。内挿部63は、観測メッシュOMの適宜の代表点(通常は、中心点P)での評価値を、合成評価値として求める。本実施形態では、内挿部63は、クレスマン法によって合成評価値を求めている。従って、評価値の位置と中心点Pとの距離が所定の影響半径よりも小さいことを前提として、当該距離に基づく重みを考慮した合成評価値を得ることができる。なお、内挿部63は、複数のレーダ装置11毎に取得される直交座標系の評価値のうち、異なるレーダ装置11の間で、座標上の位置が略等しい評価値の平均値を合成評価値とすることが好ましい。これにより、合成する評価値を平均して、妥当性を有する合成評価値を算出することができる。
内挿部63は、合成評価値を計算するにあたって、それぞれの評価値に対応付けられた位置と、当該評価値の根拠となる偏波パラメータを観測したレーダ装置11と、の間の距離に基づく重み付けを行うように構成することができる。これにより、観測メッシュOMから遠いレーダ装置11よりも、近いレーダ装置11で取得された偏波パラメータによる評価値を重視して、評価値を合成することができる。従って、より信頼性の高い合成評価値を得ることができる。
また、内挿部63は、レーダ装置11までの距離に基づく重み付けに代えて、又はこれに加えて、それぞれの評価値に対応付けられた位置から得られるレーダ受信信号の信号強度又は信号対雑音比に基づく重み付けを行っても良い。これにより、例えば強雨域の観測等で信号強度の減衰が考えられる場合であっても、レーダ受信信号の信頼性に応じた重み付けを行うことができるので、降水粒子の種類をより適切に判別することができる。
内挿部63は、観測メッシュOM毎に生成した合成評価値の直交座標系での分布を、判別部71に出力する。この合成評価値は、1つの観測メッシュOMにつきN個となっている。
集約部61は、走査領域S同士が重複する部分での観測メッシュOMと同様に、1つのレーダ装置11の走査領域Sにだけ含まれる部分での観測メッシュOMについても処理を行って、観測メッシュOMの中心点Pにおける評価値を、クレスマン内挿を用いて求める。ファジー処理部51から得られる評価値の分布は極座標メッシュを単位とするため、1つの観測メッシュOMに、1つのレーダ装置11の観測に基づく複数の評価値が含まれることがある。この場合も、複数のレーダ装置11の観測に基づく評価値を合成する場合と実質的に同様の考え方で、中心点Pでの評価値を求めれば良い。
図4の観測メッシュOM等では、分かり易さのため、評価値に関連付けられた位置が観測メッシュOMの内部に含まれる場合が描かれている。しかしながら、例えばクレスマン内挿でいう上記の影響半径を大きくすれば、観測メッシュOMの外側に位置する評価値が、当該観測メッシュOMの中心点Pでの合成評価値又は評価値に影響を与える場合もある。
判別部71は、内挿部63から出力された評価値又は合成評価値の分布に基づいて、降水粒子の種類を観測メッシュOM毎に判別する。具体的には、判別部71は、各種類の降水粒子のうち、評価値又は合成評価値が最大となっている降水粒子の種類を、判別結果とする。判別部71は、降水粒子の判別結果の分布を、直交座標分布の形で出力部81に出力する。
出力部81は、例えば、有線又は無線により外部とデータ通信する通信機器を含んで構成されている。この出力部81は、降水粒子の判別結果の分布を外部の記録サーバ等に対して出力することができる。
ここで、仮に、走査領域S同士が重複する部分において、レーダ装置11のそれぞれの観測に基づいて降水粒子の判別結果を個別に求めてから統合しようとすると、判定の矛盾が生じた場合に妥当な結論を導くことが困難である。具体的に説明すると、2つのレーダ装置11の走査領域Sが重複する部分にある同一の観測メッシュOMにおいて、あるレーダ装置11の観測では雨と判別され、もう1つのレーダ装置11の観測では雹と判別された場合に、何れの判別結果を選択するかの判断が難しい。この点、本実施形態では、定量的な値である上記の評価値を複数のレーダ装置11について合成してから、単一の判別結果を得ることができる。従って、上記のような判断の難しさを回避して、総合的な判別結果を自然に得ることができる。
次に、図5を参照して、降水粒子判別プログラムが行う処理について説明する。図5は、降水粒子判別装置31において実行される処理を示すフローチャートである。
処理がスタートすると、降水粒子判別装置31は、各レーダ装置11から受信信号が入力されるまで待機する(ステップS101)。
降水粒子判別装置31に受信信号が入力されると、データ処理部41は、レーダ装置11毎に、極座標メッシュ毎の偏波パラメータを算出して、偏波パラメータの極座標分布を算出する(ステップS102)。
次に、ファジー処理部51が、レーダ装置11毎の偏波パラメータの極座標分布に対して、メンバシップ関数MBFm_nを適用して帰属度合を求め、この帰属度合から、評価値の極座標分布を算出する(ステップS103)。
それぞれのレーダ装置11について評価値の極座標分布が得られると、集約部61は、それぞれの極座標分布に含まれる位置を、極座標系から直交座標系に変換する(ステップS104)。更に、集約部61は、直交メッシュである観測メッシュOM毎の評価値を内挿により求めるとともに、走査領域S同士が重複する領域においては、各レーダ装置11の観測に基づく評価値を合成することにより合成評価値を求める(ステップS105)。
合成評価値の直交座標分布が得られると、判別部71は、評価値又は合成評価値に基づいて、降水粒子の種類を観測メッシュOM毎に判別し、判別結果の直交座標分布を生成する(ステップS106)。
その後、出力部81は、判別結果の直交座標分布を外部に出力する(ステップS107)。その後、処理はステップS101に戻り、降水粒子判別装置31は各レーダ装置11から新しい受信信号が入力されるまで待機する。
従って、このプログラムは、図4に示すデータ処理ステップと、ファジー処理ステップと、座標変換ステップと、内挿ステップと、判別ステップと、をコンピュータに実行させるものということができる。前記データ処理ステップでは、複数のレーダ装置11のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得する(ステップS102)。前記ファジー処理ステップでは、複数の前記レーダ装置11のそれぞれから取得した偏波パラメータの極座標での分布に基づいて、ファジー推論において降水粒子がそれぞれの種類に帰属する帰属度合を用いた評価値の極座標での分布をレーダ装置11毎に算出する(ステップS103)。前記座標変換ステップでは、複数のレーダ装置11についてそれぞれ得られた評価値の極座標の分布を、直交座標系での分布に変換する(ステップS104)。前記内挿ステップでは、複数のレーダ装置11について合成して、合成評価値の直交座標系での(直交メッシュである観測メッシュOM単位での)分布を取得する(ステップS105)。前記判別ステップでは、合成評価値の直交座標系での分布に基づいて、降水粒子の種類の判別結果の直交座標系での分布を取得する(ステップS106)。従って、このプログラムが降水粒子判別装置31において実行されることにより、本発明の降水粒子判別方法を実現することができる。
以上に説明したように、本実施形態の降水粒子判別装置31は、データ処理部41と、ファジー処理部51と、座標変換部62と、内挿部63と、判別部71と、を備える。データ処理部41は、走査領域Sの少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置11のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得する。ファジー処理部51は、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出する。座標変換部62は、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された前記評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する。内挿部63は、前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置11毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する。判別部71は、前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する。
これにより、走査領域S同士が重複する部分で、各レーダ装置11から得られる定性的な判別結果を合成するのではなく、ファジー推論における降水粒子の種類への帰属度合を評価した定量的な評価値を複数のレーダ装置11について合成することができる。そして、この合成によって取得することができる合成評価値に基づいて、単一の判別結果を得ることができる。従って、ファジー推論を用いて、総合的な判別結果を自然に取得することができる。
以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。
集約部61が、それぞれのレーダ装置11について観測メッシュOMを単位とする評価値の直交座標分布を個別に計算してから、これらを互いに合成して、合成評価値の直交座標分布を取得しても良い。
それぞれの観測メッシュOMの大きさは、例えば1キロメートルの立方格子とすることができるが、それに限定されない。観測メッシュOMは、立方体状とすることに代えて、例えば直方体状とすることもできる。
それぞれのレーダ装置11が2次元の領域を走査しても良い。この場合、観測メッシュは、全体の2次元平面を分割する格子状の2次元メッシュとして定められる。
レーダ装置11は、3つに限らず、2つ又は4つ以上配置されても良い。
データ処理部41は、降水粒子判別装置31とは別体の装置に設けられていても良い。例えば、データ処理部41は、レーダ装置11に備えられていても良い。また、データ処理部41は、レーダ装置11の受信信号が入力され、降水粒子判別装置31にデータを出力することができるサーバ装置等に備えられていても良い。
1 降水粒子判別システム
11 レーダ装置
31 降水粒子判別装置
51 ファジー処理部
62 座標変換部
63 内挿部
71 判別部
用語
必ずしも全ての目的または効果・利点が、本明細書中に記載される任意の特定の実施形態に則って達成され得るわけではない。従って、例えば当業者であれば、特定の実施形態は、本明細書中で教示または示唆されるような他の目的または効果・利点を必ずしも達成することなく、本明細書中で教示されるような1つまたは複数の効果・利点を達成または最適化するように動作するように構成され得ることを想到するであろう。
本明細書中に記載される全ての処理は、1つまたは複数のコンピュータまたはプロセッサを含むコンピューティングシステムによって実行されるソフトウェアコードモジュールにより具現化され、完全に自動化され得る。コードモジュールは、任意のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体または他のコンピュータ記憶装置に記憶することができる。一部または全ての方法は、専用のコンピュータハードウェアで具現化され得る。
本明細書中に記載されるもの以外でも、多くの他の変形例があることは、本開示から明らかである。例えば、実施形態に応じて、本明細書中に記載されるアルゴリズムのいずれかの特定の動作、イベント、または機能は、異なるシーケンスで実行することができ、追加、併合、または完全に除外することができる (例えば、記述された全ての行為または事象がアルゴリズムの実行に必要というわけではない)。さらに、特定の実施形態では、動作またはイベントは、例えば、マルチスレッド処理、割り込み処理、または複数のプロセッサまたはプロセッサコアを介して、または他の並列アーキテクチャ上で、逐次ではなく、並列に実行することができる。さらに、異なるタスクまたはプロセスは、一緒に機能し得る異なるマシンおよび/またはコンピューティングシステムによっても実行され得る。
本明細書中に開示された実施形態に関連して説明された様々な例示的論理ブロックおよびモジュールは、プロセッサなどのマシンによって実施または実行することができる。プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいが、代替的に、プロセッサは、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシン、またはそれらの組み合わせなどであってもよい。プロセッサは、コンピュータ実行可能命令を処理するように構成された電気回路を含むことができる。別の実施形態では、プロセッサは、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、またはコンピュータ実行可能命令を処理することなく論理演算を実行する他のプログラマブルデバイスを含む。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、デジタル信号プロセッサ(デジタル信号処理装置)とマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと組み合わせた1つ以上のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装することができる。本明細書中では、主にデジタル技術に関して説明するが、プロセッサは、主にアナログ素子を含むこともできる。例えば、本明細書中に記載される信号処理アルゴリズムの一部または全部は、アナログ回路またはアナログとデジタルの混合回路により実装することができる。コンピューティング環境は、マイクロプロセッサ、メインフレームコンピュータ、デジタル信号プロセッサ、ポータブルコンピューティングデバイス、デバイスコントローラ、または装置内の計算エンジンに基づくコンピュータシステムを含むが、これらに限定されない任意のタイプのコンピュータシステムを含むことができる。
特に明記しない限り、「できる」「できた」「だろう」または「可能性がある」などの条件付き言語は、特定の実施形態が特定の特徴、要素および/またはステップを含むが、他の実施形態は含まないことを伝達するために一般に使用される文脈内での意味で理解される。従って、このような条件付き言語は、一般に、特徴、要素および/またはステップが1つ以上の実施形態に必要とされる任意の方法であること、または1つ以上の実施形態が、これらの特徴、要素および/またはステップが任意の特定の実施形態に含まれるか、または実行されるかどうかを決定するための論理を必然的に含むことを意味するという訳ではない。
語句「X、Y、Zの少なくとも1つ」のような選言的言語は、特に別段の記載がない限り、項目、用語等が X, Y, Z、のいずれか、又はそれらの任意の組み合わせであり得ることを示すために一般的に使用されている文脈で理解される(例: X、Y、Z)。従って、このような選言的言語は、一般的には、特定の実施形態がそれぞれ存在するXの少なくとも1つ、Yの少なくとも1つ、またはZの少なくとも1つ、の各々を必要とすることを意味するものではない。
本明細書中に記載されかつ/または添付の図面に示されたフロー図における任意のプロセス記述、要素またはブロックは、プロセスにおける特定の論理機能または要素を実装するための1つ以上の実行可能命令を含む、潜在的にモジュール、セグメント、またはコードの一部を表すものとして理解されるべきである。代替の実施形態は、本明細書中に記載された実施形態の範囲内に含まれ、ここでは、要素または機能は、当業者に理解されるように、関連する機能性に応じて、実質的に同時にまたは逆の順序で、図示または説明されたものから削除、順不同で実行され得る。
特に明示されていない限り、「一つ」のような数詞は、一般的に、1つ以上の記述された項目を含むと解釈されるべきである。従って、「〜するように設定された一つのデバイス」などの語句は、1つ以上の列挙されたデバイスを含むことを意図している。このような1つまたは複数の列挙されたデバイスは、記載された引用を実行するように集合的に構成することもできる。例えば、「以下のA、BおよびCを実行するように構成されたプロセッサ」は、Aを実行するように構成された第1のプロセッサと、BおよびCを実行するように構成された第2のプロセッサとを含むことができる。加えて、導入された実施例の具体的な数の列挙が明示的に列挙されたとしても、当業者は、このような列挙が典型的には少なくとも列挙された数(例えば、他の修飾語を用いない「2つの列挙と」の単なる列挙は、通常、少なくとも2つの列挙、または2つ以上の列挙を意味する)を意味すると解釈されるべきである。
一般に、本明細書中で使用される用語は、一般に、「非限定」用語(例えば、「〜を含む」という用語は「それだけでなく、少なくとも〜を含む」と解釈すべきであり、「〜を持つ」という用語は「少なくとも〜を持っている」と解釈すべきであり、「含む」という用語は「以下を含むが、これらに限定されない。」などと解釈すべきである。) を意図していると、当業者には判断される。
説明の目的のために、本明細書中で使用される「水平」という用語は、その方向に関係なく、説明されるシステムが使用される領域の床の平面または表面に平行な平面、または説明される方法が実施される平面として定義される。「床」という用語は、「地面」または「水面」という用語と置き換えることができる。「垂直/鉛直」という用語は、定義された水平線に垂直/鉛直な方向を指します。「上側」「下側」「下」「上」「側面」「より高く」「より低く」「上の方に」「〜を越えて」「下の」などの用語は水平面に対して定義されている。
本明細書中で使用される用語の「付着する」、「接続する」、「対になる」及び他の関連用語は、別段の注記がない限り、取り外し可能、移動可能、固定、調節可能、及び/または、取り外し可能な接続または連結を含むと解釈されるべきである。接続/連結は、直接接続及び/または説明した2つの構成要素間の中間構造を有する接続を含む。
特に明示されていない限り、本明細書中で使用される、「およそ」、「約」、および「実質的に」のような用語が先行する数は、列挙された数を含み、また、さらに所望の機能を実行するか、または所望の結果を達成する、記載された量に近い量を表す。例えば、「およそ」、「約」及び「実質的に」とは、特に明示されていない限り、記載された数値の10%未満の値をいう。本明細書中で使用されているように、「およそ」、「約」、および「実質的に」などの用語が先行して開示されている実施形態の特徴は、さらに所望の機能を実行するか、またはその特徴について所望の結果を達成するいくつかの可変性を有する特徴を表す。
上述した実施形態には、多くの変形例および修正例を加えることができ、それらの要素は、他の許容可能な例の中にあるものとして理解されるべきである。そのような全ての修正および変形は、本開示の範囲内に含まれることを意図し、以下の特許請求の範囲によって保護される。

Claims (8)

  1. 走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得するデータ処理部と、
    降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出するファジー処理部と、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する座標変換部と、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する内挿部と、
    前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する判別部と、
    を備えることを特徴とする降水粒子判別装置。
  2. 請求項1に記載の降水粒子判別装置であって、
    前記ファジー処理部は、降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を求めるファジーメンバシップ関数として、複数の前記レーダ装置毎に異なる関数を用いることを特徴とする降水粒子判別装置。
  3. 請求項1又は2に記載の降水粒子判別装置であって、
    前記内挿部は、複数の前記レーダ装置毎に取得される前記偏波パラメータに基づいて算出される前記直交座標分布評価値のうち、異なる前記レーダ装置の間で、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値の平均値を合成評価値とすることを特徴とする降水粒子判別装置。
  4. 請求項1から3までの何れか一項に記載の降水粒子判別装置であって、
    前記内挿部は、前記直交座標分布評価値が対応付けられた位置から得られる前記受信信号の信号強度又は信号対雑音比に基づく重み付けを伴う計算により、前記合成評価値を求めることを特徴とする降水粒子判別装置。
  5. 請求項1から4までの何れか一項に記載の降水粒子判別装置であって、
    前記内挿部は、前記直交座標分布評価値が対応付けられた位置と、当該評価値の根拠となる偏波パラメータを観測した前記レーダ装置と、の距離に基づく重み付けを伴う計算により、前記合成評価値を求めることを特徴とする降水粒子判別装置。
  6. 他の異なる位置に設置されたレーダ装置の走査領域の少なくとも一部と重複するように設置される第1レーダ装置と、
    前記第1レーダ装置及び他の異なる位置に設置されたレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得するデータ処理部と、
    降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出するファジー処理部と、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する座標変換部と、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて前記第1レーダ装置を含む複数のレーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する内挿部と、
    前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する判別部と、
    を備えることを特徴とする降水粒子判別システム。
  7. 走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得し、
    降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出し、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された評価値の分布である直交座標分布評価値を算出し、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得し、
    前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別することを特徴とする降水粒子判別方法。
  8. 走査領域の少なくとも一部が重複する、異なる位置に設置された複数のレーダ装置のそれぞれから、降水粒子に反射して得られる受信信号に基づく偏波パラメータを取得するデータ処理ステップと、
    降水粒子種別毎に帰属する帰属度合を表す評価値の極座標での分布を極座標分布評価値として、ファジー推論を用いて、前記偏波パラメータから前記極座標分布評価値を算出するファジー処理ステップと、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することによって、直交座標系で表された評価値の分布である直交座標分布評価値を算出する座標変換ステップと、
    前記極座標分布評価値を直交座標に変換することに基づいて複数の前記レーダ装置毎に算出される前記直交座標分布評価値のうち、座標上の位置が略等しい前記直交座標分布評価値を合成して合成評価値を取得する内挿ステップと、
    前記合成評価値に基づいて、降水粒子種別を判別する判別ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする降水粒子判別プログラム。
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