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申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学
摘要:本发明公开了双极化气象雷达的自适应谱极化滤波方法及装置,包括根据降雨目标和非降雨目标的谱极化参量在统计特性上的差异,利用JS散度确定谱极化滤波的滤波阈值;获取原始雷达回收数据其谱极化参量的距离‑多普勒图像,并利用所述滤波阈值对谱极化参量滤波,得到距离‑多普勒二值掩模图像;基于距离‑多普勒二值掩模图像进行杂波滤除和降雨目标识别。本发明能够对谱极化滤波的滤波阈值进行修正,根据不同方位向的降雨情况自适应地选择滤波阈值。所提方法有更好的杂波抑制与降雨保留性能。
主权项:1.双极化气象雷达的自适应谱极化滤波方法,其特征在于,包括:根据降雨目标和非降雨目标的谱极化参量在统计特性上的差异,利用JS散度确定谱极化滤波的滤波阈值,包括:收集多组无降雨情况下的雷达回波数据;计算多组无降雨情况下的雷达回波数据中不同方位角上谱极化参量的平均概率分布;基于所述平均概率分布,并利用JS散度确定在不同方位角上谱极化滤波的阈值,设为计算得到的多组无降雨情况下的雷达回波数据中方位角α上谱极化参量的平均概率分布,基于并利用JS散度确定在方位角α上谱极化滤波的阈值的方法,包括:1确定在方位角α上谱极化滤波阈值搜索范围[Tmin,Tmax]以及步进值ΔT;2对于谱极化滤波阈值搜索范围内的各谱极化滤波阈值T,基于以及JS散度,求解在方位角α上非降雨目标与无降雨目标情况下谱极化参量X分布之间的JS散度JSNT和在方位角α上降雨目标与无降雨目标情况下谱极化参量X分布之间的JS散度JSPT,并基于JSNT和JSPT计算得到JSDT,JSNT,JSPT和JSDT的计算公式分别为: JSDT=JSPT-JSNT其中,maskX,α=0表示在方位角α上的非降雨目标,PX,α表示在方位角α上X的归一化概率密度函数,PX,αmaskX,α=0表示在方位角α上,标记为非降雨目标的参量X的归一化概率密度函数,PX,αmaskX,α=1表示在方位角α上,标记为降雨目标的参量X的归一化概率密度函数,是方位角α上多组无降雨情况下参量X的平均概率分布,上式中表示当阈值为T时非降雨目标部分与无降雨目标情况下参量X的概率分布之间的散度;3对JSDT求导,如果在所述谱极化滤波阈值搜索范围内存在一个阈值T使得JS'DT=0,那么此阈值即为方位角α上谱极化滤波的最优的阈值Topt;如果不存在使得JS'DT=0的阈值,即在此方位角α中没有降雨目标,取JSDT的最大值所对应的阈值T为方位角α上谱极化滤波的最优的阈值Topt;获取原始雷达回收数据其谱极化参量的距离-多普勒图像,并利用所述滤波阈值对谱极化参量滤波,得到距离-多普勒二值掩模图像;基于距离-多普勒二值掩模图像进行杂波滤除和降雨目标识别。
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