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申请/专利权人：华云敏视达雷达(北京)有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种地物杂波识别方法、装置及电子设备和存储介质，从雷达回波的距离库提取特征参量集差分相位的标准差PDPstd，差分反射率的标准差ZDRstd，相邻仰角的反射率的垂直梯度DBZg，相干功率与非相干功率的比值PR和反射率因子的纹理结构TDBZ，将特征参量集输入预先训练好的神经网络模型，得到神经网络模型输出的与该距离库对应的地物杂波识别结果。由于神经网络模型是根据样本自动学习，对人的经验和水平的依赖程度较小，因而提高了地物杂波识别的精确度。而且，本申请的方案所采用的特征参量均是在地物和降水条件下具备明显差异的特征量，因而神经网络模型可以为浅层神经网络模型，提高了机器学习效率。

主权项：1.一种地物杂波识别方法，其特征在于，包括：对于雷达回波的每个距离库，对于该距离库对应的位于一个径向的多个脉冲信号中的每一个脉冲信号，获取该脉冲信号的水平通道的分量和垂直通道的分量；根据所述多个脉冲信号的各个脉冲信号的水平通道的分量和垂直通道的分量获取该距离库的特征参量集，所述特征参量集中包括：差分相位的标准差PDPstd，差分反射率的标准差ZDRstd，相邻仰角的反射率的垂直梯度DBZg，相干功率与非相干功率的比值PR和反射率因子的纹理结构TDBZ；其中，所述相邻仰角的反射率的垂直梯度DBZg通过如下方式确定：获取该距离库所在的第一仰角的脉冲信号的第一反射率与第二仰角的脉冲信号的第二反射率的差值；所述第一仰角和所述第二仰角为相邻仰角，所述第一仰角小于所述第二仰角；所述第二仰角的脉冲信号的第二反射率为前一次体积扫描中所述第二仰角的脉冲信号的反射率；获取该距离库所在位置到水平面的第一垂直高度，与第二仰角上与该距离库的序号相同的距离库所在位置到所述水平面的第二垂直高度之差；将所述差值与获取的高度差的比值作为所述相邻仰角的雷达回波的反射率的垂直梯度；将所述特征参量集输入预先训练好的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的与该距离库对应的地物杂波识别结果，其中，所述神经网络模型至少包括两个隐含层，且所述神经网络模型以PB格式文件保存；所述神经网络模型通过如下方式训练得到：获取样本的特征参量集，每个样本对应一个距离库；将所述特征参量集输入待训练的神经网络模型，得到所述样本对应的地物杂波识别结果；以所述样本对应的地物杂波识别结果趋近于所述样本对应的标签为目标，对所述神经网络模型的参数进行更新；所述样本对应的标签表征所述样本对应的距离库中是否含有地物杂波。

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百度查询： 华云敏视达雷达(北京)有限公司 地物杂波识别方法、装置及电子设备和存储介质