基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换(DWT)的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了一种基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法,它推导了静态小波包的提升实现方法,并设计出适合该系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入更多动量因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

风廓线雷达去地杂波方法研究

针对传统的回波模拟方法不能很好的模拟高斯白噪声的分布,也不利于反应真实的回波信号的问题,改进了回波信号的模拟方法,同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响,在静态小波变换的基础上,提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法,由于采用提升实现方式,其运算量并没有明显增加.相对于传统的基于DWT去地杂波的方法,新方法更加适用于较低信杂比的情况.仿真结果验证了新方法的有效性.     

一种简化的分数阶傅里叶变换及其应用

首先在分数阶傅里叶计算分解的基础上,引入了一种简化分数阶傅里叶算法(Reduced fractional Fourier transform,RFRFT),然后推导了时限LFM信号的RFRFT模平方,给出了其归一化前后信号参数的变换关系,同时借助角度变换提高了RFRFT估计参数的分辨率和读数精度;最后结合一次相位差分法将其推广至多分量高阶PSS的参数估计,并通过仿真验证了算法的有效性.     

一次下击暴流天气的多普勒雷达资料分析

利用多普勒雷达基本反射率、径向速度资料以及径向速度计算的风切变结果,对一次典型的下击暴流天气过程进行了分析.结果发现：强对流单体合并加强形成弓状回波,在弓状回波前沿反射率因子梯度大值区产生下击暴流,造成地面强风灾害;下击暴流过程中,中层以上一直存在强度不断增大的径向风辐合,为系统发展提供动力支持;下击暴流发生时,底层会出现相应的径向风辐散,是地面大风的直接反应;高低层垂直切变反映了强对流单体内部风场配置结构为底层有较强的暖湿入流、高层有明显的上层出流、中层以上升气流为主,这样的流场配置正是一般强对流单体中的常见特征.     

那曲夏季云宏观特征的毫米波雷达资料研究

为提高毫米波雷达对高原地区云宏观参数的观测能力,提出一种改进的反演方法,对比了该方法结果与激光云高仪(CL31)、Himawari-8卫星(HW8)观测结果的差异,并研究了那曲夏季空中云宏观参数的垂直分布和日变化特征。结果表明,提出的方法可以改善以往云边界检测法的云层错位和距离旁瓣回波影响的不足。雷达反演的云底比CL31高、云顶比HW8高,但雷达与二者结果的垂直分布和日变化非常一致。雷达对多层云的云底探测优于CL31,对云顶反演也较HW8可靠。距离旁瓣对不同云类的宏观参数探测都有显著影响。     

Ka波段毫米波云雷达数据质量控制方法

针对国内首部固态、多观测模式体制的Ka波段毫米波云雷达观测资料,提出速度模糊、噪点-径向干扰杂波和悬浮物杂波的质量控制方法,并对方法效果进行了检验和分析.结果表明,该方法具有很好的成功率和稳定性,15个云过程检验的退模糊成功率都达到100%;能准确判断出速度模糊和类型并纠正平均多普勒速度和谱宽;能较好地滤除噪点和径向干扰杂波,并对缺测进行补值;能较好去除低空悬浮物杂波,同时保留小尺度的云.     

一种新的相位编码信号识别方法

针对现有的许多PSK信号识别方法中,低信噪比与小计算量不能同时兼顾的问题,提出了一种新的PSK信号识别方法.首先估计接收信号的功率谱并对其进行平滑处理,以3 dB带宽内功率谱的重心作为信号的载频估计,并利用估计值将接收信号下变频至基带,然后根据基带信号虚部和实部累加输出波形的幅度互补且其拐点位置恰与相位跳变点相对应的特性,结合彼此的优势,辨识PSK信号.这种方法运算量小,易于实现,且能适用于较低信噪比的情况.仿真结果验证了算法的有效性.     

云雷达反演层状云微物理参数及其与飞机 观测数据的对比

首先根据滴谱假设分析了层状云降水回波强度、径向速度和速度谱宽与降水微物理参数的关系,检验了云雷达探测数据的可用性;然后在忽略空气上升速度和湍流对雷达观测的速度谱宽影响前提下,利用测云雷达观测的回波强度、粒子下落速度和速度谱宽数据进行了液态水含量和滴谱参数的反演试验,并与飞机观测的滴谱进行了对比分析。结果表明,8 mm雷达观测得到的3个量与雨滴谱分析得到的关系比较接近;层状云粒子尺度、数密度和含水量从云顶到云的回波强中心有明显的变化,粒子尺度的增加是回波强度增加的重要原因。毫米波雷达反演得到的降水微物理参数和飞机观测数据具有可比性。     

青藏高原那曲对流云中过冷水的毫米波雷达反演研究

对流云中过冷水的识别一直是气象探测的难点。基于Ka波段毫米波雷达功率谱数据,结合探空资料,提出了高原对流云内过冷水的识别和反演算法;利用那曲两个个例对算法效果进行了分析,并结合同址的微波辐射计资料对雷达结果进行了初步验证;最后,探讨了算法与以往方法的差异。结果表明：高原层积云、浓积云和高积云内由上升气流主导,云内粒子相态变化快,过冷水粒子的回波强度、粒径和含水量分布较广。对于不同云类,过冷水的空间分布存在一定差异。过冷水的回波强度、粒径和含水量都与上升气流速度呈正相关,在时间变化趋势和空间分布上都有很好的对应。微波辐射计和雷达的液态水路径在时间变化趋势和峰值大小上都较为一致,相关系数为0.63~0.79。与以往方法相比,算法对过冷水位置和参数反演的结果更为合理。