多普勒天气雷达数据插值方法比较研究

天气雷达资料插值处理是对天气雷达获取的资料做综合分析以及进一步的处理必要前提,也是天气雷达组网拼图和三维显示的重要基础.本文主要研究了四种天气雷达资料的插值方法,并对其插值效果进行了比较分析,结果发现,自适应Barnes插值法是一种较为有效的插值方法,能够较好地保留原始资料中回波反射率的结构特征,并且能够得到比较连续的回波反射率三维分析数据场.     

基于拉格朗日的雷达方位超分辨方法研究

民用导航雷达的方位分辨率与天线孔径尺寸相关,大孔径天线在工程实践中受等多种条件制约,难以广泛应用。本文提出一种基于拉格朗日的方位超分辨方法。对方位信号向量进行数据补充,将卷积扫描模型转换为矩阵-向量乘积形式。对天线方向图奇异值分解,结合BFGS算法构造二次规划观测模型。利用拉格朗日法计算模型最优解,进而重建目标原始方位信号,实现目标方位超分辨。实验结果表明,在信噪比(Signal to noise ratio, SNR)为10~20 dB时,本文方法具有良好的分辨效果,与对偶-对数障碍法相比,该方法可获得较高的信号重构误差比(Signal reconstruction to error ratio, SRER)。     

新一代天气雷达原始资料数据库设计

随着我国新一代天气雷达布网工作的展开,将逐步积累起大量的天气雷达原始资料。为充分高效的利用这些可能达到海量存储量级的资料开发一个适应气象部门特殊需要的雷达资料数据库是一项极有意义的工作。本文利用VisualFoxPro6.0设计的新一代天气雷达原始资料数据库,除具有一般数据库的基本功能外,还可以将不同厂家生产的不同类型的雷达数据入库,同时针对不同的天气类型进行分类资料查询,为气象科研工作者提供方便。     

参数辨识与建模中病态数据的处理方法及其应用

本文分析了借助数字计算机进行辨识与建模时,舍入误差给数值计算带来的问题。并因此引入了问题的条件及算法的数值稳定性的概念。进而分析了几种不同的方法求最小二乘估计时问题的条件及其误差。     

偏振分集天气雷达研究新进展

偏振分集天气雷达能提高降雨测量精度,获取云雨区水成物粒子形状、大小、相态以及空间取向等信息,是近年来国际雷达气象界发展起来的重要探测手段。根据国内外最新资料,对偏振分集天气雷达的原理、技术作了概要介绍,为实际应用提供了一定依据。     

基于残差的图像超分辨率重建

提出一种基于图像残差的超分辨率重建算法.以原高分辨率图像与插值放大后图像之间的图像残差与低分辨率图像样本特征作为样本对,对其进行K均值分类,并对每类样本对采用KSVD(K-singular value decomposition)方法进行训练获得高、低分辨率字典对,然后根据测试样本与类中心的欧氏距离选择字典对,以与测试样本相近的多个类别所重建的结果加权获得图像残差,并结合低分辨率图像的插值结果获得高分辨率图像.实验结果表明,提出的方法具有更高的重建质量,且采用训练样本分类和相近类别的重建结果的加权和有利于提高图像重建质量.     

基于天气雷达强度数据体绘制算法

在多普勒天气雷达强度数据的基础上,结合速度和谱宽数据进行了质量控制预处理,同时用坐标变换算法和四线插值算法建立了三维数据场初值,最后用光线投射体绘制算法完成了三维云体的重构.     

天气雷达基数据有损压缩方案的设计与实现

本文提出了一种新一代天气雷达基数据的有损压缩方案,在保证压缩前后雷达图像无明显变化的前提下,该方案能够将雷达基数据的大小压缩到原来的1/30-1/100,使得雷达数据传输量大幅度减少,从而实现了雷达基数据的网络实时共享。     

EEMD生命探测雷达人体数量识别技术

针对生命探测雷达回波信号的非线性、非平稳性和难以获得大量实验样本的实际问题,提出了一种基于EEMD奇异值和支持向量机的多人识别方法。通过对雷达回波信号进行EEMD分解,将信号自适应分解为若干个本征模态函数(IMF),然后对特征向量矩阵进行奇异值分解求出特征向量,最后将特征向量输入支持向量机的分类器进行模式识别,判断墙体后面的人体数量。实验结果表明,所提出的方法识别速度快,识别率高,可有效应用于生命探测雷达的人体数量识别,具有广阔的应用前景。     

多普勒天气雷达产品定点预警系统

本文主要探讨一种利用多普勒天气雷达产品,编写相应的软件系统,对原始雷达产品的文件进行读取并重绘,通过分析相应的回波强度,判断其发展趋势,移向,移速等参数,以达到对雷暴、降水、锋面等天气现象的预警作用。     

天气雷达网资料拼图方法研究

天气雷达组网拼图,是克服单部雷达探测范围有限,发挥多部雷达相互辅助大范围监测灾害性天气的有效手段。本文在分析现有天气雷达组网拼图方法和存在问题的基础上,对天气雷达组网拼图的资料网格化、重叠区域处理、资料投影等方面作了进一步研究。对雷达反射率因子网格化问题,对比分析了Barnes和双线性插值算法的特性,说明Barnes插值算法网格化资料平滑且能较好地保存雷达资料特征;在重叠区域的资料订正方面,采用概率分布方法,实现了对雷达资料作用距离和天线指北等系统误差的订正,结果表明订正后的资料在重叠区域中各雷达资料的吻合度得到了加强;最后采用兰勃特投影法将天气雷达组网拼图投影到统一底图中。     

基于粒子系统的天气雷达资料三维显示

传统天气雷达资料为二维图像显示,随着科技的发展与应用的需求,三维显示成为必然。本文研究了一般粒子系统,并根据天气雷达资料特点,建立了适合天气雷达资料特点的粒子系统;在给出三维显示结果图的同时,对粒子绘制与面绘制进行了比较,结果表明粒子绘制能很好的显示雷达资料的三维信息,且在速度方面有一定的提高。     

基于Linux平台的天气雷达高速数据采集系统设计

分析了基于PCI总线的天气雷达高速数据采集系统工作原理和实现方案,实现了基于Linux平台的天气雷达高速数据采集系统的驱动、数据采集及处理的设计。该设计已成功应用于天气雷达中。     

天气雷达资料实时并行处理方法

利用共享存储多处理器的集群环境,研究高频度实时多部天气雷达资料处理的并行计算方法,根据单部天气雷达的计算特点和多部雷达混合处理的方法,提出一种粗粒度消息传递接口分布式内存和细粒度OpenMP共享内存混合编程的2级并行方法。实验结果表明,该方法使系统资料处理速度得到较大提高。     

Efficient Storage of Weather Radar Data

Weather radars produce large amounts of data and this has important implications for the archiving and analysis of data. The need for methods to deal with weather radar data sets will only increase as the United States National Weather Service (NWS) continues deployment of its 137 WSR-88D radars as part of the NEXRAD program. In this article we describe a compression and archiving strategy for weather radar data and present results for 62 days of reflectivity data from a radar operated by the NWS, as well as results for 60 days of reflectivity data for a radar operated by the Bureau of Meteorology in Australia. In their original format, these two sets require 60 GB of storage. In the format we describe, they require 4.8 GB and the data is portable across many platforms. The software for manipulating the converted data is simple, efficient, and easy to implement in C or Fortran. The savings in disk space and reduction in reading time compare favorably with what is attainable with deflation, the algorithm used in the popular gzip compression program. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.     

最大奇异值移位的鲁棒图像信息隐藏

为了提高图像信息隐藏的鲁棒性和不可感知性,提出了一种基于图像块最大奇异值移位的鲁棒信息隐藏算法.算法首先对图像分块并对每个图像块进行奇异值分解,根据图像块最大奇异值的大小选择合适的阈值,并对图像块的最大奇异值进行区间划分,通过将最大奇异值移位到与秘密信息比特相对应的区间实现秘密信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有较大的嵌入容量,且在嵌入相同大小的秘密信息时与其他同类算法相比,具有更好的图像视觉质量和鲁棒性.该算法更能适应噪声环境下的信息隐藏.     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。     

融合雷达数据与地理信息系统的归并算法

融合算法将“不具备完整地理信息”的雷达栅格数据转换为能被GIS平台显示、处理及分析的矢量面几何体。算法从左到右、从上到下扫描雷达栅格矩阵,以相邻点的回波等级分布情况作为网格区域归并的判断依据,处理“左右一致”、“左右、上下一致”、“左右、左上、上下一致”、“左右、上下一致,而左上不一致（岛）”等的相邻栅格点情况,最终将大量的规则雷达栅格数据点归并为数量较少的不规则矢量面,从而提高雷达数据的显示、处理速度,并能借助GIS空间算子的操作,实现与空间点、线、面地物的空间统计分析。实验分析结果显示融合结果正确,对雷达观测的原始结果值在空间上不产生形变;算法处理速度较快,能满足实际应用的要求。而针对雷达矢量面数据空间分析及计算的检验结果表明雷达栅格数据在转换为矢量格式后确实能完成在原始数据格式下很难,甚至无法完成的空间统计分析功能。     

一种基于学习自动机的推荐算法改进

针对原有的基于隐语义模型（LFM）的推荐算法中,当训练样本数减少时,训练误差和测试误差都明显增大的问题进行改进研究,提出了一种全新的基于学习自动机的矩阵训练算法。该算法充分利用连续型学习自动机在随机和高噪声环境中优化参数的卓越性能,代替原有的梯度下降算法进行大型稀疏矩阵的奇异值分解计算,使得重构矩阵与原矩阵的之间的误差进一步降低,提高了后续预测算法的精确度。为了检验新算法的寻优性能,本文在大量真实的用户对电影的评分数据集上,进行了新旧两种算法的对比实验。实验结果表明改进后的基于学习自动机的推荐算法在样本数较少和更随机的测试环境中,相比原算法可以实现更精确的预测,有效地弥补了原算法的不足。