天气雷达反射率数据方位分辨率提高

天气雷达反射率数据方位分辨率的提高,对中小尺度强对流天气过程的精细探测有重要的意义。以雷达气象积分方程为基础,通过对天气雷达反射率方位数据的过采样,建立雷达测量的低分辨反射率数据与真实气象目标高分辨率数据之间的矩阵方程,提出使用截断奇异值分解算法优化超分辨反演方程逆求解及改善解稳定性。实验结果验证,该方法对反射率数据方位分辨率的提高是行之有效的。     

暴雨过程中天气雷达强度与衰减关系的研究

为提高天气雷达定量估测暴雨雨量的能力,利用一条沿X波段天气雷达径向的微波链路获得路径总衰减,使用改进的最小残差法,对一次暴雨过程中衰减系数(k)与X波段天气雷达反射率因子(Z)关系k=aZb中的系数a、b进行了计算,同时实现了相应径向反射率因子的衰减订正。实验结果表明,最优系数a的平均值为5.2×10-5,标准差为2.9×10-5,b的平均值为1.068,标准差为0.118。与已有文献相关结论相比,系数a值较小,而系数b值较大。联合微波链路对雷达相应径向实施衰减订正,可以有效避免常规逐库订正方法中不稳定问题,订正结果合理,订正后雨强估计结果更加接近雨量计实测值。所得结论可供天气雷达反射率因子衰减订正和定量估测暴雨雨量时参考应用。     

机载前视风切变检测气象雷达的研究进展

机载气象雷达是商业飞机强制安装的机载电子设备,可以称得上是“双眼 ”,它对于保障飞行安全具有举足轻重的作用。目前,机载气象雷达关键技术尚掌握在国外 生 产厂商手中。本文从机载气象雷达系统和机载气象雷达涉及的信号处理技术（包括降水目标 检测、湍流检测和低空风切变检测、地杂波抑制等）两个方面论述了机载气象雷达的发展历 程,指出了其中的关键技术和尚待解决的问题。最后,本文针对下一代具有增强型检测能力的 机载气象雷达系统及其相关技术进行了评述。     

通道参数对MIMO雷达估计性能的影响效果分析

为在目标参数估计中正确处理MIMO雷达收发通道网的未知系数,提出并建立了3种通道参数模型,分别推导了各模型下的目标估计和克拉美罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB),比较了各模型下的参数估计性能,研究了通道参数的不同处理方法对MIMO雷达估计性能的影响效果。理论分析表明,在目标估计时如果将通道系数作为未知参量与目标参数联合估计,可比将其作为随机参量求期望获得更高的参数估计精度,而且随着信噪比的降低两者的参数估计性能差异会随之扩大。仿真实验也验证了上述结论的正确性。     

利用QAR和DEM的机载气象雷达地杂波仿真方法

地杂波是降低机载气象雷达性能的一个关键因素。利用数字高程模型（Digital elevation model,DEM）精确计算不同地形的电磁散射时,本文提出了将经纬度变化量转换成距离变化量的方法,简化计算,并修正了俯角和擦地角计算。然后根据气象雷达方程建模地杂波,按照WXR-2100的实际参数设置雷达参数,结合快速存取记录器（Quick access recorder,QAR）反演的航班飞行参数,分别高保真地仿真了起飞和巡航两个阶段机载气象雷达不同工作模式下的杂波图,反映了实际的运行情况,最后建立了杂波图数据库。     

降雨空间不均匀性与雷达测雨空间平滑误差

用X波段气象雷达对降雨精细结构观测,获得了125 m高距离分辨率的降雨反射率数据。用此数据模拟计算了在与地基、空基的雷达分辨尺寸相当的模拟雷达空间平滑窗口内的不均匀性强度、基于Z-R关系的雷达测雨空间平滑误差等参数,并分析了这些参数间可能的相关关系。结果表明,降雨的小尺度不均匀性非常显著,甚至在1 km的雷达分辨尺寸内反射率不均匀度超过10 dB以上并不罕见,由此产生的雨强平滑误差不可忽略,甚至对于与地基雷达分辨率相近的0.5 km模拟雷达分辨率,其相对相误差可达30%以上。结果比较显示,用通常的1 km低分辨率雷达数据模拟计算会低估测雨平滑误差,其中对于4 km和3 km分辨率约低估25%,对于2 km以下分辨率约低估40%以上。     

小波变换的多频连续波雷达多目标参数估计

在多频连续波雷达多目标参数测量中,目标速度、加速度的准确快速估计对后续测距、测角有重要的意义.小波变换是时频分析的有力工具,能方便、准确和快速分析目标的时频参数.通过检测时频面上的直线,可以准确的得到目标参数.小波变换满足线性叠加,小波变换具有良好的多目标处理性能,对多频连续波雷达多目标信号处理具有良好的适应能力.研究了基于小波变换的雷达多目标速度和加速度估计算法:通过小波变换提取小波脊线,估计出高能量目标参数,然后构造陷波滤波器滤掉该目标信号,通过上述方法逐步估计出剩下目标参数.仿真试验表明了该算法的有效性.     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果,因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法,使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配,对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果,文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果,效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时,经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况,将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较,结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果，因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法，使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配，对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果，文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果，效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时，经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况，将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较，结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

基于TS101平台的气象雷达解距离模糊算法实现

信号处理器是气象雷达的重要组成部分,可实现各种算法来提取气象信息,因此开发新一代气象雷达信号处理器具有重要意义.该信号处理系统采用AD公司的TigerSHARC系列芯片TS101,本文介绍基于该DSP芯片的信号处理器硬件设计以及气象雷达信号处理算法的软件流程.使用表明,该气象雷达信号处理器有很强的运算能力,能实现较为复杂的解距离模糊算法,并且具有很好的处理效果.