基于SVM回归模型的SAR图像有效波高估测

A new method for estimating significant wave height(SWH) from advanced synthetic aperture radar(ASAR) wave mode data based on a support vector machine(SVM) regression model is presented. The model is established based on a nonlinear relationship between σ0, the variance of the normalized SAR image, SAR image spectrum spectral decomposition parameters and ocean wave SWH. The feature parameters of the SAR images are the input parameters of the SVM regression model, and the SWH provided by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) is the output parameter. On the basis of ASAR matching data set, a particle swarm optimization(PSO) algorithm is used to optimize the input kernel parameters of the SVM regression model and to establish the SVM model. The SWH estimation results yielded by this model are compared with the ECMWF reanalysis data and the buoy data. The RMSE values of the SWH are 0.34 and 0.48 m, and the correlation coefficient is 0.94 and 0.81, respectively. The results show that the SVM regression model is an effective method for estimating the SWH from the SAR data. The advantage of this model is that SAR data may serve as an independent data source for retrieving the SWH, which can avoid the complicated solution process associated with wave spectra.     

基于AIS信息校准的双频地波雷达的船只融合跟踪

高频地波雷达（HFSWR）和自动船只确认系统（AIS）是船只跟踪的重要传感器。高频地波雷达可以用来跟踪探测区域的所有船只，而AIS只能用来确认合作船只的信息。由于海杂波的干扰，使用单频率地波雷达的船只跟踪会淹没在布拉格峰值的盲区里，改变探测频率是克服这一缺点的有效手段。在这种背景下，我们提出一种基于AIS校准的双频雷达融合探测算法。因为不同频率的地波雷达测量与AIS的测量值存在系统误差，所以AIS信息可以用来估计和校准地波雷达的每个频率的系统误差。首先，将合作目标的点迹测量与地波雷达的点迹测量通过JVC分配算法进行点迹关联。从合作船只的点迹关联结果中，双频雷达的系统误差可以估计和校准。其次，基于校准的双频雷达数据，使用融合JPDA-UKF算法进行船只跟踪。通过真实探测的数据的实验结果显示所提算法可以实时跟踪船只，相比单频率跟踪可以进一步提高跟踪能力和跟踪精度。     

利用FY-4A气象卫星观测海洋内波

随着遥感技术的迅猛发展,可用于观测海洋内波的数据源越来越丰富。本文基于静止轨道气象卫星连续观测的优势,开展了FY-4A气象卫星海洋内波观测研究。首先计算得到了FY-4A遥感影像耀斑区位置,并基于遥感影像对结果进行了验证;然后,以此为依据选择了适用于内波观测的FY-4A数据,对比了FY-4A与MODIS遥感影像成像的差异,表明了在一定条件下FY-4A遥感影像可观测到海洋内波;最后本文利用FY-4A遥感影像计算了内波的传播速度。本研究表明随着遥感器空间分辨率的提高,静止轨道气象卫星在海洋内波观测方面越来越体现出其优势,为海洋内波的研究提供跟踪观测数据。     

基于FJPDA关联算法的地波超视距雷达目标跟踪

针对地波超视距雷达(SWOTHR)目标跟踪中JPDA算法关联复杂度高、计算量大的问题,将模糊联合概率数据关联(FJPDA)算法应用于地波超视距雷达目标跟踪中。在FJPDA跟踪方法中采用了目标点迹与航迹的模糊隶属度,解决目标点迹与航迹的关联概率问题,避免了传统JPDA算法中对有效矩阵的拆分导致的计算量组合爆炸的现象,可以降低目标跟踪算法的复杂度,提高运行效率。通过实测地波雷达数据的目标跟踪实验分析及与同步AIS信息的比对分析,结果表明:基于FJPDA算法的跟踪方法可以有效跟踪SWOTHR中的目标航迹,跟踪效果与JPDA算法相当,且运行时间明显减少,适合工程应用。