云底高度的地基毫米波云雷达观测及其对比

对2014年11月20日—12月31日中国气象局大气探测综合试验基地Ka波段毫米波云雷达、Vaisala CL51激光云高仪、L波段高空探测系统观测的云底高度进行对比分析。结果表明:在低能见度条件下,毫米波云雷达对云的探测能力明显优于激光云高仪,随着能见度的增加,两设备云探测能力差距在减小;毫米波云雷达与激光云高仪同时观测到有云时,二者观测的云底高度相关系数为0.92;毫米波云雷达与探空观测云底、云顶高度的相关系数分别为0.93和0.78;云雷达观测的云底高度均略低于激光云高仪和探空,云雷达观测的云顶高度略高于探空。     

同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响

选取2009年3月28日广东省广州市大暴雨过程,考察了变分校准前后Z-I关系估算雷达降水率的区别。变分校准后的降水率资料具有较高的单点精度与合理的梯度分布。降水率资料能够反映大气动力特征和水汽分布等重要信息,是模拟中小尺度系统的关键因子。基于GRAPES (Global/Regional Analysis and Prediction System) 区域三维变分系统,将FSU (Florida State University) 对流参数化方案作为观测算子的同化试验指出,同化降水率资料后同时增强了低层大气的辐合和高层大气的辐散,从而使整层气柱的不稳定能量增加。沙氏指数和K指数诊断分析也表明,同化降水率资料后有利于触发强对流天气。此外,低空辐合有利于水汽垂直输送,维持对流发展,改进降水模拟。逐小时数值模拟结果表明:同化校准后的雷达估算降水率不仅可以改进降水分布,而且使中尺度对流系统的发展和消亡清晰地表现出来。     

TM65 m射电望远镜低频段系统噪声温度测试和分析

首先介绍了天马65 m射电望远镜(简称TM65 m)接收系统,包括L、S、C、X 4个频段各部分的噪声指标.然后对系统噪声温度的几种测试方法进行了讨论;对影响系统噪声温度测量的若干关键因素进行了分析,包括非线性误差、馈源网络插入损耗和失配误差等.采用Y因子法对试验室的噪声源定标值进行了校核,校核后偏差达到0.2 K左右.最后给出了TM65 m 4个低频段系统噪声温度的实测结果,并进行了分析.     

结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计

针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。     

高压输电线散射斑雷达像空间位置形成条件分析

TerraSAR雷达卫星条带模式影像中高压输电线产生亮度极高的散射斑点,利用湖北段1 000kV特高压输电线路的雷达影像和铁塔GPS坐标,研究了该区域150组输电线散射斑的形成条件和雷达像空间相对位置变化规律。研究表明,输电线的夹角、跨度和垂曲率是影响散射斑形成以及雷达像空间位置的主要因素。输电线散射斑产生于导线与卫星飞行方向的夹角±15°以内。当夹角由负到正变化时,其导线散射斑在雷达像空间的位置由北向南移动,但是其移动量与夹角变化不成正比。在夹角近似相同的情况下,导线跨度越大即其垂曲率越大,散射斑的位置越靠近导线垂直平分线。     

多普勒与伪码相位值结合的A-GPS快速定位算法研究

辅助全球定位系统通过蜂窝网基站提供给A-GPS接收机捕获辅助信息、辅助星历、时间与概略坐标,解决了微弱信号下的定位问题。从信号捕获到完成跟踪,解码导航电文需要经历相关锁定、相位锁定、比特同步、帧同步等过程,在信号很弱以至于无法实现帧同步、不能解调卫星TOW的情况下,常规定位算法无法实现定位。文中提出多普勒与伪码相位结合的A-GPS快速定位算法,利用伪码相位值进行伪距重构法消去整数毫秒伪距中隐含的公共误差,利用多普勒定位提供的初值保证初始位置和时间误差在0.5光毫秒以内,实现了粗时间、粗位置辅助下利用多普勒与伪码相位值的A-GPS快速定位。     

自交叉双边滤波的极化SAR数据相干斑抑制

相干斑抑制是极化SAR数据预处理的关键步骤。双边滤波是一种空域和值域滤波相结合的优秀边缘保持滤波算法。针对双边滤波在抑制极化SAR数据相干斑的不足,该文将改进的交叉双边滤波引入到极化SAR数据降噪领域,加入散射机制测度来扩展原权重核,根据SPAN图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用参考图像来度量灰度值和散射机制相似性。实验结果表明:本文方法较经典滤波算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节信息保持能力,在保持原数据极化散射信息方面也表现出良好的性能,这为基于极化SAR数据的后续应用提供了支持。     

压缩感知窄带自旋目标雷达成像

对于高速自旋目标而言,为了获得聚焦效果良好的图像,通常要求雷达系统具有较高的脉冲重复频率(PRF)。当PRF不满足采样要求时,雷达接收到的通常是方位欠采样的回波数据,从而影响目标识别。本文根据压缩感知理论,结合自旋目标回波信号稀疏性的特点,建立方位欠采样的成像模型,并提出了基于压缩采样匹配追踪的窄带雷达高速自旋目标成像算法。该算法在对信号进行重构迭代中,采用回退策略,并结合回波信号稀疏性的具体参数,选取最优的支撑集,提高了算法的重构质量。仿真实验表明新算法在回波欠采样的情况下能很好地重构图像,尤其是在低信噪比的情况下。采用"误选数"和"均方误差"两个指标对CoSaMP算法重建信号的性能进行评价,结果表明该算法受雷达PRF和信噪比SNR的影响较小,算法稳定性好。     

基于超宽带雷达及支持向量机的灾后人体呼吸信号识别方法与试验研究

与常规雷达相比,超宽带雷达具有距离分辨力高、近距离盲区小、穿透性强、目标识别率高等特点,已被广泛应用于灾后搜寻、救援工作中,以对受困生命体征目标进行生命探测。为实现使用超宽带雷达对受困生命体征目标的识别定位,本研究提出基于信号多特征提取技术及支持向量机模型的人体呼吸信号识别方法。首先,使用经验模态分解、变分模态分解及希尔伯特变换提取雷达探测信号的微多普勒特征,使用傅里叶变换提取宏观频谱特征,使用相关分析获取相关性特征;然后,以提取的信号特征为输入,使用支持向量机模型对信号进行分类,进而对人体呼吸信号进行识别,对人体位置进行定位。不同障碍物场景下的试验结果表明,本方法可有效识别砖墙、建筑楼板等遮挡物下的受困生命体征目标,并提供其位置信息。     

京津冀大暴雨个例中尺度诊断分析

利用NCEP再分析资料、地面加密降水资料、雷达资料,采用Shuman-Shapiro滤波方案对2005年8月16日京津冀大暴雨的大尺度流场和中尺度系统进行诊断分析。分析表明：暴雨发生在高低空流场及中低纬系统配置非常有利的天气背景下,是多种尺度天气系统相互作用的结果;在对流性不稳定层结中,冷空气沿等熵面侵入到中尺度辐合系统中,激发了中尺度低涡的迅速发展,在孟加拉湾和南海源源不断输送的水汽配合下,导致了暴雨的发生;中β尺度对流雨团发生在滤波后1000hPa等压面的低涡中心北侧和850hPa中α尺度辐合线南侧,呈现暖式切变的降雨特征。