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专利号: 2018103391700
申请人: 青海大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种提高方位向雷达反射率系数分辨率的方法,其特征在于,包括:S1、获取雷达沿方位向的第一波束内的发射脉冲;

S2、将所述第一波束的波束宽度均匀划分为多个子区间,以每个子区间的中心方位角为中心,取与第一波束内的发射脉冲数量相同的回波脉冲,基于所述发射脉冲、回波脉冲计算所述第一波束的平均功率值,将所有子区间的平均功率值组合构成平均功率值观测向量;

S3、构造所述平均功率值观测向量与方位向雷达反射系数向量的矩阵向量方程,对所述方位向雷达反射系数向量进行稀疏分解,将稀疏分解后得到的方位向雷达反射率系数向量作为方位向雷达反射率系数。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S1中,获取气象雷达沿方位向的第一波束内的发射脉冲后,还包括:获取所述第一波束的回波脉冲,并获取所述第一波束一侧与所述第一波束相邻的第二波束的回波脉冲,所述第一波束另一侧与所述第一波束相邻的第三波束的回波脉冲;所述第一波束、第二波束、第三波束的回波脉冲数均为N。

3.根据权利要求2所述的提高气象雷达反射率系数方位向分辨率的方法,其特征在于,还包括:将所述第一波束的回波脉冲、第二波束的回波脉冲、第三波束的回波脉冲排列成脉冲串[s1,s2,…,sN,…,s2N,…,s3N],其中,[s1,s2,…,sN]为第二波束的回波脉冲,[sN+1,SN+2,…,s2N]为第一波束的回波脉冲,[s2N+1,s2N+2,…,s3N]为第三波束的回波脉冲。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:将所述第一波束的波束宽度均匀划分为M个子区间,M=[D0,D1,…,DM-1];

以每个子区间中心方位角为中心,取N个回波脉冲作为第一波束的回波脉冲,计算得到一个平均功率值 0≤m≤M-1;

将得到的M个平均功率值组成平均功率值观测向量:

上式中,T为向量转置。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,通过时域脉冲对处理法计算所述第一波束的平均功率值。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤S3中,所述平均功率值观测向量与方位向雷达反射系数向量的矩阵向量方程为 其中, Zl为将一个方位向分辨单元细化为L个子单元后的雷达反射率系数,l=[0,1,…,L-1],G为M×L维的观测矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述观测矩阵为:

式中,C’为常数,G(θ)为气象雷达方位向核函数,θm为第m个子区间的中心方位角, 表示取整算子,δθ为一个方位向分辨单元细化为L个子单元后的方位角间隔,θst为所述第一波束的起始方位角,r0为第一波束照射体积内距离。

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述步骤S3中,对所述方位向雷达反射系数向量进行稀疏分解具体包括:基于傅里叶基矩阵,对方位向雷达反射系数向量进行系数分解;

其中, 方位向为雷达反射率系数向量, 为一维高斯型噪声向量,A为维度为L×L的稀疏基矩阵, 为稀疏分解的系数向量。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述步骤S3中,对所述方位向雷达反射系数向量进行稀疏分解后还包括:通过压缩感知重建法重建稀疏分解的系数向量 并求出所述方位向雷达反射系数向量的值。

10.一种提高方位向雷达反射率系数分辨率的系统,其特征在于,包括:平均功率值观测向量构建模块,用于获取气象雷达沿方位向的第一波束内的发射脉冲;将所述第一波束的波束宽度均匀划分为多个子区间,以每个子区间的中心方位角为中心,取与第一波束内的发射脉冲数量相同的回波脉冲,基于所述发射脉冲、回波脉冲计算所述第一波束的平均功率值,将所有子区间的平均功率值组合构成平均功率值观测向量;

方位向雷达反射率系数计算模块,用于构造所述平均功率值观测向量与方位向雷达反射系数向量的矩阵向量方程,对所述方位向雷达反射系数向量进行稀疏分解,将稀疏分解后得到的方位向雷达反射率系数向量作为方位向雷达反射率系数。