一种毫米波云雷达三维风场反演方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种毫米波云雷达三维风场反演方法及系统，其中，该方法包括：控制毫米波云雷达按预设俯仰角的PPI扫描模式进行气象目标探测，对目标探测数据进行信号处理并输出原始径向速度数据；采集信号处理模块输出的原始径向速度数据，并将其打包处理之后传输给主控模块；将打包处理之后的原始径向速度数据进行保存；读取保存在主控模块中的原始径向速度数据并对其进行用预处理，得到可供三维风场反演的径向速度数据；读取可供三维风场反演的径向速度数据，并在预设求解准则下构建反演方程以对对应的目标探测数据进行三维风场反演，得到三维风场速度数据。通过本发明专利技术，解决了无法有效且高精度地利用毫米波云雷达得到三维风场产品的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达
，尤其涉及一种毫米波云雷达三维风场反演方法及系统。
技术介绍
风场信息是大气探测的主要气象因子之一。大型活动的气象保障、机场气象保障、天气预报等领域都对风场的精细观测有着强烈需求。除了风速风向仪、风廓线雷达等仪器直接测风外，利用空中漂浮的示踪颗粒(如云滴、雨滴、烟雾等)间接测量风场信息也是一类重要的方法。正因如此，目前业务运行的天气雷达已将风场反演信息作为一个常规的输出产品。然而天气雷达所反演三维风场存在许多不足之处，主要表现在：第一，天气雷达反演风场所依赖的示踪物是雨滴及较强的云滴粒子，这些粒子在天空中出现的概率并不是十分频繁，这就导致了在大部分时间里有效测风数据的空白；第二，由于观测的对象不同，天气雷达通常的俯仰角设置较低，这使得圆周扫描时水平半径达到数百公里，很难满足线性均匀的风场反演假设，造成较大的风场反演误差；第三，受失踪对象的限制，天气雷达所能够反演风场的高度范围较小。相比天气雷达，近些年蓬勃发展的波长更短的毫米波云雷达能够探测到空中更弱的粒子，因此在三维风场反演方面拥有更好的潜力。毫米波云雷达主要用于云、雾、弱降水等目标的探测，利用小粒子对电磁波的散射作用，连续测量站点上空气象目标的回波信号，获取高时空分辨率的气象目标信息，具有全方位、全天候的观测能力，广泛应用于大气科学研究、人工影响天气、云自动化观测、机场气象保障、军事气象保障等方面和领域。由于自身体制(波束窄、相关性弱)及被测目标的特性(强度弱、对环境及杂波扰动敏感)，毫米波雷达的探测数据规模大、单个数据的随机性强、连续性及稳定性差。这些特点也给三维风场反演的求解方法设置及反演准确性造成了一定的困难。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种毫米波云雷达三维风场反演方法及系统，解决了无法有效且高精度地利用毫米波云雷达得到三维风场产品的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种毫米波云雷达三维风场反演方法，包括以下步骤：步骤1：控制毫米波云雷达按预设俯仰角的PPI扫描模式进行气象目标探测，并生成目标探测数据；步骤2：对所述目标探测数据进行信号处理并输出原始径向速度数据；步骤3：采集所述信号处理模块输出的原始径向速度数据，并将其进行打包处理；步骤4：将打包处理之后的原始径向速度数据进行保存；步骤5：读取保存的原始径向速度数据并对其进行用以消除毫米波雷达回波信号的不稳定性的预处理，得到可供三维风场反演的径向速度数据；步骤6：读取所述可供三维风场反演的径向速度数据，并在预设求解准则下构建反演方程以对对应的所述目标探测数据进行三维风场反演，得到三维风场速度数据。本专利技术的有益效果是：利用毫米波云雷达进行了三维风场的反演，充分利用了毫米波段雷达对弱目标粒子探测能力强的优点，增强了测风数据的可靠性和有效性，丰富了毫米波测云雷达的数据产品类型。另外，从数据预处理和求解准则两个方面建立反演方程，从而保证了利用原始径向数据反演三维风场的有效性与准确性。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，毫米波云雷达的水平扫描速度为1～2度/秒，预设俯仰角的最大值不超过82度。采用上述进一步方案的有益效果是合理的扫描速度既保证了波束对同一目标有足够的驻留时间，又不会使反演过程所需的时间过长。同时俯仰角的合理设置则既提高了对较高空处风场反演的能力，又避免了因俯仰角过大而水平风场的测量误差较大。进一步，所述步骤5的预处理具体实现为：步骤5.1：对所述原始径向速度数据按方位角的大小进行升序排列；步骤5.2：设置一个径向速度数据的预设阈值以去除所述原始径向速度数据中的奇异点；步骤5.3：使用5×1的滤波窗口按方位角排序并对去除了奇异点的原始径向速度数据进行平滑滤波，得到相关参数数据。采用上述进一步方案的有益效果是通过预处理将原始径向速度数据中的有用信息提取出来，增强其可用性，保证了后续的求解方程可解及结果准确。进一步，所述步骤5.3具体实现为：步骤5.3.1:设扫描控制模块进行气象目标探测得到的总观测点数为M，总迭代次数为N；步骤5.3.2:从1开始，对于第i点，计算其周围5个观测点的径向速度数据的均值m；步骤5.3.3:若其中一个所述观测点与所述均值m的绝对值之差>＝0.5dBZ，则去除所述第i点，否则保留所述第i点；步骤5.3.4:计算所述观测点的下一个点，直至计算到M；步骤5.3.5:进行下一次迭代，直至迭代到次数N。采用上述进一步方案的有益效果是通过利用单个径向速度数据在其方位上相邻数据的信息，对因谱识别误差、环境杂波扰动等原因导致的误差较大的数据进行去除，保证了后续风场反演的精度。进一步，所述步骤6具体实现为：步骤6.1：假设扫描控制模块进行气象目标探测得到的不同观测点的方位角分别为β1,β2,......,βM，M为观测点的总个数，建立M行的反演矩阵：X=cos(β1-β0)cosαsin(β1-β0)cosαsinαcos(β2-β0)cosαsin(β1-β0)cosαsinα.........cos(βM-β0)cosαsin(βM-β0)cosαsinαV=VANVAEVEF=VR(β1)VR(β2)...VR(βM)]]>其中，VR为降水粒子径向速度，VA为降水粒子径向速度的水平分量，VE为降水粒子径向速度的垂直分量，水平分量进一步可分解为平行于正北方向和垂直于正北方向的两个分量VAN和VAE，β0为水平风向与正北方向的夹角，α为天线仰角，根据关系式XV＝F，即可求出三维风场速度V。步骤6.2：建立反演方程：∂E∂VR′=0---(1)]]>E=1MΣj=1M(VR(βj)-VR(βj)′)2---(2)]]>其中，VR(βj)为方位角为βj的实测径向速度，VR(βj)'为经最小二乘法拟合后得到的在βj处的径向速度；求解方程(1)后，即可解得VAN、VAE及VE此三个方向上的风速分量。采用上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：控制毫米波云雷达按预设俯仰角的PPI扫描模式进行气象目标探测，并生成目标探测数据；步骤2：对所述目标探测数据进行信号处理并输出原始径向速度数据；步骤3：采集所述信号处理模块输出的原始径向速度数据，并将其进行打包处理；步骤4：将打包处理之后的原始径向速度数据进行保存；步骤5：读取保存在所述主控模块中的原始径向速度数据并对其进行用以消除毫米波雷达回波信号的不稳定性的预处理，得到可供三维风场反演的径向速度数据；步骤6：读取所述可供三维风场反演的径向速度数据，并在预设求解准则下构建反演方程以对对应的所述目标探测数据进行三维风场反演，得到三维风场速度数据。

【技术特征摘要】
1.一种毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：控制毫米波云雷达按预设俯仰角的PPI扫描模式进行气象目标
探测，并生成目标探测数据；
步骤2：对所述目标探测数据进行信号处理并输出原始径向速度数据；
步骤3：采集所述信号处理模块输出的原始径向速度数据，并将其进行
打包处理；
步骤4：将打包处理之后的原始径向速度数据进行保存；
步骤5：读取保存在所述主控模块中的原始径向速度数据并对其进行用
以消除毫米波雷达回波信号的不稳定性的预处理，得到可供三维风场反演的
径向速度数据；
步骤6：读取所述可供三维风场反演的径向速度数据，并在预设求解准
则下构建反演方程以对对应的所述目标探测数据进行三维风场反演，得到三
维风场速度数据。
2.根据权利要求1所述毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，
毫米波云雷达的水平扫描速度为1～2度/秒，预设俯仰角的最大值不超过82
度，最小值应确保径向速度不发生模糊。
3.根据权利要求1所述毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，
所述步骤5的预处理具体实现为：
步骤5.1：对所述原始径向速度数据按方位角的大小进行升序排列；
步骤5.2：设置一个径向速度数据的预设阈值以去除所述原始径向速度
数据中的奇异点；
步骤5.3：使用5×1的滤波窗口按方位角排序并对去除了奇异点的原始
径向速度数据进行平滑滤波，得到相关参数数据。
4.根据权利要求3所述毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，
所述步骤5.3具体实现为：
步骤5.3.1:设扫描控制模块进行气象目标探测得到的总观测点数为M，
总迭代次数为N；
步骤5.3.2:从1开始，对于第i点，计算其周围5个观测点的径向速度
数据的均值m；
步骤5.3.3:若其中一个所述观测点与所述均值m的绝对值之差
>＝0.5dBZ，则去除所述第i点，否则保留所述第i点；
步骤5.3.4:计算所述观测点的下一个点，直至计算到M；
步骤5.3.5:进行下一次迭代，直至迭代到次数N。
5.根据权利要求4所述毫米波云雷达三维风场反演方法，其特征在于，
所述步骤6具体实现为：
步骤6.1：假设扫描控制模块进行气象目标探测得到的不同观测点的方
位角分别为β1,β2,......,βM，M为观测点的总个数，建立M行的反演矩阵：
X=cos(β1-β0)cosαsin(β1-β0)cosαsinαcos(β2-β0)cosαsin(β2-β0)cosαsinα·········cos(βM-β0)cosαsin(βM-β0)cosαsinαV=VANVAEVEF=VR(β1)VR(β2)···VR(βM)]]>其中，VR为降水粒子径向速度，VA...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯凯，周亭亭，魏艳强，李岩松，王志锐，
申请(专利权)人：北京无线电测量研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11