一种雷达组网矢量流场合成方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种雷达组网矢量流场合成方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：获取雷达组网的雷达径向数据；对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据；将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型；获取待合成的雷达观测数据，将所述待合成的雷达观测数据输入所述训练完成的雷达组网模型，得到合成矢量流场。本发明专利技术实施例能够提高矢量流场合成的准确度，可广泛应用于地波雷达技术领域。可广泛应用于地波雷达技术领域。可广泛应用于地波雷达技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达组网矢量流场合成方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及地波雷达
，尤其是一种雷达组网矢量流场合成方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]海流是海水中最重要的动力学参数之一，精确的观测海表流场对人类的生产生活具有重要意义。与现有的定点海流计观测、走行观测以及卫星遥感观测相比，高频地波雷达具有全天候、大范围高时空分辨率等优点。随着地波雷达技术的发展，对同一片海域的观测的雷达，逐渐从单站观测径向流，发展到双基站合成矢量流，再到多基站组网观测。相关技术中地波雷达组网技术通常使用回波数据质量对同一点不同雷达的观测进行筛选，进而合成矢量流场。但是该方法依赖于回波数据质量选择合成，没有考虑到海洋流场的物理过程，合成的矢量流场的准确度较低。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种雷达组网矢量流场合成方法、系统、设备及存储介质，以实现提高合成流场的准确度。
[0004]一方面，本专利技术提供了一种雷达组网矢量流场合成方法，包括：
[0005]获取雷达组网的雷达径向数据；
[0006]对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据；
[0007]将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型；
[0008]获取待合成的雷达观测数据，将所述待合成的雷达观测数据输入所述训练完成的雷达组网模型，得到合成矢量流场。
[0009]可选地，所述对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据，包括：
[0010]所述海洋观测数据包括定点观测数据和走航观测数据；
[0011]对所述雷达组网中探测范围重叠的区域进行定点观测处理，得到定点观测数据；
[0012]对所述雷达组网中高精区域和边缘区域进行走航观测处理，得到走航观测数据。
[0013]可选地，所述将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型，包括：
[0014]对所述海洋观测数据和所述雷达径向数据进行数据预处理，得到训练数据集；
[0015]将所述训练数据集中每两台雷达之间的雷达径向数据进行合成处理，得到雷达合成流场数据集；
[0016]将所述雷达合成流场数据集输入未训练的雷达组网模型，得到训练完成的雷达组网模型。
[0017]可选地，所述对所述海洋观测数据和所述雷达径向数据进行数据预处理，得到训
练数据集，包括：
[0018]根据反距离加权算法对所述雷达径向数据进行空间网格化处理，得到网格化数据；
[0019]对所述海洋观测数据和所述网格化数据进行逐时平均处理，得到训练数据集。
[0020]可选地，所述将所述训练数据集中每两台雷达之间的雷达径向数据进行合成处理，得到雷达合成流场数据集，包括：
[0021]获取第一径向数据和第二径向数据，所述第一径向数据和所述第二径向数据分别为所述训练数据集中任意两台雷达的雷达径向数据；
[0022]根据所述第一径向数据的径向速度和方向角和所述第二径向数据的径向速度和方向角，计算得到雷达合成流场数据集。
[0023]可选地，所述将所述雷达合成流场数据集输入未训练的雷达组网模型，得到训练完成的雷达组网模型，包括：
[0024]对所述雷达合成流场数据集进行标准化处理，得到标准化数据；
[0025]根据网格搜索法对所述未训练的雷达组网模型进行参数初始化处理，得到初始化的雷达组网模型；
[0026]将所述标准化数据输入所述初始化的雷达组网模型，得到训练完成的雷达组网模型。
[0027]可选地，所述将所述标准化数据输入所述初始化的雷达组网模型，得到训练完成的雷达组网模型，包括：
[0028]获取海洋观测数据；
[0029]将所述标准化数据输入所述初始化的雷达组网模型，得到输出结果；
[0030]根据所述输出结果和所述海洋观测数据计算得到模型误差；
[0031]根据所述模型误差通过链式法则对雷达组网模型进行更新，得到训练完成的雷达组网模型。
[0032]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种雷达组网矢量流场合成系统，包括：
[0033]第一模块，用于获取雷达组网的雷达径向数据；
[0034]第二模块，用于对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据；
[0035]第三模块，用于将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型；
[0036]第四模块，用于获取待合成的雷达观测数据，将所述待合成的雷达观测数据输入所述训练完成的雷达组网模型，得到合成矢量流场。
[0037]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0038]所述存储器用于存储程序；
[0039]所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
[0040]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
[0041]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计
算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
[0042]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术实施例通过获取雷达组网的雷达径向数据；对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据；将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型；获取待合成的雷达观测数据，将所述待合成的雷达观测数据输入所述训练完成的雷达组网模型，得到合成矢量流场。该方法可以通过海洋观测数据训练得到的雷达组网模型提高合成矢量流场的准确性，有利于得到更为精确的雷达组网矢量流场。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1是本申请实施例提供的一种雷达组网矢量流场合成方法的流程图；
[0045]图2是本申请实施例提供的一种雷达组网覆盖范围图；
[0046]图3是本申请实施例提供的一种雷达径向数据的合成原理图；
[0047]图4是本申请实施例提供的一种雷达组网模型的框架图。
具体实施方式
[0048]为了使本申请的目的、技术方案及优点更本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达组网矢量流场合成方法，其特征在于，所述方法包括：获取雷达组网的雷达径向数据；对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据；将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型；获取待合成的雷达观测数据，将所述待合成的雷达观测数据输入所述训练完成的雷达组网模型，得到合成矢量流场。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述雷达组网的覆盖区域进行定点观测和走航观测处理，得到海洋观测数据，包括：所述海洋观测数据包括定点观测数据和走航观测数据；对所述雷达组网中探测范围重叠的区域进行定点观测处理，得到定点观测数据；对所述雷达组网中高精区域和边缘区域进行走航观测处理，得到走航观测数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述海洋观测数据和所述雷达径向数据输入未训练的雷达组网模型进行训练，得到训练完成的雷达组网模型，包括：对所述海洋观测数据和所述雷达径向数据进行数据预处理，得到训练数据集；将所述训练数据集中每两台雷达之间的雷达径向数据进行合成处理，得到雷达合成流场数据集；将所述雷达合成流场数据集输入未训练的雷达组网模型，得到训练完成的雷达组网模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述海洋观测数据和所述雷达径向数据进行数据预处理，得到训练数据集，包括：根据反距离加权算法对所述雷达径向数据进行空间网格化处理，得到网格化数据；对所述海洋观测数据和所述网格化数据进行逐时平均处理，得到训练数据集。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据集中每两台雷达之间的雷达径向数据进行合成处理，得到雷达合成流场数据集，包括：获取第一径向数据和第二径向数据，所述第一径向数据和所述第二径向数据分别为所述训练数据集中任意...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦骏，鹿天逸，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：