地球同步轨道星载毫米波降雨雷达数据模拟及地表杂波抑制
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中国科学院大气物理研究所 中层大气和全球环境探测重点实验室,中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室,成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室;成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室,成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室;成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室,成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室;成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室,成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室;成都信息工程大学 中国气象局大气探测重点开放实验室

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Data simulations and surface clutter suppression methods for the geostationary millimeter wave weather radar
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Key Laboratory of Middle Atmosphere and Global Environment Observation,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Key Laboratory of Middle Atmosphere and Global Environment Observation,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Chengdu University of information technology,Key Lab of Atmospheric Sounding,CMA,Chengdu University of information technology,Key Lab of Atmospheric Sounding,CMA,Chengdu University of information technology,Key Lab of Atmospheric Sounding,CMA,Chengdu University of information technology,Key Lab of Atmospheric Sounding,CMA

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    摘要:

    地球同步轨道星载毫米波降雨雷达相比于在轨运行的低轨星载降雨雷达具有观测周期短和宽覆盖范围的优点,故其成为最近国内外研究的热点。目前,地球同步轨道星载毫米波降雨雷达仍处于研究阶段。由于星载降雨雷达自上而下的观测方式,其探测的数据更易受到地表杂波的影响。因此,对地球同步轨道星载毫米波降雨雷达数据的模拟及地表杂波抑制的研究将变得十分必要。首先对地球同步轨道星载降雨雷达进行了介绍;其次基于其技术参数,利用美国第二代机载降雨雷达(APR-2)的实测数据模拟了地球同步轨道星载毫米降雨雷达的数据并对模拟的强度和速度场数据进行了分析;最后根据时域信号(I、Q)和功率谱数据的特征,采用时域无限脉冲响应(IIR)椭圆滤波器和频域高斯模型自适应处理(GMAP)两种方法对地表杂波进行了抑制,并对抑制前后的廓线数据和回波图进行了对比分析。结果表明,采用IIR和GMAP方法能够对受弱风条件下海面杂波影响的近地面气象回波进行较好的恢复,对地表杂波具有较好的抑制效果。

    Abstract:

    Due to the high temporal resolution and wide area coverage, Geostationary Doppler weather radar (GDWR) is becoming a hot issue all over the world. The observation of GDWR is more vulnerable to the surface clutter for its scanning mode. Therefore, it is significant to simulate the GDWR measurement and investigate the surface clutter suppression of the GDWR data. Firstly, a brief introduction of the GDWR was described. Secondly, based on the Satellite-Earth geometry model, observational data of GDWR were simulated using the APR-2 data, and the rainfall intensity and velocity field data were analyzed. Finally, by combining the characteristics of power spectrum data and time domain signals, the surface clutter was restrained using the Gaussian model adaptive processing method (GMAP) and fifth-order elliptic infinite impulse response ground clutter filter (IIR). The comparisons were carried out between the filtered data and the original data, which indicates that the weather radar echo influenced by the ocean surface clutter can be correctly recovered using IIR and GMAP methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

唐顺仙,吕达仁,何建新,李睿,李学华,王皓.地球同步轨道星载毫米波降雨雷达数据模拟及地表杂波抑制[J].红外与毫米波学报,2017,36(4):481~489]. TANG Shun-Xian, LV Da-Ren, HE Jian-Xin, LI Rui, LI Xue-Hua, WANG Hao. Data simulations and surface clutter suppression methods for the geostationary millimeter wave weather radar[J]. J. Infrared Millim. Waves,2017,36(4):481~489.]

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  • 收稿日期:2016-08-10
  • 最后修改日期:2016-10-09
  • 录用日期:2016-10-10
  • 在线发布日期: 2017-08-29
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