基于P-K滤波的X波段雷达雨衰补偿研究

X波段天气雷达的回波信号经过降雨区时会存在偏振参量的衰减现象,偏正参量的衰减对雨量估计和气象天气分类等会产生影响,针对这一问题,本文提出一种结合了粒子滤波和卡尔曼滤波的方法(P-K滤波)。该方法首先对天气雷达回波数据中的差分传播相移参量利用P-K滤波算法进行滤波处理,进而利用订正的结果采用自适应算法对水平反射率因子进行衰减订正。利用P-K滤波算法和其他算法对相同的雷达数据进行处理对比,其结果表明,P-K滤波算法能够更有效地对差分传播相移进行衰减订正,其处理结果的平滑性和准确性更高,进而对水平反射率因子的衰减订正效果更好。

基于EMD方法的X波段双偏振雷达衰减订正

针对X波段双偏振雷达信号在降雨路径中的衰减现象,本文提出经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法进行X波段双偏振雷达衰减订正,首先对总差分传播相移进行EMD分解得到有限个基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并基于皮尔逊相关系数准则将IMF分为噪声IMF和信号IMF两类,然后对信号IMF进行有效重构得到差分传播相移,再将差分传播相移通过最小二乘法拟合得到差分传播相移率,最后对求得的差分传播相移与差分传播相移率采用自适应约束方法进行反射率衰减订正。利用EMD方法和其他方法进行对比分析,其结果表明,EMD方法能够有效地消除X波段双偏振雷达回波数据中后向散射的影响,在保留真实的气象信息的同时,有效地抑制差分传播相移的显著波动,进而衰减订正效果更好。