CN109358331B - 气象雷达实时动态噪声功率检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种气象雷达实时动态噪声功率检测方法,用于提高雷达回波数据的信噪比,增加观测面积范围;同时,改善雷达探测数据质量,减少反射率因子估计偏差,改善速度谱宽估计,提高极化雷达相关系数以及差分反射率估计的有效性。此方法适应于脉冲雷达由于元器件参数变化、信号通道特性漂移、天线转动、太阳及宇宙辐射等原因引起的噪声起伏的情况,与采用静态噪声电平设置方法相比,本方法可动态地提高每个发射脉冲所对应回波的信噪比,仅太阳辐射噪声,对X及以下波段的天气雷达,可实时地适应超过20dB的噪声变化。
Description
技术领域
本发明属于电子信息领域,尤其涉及一种气象雷达实时动态噪声功率检测方法。
背景技术
气象雷达用于发现气象目标,即大气及其降水物,测量目标位置与速度,并根据雷达体制及回波在相位,频率、幅度上的特征反演目标的反射率因子、平均径向速度、速度谱宽、差分反射率、差分传播相移率及相关等直接测量的基本物理量,以便进一步反演降水类型、粒子谱及降水率等气象学参数。
如图2-3所示,由于目标距离及其雷达截面的原因,很多情况下回波功率不是很高,信噪比较低,这时,噪声功率电平对上述基本物理量的估计会造成较大的影响,特别是反射率因子Zh、速度谱宽σv、相关|ρhv(0)|以及差分反射率Zdr等参数的估计偏差增加,影响目标测量的数据质量。
目前有些雷达厂家采用的定期测量雷达接收机噪声定期设置噪声功率阈值的办法,或者气象部门要求的每次雷达观测扫描前进行一次噪声功率测量的办法,都是在发射机不工作,没有回波的前提下测得的。这种方法有一定的效果,但对于气象雷达针对强弱目标测量都要达到一定数据质量的要求,基本上难于满足。
主要原因是雷达噪声的产生包括三个方面,第一,接收机工作温度变化造成的噪声起伏;第二,馈线通道,特别是旋转关节引起的噪声起伏;第三,天线接收到的来自于太阳及宇宙的广谱辐射随时间与天线位置的起伏。这些噪声变化无法预测,而目前的噪声方法又不能准确及时地估计。
如果采用统计的方法,用最大情况的噪声功率作为雷达工作的噪声阈值,会导致雷达灵敏度严重下降。
因此,亟需一种准确的、实时地、动态检测气象雷达噪声功率的方法或技术。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷,提供气象雷达实时动态噪声功率检测方法,用于给气象雷达进行准确的、实时地、动态地噪声功率检测,以便自动地适应雷达噪声功率改变,又能最大限度地改善雷达灵敏度,改善雷达测量参数。
本发明采用如下技术方案:
气象雷达实时动态噪声功率检测方法,其特征在于,包括:
步骤1.用连续弱功率检测模块逐个检测雷达数字接收机输出的发射脉冲对应的距离扫描回波信号,并进行噪声功率估计;
连续弱功率检测模块依据距离/时间顺序,按照一定的距离范围/时间长短,进行连续弱信号区域检测基带信号功率,得到包含噪声功率在内的连续弱功率回波时间段;
步骤2.用短时功率标准差模块、短时相位标准差模块、短时平均归一化相参功率模块以及短时0阶相关系数模块4个检测模块按照相对较短的一定时间段,对步骤1中的连续弱功率回波时间段数据进行短时功率标准差、短时相位标准差、短时平均归一化相参功率以及短时0阶相关系数的参数估计;
步骤3.用综合判断模块对步骤2中的参数进行模糊化和推理,确定纯噪声区的定位,算出噪声功率电平。
本发明进一步的技术方案是,所述的步骤1连续弱信号功率检测包括:
1)、计算每个距离门Gi的回波功率PHi和PVi;
A.若为多普勒雷达,利用其线性数字接收机的输出H(I,Q),可直接计算出各距离门Gi上的回波功率PHi,如下式所示:
H(I,Q)为气象雷达水平极化回波的数字信号,其同相分量为HI,第Gi个距离门的数值为HIi,其正交分量为HQ,第Gi个距离门的数值为HQi;
B.若为双极化多普勒雷达,利用其线性数字接收机输出的水平极化回波的数字信号H(I,Q),可直接计算出各距离门Gi上水平极化回波功率PHi,如下式所示:
利用其垂直极化回波数字信号V(I,Q),可直接计算出各距离门Gi上垂直极化回波功率PVi,如下式所示:
其中,垂直极化回波同相分量为VI,第Gi个距离门的数值为VIi;其正交分量为VQ,第Gi个距离门的数值为VQi。
2)、确认并标志距离扫描中弱回波信号
根据雷达的工作参数,确定雷达的噪声电平,主要包括两部分,即接收机噪声和天线噪声,其中,接收机噪声通过接收机理论计算,按下式估计接收机噪声功率电平:
PRNoise=-114dB+10·log10(Bn[MHz])+10·log10(F0)(dBm)------------(3)
其中,Bn为接收机带宽,单位为MHz,F0为雷达***的噪声系数,使用室温条件下的测量值计算;
天线噪声则根据雷达站的高度和经纬度,通过太阳星历及其频谱密度,估算天线在相应工作频段、带宽和天线增益条件下的最大太阳辐射功率PSolar。
3、找出距离扫描中弱回波信号区段
通过功率比较,找出距离扫描扫面上信号功率相对较小的连续距离门的区段,按下式分别得到水平接收通道和垂直接收通道的弱回波区段;
M为连续距离门个数。
本发明优选的技术方案是,连续距离门M个数,取值在50-100点。
本发明进一步的技术方案是,所述的步骤2中短时相位标准差参数、短时功率标准参数、短时平均归一化相参功率参数、短时0阶相关系数参数估计方法为:
短时相位标准差参数估计,采用如下公式检测计算:
短时功率标准差参数估计,采用如下公式检测计算:
短时平均归一化相参功率参数估计,单一重复频率采用下式检测计算:
或参差重复频率,采用下式检测计算:
短时0阶相关系数参数估计,按下式检测计算
本发明优选的技术方案是,连续距离点数N,取值为9。
本发明进一步的技术方案是,所述的步骤3具体包括:
1)模糊量化,判断噪声的4种参数估计均以量化到0至1之间的数值;
2)加权求和,即将模糊量化后的参数估计加权求和,按如下公式计算
NSign=KPi·σPi+KPH·σphase+KNCP·NCP+KρHV·ρhv(0)-------------(11)
NSign为用于噪声区域判断的标志;
3)噪声区域判断,用一比较阈值与2)步加权求和的结果NSign进行比较,不小于阈值,则判断为噪声区域,否则不是;
4)噪声功率计算,将3)步中噪声区域功率进行平均,得到该距离扫描下的噪声电平。
本发明优选的技术方案是,比较阈值取值为0.85。
本发明的有益效果:
(1)改善了将固定噪声电平或一个观测周期内的固定噪声电平,作为雷达信噪比判决的标准,可能引起的较大程度地降低信噪比(以最大噪声为标准),或误将噪声当作信号(以最大噪声为标准)的不良检测(漏警率升高或虚警率升高)。
(2).适用于脉冲雷达由于元器件参数变化、信号通道特性漂移、天线转动、太阳及宇宙辐射等原因引起的噪声起伏情况。
(3).与采用静态噪声电平设置方法相比,可动态地提高每个发射脉冲所对应回波的信噪比,仅太阳辐射噪声一项,对X及以下波段的天气雷达,可实时地适应超过20dB的噪声变化。
附图说明
图1为本发明实施例提供的气象雷达实时动态噪声功率检测器方块图;
图2为本发明实施例提供的雷达回波中噪声功率变化状况统计示意图;
图3为本发明实施例提供的一次距离扫描回波功率变化示意图;
图4(a)、图4(b)、图4(c)、图4(d)为本发明实施例提供的噪声判据隶属度示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明适应于数字接收机输出的未经脉冲积累的复基带信号处理。对于已经脉冲积累的复基带信号,进行同样的处理仍然有效,但其阈值参数需要进行相应的修改,其噪声估计功率会略有增加,但仍比常规噪声阈值设置法更加有效。
本发明处理后的结果如图2-3所示,图2表示在一个距离扫描上的回波功率变化示意图,标位灰色加粗的连续低电平部分为噪声信号或功率很小的信号;通过判断处理后,单个距离扫描脉冲已经被积分,得到如图3所示的雷达方位扫描回波的噪声功率变化起伏的状况。
具体原理如下:
1.每个距离扫描的连续弱功率检测
对逐个发射脉冲对应的距离扫描回波信号进行连续弱信号功率检测。
首先计算每个距离门Gi的回波功率PHi和PVi。
如果是多普勒雷达,利用其线性数字接收机的输出H(I,
Q),可直接计算出各距离门Gi上的回波功率PHi,如公式(1)所示。
这里,H(I,Q)为气象雷达水平极化回波的数字信号,其同相分量为HI,第Gi个距离门的数值为HIi;其正交分量为HQ,第Gi个距离门的数值为HQi。
如果是双极化多普勒雷达,利用其线性数字接收机输出的水平极化回波的数字信号H(I,Q),可直接计算出各距离门Gi上水平极化回波功率PHi,如公式(1)所示。而利用其垂直极化回波数字信号V(I,Q),可直接计算出各距离门Gi上垂直极化回波功率PVi,如公式(2)所示。
其中,垂直极化回波同相分量为VI,第Gi个距离门的数值为VIi;其正交分量为VQ,第Gi个距离门的数值为VQi。
其次,确认并标志距离扫描中弱回波信号。
根据雷达的工作参数,如工作频段、带宽、天线增益、接收机增益、雷达站的高度和经纬度等,确定雷达的可能噪声电平,主要包括两部分,即接收机噪声和天线噪声。
接收机噪声通过接收机理论计算,可按公式(3)估计接收机噪声功率电平:
PRNoise=-114dB+10·log10(Bn[MHz])+10·log10(F0)(dBm)------------(3)
其中,Bn为接收机带宽,单位为MHz;F0为雷达***的噪声系数,可使用室温条件下的测量值来计算。
天线噪声则根据雷达站的高度和经纬度,通过太阳星历及其频谱密度,估算天线在相应工作频段、带宽和天线增益条件下的最大太阳辐射功率PSolar。对于太阳辐射,其水平极化功率和垂直极化功率可以认为相等。
接收机噪声功率PRNoise与太阳辐射功率PSolar之和,预留1dB的裕量,可看作雷达的粗略噪声功率,作为判断弱回波的功率阈值PN0,即PN0=PRNoise+PSolar+1。对于水平极化通道,接收机噪声功率为PHNoise,对于垂直极化通道,接收机噪声功率为PVNoise,则判断水平接收通道和垂直接收通道弱回波的功率阈值分别为PHN0=PHNoise+PSolar+1和PVN0=PVNoise+PSolar+1。
第三,找出距离扫描中弱回波信号区段
通过功率比较,可找出距离扫描上信号功率相对较小的连续距离门的区段,按公式(4)和(5)可分别得到水平接收通道和垂直接收通道的弱回波区段。
上述二式中,M为连续距离门个数。弱回波区段的点数M不能取得过少,一般取50至100点,可获得较好效果。因为数值很小,为了计算和比较方便,可对回波功率值和阈值取对数,在进行处理。
2.噪声判断的4种参数估计
本发明包括3种多普勒雷达判断参数,即短时相位标准差、短时功率标准差和短时平均归一化相参功率,和1种双极化雷达判断参数,即短时0阶相关系数。
距离上连续N点的相位标准差
相反,在非噪声区域,信号强度上有差异,但是相位具有一定的一致性。因此,计算相位标准差,可以作为噪声信号的判断依据。
短时相位标准差计算时在前述第1项处理基础上进行的。在一个距离扫描的若干个M点的连续弱回波区,逐个区、依次进行N点的相位标准差的计算,并保存这些计算结果。注意,如果是双极化雷达,对水平接收通道和垂直接收通道要分别进行处理。这个处理只需单一距离扫描(即1个测量脉冲)即可完成。
3.综合判决模块及噪声功率估计
综合噪声判断模块将判断噪声的4种参数估计结果进行综合判断处理,以获得每个距离扫描上的实际噪声电平。
1)模糊量化
在多数情况下,判断噪声的4种参数估计结果会分布在大值和小值两侧,这样,模糊化的问题就会变得简单,按如图4所示模糊隶属函数很容易实现模糊量化过程。
为了适合所有的情况,将图4中所示模糊隶属函数很容易实现模糊量化过程。
为了适合所有的情况,将图4中的过渡曲线在进行一次简化处理,过渡区简化为三值过渡代替,可得如表1所示的各参数变量的隶属度函数。其参数变化实际取值空间举例如表2所示。
表1隶属度函数
表2参数变化实际取值空间举例
通过该处理,判断噪声的4种参数均以量化到0至1之间的数值。
2)加权求和
如图1所示,将各参数加权求和即可。需要说明的是,对于双极化雷达,需要用到短时相关系数参量,否则不用;而距离上连续N点的平均归一化相参功率则需用到之前或之后的探测脉冲数据,这时需要缓冲才能处理,如果觉得麻烦,将其舍弃不用,改变其他变量的加权系数,也不会造成明显的错误。
加权求和可采用计算公式(11)进行,结果NSign为用于噪声区域判断的标志。根据雷达的工作制式,加权系数的取值示例如表3所示。
NSign=KPi·σPi+KPH·σphase+KNCP·NCP+KρHV·ρhv(0)-------------(11)
表3各参数变量的加权系数取值举例
3)噪声区域判决
用一比较阈值(可取0.85)与上述计算结果NSign进行比较,不小于阈值,则判断为噪声区域,否则不是。
4)噪声功率计算
5)对于被确认为噪声的1个或若干个噪声区域,如图2的灰粗线示例,将其功率进行平均,即得该距离扫描下的噪声电平。由此作为基准,自然可以计算出回波信号的信噪比来。
后续的信号处理和探测物理量的反演,均以信噪比来计算,会变得很方便。
实施例1:双偏振多普勒天气雷达噪声电平实时检测的实现
双偏振(习惯上气象界将双极化成为双偏振,通常,极化为针对电磁波的叫法,偏振则是针对光的叫法,二者可以通用)多普勒天气雷达,由于其全空域探测的特点,并且是双通道同时工作,而在制作时又特别兼顾成本因素,造成馈线中的方位/俯仰旋转关节、环流器等部件的性能瞬时变化严重。对于仅采用多普勒参数,还不至于性能严重下降。但使用双偏振观测参数,则性能很难维持稳定。
噪声电平实时检测可以解决这一问题。
第1步,将雷达双通道接收机输出的水平复基带信号H(I,Q)和垂直复基带信号V(I,Q)转换为功率电平,如公式(1)和(2)所示。为了方便,分别对他们进行对数变换,得到10logPHi和10logPVi的dBm表示的回波功率信号。
第2步,对距离扫描上的回波功率信号10logPHi和10logPVi分别进行连续弱功率检测,检测基准为公式(3)计算得到的初步噪声功率,得到若干弱回波区段。
第3步,对这些区段的弱回波进行噪声判断4参数检测,即短时相位标准差、短时功率标准差、短时平均归一化相参功率,以及短时0阶相关系数的检测。
第4步,对步骤3中参数进行模糊量化。
第5步,对步骤4中参数进行加权求和。
第6步,对步骤5求和结果进行噪声区域判断。
第7步,对判断出的噪声区域进行噪声电平计算。
至此,即分别得到水平偏振通道和垂直偏振通道的噪声电平。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.气象雷达实时动态噪声功率检测方法,其特征在于,包括:
步骤1.用连续弱功率检测模块逐个检测雷达数字接收机输出的发射脉冲对应的距离扫描回波信号,并进行噪声功率估计;
连续弱功率检测模块依据距离/时间顺序,按照一定的距离范围/时间长短,进行连续弱信号区域检测基带信号功率,得到包含噪声功率在内的连续弱功率回波时间段;
步骤2.用短时功率标准差模块、短时相位标准差模块、短时平均归一化相参功率模块以及短时0阶相关系数模块4个检测模块按照相对较短的一定时间段,对步骤1中的连续弱功率回波时间段数据进行短时功率标准差、短时相位标准差、短时平均归一化相参功率以及短时0阶相关系数的参数估计;
步骤3.用综合判断模块对步骤2中的参数进行模糊化和推理,确定纯噪声区的定位,算出噪声功率电平;
其中,所述的步骤1连续弱信号功率检测包括:
1)、计算每个距离门Gi的回波功率PHi和PVi;
A.若为多普勒雷达,利用其线性数字接收机的输出H(I,Q),直接计算出各距离门Gi上的回波功率PHi,如下式所示:
H(I,Q)为气象雷达水平极化回波的数字信号,其同相分量为HI,第Gi个距离门的数值为HIi,其正交分量为HQ,第Gi个距离门的数值为HQi;
B.若为双极化多普勒雷达,利用其线性数字接收机输出的水平极化回波的数字信号H(I,Q),直接计算出各距离门Gi上水平极化回波功率PHi,如下式所示:
利用其垂直极化回波数字信号V(I,Q),直接计算出各距离门Gi上垂直极化回波功率PVi,如下式所示:
其中,垂直极化回波同相分量为VI,第Gi个距离门的数值为VIi;其正交分量为VQ,第Gi个距离门的数值为VQi;
2)、确认并标志距离扫描中弱回波信号
根据雷达的工作参数,确定雷达的噪声电平,主要包括两部分,即接收机噪声和天线噪声,其中,接收机噪声通过接收机理论计算,按下式估计接收机噪声功率电平:
PRNoise=-114dB+10·log10(Bn[MHz])+10·log10(F0)(dBm)------------(3)
其中,Bn为接收机带宽,单位为MHz,F0为雷达***的噪声系数,使用室温条件下的测量值计算;
天线噪声则根据雷达站的高度和经纬度,通过太阳星历及其频谱密度,估算天线在相应工作频段、带宽和天线增益条件下的最大太阳辐射功率PSolar;
3)、找出距离扫描中弱回波信号区段
通过功率比较,找出距离扫描面上信号功率相对较小的连续距离门的区段,按下式分别得到水平接收通道和垂直接收通道的弱回波区段;
M为连续距离门个数;
连续距离门M个数,取值在50-100点;
所述的步骤2中短时相位标准差参数、短时功率标准参数、短时平均归一化相参功率参数、短时0阶相关系数参数估计方法为:
短时相位标准差参数估计,采用如下公式检测计算:
其中,N为连续距离点数,xphi为第Gi个距离门回波信号的相位;
短时功率标准差参数估计,采用如下公式检测计算:
短时平均归一化相参功率参数估计,单一重复频率采用下式检测计算:
或参差重复频率,采用下式检测计算:
短时0阶相关系数参数估计,按下式检测计算
2.根据权利要求1所述的气象雷达实时动态噪声功率检测方法,其特征在于,连续距离点数N,取值为9。
4.根据权利要求3所述的气象雷达实时动态噪声功率检测方法,其特征在于,比较阈值取值为0.85。
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Citations (6)
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---|---|---|---|---|
US6307500B1 (en) * | 1999-08-13 | 2001-10-23 | University Corporation For Atmospheric Research | Method of moment estimation and feature extraction for devices which measure spectra as a function of range or time |
WO2011050097A1 (en) * | 2009-10-20 | 2011-04-28 | Colorado State University Research Foundation | Sensitivity enhancement system |
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---|---|---|---|---|
US6307500B1 (en) * | 1999-08-13 | 2001-10-23 | University Corporation For Atmospheric Research | Method of moment estimation and feature extraction for devices which measure spectra as a function of range or time |
WO2011050097A1 (en) * | 2009-10-20 | 2011-04-28 | Colorado State University Research Foundation | Sensitivity enhancement system |
CN103336274A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 成都信息工程学院 | 一种用于双极化天气雷达的双路多阶相关检测方法 |
CN105527624A (zh) * | 2014-09-29 | 2016-04-27 | 北京敏视达雷达有限公司 | 一种雷达回波动态估算噪声的方法和气象雷达*** |
CN106093893A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-11-09 | 西安电子工程研究所 | 一种双极化雷达任意极化波的在线标定方法 |
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Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Autocorrelation and Cross-Correlation Estimators of Polarimetric Variables;Valery M.Melnikov;《Journal of Atmospheric and Oceanic Technology》;20070801;全文 * |
一种改善双极化多普勒天气雷达弱回波发现能力的方法;史万里等;《成都信息工程大学学报》;20160415(第02期);全文 * |
多普勒气象雷达原始回波数据混合压缩算法研究;李啸;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20120415;全文 * |
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