[发明专利]风廓线雷达谱分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风廓线雷达谱分析方法，用于风廓线雷达的谱分析。

背景技术

风廓线雷达(wind profiling radar/wind profiler radar)是一种新型的测风雷 达，能够无人值守24小时连续提供大气水平风场、垂直气流、大气折射率结构常数等 气象要素随高度的分布，具有时空分辨率高、连续性和实时性好的特点，是进行高空气 象探测的重要设备，是当前常规气球测风体制的重要补充，是开展天气预报和气象保障 的新手段。

但是，由于风廓线雷达主要探测的是晴空湍流造成的回波，这种信号非常微弱，信 噪比很低，雷达回波信号极易受到噪声的污染。噪声信号掺杂在微弱的雷达回波信号中 会严重影响气象信息提取的精度。因此，开展风廓线雷达回波信号功率谱分析方法的研 究是十分必要的。

风廓线雷达探测的目标物是弥散目标，回波信号是由它们对雷达波共同“散射”的 结果，而每个湍流微团的移动速度未必一样，造成的多普勒频率也不一样，因此需要对 回波信号进行多普勒频谱分析。只有得到具有一定信噪比的频谱，才有利于开展对目标 的检测和矩数据的计算，也才有可能进一步计算风廓线。

目前风廓线雷达主要采用的就是经典信号谱分析技术，在用FFT法分析出功率谱之 后，采用去直流、谱积累、谱对消和滤波等处理方法，对雷达噪声干扰进行抑制，但在 很多情况下作用效果很有限。例如，消除零频附近的对称谱成分，有时会将重叠的信号 部分也去除；用均值代替直流谱的方法会产生频率偏移问题。利用FFT变换将信号由时 域变换到频域，一旦噪声频谱与雷达回波信号的频谱混杂在一起时，谱分析的结果就会 是它们的集体呈现。当噪声较强时就难以得到有用的雷达回波信息，影响了谱的分析结 果。因此，为提高数据质量，需要研究如何有效去除或抑制风廓线雷达信号中的噪声和 地杂波，提高回波信号的信噪比。

目前多数研究都集中在如何将小波技术应用于风廓线雷达信号的杂波去除，并取得 了一定的效果。但是，应用小波分析的主要困难在于需要找到一组合适的小波基，能够 适应风廓线雷达的连续运行和无人值守式的工作，也就是要对环境具有自适应性，如果 针对性太强，那就会限制其推广使用。

因此，需要研究一种新的谱分析方法，能够同时满足去噪性能和自适应性能方面的 要求，以提高风廓线雷达谱分析的质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种风廓线雷达谱分析方法，该方法改善了雷达的功率谱计 算，提高了信噪比，对随机白噪声有一定的抑制作用，另外，适用于各种气候条件下风 廓线雷达信号谱的分析。

根据本发明的主要方面，该风廓线雷达谱分析方法包括以下步骤：

a、通过信号处理器输入时域采样信号；

b、对该时域采样信号进行时域平均；

c、对信号分别进行前向预测误差滤波以及后向预测误差滤波，并分别输出滤波器 系数；

d、计算预测误差能量；

e、当预测误差能量开始增加时，输出当前滤波器系数，否则，将所得的滤波器系 数代入进行递推，再次回到步骤c，重新依次执行后续步骤直到预测误差能量开始增加；

f、利用所输出的滤波器系数将时域信号转化为频域信号，得到功率谱。

根据本发明的一个方面，误差滤波的各阶系数的确定采用Burg递推算法。

根据本发明的一个方面，误差滤波的阶数的预测采用最终预测误差准则或信息论准 则或自回归传输函数准则。

根据本发明的一个方面，对输入的时域采样信号进行A/D转换。

根据本发明的一个方面，对A/D转换后的信号还进行时域滤波。

应当认识到，本发明以上各方面中的特征可以在本发明的范围内自由组合，而并不 受其顺序的限制——只要组合后的技术方案落在本发明的实质精神内。

附图说明

为了更清楚地说明本发明中的技术方案，下面将对本发明的附图作简单地介绍，其 中：

图1显示了根据本发明的风廓线雷达谱分析方法的流程图。

具体实施方式

下文将结合本发明的优选实施例对本发明的技术方案进行详细说明。

需要明白，下文的描述(包括附图)仅仅是示例性的，而非对本发明的限制性描述。 在以下描述中会涉及到部件的具体数量，然而也需要明白的是，这些数量也仅仅是示例 性的，本领域技术人员可以参照本发明任意选取适当数量的部件。