專利名稱：基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信號處理與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法。
背景技術(shù)：
風(fēng)廓線雷達以晴空大氣為探測對象，利用大氣湍流對電磁波的散射作用進行大氣風(fēng)場及湍流的探測，具有無人值守連續(xù)工作、高時空分辨率的優(yōu)勢；回波信號中包含了豐富的湍流信息，同時具有明顯起伏漲落特點、譜寬較寬并伴有多種雜波，主要有樹木等地物雜波、間隙性雜波、無線電頻率干擾等，湍流回波信號夾雜在各種雜波中。這種特點決定了雷達信號處理是從各種雜波中提取微弱有用信號并使有用信號具有統(tǒng)計平均意義的過程。為了識別湍流信號，就要進行雜波抑制處理。針對雜波的時頻特征，處理方法分為時域和頻域 處理。時域雜波信號處理采用DSP板嵌入濾波器組，處理速度快，便于雷達實時處理，能較好抑制地物雜波，但對間隙性雜波無能為力，同時容易將大氣回波信號的細節(jié)濾除。頻域雜波抑制處理方法考慮雜波在頻域中的特點，諸如零頻附近回波譜對稱，在地物雜波譜與晴空大氣回波分離情況下，雜波抑制效果很好，但在二者交疊時很容易將零頻附近的部分大氣譜消去；A. D. Siggia和R. E. Passarelli提出高斯模型自適應(yīng)處理雜波抑制方法，在抑制雜波的同時，很好的避免了大氣回波不必要的消去，但沒有考慮強回波干擾情況。以上方法均是適用于具有某種特點的單一雜波種類存在的情況，但雷達實際工作中通常多種干擾并存，因此急需一種在回波信號中包含多種雜波干擾情況下湍流回波的識別方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，在多種雜波存在的條件下能夠準(zhǔn)確的識別出湍流回波，并通過高斯最小二乘擬合的方法估計回波譜矩數(shù)據(jù)。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，具體步驟為步驟一風(fēng)廓線雷達回波功率譜進行預(yù)處理；采用快速中值濾波方法，具體為建立一個寬度為2N+1的中值濾波窗口，并沿著數(shù)字信號序列移動，步長為I ;窗口移動前，先求出窗口內(nèi)2N+1個序列的中值；窗口移動后，找出新移入窗口中的數(shù)據(jù)對象在前面已排好的序列中的位置，得到所求中值。窗口寬度取5點，即N = 2，觀察中值濾波窗口在相鄰的兩次移動時窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的變化，當(dāng)中值濾波窗口在初位置時，窗口內(nèi)信號序列為{x(i+l)，X (i+2), x (i+3), x (i+4), x (i+5)},設(shè)其大小排序為{w (i+1), w (i+2), w (i+3), w (i+4),w(i+5)}，則中值為w(3)。窗口向右移動一位后，窗口內(nèi)數(shù)據(jù)為{x(i+2)，X (i+3), x (i+4),x (i+5)，x(i+6)},首先排除 x (i+1)相對的{w(j), j = I, 2, . . . , 5}，然后將 x(i+6)與剩下的{w(j), j = 1,2, ... ,5}序列中各個對象對比排序，由此得到新的序列丨w①,j=l,2,...,5},此序列中的G(3)即為所求中值。
步驟二 湍流信號與雜波信號在譜連續(xù)性、譜強度、譜位置和譜寬方面的差異湍流回波有連續(xù)性、譜位置頻移連續(xù)變化、譜強度和譜寬大；地物雜波譜位置位于零頻附近；間隙性雜波無連續(xù)性，譜位置在某些距離庫出現(xiàn)、譜強度和譜寬大；無線電頻率干擾譜位置固定，譜強度和譜寬小。通過對回波譜的分析可分辨出間隙性雜波；對譜強度和譜寬分析可區(qū)分無線電頻率干擾；對譜位置關(guān)于零頻對稱分析可消弱地物雜波影響。經(jīng)過上述綜合分析即可分辨出湍流回波。然后利用模糊邏輯識別方法提取湍流回波。建立隸屬函數(shù)對特征量進行模糊化處理，根據(jù)各特征模糊基所占權(quán)重來判定是否屬于湍流回波。具體是指I)將功率譜對稱相消的譜強度歸一化，歸一化后的譜強度為Py (fu)，表示第i距離庫上j位置對應(yīng)的多普勒頻移。PY(fu)越大，隸屬于湍流回波的程度越大；反之越小。在此基礎(chǔ)上建立“S”型隸屬函數(shù)對譜強度模糊化處理
權(quán)利要求
1.基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，其特征在于包括以下步驟 1)對風(fēng)廓線雷達回波功率譜進行預(yù)處理； 2)根據(jù)回波信號中湍流信號與雜波(如地物雜波、間隙性雜波、無線電頻率干擾)信號在譜連續(xù)性、譜強度、譜位置和譜寬方面的差異，利用模糊邏輯識別方法提取湍流回波； 3)通過高斯最小二乘擬合方法計算出風(fēng)廓線雷達湍流回波信號的矩數(shù)據(jù)噪聲電平、信噪比、一階矩(多普勒頻移)和二階矩(譜寬)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，其特征在于步驟一中所述的預(yù)處理采用快速中值濾波方法，具體為建立一個寬度為2N+1的中值濾波窗口，并沿著數(shù)字信號序列移動，步長為I ;窗口移動前，先求出窗口內(nèi)2N+1個序列的中值；窗口移動后，找出新移入窗口中的數(shù)據(jù)對象在前面已排好的序列中的位置，得到所求中值。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，其特征在于步驟二中所述的湍流信號與雜波信號在譜連續(xù)性、譜強度、譜位置和譜寬方面的差異指湍流回波具有連續(xù)性、譜位置頻移連續(xù)變化、譜強度和譜寬大；地物雜波譜位置位于零頻附近；間隙性雜波不具有連續(xù)性，譜位置在某些距離庫出現(xiàn)；無線電頻率干擾的譜位置固定，譜強度和譜寬小。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，其特征在于步驟二中所述的模糊邏輯識別方法提取湍流回波是指 1)將功率譜對稱相消的譜強度進行歸一化，歸一化后的譜強度為PY(fu)，PY(fu)的值越大，隸屬于湍流回波的程度越大；反之PJfij)越小，隸屬于湍流回波的程度越?。辉诖嘶A(chǔ)上建立“S”型隸屬函數(shù)對譜強度模糊化處理
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，其特征在于步驟三使用高斯最小二乘擬合方法擬合湍流回波譜分布
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于模糊邏輯識別的風(fēng)廓線雷達回波譜重構(gòu)方法，具體步驟為對風(fēng)廓線雷達回波功率譜進行快速中值濾波處理；根據(jù)回波信號中湍流信號與雜波(地物雜波、間隙性雜波、無線電頻率干擾)信號在譜連續(xù)性、譜強度、譜位置和譜寬方面的差異，利用模糊邏輯識別方法提取湍流回波對回波功率譜進行譜強度和譜連續(xù)性隸屬函數(shù)模糊化處理，將其轉(zhuǎn)化成譜強度模糊基和譜連續(xù)性模糊基，在模糊邏輯系統(tǒng)中，利用模糊基作為實際探測功率譜的代替值，進行系統(tǒng)的識別處理；對模糊邏輯識別出的湍流回波譜峰通過高斯最小二乘擬合，計算出風(fēng)廓線雷達湍流回波信號矩數(shù)據(jù)噪聲電平、信噪比、一階矩和二階矩。經(jīng)過本發(fā)明處理，可以得到?jīng)]有雜波干擾的湍流回波信號，并有效提高對大氣風(fēng)場的探測高度。
文檔編號G01S7/41GK102636775SQ20121003573
公開日2012年8月15日 申請日期2012年2月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月17日
發(fā)明者劉慶, 姚遠成, 孫剛, 張彩云, 翁寧泉, 肖黎明, 董德保, 馬大安, 高慧 申請人:中國科學(xué)院安徽光學(xué)精密機械研究所