[发明专利]基于模糊逻辑识别的风廓线雷达回波谱重构方法

说明书

技术领域：

本发明涉及信号处理与数据分析技术领域，具体涉及一种基于模糊逻辑识别的风廓线雷达回波谱重构方法。

背景技术：

风廓线雷达以晴空大气为探测对象，利用大气湍流对电磁波的散射作用进行大气风场及湍流的探测，具有无人值守连续工作、高时空分辨率的优势；回波信号中包含了丰富的湍流信息，同时具有明显起伏涨落特点、谱宽较宽并伴有多种杂波，主要有树木等地物杂波、间隙性杂波、无线电频率干扰等，湍流回波信号夹杂在各种杂波中。这种特点决定了雷达信号处理是从各种杂波中提取微弱有用信号并使有用信号具有统计平均意义的过程。为了识别湍流信号，就要进行杂波抑制处理。针对杂波的时频特征，处理方法分为时域和频域处理。时域杂波信号处理采用DSP板嵌入滤波器组，处理速度快，便于雷达实时处理，能较好抑制地物杂波，但对间隙性杂波无能为力，同时容易将大气回波信号的细节滤除。频域杂波抑制处理方法考虑杂波在频域中的特点，诸如零频附近回波谱对称，在地物杂波谱与晴空大气回波分离情况下，杂波抑制效果很好，但在二者交叠时很容易将零频附近的部分大气谱消去；A.D.Siggia和R.E.Passarelli提出高斯模型自适应处理杂波抑制方法，在抑制杂波的同时，很好的避免了大气回波不必要的消去，但没有考虑强回波干扰情况。以上方法均是适用于具有某种特点的单一杂波种类存在的情况，但雷达实际工作中通常多种干扰并存，因此急需一种在回波信号中包含多种杂波干扰情况下湍流回波的识别方法。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于模糊逻辑识别的风廓线雷达回波谱重构方法，在多种杂波存在的条件下能够准确的识别出湍流回波，并通过高斯最小二乘拟合的方法估计回波谱矩数据。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

基于模糊逻辑识别的风廓线雷达回波谱重构方法，具体步骤为：

步骤一：风廓线雷达回波功率谱进行预处理；采用快速中值滤波方法，具体为：建立一个宽度为2N+1的中值滤波窗口，并沿着数字信号序列移动，步长为1；窗口移动前，先求出窗口内2N+1个序列的中值；窗口移动后，找出新移入窗口中的数据对象在前面已排好的序列中的位置，得到所求中值。窗口宽度取5点，即N＝2，观察中值滤波窗口在相邻的两次移动时窗口内数据的变化，当中值滤波窗口在初位置时，窗口内信号序列为{x(i+1)，x(i+2)，x(i+3)，x(i+4)，x(i+5)}，设其大小排序为{w(i+1)，w(i+2)，w(i+3)，w(i+4)，w(i+5)}，则中值为w(3)。窗口向右移动一位后，窗口内数据为{x(i+2)，x(i+3)，x(i+4)，x(i+5)，x(i+6)}，首先排除x(i+1)相对的{w(j)，j＝1，2，...，5}，然后将x(i+6)与剩下的{w(j)，j＝1，2，...，5}序列中各个对象对比排序，由此得到新的序列此序列中的即为所求中值。

步骤二：湍流信号与杂波信号在谱连续性、谱强度、谱位置和谱宽方面的差异：湍流回波有连续性、谱位置频移连续变化、谱强度和谱宽大；地物杂波谱位置位于零频附近；间隙性杂波无连续性，谱位置在某些距离库出现、谱强度和谱宽大；无线电频率干扰谱位置固定，谱强度和谱宽小。通过对回波谱的分析可分辨出间隙性杂波；对谱强度和谱宽分析可区分无线电频率干扰；对谱位置关于零频对称分析可消弱地物杂波影响。经过上述综合分析即可分辨出湍流回波。

然后利用模糊逻辑识别方法提取湍流回波。建立隶属函数对特征量进行模糊化处理，根据各特征模糊基所占权重来判定是否属于湍流回波。具体是指：

1)将功率谱对称相消的谱强度归一化，归一化后的谱强度为P_Y(f_ij)，f_ij表示第i距离库上j位置对应的多普勒频移。P_Y(f_ij)越大，隶属于湍流回波的程度越大；反之越小。在此基础上建立“S”型隶属函数对谱强度模糊化处理：