[发明专利]基于K参数的航海雷达图像降雨识别方法

说明书

本发明提供一种基于K参数的航海雷达图像降雨识别方法，K参数定义为零强度百分比与回波强度均值比值的100倍。首先，离线开展观测实验，进行数据统计分析，确定检测阈值T，然后，对待识别的雷达原始图像进行同频干扰抑制处理；之后，计算遮挡区零强度百分比、回波强度均值，确定K参数；最后，将K参数与检测阈值T作比较，确定图像是否为降雨图像。利用实测数据检验了效果，本方法识别降雨图像比利用回波强度均值和差异系数方法的准确率高16.6％，比单独用零强度百分比方法高3.4％，因此能够更加准确地对航海过程中雷达降雨图像进行识别，进而减少因降雨造成的海浪反演误差。

技术领域

本发明涉及一种基于K参数的航海雷达图像降雨识别方法，属于海洋遥感技术领域，具体涉及的是利用航海雷达获取的图像进行海面降雨识别的海洋遥感技术领域。

背景技术

海浪是与人类最为密切的海洋现象，海浪的监测对航行安全、海洋资源管理等有重大意义。航海雷达能用于进行海洋环境信息监测，利用其回波图像可以提取风、浪、流等海洋动力学参数，反演海浪谱、波高、波长、波向、波周期等众多海浪信息。但雷达回波图像中有许多噪声影响海浪监测精度，主要包括同频干扰、目标物以及降雨等[1][2]。降雨对雷达原始图像的海杂波信号产生不可恢复的干扰，影响海浪等信息提取的准确性，因此对航海雷达图像中的降雨信息的识别研究具有重要的意义。见参考文献[1-2](向拓.雷达测波仪图像去噪技术研究及软件设计[D].哈尔滨工程大学硕士学位论文.2015:1-3,31-40.郑亚能.X波段航海雷达图像预处理器的研究与设计[D].哈尔滨工程大学硕士学位论文.2010:1-3.)

在雷达图像的噪声识别处理方面，目前主要有硬件处理和软件处理两类方法。硬件处理主要是通过设置雷达信号接收端门限[3]、模拟电路[4]、基于数字射频存储技术的电子对抗系统对雷达接收信号中的杂波进行抑制[5]。软件处理方法中常用的是基本滤波算法，中值滤波算法对雨雪杂波有一定的抑制作用但无法识别。多脉冲积累算法[6]也能达到杂波抑制的目的，其是将短时间内多次回波信号求平均。2016年大连海事大学的刘梅芷将小波分解算法应用到雷达杂波抑制中，取得了一定的滤波效果[7]。上述滤波方法都能实现对雷达中杂波的抑制，但并非专门针对降雨而提出。见参考文献[3-7](Nakagawa K,Maeno H.Method and Device for Processing Signal.Radar Apparatus and Programfor Processing Signal:US,US8405544[P].2013.何超，管庆.船载导航雷达信号处理中杂波抑制算法的实现[C].中国西部青年通信学术会议.2006:488-492.张玉芳.基于DRFM的雷达干扰技术研究[D].西安电子科技大学硕士学位论文.2005:25-34何超，管庆.船载导航雷达信号处理中杂波抑制算法的实现[C].中国西部青年通信学术会议.2006:488-492.刘梅芷.基于小波分解的雷达杂波抑制技术的研究[D].大连海事大学硕士学位论文.2016:1-3)