[发明专利]云雷达的多普勒功率谱数据融合方法及装置

权利要求书

1.一种云雷达的多普勒功率谱数据融合方法，其特征在于，包括：

对N个观测模式下的N组多普勒功率谱数据进行模糊纠正，得到模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据，所述N为正整数；

对模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据进行单位转化和数据插值处理；

根据预存的质量控制参数从单位转化和数据插值处理后的N组多普勒功率谱数据中选择出每一观测模式下可用的多普勒功率谱数据，得到N组可用的多普勒功率谱数据，所述质量控制参数包括最大探测距离、最小探测距离、信噪比过饱和阈值、灵敏度阈值和速度误差阈值；

从所述N组可用的多普勒功率谱数据中确定出多普勒功率谱的每一谱点的数据，得到融合后的多普勒功率谱数据，包括：

从N组可用的多普勒功率数据中确定出最优的多普勒功率谱的每一谱点的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预存的质量控制参数从单位转化和数据插值处理后的N组多普勒功率谱数据中选择出每一观测模式下可用的多普勒功率谱数据，包括：

从每一组单位转化和数据插值处理后多普勒功率谱数据中，选择出满足如下条件的多普勒功率谱数据：

探测距离小于所述最大探测距离且大于所述最小探测距离；

信噪比小于所述信噪比过饱和阈值；

功率谱数值大于所述灵敏度阈值；

速度误差小于所述速度误差阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据进行单位转化和数据插值处理之前，所述方法还包括：

对所述模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据进行谱距计算，得到N个回波强度，使用所述N个回波强度对所述模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据进行归一化处理；

对所述模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据中经过脉冲压缩的多普勒功率谱数据按照如下操作进行距离旁瓣识别和剔除：

将多普勒功率谱的每一谱点与预设范围内相同径向速度的谱点进行对比，将差值大于预设阈值的谱点识别为属于脉冲压缩产生的距离旁瓣对应的多普勒功率谱数据并剔除。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述得到融合后的多普勒功率谱数据之后，所述方法还包括：

对融合后的多普勒功率谱数据通过积分计算出反射率因子、径向速度、速度谱宽、退极化比、谱偏度和谱峰度。

5.一种云雷达的多普勒功率谱数据融合装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于对N个观测模式下的N组多普勒功率谱数据进行模糊纠正，得到模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据，所述N为正整数，对模糊纠正后的N组多普勒功率谱数据进行单位转化和数据插值处理；

选择模块，用于根据预存的质量控制参数从单位转化和数据插值处理后的N组多普勒功率谱数据中选择出每一观测模式下可用的多普勒功率谱数据，得到N组可用的多普勒功率谱数据，所述质量控制参数包括最大探测距离、最小探测距离、信噪比过饱和阈值、灵敏度阈值和速度误差阈值；

第二处理模块，用于从所述N组可用的多普勒功率谱数据中确定出多普勒功率谱的每一谱点的数据，得到融合后的多普勒功率谱数据，包括：

从N组可用的多普勒功率数据中确定出最优的多普勒功率谱的每一谱点的数据。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述选择模块用于：

从每一组单位转化和数据插值处理后多普勒功率谱数据中，选择出满足如下条件的多普勒功率谱数据：

探测距离小于所述最大探测距离且大于所述最小探测距离；

信噪比小于所述信噪比过饱和阈值；

功率谱数值大于所述灵敏度阈值；

速度误差小于所述速度误差阈值。