[发明专利]一种非降水条件下大气边界层高度探测方法和系统有效

专利信息
申请号: 201711237955.9 申请日: 2017-11-30
公开(公告)号: CN108256546B 公开(公告)日: 2020-03-31
发明(设计)人: 艾未华;戈书睿;陈冠宇 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科技大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/00;G06F17/14
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林;张倩倩
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开一种非降水条件下风廓线雷达对大气边界层高度的探测方法,方法包括:利用支持向量机技术,基于多组时空匹配的风廓线雷达探测数据与毫米波测云雷达的探测数据,得到云识别分类器;选择最优小波基;基于多组时空匹配的风廓线雷达探测数据和探空数据,利用最小二乘法计算最优尺度因子,并拟合最优尺度因子与风廓线雷达探测数据中信噪比SNR数据之间的函数关系,从而实现对实际风廓线雷达探测数据进行小波变换时的尺度因子自适应;利用云识别分类器,将小波变换得到的不唯一的信噪比突变点高度进行有云或无云的识别,将识别结果为无云的信噪比突变点对应的高度作为大气边界层高度。本发明优化了风廓线雷达在大气边界层高度探测时的反演方法,支持向量机的应用提高了探测精度,可大大减少误判。
搜索关键词: 一种 降水 条件下 大气 边界层 高度 探测 方法 系统
【主权项】:
1.一种非降水条件下大气边界层高度探测方法,其特征是,包括:S1,获取多组时空匹配的风廓线雷达探测数据与毫米波测云雷达的探测数据,作为支持向量机的训练样本数据;S2,选择支持向量机的核函数,以样本数据中风廓线雷达探测数据作为支持向量机的输入,毫米波测云雷达的探测数据作为训练参考值,进行训练,得到云识别分类器;S3,获取多组时空匹配的风廓线雷达的探测数据与探空数据,将风廓线雷达探测数据中的信噪比SNR数据与时空匹配的探空数据H0,作为样本集合;S4,选择小波变换时的小波函数,设定小波变换时尺度因子的变化范围以及变化步长,基于S3样本集合的各样本中信噪比SNR数据和小波函数,利用小波变换反演得到对应变化范围内各尺度因子的、各样本对应的反演高度数据;S5,计算S3样本集合的各样本对应反演高度数据与探空数据的误差平方,对于各样本,以误差平方值最小时对应的尺度因子作为最优尺度因子;将各样本中信噪比SNR数据与对应的最优尺度因子,作为用于拟合信噪比SNR数据与最优尺度因子之间函数关系的样本集;S6,利用线性回归算法构造表征信噪比SNR数据与最有尺度因子之间函数关系的多项式函数,利用S5中样本集求解多项式函数中系数的取值,得到系数已知的多项式函数;S7,将风廓线雷达实际探测数据中的信噪比SNR数据作为S6得到的多项式函数的输入,得到对应的最优尺度因子,利用得到的最优尺度因子更新小波变换公式;S8,利用更新后的小波变换公式对风廓线雷达实际探测数据进行一维连续小波变换,提取出信噪比廓线的突变点以及突变点所对应的高度;S9,判断信噪比突变点的数量是否唯一,若唯一,则将此信噪比突变点所对应高度作为大气边界层高度,否则将各信噪比突变点高度对应的风廓线雷达探测数据作为S2得到的云识别分类器的输入,判断各突变点高度处是否天空有云;S10,将判断为天空有云的高度对应的突变点剔除,以判断为天空无云的突变点高度作为大气边界层高度。
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