ISSN 1004-4965

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基于数据特征的雷达径向干扰回波识别方法

卓健 廖胜石 周冬静 郭彬 苏彦 刘银焕

卓健, 廖胜石, 周冬静, 郭彬, 苏彦, 刘银焕. 基于数据特征的雷达径向干扰回波识别方法[J]. 热带气象学报, 2022, 38(6): 787-799. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.073
引用本文: 卓健, 廖胜石, 周冬静, 郭彬, 苏彦, 刘银焕. 基于数据特征的雷达径向干扰回波识别方法[J]. 热带气象学报, 2022, 38(6): 787-799. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.073
ZHUO Jian, LIAO Shengshi, ZHOU Dongjing, GUO Bin, SU Yan, LIU Yinhuan. RESEARCH ON AN IDENTIFICATION METHOD FOR RADAR RADIAL JAMMING ECHOES BASED ON DATA CHARACTERISTICS[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2022, 38(6): 787-799. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.073
Citation: ZHUO Jian, LIAO Shengshi, ZHOU Dongjing, GUO Bin, SU Yan, LIU Yinhuan. RESEARCH ON AN IDENTIFICATION METHOD FOR RADAR RADIAL JAMMING ECHOES BASED ON DATA CHARACTERISTICS[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2022, 38(6): 787-799. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.073

基于数据特征的雷达径向干扰回波识别方法

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.073
基金项目: 

广西区气象局气象科研重点项目 桂气科2019Z01

详细信息
    通讯作者:

    廖胜石,男,广西壮族自治区人,高级工程师,从事气象预报服务工作。E-mail: lss0218@126.com

  • 中图分类号: P412.25

RESEARCH ON AN IDENTIFICATION METHOD FOR RADAR RADIAL JAMMING ECHOES BASED ON DATA CHARACTERISTICS

  • 摘要: 通过对2020年1月广西新一代天气雷达基本反射率因子拼图产品中存在径向干扰回波的166个样本进行分析,提出一种基于径向数据特征分析的径向干扰回波识别方法:径向数据判定法(Radial Data Determine,RDD)。径向数据判定法方法通过建立4个特征参数来描述反射率因子纵向和横向的数据特征,基于决策树方法识别出径向干扰回波。运用径向数据判定法对该166个样本进行回算,发现径向数据判定法不仅能识别出小幅度的径向干扰回波,而且能有效识别出大幅度高强度的径向干扰回波,识别和滤除效果良好。经过对2019—2020年不同天气过程下的约3 784个样本(包括有或无干扰回波)进行了应用检验,同样发现径向数据判定法对径向干扰回波的正确识别率高,误识别损失小,具有良好的泛化能力和业务应用前景。最后,给出了径向数据判定法应用中存在的问题和未来工作展望。

     

  • 图  1  柳州雷达2.4 °PPI

    a. 2020年1月3日00:36;b. 2020年1月3日03:00。

    图  2  柳州雷达径向Z随距离变化图

    a. 2020年1月3日00:36,受干扰方位角;b. 2020年1月3日03:00,部分受干扰方位角。

    图  3  干扰回波与非干扰回波的特征参数CZ(a)、CD(b)、ME(c)和SE(d)的概率分布

    图  4  纵向“疑似径向干扰”决策树

    图  5  “疑似径向干扰块”示意图

    图  6  “疑似径向干扰块”判定流程图

    图  7  2020年1月7日13:12(a1、a2)、1月3日03:18(b1、b2)、1月4日05:00(c1、c2)、1月4日12:54(d1、d2)、1月12日23:42(e1、e2)训练样本检验示例

    a1~e1. 最大值拼图法,a2~e2. RDD法拼图。

    图  8  2019年8月30日17:30(a1、a2),2019年6月29日11:24(b1、b2)、2019年8月01日04:12(c1、c2)、2020年1月25日10:24(d1、d2)、2019年8月1日05:00(e1、e2)验证数据集检验示例

    a1~e1为最大值拼图,a2~e2为径向数据判定法拼图。白色箭头指示径向干扰位置;红色方框指示为正常回波,因误识别导致错误滤除区域。

    图  9  误滤除回波与拼图回波比例

    表  1  训练数据集径向干扰回波识别滤除情况表

    径向干扰分类 样本数 滤除效果
    完美 良好 一般 较差 失败
    大幅度高强度 91 26 34 20 11 0
    大幅度中强度 5 0 0 0 1 4
    大幅度低强度 0 0 0 0 0 0
    小幅度高强度 14 11 3 0 0 0
    小幅度中强度 20 17 2 1 0 0
    小幅度低强度 36 22 0 6 1 7
    下载: 导出CSV

    表  2  验证数据集径向干扰回波识别滤除情况表

    序号 时间范围 主要影响天气 应有样本数 实有样本数 滤除后存在差异样本 正确滤除 误滤除 同时有正确滤除和误滤除 不能确认 CSI
    1 2019年8月30日—9月1日 台风“杨柳” 720 720 102 36 56 5 5 0.915
    2 2019年6月29日—6月30日 飑线 480 447 151 95 25 3 28 0.909
    3 2019年8月1日—8月3日 台风“韦帕” 720 697 70 34 16 2 18 0.963
    4 2020年1月24日—1月25日 冰雹 720 720 110 28 49 7 26 0.909
    5 2019年6月12日—6月13日 暴雨 480 480 107 46 28 30 13 0.897
    6 2019年12月2日—12月5日 冬季晴天 720 720 105 103 1 1 0 0.998
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-17
  • 修回日期:  2022-07-08
  • 网络出版日期:  2023-03-06
  • 刊出日期:  2022-12-20

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