[发明专利]基于半监督域适应的雨、雪、冰雹分类监测方法

权利要求书

1.一种基于半监督域适应的雨、雪、冰雹分类监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10，采用雷达测得电磁波在各类型降水粒子天气下的雷达波反射率；其中，各类型降水粒子包括雨、雪和冰雹；

S20，根据各类型降水粒子天气下的雷达波反射率获取各类型降水粒子天气下的预处理数据；

S30，根据预处理数据构建携带标签的第一数据集和未携带标签的第二数据集，计算第一数据集的第一协方差矩阵和第二数据集的第二协方差矩阵，根据第一协方差矩阵确定第一特征子空间，根据第二协方差矩阵确定第二特征子空间；

S40，根据第一特征子空间和第二特征子空间确定核函数；

S50，根据所述核函数，以第一数据集作为训练样本集，训练初始分类器；

S60，从第二数据集中选择一个子集来对所述初始分类器进行无监督学习，使得选择的子集能给初始分类器提供增量知识去自适应目标领域；

S70，获取进行无监督学习后的初始分类器的目标函数，根据第一数据集和第二数据集确定邻接图，根据邻接图优化所述目标函数，以确定最终分类器，采用最终分类器对雨、雪和冰雹进行分类。

2.根据权利要求1所述的基于半监督域适应的雨、雪、冰雹分类监测方法，其特征在于，采用雷达测得电磁波在各类型降水粒子天气下的雷达波反射率包括：

采用双偏振雷达分别在各类型降水粒子天气下测得降水粒子的多组有效水平反射率Z_h和垂直反射率Z_v，根据各组有效水平反射率Z_h和垂直反射率Z_v计算各个差分反射率，根据各类型降水粒子对应的差分反射率确定各类型降水粒子的雷达波反射率。

3.根据权利要求2所述的基于半监督域适应的雨、雪、冰雹分类监测方法，其特征在于，差分反射率的确定过程包括：

其中，A表示差分反射率，Z_h表示有效水平反射率，Z_v表示垂直反射率。

4.根据权利要求2所述的基于半监督域适应的雨、雪、冰雹分类监测方法，其特征在于，根据各类型降水粒子天气下的雷达波反射率获取各类型降水粒子天气下的预处理数据包括：

S22，计算各个微波链路在各个偏振方向上的路径衰减率；其中，所述路径衰减率的确定公式包括：

式中，I_θ表示偏振方向为θ的微波链路的路径衰减率，P_θ，1表示偏振方向为θ的微波链路的发射端微波频率，P_θ，2表示偏振方向为θ的微波链路的接收端微波频率，L表示微波链路的长度；

S23，根据不同偏振方向上的路径衰减率计算出微波链路上微波的差分衰减率；所述差分衰减率的确定公式包括：

式中，O表示微波的差分衰减率，I_h表示微波链路的垂直偏振衰减率，I_v表示微波链路的水平偏振衰减率；

S25，在各类型降水粒子天气下针对各个微波链路分别执行步骤S22至步骤S23，获取各类型降水粒子分别对应的一组差分衰减率，根据各类型降水粒子分别对应的一组差分衰减率确定各类型降水粒子的预处理数据。