[发明专利]一种天气雷达回波垂直结构超分辨率重建方法

说明书

本发明涉及一种天气雷达回波垂直结构超分辨率重建方法，该方法能够精细化重建天气雷达回波垂直结构，包括对天气雷达回波数据进行预处理，建立天气雷达低分辨率观测模型，将PPI数据和RHI数据分别输入到第一超分辨率重建模型和第二超分辨率重建模型种，利用同一仰角的相邻径向和相邻仰角的相邻径向的冗余信息进行重建，最后得到重建的高分辨率重建图像。本发明通过对RHI格式的雷达回波进行超分辨率重建，能够更加清楚的观测到灾害性天气过程演变的三维立体结构。

技术领域

本发明涉及天气雷达信号处理领域，尤其涉及一种天气雷达回波垂直结构超分辨率重建方法。

背景技术

近年来，自然气象灾害性天气如：暴雨、冰雹、暴风、霜冻等，对社会和人们带来经济损失和人员伤亡，越来越受到人们的关注。天气雷达是监测、预警灾害性天气的重要手段，提高天气雷达回波的分辨率可以使气象分析预报人员对大气运动的内部结构观测更为细致和准确。这对及时、准确的对中小尺度强对流天气进行预警和预报有着重要的现实意义，同样对提高天气雷达对弱回波的探测能力也具有重要的意义。同时，提高天气雷达精细化探测的能力对降水量的估计也有很大的影响。

由于波束的不完全填充，目标分布的随机性，以及在远距离处波束的展宽等多种因素，导致天气雷达回波分辨率降低，尤其小尺度的天气过程不易被探测。现有技术基本上是通过硬件和软件两种途径提升天气雷达回波的分辨率，从硬件上说，天气雷达回波的分辨率与发射电磁波的频率有很大关系，频率越高，分辨率越高，但是也更容易衰减；频率低，电磁波衰减小，但是分辨率也随之降低。因此在生产天气雷达时，需要兼顾衰减和分辨率，因此就不能一味的提高电池波频率。另外，通过硬件提高天气雷达回波的分辨率，其成本更高，存在的技术限制更大。因此，有学者通过用软件即算法来提高回波分辨率，比改进全变差正则化方法，通过利用雷达回波自身的冗余信息来重建高分辨率回波，在正则项中引入先验信息作为约束条件，使得重建的高分辨率回波更加逼近真实高分辨率回波，但该方法采用的数据是PPI格式的回波数据，PPI为平面位置显示，即采用的回波图是在同一高度平面下的数据。PPI格式的数据只能反映气象灾害的平面特征，不能有效的反映的三维结构特征，而从RHI雷达回波中可以看出如风暴、台风等的气候灾害的立体特征，目前针对天气雷达回波垂直结构的超分辨重建研究相对较少，现有天气雷达数据分布率增强技术多集中于雷达回波的水平结构，针对垂直结构的超分辨率重建算法极少，本研究有在垂直结构重建上有较大的创新，能满足天气雷达业务应用中对中小尺度强对流等系统的精细化探测需求，对中小尺度灾害性天气预报预警有重要的应用价值，因此对RHI雷达回波进行超分辨率重建对于气象灾害预警预报有重大的意义。

发明内容

针对现有技术之不足，一种天气雷达回波超分辨率重建方法，所述方法能够精细化重建天气雷达回波垂直结构，具体包括：

步骤1：获取天气雷达回波原始基数据，并对其进行预处理得到原始PPI雷达回波图像和原始RHI雷达回波；

步骤2：建立天气雷达低分辨率观测模型；

步骤3：基于正则化方法，建立天气雷达回波超分辨率重建的代价函数，

minJ(f):J(f)＝∑||g_i-T_if||²+λR(f)

其中，f为原始高分辨回波，g_i为低分辨率回波，T_i为回波退化算子，等式右边第一项为数据拟合项，第二项为正则项，λ是正则化参数，α_i为加权系数；

步骤4：PPI雷达回波超分辨率重建，将获取的每个仰角的PPI雷达回波图像作为原始LR回波，输入到第一超分辨重建模型中，利用相邻径向的冗余信息对重建过程进行约束，输出每个仰角上重建的PPI天气雷达回波HR；