[发明专利]地物杂波识别方法、装置及电子设备和存储介质

摘要

本申请实施例公开了一种地物杂波识别方法、装置及电子设备和存储介质，从雷达回波的距离库提取特征参量集(差分相位的标准差PDPstd，差分反射率的标准差ZDRstd，相邻仰角的反射率的垂直梯度DBZg，相干功率与非相干功率的比值PR和反射率因子的纹理结构TDBZ)，将特征参量集输入预先训练好的神经网络模型，得到神经网络模型输出的与该距离库对应的地物杂波识别结果。由于神经网络模型是根据样本自动学习，对人的经验和水平的依赖程度较小，因而提高了地物杂波识别的精确度。而且，本申请的方案所采用的特征参量均是在地物和降水条件下具备明显差异的特征量，因而神经网络模型可以为浅层神经网络模型，提高了机器学习效率。