一种径向干扰回波和降水回波的识别方法及系统与流程
本发明涉及气象数据监测管理领域，主要涉及一种径向干扰回波和降水回波的识别方法和一种径向干扰回波和降水回波的识别系统。
背景技术：
径向干扰回波是一种常见的非雷达观测回波。这类回波产生的原因可能是由外界同频干扰、内部信号处理异常或者雷达天线对准太阳引起的，主要表现为沿径向方向条幅状分布，如图1所示。从方位的连续角度n可分为单一径向、窄径向和大面积径向3类，如表1所示。
由于城市的发展，我国电磁环境日益复杂，径向干扰回波成为影响天气雷达基数据质量的重要因素之一，而天气雷达的所有二次产品都建立在基数据的基础上，因此，消除径向干扰回波，提升雷达资料质量，获取高质量的雷达基数据和二次产品，充分发挥其在实际业务中的应用是非常有必要的。
目前，对于径向干扰回波的识别消除方法有滤波法、插值法、图像法、功率法，而业务上用的是图像法与功率法的结合。在前期评估中发现，业务上用的方法只能消除单一径向和窄径向的干扰回波，对于大面积的径向干扰回波基本无法消除，且会对降水回波误消除。
技术实现要素：
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提供一种径向干扰回波和降水回波的识别方法，其能够消除单一径向、窄径向和大面积径向的干扰回波，同时降低对降水回波的影响。
本发明的另一个目的在于提供一种径向干扰回波和降水回波的识别系统，其能够消除径向干扰回波，提升雷达资料质量，获取高质量的雷达基数据和二次产品，充分发挥其在实际业务中的应用。
为实现上述目的，本发明第一方面的技术方案提供了一种径向干扰回波和降水回波的识别方法，包括以下步骤：获取第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料作为统计数据库；对比第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料确定差异特征参数；根据差异特征参数和统计数据库构建隶属函数，并对差异特征参数模糊处理为0-1之间的模糊值；将模糊值赋予相应权值，并加权累加得到判据；根据判据与预设阈值比较，当判据值大于预设阈值时，为径向干扰回波。
在该技术方案中，通过提取能够反映径向干扰回波特征的物理参数，根据径向干扰回波特征参数的概率分布建立相应的隶属函数，对这些特征参数进行模糊化处理，得到所有特征参数对于不同类型回波的0-1取值判据，然后对这些判据值进行加权累加，当某点的判据值超过事先给定的阈值时，该点就被判定为径向干扰回波并剔除；通过分析径向干扰回波与降水回波的特征差异，综合现有方法的特点，形成基于模糊逻辑的径向干扰回波识别算法，从而能够消除单一径向、窄径向和大面积径向的干扰回波，同时降低对降水回波的影响。
在上述技术方案中，优选地，还包括：获取第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料作为验证数据库；根据验证数据库验证判据的准确率和误判率。
在该技术方案中，通过将验证数据库作为参考资料库，验证形成的判据在识别径向干扰回波的准确率和误判率，从而使用户能够及时准确了解该方法的有效性，能够在有效性不高的情况下进行相应调整，进而提高径向干扰回波的识别效果。
在上述任一技术方案中，优选地，第一径向干扰回波体扫资料、第一降水回波体扫资料、第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为同一天气雷达体扫资料。
在上述任一技术方案中，优选地，第一降水回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为对流云降水回波体扫资料和层状云降水回波体扫资料中的至少一种。
在上述任一技术方案中，优选地，统计数据库和验证数据库为方位-距离库为一个单位。
在上述任一技术方案中，优选地，差异特征参数包括：
回波强度在当前径向上的延展性：
当前径向前后回波功率的一致性：
局部回波强度前后的一致性：
其中，(i，j)为距离库的坐标值，zi，j为距离库的回波强度，nr为回波强度的有效探测距离库数，val为有效探测值，ri,j为与雷达中心的距离，0.0011为衰减系数；
隶属函数的表达式为：
y为隶属函数值，x为某个距离库差异特征参数rref、dzi,j、tdbz的值，para[0]、para[1]、para[2]为根据差异特征参数rref、dzi,j、tdbz概率分布确定的3个预设阈值。
本发明第二方面的技术方案提供了一种径向干扰回波和降水回波的识别系统，包括第一获取模块，被设置为用于获取第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料作为统计数据库；对比模块，被设置为用于对比第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料确定差异特征参数；控制模块，被设置为用于根据差异特征参数和统计数据库构建隶属函数，并对差异特征参数模糊处理为0-1之间的模糊值；计算模块，被设置为用于将模糊值赋予相应权值，并加权累加得到判据；比较模块，被设置为用于根据判据与预设阈值比较，当判据值大于预设阈值时，为径向干扰回波。
在该技术方案中，通过提取能够反映径向干扰回波特征的物理参数，根据径向干扰回波特征参数的概率分布建立相应的隶属函数，对这些特征参数进行模糊化处理，得到所有特征参数对于不同类型回波的0-1取值判据，然后对这些判据值进行加权累加，当某点的判据值超过事先给定的阈值时，该点就被判定为径向干扰回波并剔除；通过分析径向干扰回波与降水回波的特征差异，综合现有识别径向干扰回波的系统的特点，形成基于模糊逻辑的径向干扰回波识别系统，从而能够消除单一径向、窄径向和大面积径向的干扰回波，同时降低对降水回波的影响。
在上述技术方案中，优选地，还包括：第二获取模块，被设置为用于获取第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料作为验证数据库；验证模块，被设置为用于根据验证数据库验证判据的准确率和误判率。
在该技术方案中，通过将验证数据库作为参考资料库，验证形成的判据在识别径向干扰回波的准确率和误判率，从而使用户能够及时准确了解该方法的有效性，能够在有效性不高的情况下进行相应调整，进而提高径向干扰回波的识别效果。
在上述任一技术方案中，优选地，第一径向干扰回波体扫资料、第一降水回波体扫资料、第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为同一天气雷达体扫资料。
在上述任一技术方案中，优选地，第一降水回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为对流云降水回波体扫资料和层状云降水回波体扫资料中的至少一种。
在上述任一技术方案中，优选地，统计数据库和验证数据库为方位-距离库为一个单位。
在上述任一技术方案中，优选地，差异特征参数包括：
回波强度在当前径向上的延展性：
当前径向前后回波功率的一致性：
局部回波强度前后的一致性：
其中，(i，j)为距离库的坐标值，zi，j为距离库的回波强度，nr为回波强度的有效探测距离库数，val为有效探测值，ri,j为与雷达中心的距离，0.0011为衰减系数；
隶属函数的表达式为：
y为隶属函数值，x为某个距离库差异特征参数rref、dzi,j、tdbz的值，para[0]、para[1]、para[2]为根据差异特征参数rref、dzi,j、tdbz概率分布确定的3个预设阈值。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明一个实施例所涉及径向干扰回波和降水回波的识别方法的流程框图；
图2示出了本发明另一个实施例所涉及径向干扰回波和降水回波的识别方法的流程框图；
图3示出了本发明一个实施例所涉及径向干扰回波和降水回波的识别系统的结构框图；
图4示出了本发明另一个实施例所涉及径向干扰回波和降水回波的识别系统的结构框图；
图5示出了本发明中差异特征参数的概率分布图；
图6示出了本发明中差异特征参数的隶属函数图；
图7示出了本发明中判据的概率分布图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
下面参照图1至图7描述本发明一些实施例的径向干扰回波和降水回波的识别方法及系统。
如图1所示，按照本发明一个实施例的径向干扰回波和降水回波的识别方法，包括以下步骤：
s100，获取第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料作为统计数据库；
s200，对比第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料确定差异特征参数；
s300，根据差异特征参数和统计数据库构建隶属函数，并对差异特征参数模糊处理为0-1之间的模糊值；
s400，将模糊值赋予相应权值，并加权累加得到判据；
s500，根据判据与预设阈值比较，当判据值大于预设阈值时，为径向干扰回波。
在该实施例中，通过提取能够反映径向干扰回波特征的物理参数，根据径向干扰回波特征参数的概率分布建立相应的隶属函数，对这些特征参数进行模糊化处理，得到所有特征参数对于不同类型回波的0-1取值判据，然后对这些判据值进行加权累加，当某点的判据值超过事先给定的阈值时，该点就被判定为径向干扰回波并剔除；通过分析径向干扰回波与降水回波的特征差异，综合现有方法的特点，形成基于模糊逻辑的径向干扰回波识别算法，从而能够消除单一径向、窄径向和大面积径向的干扰回波，同时降低对降水回波的影响。
如图2示，按照本发明另一个实施例的径向干扰回波和降水回波的识别方法，还包括以下步骤：
s600，获取第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料作为验证数据库；
s700，根据验证数据库验证判据的准确率和误判率。
在该实施例中，通过将验证数据库作为参考资料库，验证形成的判据在识别径向干扰回波的准确率和误判率，从而使用户能够及时准确了解该方法的有效性，能够在有效性不高的情况下进行相应调整，进而提高径向干扰回波的识别效果。
在本发明的一些实施例中，第一径向干扰回波体扫资料、第一降水回波体扫资料、第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为同一天气雷达的体扫资料，可以理解的是，前述的体扫资料也可以为不同天气雷达的同一年度或不同年度的体扫资料；第一降水回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为对流云降水回波体扫资料和层状云降水回波体扫资料中的至少一种；统计数据库和验证数据库为方位-距离库为一个单位。
在该实施例中，通过选取同一天气雷达的不同年度的体扫资料，例如收集径向干扰回波体扫资料共154个，其中，2013年西安(cb)、宝鸡(cb)、商丘(sb)、通辽(cb)、岳阳(sa)73个，2014年青浦(sa)、北京(sa)、塘沽(sa)、西安(cb)、石家庄(sa)、济南(sa)、合肥(sa)、随州(sb)81个；收集2014年青浦(sa)、北京(sa)、塘沽(sa)、武汉(sa)、西安(cb)、石家庄(sa)、沧州(sa)、济南(sa)、合肥(sa)、随州(sb)的对流云降水回波体扫资料100个，层状云降水回波体扫资料103个。
其中径向干扰回波分类如表1所示：
表1径向干扰回波分类
首先，人为对体扫资料进行判定，对于径向干扰回波，可以从回波的形态、径向上和方位上的延展性进行判断；对流云降水回波为不规则的块状结构，结构紧密，回波强度中心一般在35dbz以上；层状云降水回波的范围较大，连绵成片，强度较均匀，回波强度通常在15-35dbz之间。由此建立的数据库包含统计特征参数概率分布的统计数据库和验证新算法识别率的验证数据库，根据需求，统计数据库和验证数据库均是以一个方位-距离库为一个单位，统计结果如表2所示。
表2统计数据库和验证数据库
在上述任一实施例中，优选地，差异特征参数包括：
回波强度在当前径向上的延展性：
当前径向前后回波功率的一致性：
局部回波强度前后的一致性：
其中，(i，j)为距离库的坐标值，zi，j为距离库的回波强度，nr为回波强度的有效探测距离库数，val为有效探测值，ri,j为与雷达中心的距离，0.0011为衰减系数；
隶属函数的表达式为：
y为隶属函数值，x为某个距离库差异特征参数rref、dzi,j、tdbz的值，para[0]、para[1]、para[2]为根据差异特征参数rref、dzi,j、tdbz概率分布确定的3个预设阈值。
在该实施例中，通过对径向干扰回波和降水回波进行分析，发现径向干扰回波与降水回波的不同特点是：一般会延展到最远的探测距离，原始回波功率变化不明显，回波强度在径向上前后差异小。因此，从回波强度中提取3个能够反映径向干扰回波和降水回波差异的特征参数，即rref，表示回波强度在当前径向上的延展性；dz，表示当前径向前后回波功率的一致性；tdbz，表示局部回波强度前后的一致性。
如图3所示，按照本发明一个实施例的径向干扰回波和降水回波的识别系统1000，包括：
第一获取模块100，被设置为用于获取第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料作为统计数据库；
对比模块200，被设置为用于对比第一径向干扰回波体扫资料和第一降水回波体扫资料确定差异特征参数；
控制模块300，被设置为用于根据差异特征参数和统计数据库构建隶属函数，并对差异特征参数模糊处理为0-1之间的模糊值；
计算模块400，被设置为用于将模糊值赋予相应权值，并加权累加得到判据；
比较模块500，被设置为用于根据判据与预设阈值比较，当判据值大于预设阈值时，为径向干扰回波。
在该实施例中，通过提取能够反映径向干扰回波特征的物理参数，根据径向干扰回波特征参数的概率分布建立相应的隶属函数，对这些特征参数进行模糊化处理，得到所有特征参数对于不同类型回波的0-1取值判据，然后对这些判据值进行加权累加，当某点的判据值超过事先给定的阈值时，该点就被判定为径向干扰回波并剔除；通过分析径向干扰回波与降水回波的特征差异，综合现有识别径向干扰回波的系统的特点，形成基于模糊逻辑的径向干扰回波识别系统，从而能够消除单一径向、窄径向和大面积径向的干扰回波，同时降低对降水回波的影响。
在本实施例中，利用表2建立的统计数据库，统计径向干扰回波、对流云降水回波和层状云降水回波的特征参数，概率分布结果，如图5所示。根据特征参数rref、dz和tdbz的概率分布，即可确定各参数的梯形折线隶属函数，如图6所示。将rref、dz和tdbz三个特征参数的的权重分别设置为0.5、0.25、0.25，并统计径向干扰回波与降水回波的最终判据值概率分布，如图7所示，因此，将判据值阈值设置为0.55，即判据值超过0.55的识别为径向干扰回波。
如图4所示，按照本发明另一个实施例的径向干扰回波和降水回波的识别系统，还包括：
第二获取模块600，被设置为用于获取第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料作为验证数据库；
验证模块700，被设置为用于根据验证数据库验证判据的准确率和误判率。
在该实施例中，通过将验证数据库作为参考资料库，验证形成的判据在识别径向干扰回波的准确率和误判率，从而使用户能够及时准确了解该方法的有效性，能够在有效性不高的情况下进行相应调整，进而提高径向干扰回波的识别效果。
在本实施例中，利用表2中的验证数据库，分别对径向干扰回波、对流云降水回波和层状云降水回波的样本进行识别，并利用公式计算识别的准确率和误判率以判定算法的识别效果，结果如表3所示。
准确率＝径向干扰回波准确识别点数/径向干扰回波样本总数*100％；误判率＝降水回波误识别点数/降水回波样本总数*100％。
表3径向干扰回波的识别准确率和对降水回波的识别误判率
由表3的结果可见，新算法的准确识别率相对于原算法提高了13.59％，识别准确率大大提高，并且对于降水回波的误判也有明显的改善。
具体而言，本系统的设置包括但不限于以下技术方案：
实施例1
第一径向干扰回波体扫资料、第一降水回波体扫资料、第二径向干扰回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为同一天气雷达的体扫资料。
可以理解的是，前述的体扫资料也可以为不同天气雷达的体扫资料。
在该实施例中，采用同一个天气雷达的体扫资料作为统计数据库和验证数据库，能够很好的验证对应的天气雷达识别径向干扰回波的识别效果；而采用不同的天气雷达的体扫资料作为统计数据库和验证数据库，能够准确验证应用该系统的广泛性，为该系统的推广提供数据支持。
实施例2
第一降水回波体扫资料和第二降水回波体扫资料为对流云降水回波体扫资料和层状云降水回波体扫资料中的至少一种。
实施例3
统计数据库和验证数据库为方位-距离库为一个单位。
在上述任一实施例中，优选地，差异特征参数包括：
回波强度在当前径向上的延展性：
当前径向前后回波功率的一致性：
局部回波强度前后的一致性：
其中，(i，j)为距离库的坐标值，zi，j为距离库的回波强度，nr为回波强度的有效探测距离库数，val为有效探测值，ri,j为与雷达中心的距离，0.0011为衰减系数；
隶属函数的表达式为：
y为隶属函数值，x为某个距离库差异特征参数rref、dzi,j、tdbz的值，para[0]、para[1]、para[2]为根据差异特征参数rref、dzi,j、tdbz概率分布确定的3个预设阈值。
具体实施例
具体实施例1
以2013年7月3日01:29(utc)陕西西安cb雷达的观测图为例。2.4°仰角回波强度图显示，有单一径向、窄径向以及大面积径向干扰回波。经过原算法识别后，只有少部分的干扰回波被识别剔除了，大部分的干扰回波遗留了下来，特别是大面积径向的干扰回波。而经过新算法识别后，径向干扰回波绝大部分被识别剔除了，仅29°方位角的单一径向干扰回波只识别了部分。从此个例可以说明，新算法不仅能够识别单一径向、窄径向的干扰回波，也能识别大面积的径向干扰回波，识别效果较好。
具体实施例2
以2013年8月24日00:45(utc)岳阳雷达0.5°仰角的降水回波与径向干扰回波观测图为例。经过原算法和新算法识别后，径向干扰回波均被识别剔除，但是原算法对降水回波的误判较多，而新算法的误判较少。因此，新算法对于降水回波的误识别情况较原算法少，效果较好。
在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明的限制。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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