根据合成孔径雷达反演海表风速方法及装置与流程

本发明涉及风力发电的，尤其涉及一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、海风是海上风电业务应用的关键变量，其强度大小与趋势变化是海上风电项目投资的决策基础。获取海洋表面风场的传统手段包括树立海上测风塔、投放漂浮激光雷达或者应用中尺度数值气象模拟。树立海上测风塔或投放漂浮激光雷达，不仅其财务成本与时间成本极高，而且其测量为“点”测量模式，代表区域范围有限，不能满足海洋活动与海上风电业务应用要求。采用中尺度数值气象模拟技术，虽然可以求解大范围区域的海上风流场，但在海风空间梯度变化，尤其是近海地区模拟仿真上，其不确定性会大幅提升，这主要是因为复杂的海气耦合作用、海陆交互作用的影响，在中尺度数值气象模拟物理方案中通常很难描述这些现象。基于以上现实情况，引入合成孔径雷达（sar：synthetic apertureradar）卫星观测数据，其具备成本低、周期短、长期历史数据、覆盖区域范围大、分辨率高、全天时、全天候等多种特点，可以更为准确地评估海上风电场规划区域风资源情况，确保整个风电场生命周期内的风能可利用性。

2、合成孔径雷达卫星是利用合成孔径原理，实现高分辨率的微波成像。为了产生合成孔径雷达卫星图像，卫星发送连续的无线电脉冲以“照亮”目标场景，接收并记录每个脉冲的回波信号强度。它可以在能见度极低的气象条件下得到类似光学照相的高分辨率雷达图像，它利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径，也称综合孔径雷达（sar），能有效穿透掩盖物。通过卫星搭载的雷达测量海表粗糙度，结合地球物理模型函数及其后向散射信号强度，反演海表风场。如何妥善的解决上述问题，就成为了业界亟待解决的课题。

技术实现思路

1、本发明提供一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法、装置、设备及存储介质，用以通过标准化雷达后向散射截面来快速便捷的反演出海表风速。

2、根据本发明的第一方面，提供一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法，该方法包括：

3、获取合成孔径雷达监测到的标准化雷达后向散射截面；

4、通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数；

5、将所述后向散射截面代入到已经确定出风速参数的地理模型函数中，反演出第一海表风速。

6、在一个实施例中，所述通过人工神经网络来分析地理模型函数中的风速参数，包括：

7、设计出由两层隐藏层的神经网络、输入成和输出层构成所述人工神经网络；

8、将输入层的数据和输出层的数据代入所述人工神经网络，推理出所述人工神经网络的网络参数。

9、在一个实施例中，所述将输入层的数据和输出层的数据代入所述人工神经网络，包括：

10、在输入层，将标准化雷达后向散射截面、入射角、风向、雷达方位角和莫宁长度和空气温度代入到所述人工神经网络；

11、在输出层，将第一海表风速代入所述人工神经网络。

12、在一个实施例中，其特征在于，

13、第一高度海表风速可通过已知的第二海表风速转化得出，得出的具体公式如下：

14、；。

15、

16、u*表示摩擦风速，k是冯卡门常数0.41，α是查诺克常数，g是重力加速度，z表示距离海表高度，u表示z高度处的风速。

17、在一个实施例中，所述推理出所述人工神经网络的网络参数，包括：

18、推理出输入层神经元、隐藏层神经元和输出层神经元各自对应的网络参数，所述人工神经网络的网络参数包括输入层神经元网络参数、隐藏层神经元网络参数和输出层神经元网络参数，公式如下：

19、

20、

21、

22、在一个实施例中，所述通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数，还包括：

23、

24、在上述公式中，符号是标准化雷达后向散射截面，符号是雷达视角与风向之间的相对方位角，符号p为常数参数，符号，，是风速与入射角的函数，所述风速与入射角的函数中包含所述风速参数。

25、根据本发明的第二方面，提供一种根据合成孔径雷达反演海表风速的装置，包括：

26、获取模块，用于获取合成孔径雷达监测到的标准化雷达后向散射截面；

27、分析模块，用于通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数；

28、反演模块，用于将所述后向散射截面代入到已经确定出风速参数的地理模型函数中，反演出第一海表风速。

29、在一个实施例中，所述获取模块、所述分析模块和所述反演模块被控制执行上述的任一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法。

30、根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

31、处理器执行计算机程序指令时实现上述的任一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法。

32、根据本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述的任一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法。

33、综上所述，本发明提供一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法及装置，该方法包括：获取合成孔径雷达监测到的标准化雷达后向散射截面；通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数；将所述后向散射截面代入到已经确定出风速参数的地理模型函数中，反演出第一海表风速。通过本申请中的技术方案可人工神经网络推导出地理模型函数中的风速参数，从而大大简化了通过标准化雷达后向散射截面直接计算海表风速的计算难度和计算量，从而可快速便捷的反演出海表风速。

34、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

35、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过人工神经网络来分析地理模型函数中的风速参数，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将输入层的数据和输出层的数据代入所述人工神经网络，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推理出所述人工神经网络的网络参数，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数，还包括：

7.一种根据合成孔径雷达反演海表风速的装置，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于：所述获取模块、所述分析模块和所述反演模块被控制执行权利要求1-6任一项所述的根据合成孔径雷达反演海表风速的方法。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令当被计算机执行时使得所述计算机实现权利要求1至6任一所述的根据合成孔径雷达反演海表风速的方法。

技术总结
本发明公开了一种根据合成孔径雷达反演海表风速的方法、装置、设备及存储介质。所述方法，包括：获取合成孔径雷达监测到的标准化雷达后向散射截面；通过人工神经网络分析地理模型函数中的风速参数；将所述后向散射截面代入到已经确定出风速参数的地理模型函数中，反演出第一海表风速。本申请的技术方案通过人工神经网络推导出地理模型函数中的风速参数，从而大大简化了通过标准化雷达后向散射截面直接计算海表风速的计算难度和计算量，从而可快速便捷的反演出海表风速。

技术研发人员：石杭,燕志婷,谭贤明,张光宇,刘扬,万琳,程澍谋,刘浩,刘栋,买小平,陈晨,闫中杰,郝辰妍,谷山顺
受保护的技术使用者：中国船舶集团风电发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17