区域多普勒雷达径向速度退模糊算法：原理与应用实例

本文主要探讨了一种创新的区域化的多普勒天气雷达径向速度退模糊算法，由杨森和杨毅两位作者共同提出。他们针对二维圆锥扫描面的径向速度数据，通过将其按照特定的风速区间进行分级，划分出多个具有不同风速特征的区域。这些区域基于相邻关系进一步合并形成区域集，按照面积大小进行排序，以利于后续的处理。 退模糊过程是从面积最大的区域集开始，首先定义区域的“区域相对Nyquist数”，这是退模糊算法的关键参数，它反映了每个区域内的信号复杂度。算法逐个处理相邻区域，根据边界点间的关系动态调整相邻区域的区域相对Nyquist数。在处理过程中，为了确保算法的准确性，小面积区域集被排除在外，以防止不必要的模糊影响。此外，还采用预处理步骤对可能存在误差的点进行标记，并在退模糊后进行整体连续性和极值检查，以确保数据的可靠性。 这种区域化的方法有助于减少径向速度数据中的模糊效应，提高雷达信息的解析精度。作者特别强调了算法的实用性，通过以张家口CINRAD-CB多普勒天气雷达为例，展示了该退模糊算法在实际应用中的效果。这种方法对于精细化的气象监测和预测至关重要，可以提升雷达资料的质量，从而更好地服务于气象预报和灾害预警。 文章的关键词包括多普勒雷达、径向速度退模糊以及基于区域的算法，这表明了研究的核心技术领域和应用前景。整个研究工作不仅关注理论建模，更注重实际操作中的问题解决，体现了作者对气象雷达数据分析技术的深入理解和实践能力。