模拟一个偏振雷达换取天气观测
这个例子展示了如何模拟一个偏振多普勒雷达回波满足气象观测的要求。天气雷达起着关键作用的观察,发现危险,降水的分类和量化,预测。此外,偏振雷达提供前所未有的质量和信息的多参数测量。这个例子展示了如何模拟一个偏振多普勒天气雷达扫描面积分布的目标。仿真得出该雷达参数根据著名的NEXRAD雷达规范。雷达接收到的脉冲合成后,光谱时刻估计和偏振估计。NEXRAD地面真值的估计进行比较,得到误差的统计和数据质量评估。
雷达的定义
著名的天气气象雷达监视雷达,1988多普勒(wsr - 88 d),也被称为NEXRAD,这是由美国国家气象局,联邦航空局和国防部。有关更多信息,请参见NEXRAD雷达操作中心的网站。
雷达系统规范设计如下。
max_range = 100年e3;%最大明确的范围(米)range_res = 250;%需要距离分辨率(m)pulnum = 32;%的脉冲过程在一个方位fc = 2800 e6;%频率(赫兹)prop_speed = physconst (“光速”);%传播速度(米/秒)λ= prop_speed / fc;%波长(m)
翻译这些要求雷达参数,我们遵循这个过程中的例子模拟测试信号对雷达接收机。在这个示例中,为了简单起见,加载预先计算的雷达参数。
负载NEXRAD_Parameters.mat
天线模式
NEXRAD偏振,天线和天气的偏振特征建模的目标是很重要的。根据NEXRAD规格,天线模式的波束宽度约为1度和第一旁瓣低于-30分贝。
azang = [180:0.5:180];elang = [90:0.5:90];%我们合成一个模式使用各向同性天线元素和逐渐减少%振幅分布遵循NEXRAD规范。magpattern =负载(“NEXRAD_pattern.mat”);phasepattern = 0(大小(magpattern.pat));%的偏振天线认为理想匹配的水平%和垂直极化模式。天线= phased.CustomAntennaElement (“AzimuthAngles”azang,…“ElevationAngles”elang,…“HorizontalMagnitudePattern”magpattern.pat,…“VerticalMagnitudePattern”magpattern.pat,…“HorizontalPhasePattern”phasepattern,…“VerticalPhasePattern”phasepattern,…“SpecifyPolarizationPattern”,真正的);清晰的magpattern清晰的phasepattern
情节天线的方位角切模式。
D =模式(天线,fc azang 0);P = polarpattern (azang D“TitleTop”,方位的极性模式削减(仰角= 0度));P。AntennaMetrics = 1;removeAllCursors (P);
将数组与散热器和收藏家。
散热器= phased.Radiator (…“传感器”、天线、“极化”,“双重”,…“OperatingFrequency”、fc);收集器= phased.Collector (…“传感器”、天线、“极化”,“双重”,…“OperatingFrequency”、fc);
天气目标
一般来说,天气雷达数据分为三个层次。我原始时间序列数据I / Q数据作为输入信号处理器的雷达数据采集器。ii级的数据由雷达光谱的时刻(反射率、平均径向速度和光谱宽度)和偏振的时刻(差分反射率、相关系数和微分相位)的输出信号处理器。提升数据的输出产品数据的雷达产品发生器,如水汽现象分类,风暴总降水,龙卷风的涡签名。
在这个例子中,ii级数据从KTLX NEXRAD雷达在20:08:11 UTC 5月20日,2013年。这些数据来自于一个强烈的龙卷风发生在摩尔,俄克拉何马州和用于生成雷达截面(RCS)等效散射中心。数据可以通过FTP下载。它代表了体积扫描包含一系列360度扫描天线按预定的高度角在指定的时间内完成。数据文件的名称KTLX20130520_200811_V06,KTLX指的是雷达站点名称,20130520 _200811指的是日期和时间数据的收集,和V06指的是版本6的数据格式。在这个仿真,最低海拔降低提取(0.5度)的扫描数据量为例。
ii级数据读入工作区。存储在nexrad结构数组,其中包含所有雷达的时刻以及一个方位字段,指定每个径向的方位角数据点在笛卡儿坐标系统。为简单起见,负载NEXRAD数据从一个MAT-file压缩文件。
负载NEXRAD_data.mat;
定义一个感兴趣的领域(AOI)的方位,在笛卡尔坐标范围。
az1 = 96;%的起始方位角(程度)az2 = 105;%终止方位角(程度)rg1 = 22750;%开始范围(米)rg2 = 38750;%结束范围(米)% NEXRAD盲目的2000米范围。blind_rg = 2000;%我们定义的方位角度天气占领的目标%二维平面。num_az = 40;%的数量我们定义范围垃圾箱,每个天气目标占据%的方位径向二维平面。num_bin = 150;%选择所有数据并将其存储在_nexrad_aoi_结构数组,%包含所有雷达的时刻,以及开始和结束方位%和范围指标。在太空和可用天气的数量目标%作为Ns返回。(nexrad_aoi, Ns) = helperSelectAOI (nexrad、az1 az2, rg1, rg2, blind_rg, range_res, num_az, num_bin);
因为天气目标偏振和分布在一个平面上,它们可以通过指定代表在离散的方位角度散射矩阵。天气目标反射率被定义为每单位体积平均后向散射截面。基于天气气象雷达方程,目标可以被视为一组小目标在每个决议体积。总体反射率可以转化为平均RCS和视为一个等效散射中心。因此,散射矩阵中的每个元素是有关极化RCS的平方根。
% Preallocate目标位置、速度、方位、仰角和雷达RCS%散射矩阵。tgtpos = 0 (Ns);tgtvel = 0 (Ns);RCSH = 0 (1、Ns);RCSV = 0 (1、Ns);azpatangs = (-180 - 180);elpatangs = (-90 - 90);shhpat = 0 (2, 2, Ns);svvpat = 0 (2, 2, Ns);shvpat = 0 (2, 2, Ns);zz = 0;% NEXRAD波束宽度约为1度。波束宽度= 1.0;为2 = nexrad_aoi.rlow: nexrad_aoi.rupθ= nexrad.azimuth (ii);为jj = 1: num_bin如果jj isnan (nexrad.ZH (ii)) = = 0 zz = zz + 1;rpo = (jj-1) * range_res + blind_rg;房产申诉专员署= (rpo * cosd(θ);rpo *信德(θ);0];tgtpos (: zz) =传真照片;RCSH (zz) = helperdBZ2RCS(波束宽度,rpo,λ,pulse_width nexrad.ZH (ii, jj) prop_speed);shhpat:,: zz =√(RCSH (zz)) * 1 (2, 2);RCSV (zz) = helperdBZ2RCS(波束宽度,rpo,λ,pulse_width nexrad.ZV (ii, jj) prop_speed);svvpat:,: zz =√(RCSV (zz)) * 1 (2, 2);结束结束结束tgtmotion = phased.Platform (“InitialPosition”tgtpos,“速度”,tgtvel);目标= phased.BackscatterRadarTarget (“EnablePolarization”,真的,…“模型”,“Nonfluctuating”,“AzimuthAngles”azpatangs,…“ElevationAngles”elpatangs,“ShhPattern”shhpat,“ShvPattern”shvpat,…“SvvPattern”svvpat,“OperatingFrequency”、fc);
雷达脉冲合成
生成一个雷达数据立方体使用定义的雷达系统参数。在每个决议体积,包括适当的联系,以确保所产生的I / Q数据信号统计特性提出了适当的天气。
rxh_aoi =复杂(0 (nexrad_aoi.rgnum nexrad_aoi.aznum));rxv_aoi =复杂(0 (nexrad_aoi.rgnum nexrad_aoi.aznum));%实现序列的数量realiznum = 1000;%的数量无法使用范围箱子由于NEXRAD盲目的范围i0 = blind_rg / range_res;%旋转传感器平台模拟NEXRAD扫描方位为kk = 1: nexrad_aoi。aznum轴= rotz (nexrad.azimuth (kk + nexrad_aoi.r1-1));%更新传感器和目标位置[sensorpos, sensorvel] = sensormotion(1 /脉冲重复频率);[tgtpos, tgtvel] = tgtmotion(1 /脉冲重复频率);%计算目标角度所看到的传感器[tgtrng, tgtang] = rangeangle (tgtpos sensorpos,轴);%形式传输光束的扫描角度和模拟传播脉冲=波形();[txsig, txstatus] =发射机(脉冲);% NEXRAD采用同步传输和接收模式txsig =散热器(txsig, txsig tgtang,轴);txsig =通道(txsig sensorpos、tgtpos sensorvel, tgtvel);%反射脉冲的目标ang_az = tgtang(1:2:结束);ang_az = ang_az +(1) ^(双(ang_az > 0)) * 180;tgtsig =目标(txsig [ang_az; 0(大小(ang_az))],轴);%收集目标返回收到的传感器[rxsig_h, rxsig_v] =收集器(tgtsig tgtang,轴);rxh =接收机(rxsig_h ~ (txstatus > 0));rxv =接收机(rxsig_v ~ (txstatus > 0));%匹配滤波[rxh, mfgainh] = matchedfilter (rxh);[rxv, mfgainv] = matchedfilter (rxv);rxh = [rxh (matchingdelay + 1:结束);0 (matchingdelay 1)];rxv = [rxv (matchingdelay + 1:结束);0 (matchingdelay 1)];%大量毁灭rxh = rxh(1:2:结束);rxv = rxv(1:2:结束);%抛弃盲目范围数据并选择所有数据rxh_aoi (: kk) = rxh (nexrad_aoi.b1 + i0: nexrad_aoi.b2钱数);rxv_aoi (: kk) = rxv (nexrad_aoi.b1 + i0: nexrad_aoi.b2钱数);结束清晰的txsig清晰的tgtsig
天气雷达时刻估计
使用脉冲对处理,计算相关性的估计的所有雷达的时刻,包括反射率、平均径向速度法,光谱宽度、微分反射率,相关系数和微分相位。
时刻= helperWeatherMoment (rxh_aoi rxv_aoi、nexrad_aoi pulnum, realiznum, prt,λ);
仿真结果
比较仿真结果与NEXRAD地面真理。模拟数据质量评估使用错误统计,一个部门的形象,一系列资料,和一个散点图。误差统计数据表示为偏差和标准偏差的估计雷达时刻相比NEXRAD ii级数据(真理字段)。
定义绘制的方位和距离。
方位= nexrad.azimuth (nexrad_aoi.r1: nexrad_aoi.r2);范围= (nexrad_aoi.b1-1: nexrad_aoi.b2-1) * 250 + 2000;
反射率
反射率,
多普勒谱的零的时刻,与水含量或降水率分辨率体积。因为价值观常见的天气观测跨越许多数量级,雷达气象学家所使用对数刻度
dBZ,在单位毫米^ 6 / m ^ 3。
[Z_bias, Z_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“Z”);
径向速度
径向速度法,
是第一个power-normalized光谱的时刻,它反映了空气运动朝向或远离雷达。
[Vr_bias, Vr_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“虚拟现实”);
频谱宽度
频谱宽度,
是二阶矩的平方根的归一化光谱。频谱宽度的测量速度色散,即剪切或决议中的湍流卷。
[sigmav_bias, sigmav_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“sigmav”);
差分反射率
微分反射率,
,估计比功率估计的水平和垂直极化信号。差分反射率在水汽现象分类是有用的。
[ZDR_bias, ZDR_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“ZDR”);
相关系数
相关系数,
,代表的一致性水平和垂直返回每个脉冲的功率和相位。相关系数中扮演一个重要的角色在决定系统性能和雷达回波分类类型。
[Rhohv_bias, Rhohv_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“Rhohv”);
微分相位
微分相位,
是返回的脉冲的相位延迟的差异从水平和垂直极化。微分相位提供了信息的性质被采样的散射。
[Phidp_bias, Phidp_std] = helperDataQuality (nexrad_aoi、时刻、范围、方位、“Phidp”);
误差统计
在前一节中提供了一个视觉模拟质量的定性测量。本节的例子显示了估计的定量比较与NEXRAD规格错误统计信息。
MomentName = {“Z”;“虚拟现实”;“sigmav”;“ZDR”;“Rhohv”;“Phidp”};方差=[圆(Z_std 2);轮(Vr_std 2);轮(sigmav_std 2);轮(ZDR_std 2);轮(Rhohv_std 3);轮(Phidp_std, 2)];规格= [1;1;1;0.2;0.01;2);单位= {“数据库”;“米/秒”;“米/秒”;“数据库”;”;“度”};T =表(MomentName、方差、规格、单位);disp (T);
MomentName方差规格单位__________ _____ _____ __________ {' Z '} 0.5 - 1{“分贝”}{“虚拟现实”}0.01 - 1{“米/秒”}{‘sigmav} 0.14 - 1{“米/秒”}{‘ZDR} 0.06 - 0.2{“分贝”}{‘Rhohv} 0.006 - 0.01 {0 x0 char} {‘Phidp} 0.16 - 2{‘度’}
相比之下,所有的雷达时刻估计满足NEXRAD规格,这表明良好的数据质量。
总结
这个例子展示了如何模拟偏振多普勒天气雷达返回从一个区域的分布式目标。视觉比较和误差统计数据显示,估计雷达的时刻遇到了NEXRAD地面实况规范。在这个例子中,您可以进一步探索模拟时间序列数据在其他应用程序,如波形设计中,系统的性能研究,并为天气雷达数据质量评估。
引用
[1]Doviak, R和d . Zrnic。多普勒天气雷达和观察2006年,第二版。纽约:多佛。
[2],g .天气雷达偏振测定。波卡拉顿:CRC出版社,2016年。
[3],Z, s·佩雷拉,y, g . Zhang, r . Doviak。“时域系统建模和应用多功能阵雷达气象测量。”2018年IEEE雷达会议(RadarConf18)俄克拉荷马城,2018年,页1049 - 1054。
