一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法，属于海洋遥感技术领域。该方法利用快时间频率谱分割技术得到两组一维距离像；然后进行脉冲平均；再进行距离分段和平均值归一化；接着对得到的两组一维距离像分别进行相减；然后对每个距离段计算自相关功率谱并把各距离段的功率谱进行平均；再对平均后的功率谱进行线性最小二乘拟合而得到两个拟合参数；最后根据得到的两个拟合参数计算波谱仪斑点噪声谱。本发明专利技术在估计斑点噪声谱时，完全消除了大尺度海浪的影响，从而克服了现有的最小方向谱值法、解析表达式法以及经验模型法的缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法
本专利技术涉及一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法，属于海洋遥感

技术介绍
全球范围的二维海浪谱的观测在海洋科学研究和海洋业务需求方面均具有重要的意义。首先，在海洋科学研究方面，二维海浪谱的测量可以增进人们对海浪形成的水动力机理、上层海洋动力学、海洋和大气之间的相互作用机理、海洋和大气之间的水汽交换和热量传输机理的认识；二维海浪谱的观测还有助于研究风/浪相互作用、浪/流相互作用、岛礁和冰山对海浪的影响、电磁波与海面的相互作用等方面。其次，在海洋业务应用方面，二维海浪谱的获取对于气候异常监测、海洋气象监测、减灾、近岸沉降监测、沿岸旅游业开发、海洋工程、港口建设、海上平台建设、海洋资源开发及污染治理、海上安全航行、渔业捕捞等诸多方面均具有很大的帮助。再者，二维海浪谱的监测对于发展和优化波浪模式、提高海浪预报精度具有重要的作用。海浪预报时，波浪模式同化需要对波浪场进行一定的假设，这样做会降低海浪预报的精度，而二维海浪谱的获取不但可以用来降低波浪模式本身(参数化、数值不确定度等)的误差而且还可以提供海浪预报的初始场，从而可以提高海洋预报的准确性。总之，发展二维海浪谱大面积探测技术具有重要的现实意义。目前观测海浪谱的手段可分为三类：波浪浮标、光学技术以及雷达系统。波浪浮标主要分为两种：加速度计浮标和方向浮标。加速度计浮标通过测量海面起伏随时间的变化而得到一维海浪频率谱，而方向浮标通过测量海面起伏、翻滚和倾斜而得到海浪方向谱的前两阶谐波分量。然而，海浪浮标观测海浪谱存在某些缺点，包括：数据测量点数量有限、覆盖范围较小、观测时间不连续、观测精度较低、方向分辨率较低。光学测量技术利用光学拍摄的海面照片提取海浪谱信息；然而，该技术对天气条件要求非常高，并且需要非常复杂的数据处理过程，因此难以大规模业务化应用。雷达系统包括高频地波雷达和微波雷达，而微波雷达可搭载于舰船、飞机和卫星等平台。目前可以用来观测海浪谱的雷达系统包括：船载雷达、合成孔径雷达(SAR)、干涉合成孔径雷达(InSAR)以及海浪波谱仪。船载雷达具有不受天气限制的优势，但其获得的海浪资料覆盖范围仍然有限且观测时间不连续。星载SAR通过获取海面高分辨率图像而实现海浪谱全球范围的观测。然而，基于星载SAR的二维海浪谱观测存在如下三个方面的缺点。首先，海面散射点的运动会产生“高频截断效应”和“速度聚束响应”，从而导致SAR图形谱的畸变，进而使得真实的海浪谱与SAR图像谱之间呈现出“非线性”的关系；这种非线性关系使得SAR通常只能测量“交轨向”的海浪谱，而对于“顺轨向”传播的海浪，只有波长大于200m的涌浪才能够被观测到。其次，SAR的入射角较大，导致布拉格(Bragg)散射中存在较强的水动力调制，而这又会造成SAR图像谱与海浪谱之间的调制传递函数呈现出较大的复杂性和不确定性；因此，在反演海浪谱时需要输入额外的、由波浪模式或风场所提供的“初猜谱”进行迭代计算。再者，SAR的刈幅通常比较窄，海浪观测难以实现较短的重访时间和较高的时间分辨率。InSAR技术利用两个沿着轨道放置的天线，通过计算两天线的干涉相位即可获取海面大尺度海浪波形上各散射点的径向轨道速度，然后根据测量的二维海面径向速度场可反演得到二维海浪谱。真实孔径雷达调制传递函数对InSAR的调制传递函数几乎没有影响，因此InSAR干涉相位图像比单天线SAR图像更适合反演海浪谱。尽管如此，InSAR观测海浪谱仍然受到由海面运动所导致的非线性的限制，因此其难以满足业务化的要求。海浪波谱仪是另外一种用来反演二维海浪谱的微波雷达传感器。通过发射宽带线性调频信号，波谱仪利用实孔径雷达天线以小入射角和360度旋转扫描的方式观测海面，进而实现二维海浪谱的测量。与SAR相比，由于采用了实孔径雷达技术，波谱仪的调制谱与真实海浪谱之间呈现出简单的线性关系，而不存在高频截止和速度聚束等非线性效应；由于波谱仪采用了小入射角波束，后向散射机制主要是较简单的准镜面散射，其中的调制仅仅是几何上的倾斜调制而复杂的水动力调制成分可以忽略，因此，调制传递函数可以通过波谱仪观测的后向散射系数估计得到，无需额外的信息；另外，由于采用了360度旋转扫描的方式，波谱仪的刈幅要比SAR宽。因此，星载波谱仪是一种具有重要意义和发展前景的海洋探测传感器，可以满足获取长时间、高时间分辨率、全球覆盖的二维海浪谱信息的业务化要求。在利用海浪波谱仪反演二维海浪谱的过程中，一个重要的步骤是斑点噪声谱的去除。由于海表面的微观几何结构呈现出随机起伏的特性，因此，波谱仪的雷达回波信号也表现出随机起伏的特征，这使得脉冲压缩后的距离图像出现“乘性噪声”的特征。在波数域，这种乘性噪声表现为回波功率谱中的一个多余的“背景谱”，称为斑点噪声谱。因此，为了得到真实的海浪谱，必须对斑点噪声谱进行估计然后将其去除掉。目前，主要有四种方法可以得到斑点噪声谱：①解析表达式法；②最小方向谱值法；③后脉冲积累法；④经验模型法。解析表达式法直接根据理论推导的公式得到斑点噪声谱的解析表达式。这种方法虽然简单易行，但是它却忽略了斑点噪声谱的方位向差异性，而假定在各个方位向上的斑点噪声谱值都相等。事实上，斑点噪声谱理论公式中的独立脉冲数是各向异性的，因此导致该方法得到的斑点噪声谱是不准确的。最小方向谱值法的工作原理为：假定海浪的能量主要集中在主波传播方向周围，而在垂直于主波传播方向的方向上不存在海浪能量，此处的回波功率谱中无海浪分量而被认为是斑点噪声谱。该方法与解析表达式法相比，同样没有考虑斑点噪声谱的值随方位向的变化，因此也是不准确的。后脉冲积累法估计斑点噪声谱的原理可描述为：由不同脉冲数平均后得到两个功率谱，其中的海浪谱成分是相同的，而斑点噪声谱成分则根据平均的脉冲数的不同而反比例地变化；上述两个功率谱相减后，其中的海浪谱成分被消掉而斑点噪声谱成分则被保留；最后乘以一个比例因子即可得到需要的斑点噪声谱。应当注意，后脉冲积累法的运用是有条件的：该方法要求在用不同脉冲数计算功率谱时，海浪调制信号是完全相关的，而斑点噪声则是完全“去相关”的。然而，对于星载波谱仪，上述条件未必完全得到满足。事实上，由于星载波谱仪天线旋转的原因，两次计算功率谱时对应的波束覆盖范围会出现一定程度的偏移，从而导致海浪调制信号出现一定程度的“去相关”，进而造成斑点噪声谱估计精度的下降。对于第四种方法，经验模型法，其工作原理是利用一个二阶多项式并以“风速”、“有效波高”、“纬度”、“卫星轨道方向”及“雷达波束观测方向”五个变量作为参数对大量的波谱仪实测功率谱数据进行平均和拟合而得到斑点噪声谱。这种方法原理比较简单，但是其仍然存在两个缺点：其一是该方法需要风速和有效波高等先验信息；其二是该方法在进行拟合时假定功率谱数据中海浪谱成分的影响较小，而此假设并不是所有情况都成立。
技术实现思路
为了解决现有海浪波谱仪斑点噪声谱估计技术中存在的各种问题，本专利技术提出了一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法。本专利技术为解决其技术问题采用如下技术方案：一种基于频谱分割的海浪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、对于某个雷达波束观测角φ，用海浪波谱仪接收到的N个脉冲原始信号作为输入信号，利用“快时间频率谱分割法”获得两组一维距离像：

【技术特征摘要】
1.一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、对于某个雷达波束观测角φ，用海浪波谱仪接收到的N个脉冲原始信号作为输入信号，利用“快时间频率谱分割法”获得两组一维距离像：及其中：n表示脉冲的序号，R表示地面距离坐标，其取值范围为Rmin＜R＜Rmax，Rmin与Rmax分别表示波谱仪波束覆盖范围的近距端距离坐标和远距端距离坐标；
步骤二、对步骤一得到的N个一维距离像对及进行平均，分别得到与






其中：表示由“正”的快时间频率成分得到的脉冲平均后的一维距离像，表示由“负”的快时间频率成分得到的脉冲平均后的一维距离像；
步骤三、根据步骤二得到的一维距离像对与利用“海浪调制波形相消法”估计波谱仪“波动”斑点噪声谱P(k；φ)，其中k表示波数，φ表示雷达波束观测角；
步骤四、对P(k；φ)根据下式进行幅度尺度变换和坐标尺度变换，得到



其中：为P(k；φ)的坐标尺度变换，表示尺度变换后的“波动”斑点噪声谱；
步骤五、对进行线性最小二乘拟合，得到一个一次多项式函数：
Psp(k；φ)＝x1·k+x2,k＞0
其中：Psp(k；φ)表示估计得到的海浪波谱仪斑点噪声谱，一次多项式的两个系数x1与x2由以下两式得到，






其中：X1与X2表示函数F(X1,X2)的两个自变量，min[F(X1,X2)]表示取函数F(X1,X2)的最小值，表示取使得函数F(X1,X2)最小化的自变量。


2.根据权利要求1所述一种基于频谱分割的海浪波谱仪斑点噪声谱估计方法，其特征在于，所述步骤一的具体步骤如下：
步骤1-1、对于雷达波束观测角φ，将波谱仪接收到的第n个脉冲原始雷达回波信号sn(t；φ)进行傅里叶变换，得到快时间频率谱信号Sn(fr；φ)，
Sn(fr；φ)＝FT{sn(t；φ)}
其中：t表示一个脉冲回波信号雷达采样的快时间，fr表示快时间频率，FT{·}表示傅里叶变换算子；
步骤1-2、对快时间频率域回波信号Sn(fr；φ)根据下式进行匹配滤波以实现脉冲压缩，



其中：表示匹配滤波后的回波信号，Kr为线性调频信号的调频率，Fs表示回波信号的采样频率，j表示虚数单位；
步骤1-3、对匹配滤波后的回波信号按照下式进行距离走动校正，



其中：表示距离走动校正后的回波信号，表示当雷达波束观测角为φ时的、第n个脉冲的、以时间表示的距离走动量；
步骤1-4、利用两个窗函数W+(fr)和W-(fr)对距离走动校正后的回波信号进行“快时间频率谱分割”，



<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘保昌，李秀仲，何宜军，乔思奇，顾经纬，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32