一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法及系统，该方法包括：获取反演数据，其中所述反演数据包括：无线电链路测量数据、气象测量数据、雷达回波数据和海面RCS数据；将所述反演数据作为输入，输入到深度学习神经网络中，并设置对流层波导模型，作为隐藏层的算子，同时设置反演激活函数，计算对流层波导的折射率，作为模拟值；设置反演损失函数，将所述模拟值作为参数，对所述模拟值和对流层波导的折射率的真实值进行拟合，直到所述模拟值与所述对流层波导的折射率的真实值之间的误差大于预设阈值，则完成对流层波导反演。则完成对流层波导反演。则完成对流层波导反演。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法及系统


[0001]本专利技术属于对流层波导反演
，更具体地，涉及一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法及系统。

技术介绍

[0002]电磁波在对流层中的传播与声波在海洋中的传播有很多类似之处，声波在海洋中传播时，若声速梯度满足一定条件，则会出现声道传播现象。与此类似，当对流层大气折射率梯度为负且小于临界值时，在其中传播的电磁波会出现波导传播现象。蒸发波导即为这样一种能使大于其截止频率的电磁波陷获其中进行波导传播的特殊的大气现象。
[0003]在存在蒸发波导条件下，雷达接收到的海面回波即海杂波强度会大大增强，往往形成杂波环。随着蒸发波导高度和强度的变化，雷达海杂波的功率会产生变化，海杂波中含有蒸发波导折射率剖面的信息，因此可以根据雷达杂波功率的变化，利用电磁波传播的抛物方程模型来反演出海上蒸发波导剖面。利用雷达海杂波来反演蒸发波导剖面，不需要添加额外的设备，具有现实的可操作性，而目前这一领域的研究目前国内才刚刚开始，国外也只是进行了初步研究，本项目的研究具有现实的理论意义和实用价值。

技术实现思路

[0004]为解决以上技术问题，本专利技术提出一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，包括：
[0005]获取反演数据，其中所述反演数据包括：无线电链路测量数据、气象测量数据、雷达回波数据和海面RCS数据；
[0006]将所述反演数据作为输入，输入到深度学习神经网络中，并设置对流层波导模型，作为隐藏层的算子，同时设置反演激活函数，计算对流层波导的折射率，作为模拟值；
[0007]设置反演损失函数，将所述模拟值作为参数，对所述模拟值和对流层波导的折射率的真实值进行拟合，直到所述模拟值与所述对流层波导的折射率的真实值之间的误差大于预设阈值，则完成对流层波导反演。
[0008]进一步的，对流层波导模型为：
[0009]n(Z)＝n0+Δn(Z，RCS)
[0010]Δn(z，RCS)＝A(z)*B(z，RCS)
[0011]其中，n(z)为对流层波导的折射率，Z为垂直方向的高度，n0为基准折射率，Δn(Z，RCS)为与垂直方向的高度、海面RCS相关的修正项，RCS为海面RCS，A(z)为与气象测量数据相关的修正项，B(z，RCS)为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项。
[0012]进一步的，与气象测量数据相关的修正项A(Z)和与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)，具体为：
[0013]A(z)＝e
(
‑
p*T(Z)
‑
q*RH(Z))
[0014]B(z，RCS)＝r0+r1*S(z)+r2*R(Z)+r3*C(Z)
[0015]其中，p和q为与气象测量数据相关的修正项A(z)的调整因子，r0、r1、r2和r3为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)的调整因子，T(Z)为温度，RH(Z)为相对湿度，S(z)为无线电链路测量数据中的信号强度，R(z)为雷达回波数据中的回波强度，C(z)为海面RCS的强度。
[0016]进一步的，所述反演激活函数为：
[0017]f(n(z))＝sin n(z)/(1+e
‑
n(z)
)
[0018]其中，将由所述对流层波导模型生成的对流层波导的折射率输入到所述反演激活函数中，所述反演激活函数将对流层波导的折射率映射到介于[
‑
1，1]之间的范围内。
[0019]进一步的，所述反演损失函数为：
[0020][0021]其中，α和β为权重，分别用于控制均方误差和平均绝对误差，通过调节α和β的大小，来调节均方误差和平均绝对误差的比重，n(z)
true
为对流层波导的折射率的真实值，N为样本的数量。
[0022]本专利技术还提出一种基于雷达海杂波的对流层波导反演系统，包括：
[0023]获取数据模块，用于获取反演数据，其中所述反演数据包括：无线电链路测量数据、气象测量数据、雷达回波数据和海面RCS数据；
[0024]设置模型模块，用于将所述反演数据作为输入，输入到深度学习神经网络中，并设置对流层波导模型，作为隐藏层的算子，同时设置反演激活函数，计算对流层波导的折射率，作为模拟值；
[0025]反演模块，用于设置反演损失函数，将所述模拟值作为参数，对所述模拟值和对流层波导的折射率的真实值进行拟合，直到所述模拟值与所述对流层波导的折射率的真实值之间的误差大于预设阈值，则完成对流层波导反演。
[0026]进一步的，对流层波导模型为：
[0027]n(z)＝n0+Δn(Z，RCS)
[0028]Δn(z，RCS)＝A(z)*B(z，RCS)
[0029]其中，n(Z)为对流层波导的折射率，z为垂直方向的高度，n0为基准折射率，Δn(z，RCS)为与垂直方向的高度、海面RCS相关的修正项，RCS为海面RCS，A(z)为与气象测量数据相关的修正项，B(z，RCS)为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项。
[0030]进一步的，与气象测量数据相关的修正项A(z)和与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)，具体为：
[0031]A(z)＝e
(
‑
p*T(Z)
‑
q*RH(Z))
[0032]B(z，RCS)＝r0+r1*S(z)+r2*R(z)+r3*C(z)
[0033]其中，p和q为与气象测量数据相关的修正项A(z)的调整因子，r0、r1、r2和r3为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)的调整因子，T(Z)为温度，RH(Z)为相对湿度，S(z)为无线电链路测量数据中的信号强度，R(z)为雷达回波数据中的回波强度，C(z)为海面RCS的强度。
[0034]进一步的，所述反演激活函数为：
[0035]f(n(z))＝sin n(z)/(1+e
‑
n(z)
)
[0036]其中，将由所述对流层波导模型生成的对流层波导的折射率输入到所述反演激活函数中，所述反演激活函数将对流层波导的折射率映射到介于[
‑
1，1]之间的范围内。
[0037]进一步的，所述反演损失函数为：
[0038][0039]其中，α和β为权重，分别用于控制均方误差和平均绝对误差，通过调节α和β的大小，来调节均方误差和平均绝对误差的比重，n(z)
true
为对流层波导的折射率的真实值，N为样本的数量。
[0040]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
[0041]本专利技术通过获取反演数据，其中所述反演数据包括：无线电链路测量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，其特征在于，包括：获取反演数据，其中所述反演数据包括：无线电链路测量数据、气象测量数据、雷达回波数据和海面RCS数据；将所述反演数据作为输入，输入到深度学习神经网络中，并设置对流层波导模型，作为隐藏层的算子，同时设置反演激活函数，计算对流层波导的折射率，作为模拟值；设置反演损失函数，将所述模拟值作为参数，对所述模拟值和对流层波导的折射率的真实值进行拟合，直到所述模拟值与所述对流层波导的折射率的真实值之间的误差大于预设阈值，则完成对流层波导反演。2.如权利要求1所述的一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，其特征在于，对流层波导模型为：n(z)＝n0+Δn(z，RCS)Δn(z，RCS)＝A(z)*B(z，RCS)其中，n(z)为对流层波导的折射率，z为垂直方向的高度，n0为基准折射率，Δn(z，RCS)为与垂直方向的高度、海面RCS相关的修正项，RCS为海面RCS，A(z)为与气象测量数据相关的修正项，B(z，RCS)为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项。3.如权利要求2所述的一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，其特征在于，与气象测量数据相关的修正项A(z)和与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)，具体为：A(z)＝e
(
‑
p*T(Z)
‑
q*RH(Z))
B(z，RCS)＝r0+r1*S(z)+r2*R(z)+r3*C(Z)其中，p和q为与气象测量数据相关的修正项A(z)的调整因子，r0、r1、r2和r3为与无线电链路测量数据、雷达回波数据和海面RCS相关的修正项B(z，RCS)的调整因子，T(Z)为温度，RH(Z)为相对湿度，S(z)为无线电链路测量数据中的信号强度，R(Z)为雷达回波数据中的回波强度，C(z)为海面RCS的强度。4.如权利要求3所述的一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，其特征在于，所述反演激活函数为：f(n(z))＝sin n(z)/(1+e
‑
n(z)
)其中，将由所述对流层波导模型生成的对流层波导的折射率输入到所述反演激活函数中，所述反演激活函数将对流层波导的折射率映射到介于[
‑
1，1]之间的范围内。5.如权利要求4所述的一种基于雷达海杂波的对流层波导反演方法，其特征在于，所述反演损失函数为：其中，α和β为权重，分别用于控制均方误差和平均绝对误差，通过调节α和β的大小，来调节均方误差和平均绝对误差的比重，n(z)
true
为对流层波导的折射率的真实值，N为样本的数量。6.一种基于雷达海杂波的对流层波导反演系...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱强华，谢向荣，陈金增，李文艳，王卫星，刘朝，李晨希，容成光，商永敬，
申请(专利权)人：宁波麦思捷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：