【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及毫米波云雷达回波，具体涉及一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法。
技术介绍
1、ppi（plan position indicator，平面位置显示）雷达是一种广泛应用于气象观测和地物探测的雷达系统。它通过雷达波的水平旋转扫描生成平面图像，反映目标物在水平面上的位置和强度。ppi雷达的观测结果以雷达站为中心呈现平面分布，并可实时获取不同方位的回波数据。这些回波数据包含大量的环境信息，如降水强度、地形反射等，但也容易受到地物杂波和噪声干扰，导致数据质量下降，影响实际应用效果。传统的ppi雷达回波处理技术主要依赖于功率谱来区分气象目标和非气象干扰。然而，这些方法对复杂环境下的精确识别存在局限性，无法有效应对地物杂波、建筑反射等非气象干扰。
2、目前较为成熟的雷达回波识别算法多基于雷达回波的功率谱数据，这些滤波算法较为复杂，处理速度较慢，迁移性差，且无法针对雷达信号的延伸产品进行有效和滤波，极大地限制了实际业务中的应用效果。
技术实现思路
1、专利技术目的：...
【技术保护点】
1.一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（1）包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（11）具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（12）具体如下：对于PPI类型的雷达回波数据，提取11个特征用于进一步识别地物回波和气象回波，包括4个原始雷达数据：雷达反射率因子、平均径向速...
【技术特征摘要】
1.一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（1）包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（11）具体如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（12）具体如下：对于ppi类型的雷达回波数据，提取11个特征用于进一步识别地物回波和气象回波，包括4个原始雷达数据：雷达反射率因子、平均径向速度v、速度谱宽w、雷达回波的信噪比snr，根据数据数组计算得出的极坐标半径以及6个结合雷达回波分类常用的模糊逻辑算法提取的特征：极坐标半径、回波强度的纹理、沿径向方向的变号、沿径向的库间变化程度、径向速度的区域平均值 、方差、速度谱宽的区域平均值。
5.根据权利要求2所述的一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（13）中，腐蚀膨胀的形态学处理为去除噪声和填补空洞。
6.根据权利要求1所述的一种基于kan网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，步骤（2）中，rec-kan-mlp网络结构整体为rec结构，引入kan网络隶属函数进行拟合，利用mlp模块进行权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：马冠龙，袁慧玲，张子逸，范禹韬，赵阳，毕振凯，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：
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