سابِق|تال

تقدير فترة الموجة المتوسطة لرادار إكس الموجات الدقيقة المتماسك من خلال دمج الغابات العشوائية والانحدار الخطي

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

    College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

  • Email：liuh@ctgu.edu.cn
  • Introduction：刘含， 研究方向为无线电海洋遥感。E-mail： liuh@ctgu.edu.cn
LIU Han,  
  • Affiliation：

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

    College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

WANG Suyue,  
  • Affiliation：

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

    College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

ZHANG Qinghe,  
  • Affiliation：

    Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

    College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University, Yichang 443002, China

SHEN Zhaoyang

ملخص

نظرًا لتحطّم الأمواج وتطورها، تظهر خطوط الحزمة وتوافقيات عالية الدرجة في طيف التردد الموجي، وذلك مصحوبًا بانخفاض في طاقة الموجة الرئيسية. غالبًا ما تُعتبر خطوط الحزمة السبب الرئيسي في المبالغة في تقدير فترة الموجة في رادار الموجات الدقيقة المتماسك. حاولت الدراسات السابقة إزالة جزء أو كل طاقة خطوط الحزمة لتحسين دقة تقدير فترة الموجة. ومع ذلك، بسبب عدم اليقين في توزيع الطاقة داخل الطيف الترددي الموجي، هناك دائمًا انحياز معين عند استرداد فترة الموجة من الطيف. لهذا السبب، تقترح هذه الورقة طريقة لتقدير فترة الموجة المتوسطة تعتمد على نموذج تكاملي يجمع بين الغابات العشوائية والانحدار الخطي باستخدام رادار إكس الموجات الدقيقة المتماسك. تقوم هذه الطريقة مباشرةً بتقدير فترة الموجة من نظام التسلسل الزمني المكاني لحركة الأمواج؛ أولاً، يتم اشتقاق تسلسل سرعة الصدى الزمني المكاني من طيف دوبلر الزمني الذي يحصل عليه الرادار؛ ثانيًا، يتم استخراج الميزات من تسلسل السرعة الزمني المكاني وبناء نموذج مع بيانات ECMWF للتنبؤ بأدنى مسافة بين القمم، مما يتيح تحديد مواقع القمم والقيعان؛ أخيرًا، يتم استرداد فترة الموجة المتوسطة باستخدام العلاقة بين طول موجة البحر وفترة الموجة. وتم التحقق من فعالية الطريقة من خلال المحاكاة. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تحليل على مجموعة بيانات تتيحها رادارات إكس الموجات الدقيقة المتماسكة المنتشرة على الساحل الشرقي لمقاطعة شاندونغ بالصين لما يقرب من 3 أيام، حيث بلغ الخطأ الجذري المتوسط للحساسية العمودية (VV) والأفقية (HH) 0.15 ثانية و0.22 ثانية على التوالي. وتُظهر النتائج أن الطريقة يمكن أن تحقق تقديرًا فوريًا لخصائص موج البحر.

مفهوم

رادار إكس الموجات الدقيقة المتماسك; فترة الموجة المتوسطة; نظام تسلسل السرعة الزمني المكاني; الاستقطاب العمودي (VV); الاستقطاب الأفقي (HH); الغابات العشوائية; التقدير الفوري

مقدمة

يعني فترة الموجة ( يعني فترة الموجة ) هي واحدة من المعالم الرئيسية في البيئة البحرية ، التي هي مهمة جدا في الهندسة البحرية ، العمليات البحرية ، والبحوث الأوقيانوغرافية .Chen等，2022b. لا مع تطور تكنولوجيا الاستشعار عن بعد و تشتت الموجات الكهرومغناطيسية على سطح البحر ، الرادار وغيرها من المعدات المستخدمة على نطاق واسع في رصد البيئة البحرية方贺 等，2022ن万勇 等，2023نChen等，2020نDeng等，2022نHuang等，2024. لا متماسكة وغير متماسكة الميكروويف الرادار مع ارتفاع القرار المكانية والزمانية قد جذبت الكثير من الاهتمام في الحصول على موجة المحيط المعلمات )Hackett等，2015نChen等，2022a. لا غير متماسك رادار الميكروويف يستخدم 3D تحويل فورييه السريع ( 3d-fft ) للحصول على موجة من المعلماتHuang等，2017نYoung等，1985. لا متماسكة رادار الميكروويف يكتسب سرعة دوبلر شعاعي من جزيئات الماء من خلال إرسال إشارة واضحة مع زاوية الطور )Plant等，2005نChien等，2013. لا وبالتالي فإن العلاقة المباشرة بين السرعة و الطول الموجي الطيف يمكن استخدامها لاسترداد موجة المحيط المعلمات )Chen等，2019نWu等，2023نHu等，2024. لا
سرعة الفضاء الوقت سلسلة تمثل توزيع دوبلر رادار صدى السرعة في الزمان والمكان ، من خلال تحويل فورييه ثنائي الأبعاد ، يمكننا الحصول على رقم الموجة الطيف الترددي ، والتي تكشف عن خصائص رادار صدى السرعة في رقم الموجة والتردد المجال . خطي سطح البحر ، الطاقة تتركز أساسا في تشتت خطي منحنى عدد موجة الطيف الترددي . ومع ذلك ، وارتفاع القرار المكانية والزمانية خصائص متماسكة رادار الميكروويف يمكن أيضا الكشف عن التفاصيل غير الخطية من سطح البحر ، مثل كسر الأمواج ، الخ . )Plant等，2003aنStevens等，1999نPlant等，2012. لا هذه الخصائص غير الخطية يؤدي إلى خط مستقيم ( مجموعة خط ) و أعلى التوافقيات التي تمر من خلال الأصل في عدد الموجات التي لوحظت من قبل الرادار الطيف الترددي ، مما يؤدي إلى انخفاض الطاقة الرئيسية في موجة الطيف الترددي ، وزيادة الطاقة المنخفضة الترددLiu等，2022aو2022b. لا الظواهر المذكورة أعلاه سوف يؤدي مباشرة إلى المبالغة في تقدير متوسط فترة الموجة )Pierella等，2021نZhao等，2023. لا ولذلك ، من أجل تحسين دقة انعكاس الموجة الدورية ، العديد من الدراسات تركز على إزالة العناصر غير الخطية على سبيل المثالHwang等（2010）باستخدام فلتر تمريرة عالية مع قطع التردد 0.04 هرتز ، بعض " مجموعة " خطوط الطاقة يتم تصفيتها .Chen等（2017）قطع التردد هو تعديل 0.05 هرتز ، ولكن بالمقارنة مع العوامة موجة المحيط الطيف ، ذروة التردد الواضح تحول إلى التردد المنخفض الاتجاه . وخلافا لهذا النهج المتبع في الإبقاء على جزء من " مجموعة خطوط " ،Carrasco等（2017）على أساس خطي مرشح التشتت ، مجموعة خطوط الطاقة التوافقية العليا يتم إزالتها ، فقط الطاقة الخطية علاقة التشتت هو الحفاظ عليها . ومع ذلك ، فإن ذروة تردد الطيف التي حصل عليها الرادار هو 0.25 أقل من ذلك من العوامة .حول . في أعمالنا السابقة ، ونحن قد أثبتت أن الموجات القصيرة الناتجة عن تفكك وتطورها يمكن أن تفسر " مجموعة خطوط " وارتفاع التوافقيات . لأن " مجموعة خط " يقع في منطقة التردد المنخفض من الطيف الترددي من عدد الموجات ، ويعتقد أن يكون السبب الرئيسي في المبالغة في تقدير فترة متماسكة رادار الميكروويف )Liu等，2022a. لا ثم ، في هذه الورقة ، فإننا نقترح رواية تشتت العلاقة مرشح ، مرشح بعض التردد المنخفض مجموعة الطاقة . وفي الوقت نفسه ، من أجل تعويض فقدان الطاقة الناجمة عن الحد من ذروة التردد الرئيسي الطيف ، وارتفاع التوافقيات محفوظة ، و المبالغة في تقدير فترة الموجة هو تحسين .Liu等，2022b. لا ومع ذلك ، فإن هذا الأسلوب لا يأخذ في الاعتبار خصائص توزيع الترددات المختلفة في مكونات غير الخطية من الموجات . بعد ذلكHu等（2024）شبه ثنائي التغييرية طريقة التحلل ( qb-vmd ) هو المقدمة في هذه الورقة ، التي تتحلل qb-vmd شعاعي سرعة السلسلة الزمنية ، وإزالة " مجموعة خط " واسطة ، وتعويض الموجة الرئيسية واسطة بشكل صحيح . ومع ذلك ، فإن عامل التعويض في هذه الطريقة تحتاج إلى تعديل وفقا لمختلف الظروف البحرية . جميع الدراسات المذكورة أعلاه على أساس عدد موجة الطيف الترددي ، من خلال إنشاء علاقة مباشرة مع موجة الطيف ، ثم عكس الموجة الفترة . بسبب عدم وجود خصائص توزيع مختلف مكونات التردد في عدد موجة الطيف الترددي ، صدى عدد موجة الطيف الترددي في مختلف ظروف البحر أو البحر يحتاج إلى معالجة مختلفة من المرشحات .
نموذج متكامل من كلمة الغابات والانحدار الخطي يجمع بين القدرة على التكيف جيدة من كلمة الغابات على الخصائص غير الخطية ، وكفاءة عالية الأداء الحسابي الانحدار الخطي . وقد طبقت هذه الاستراتيجية المتكاملة في عدد من المجالات . على سبيل المثالFeng等（2022）دقة الكشف المبكر عن السرطان يمكن تحسينها من خلال دمج كلمة الغابات و الانحدار اللوجستي في التشخيص الطبي .汪春丽和刘露萍（2021）من خلال الجمع بين التدرج رفع شجرة مع النموذج الخطي ، والقدرة على التعميم من سجل الائتمان نموذج معزز .Fan等（2021）البحوث في مجال العلوم البيئية تشير إلى أن النموذج الهجين هو أكثر قدرة على تركيب غير الخطية في التنبؤ بنوعية الهواء . هذه الدراسة تشير إلى أن الجمع بين القدرة على اختيار سمة من شجرة النموذج العددي حساسية النموذج الخطي ، فرقة طريقة التعلم لديها ميزة فريدة من نوعها في نظام معقد النمذجة .
استنادا إلى التحليل الوارد أعلاه ، من أجل التغلب على القيود المفروضة على نموذج واحد في تقدير الدقة والقدرة على التعميم ، تقترح هذه الورقة طريقة متماسكة يعني فترة تقدير رادار اكس باند على أساس مؤشر ستوكاستيك الغابات والانحدار الخطي النموذج المتكامل . في هذا الأسلوب ، nonwave المكونات يمكن إزالتها بشكل فعال ، موجة المعلمات يمكن استخراجها مباشرة من سرعة الزمكان تسلسل ، مما يحسن من دقة قياس متوسط فترة متماسكة اكس باند الرادار . من أجل التحقق من صحة هذا الأسلوب ، ونحن إعادة تحليل البيانات التي تم جمعها من قبل رادار متماسك اكس باند في تشرين الثاني / نوفمبر 2022 في مقاطعة شاندونغ ، الصين ، من أجل توفير حل جديد من أجل تحسين موثوقية متماسك انعكاس موجة الرادار المعلمات .

نظرية وطريقة

2-1 الأساس النظري

نموذج دوبلر

مثلFig. 1كما هو مبين ، سطح مركب نظرية تتحلل سطح المحيط الخام في الصغيرة والمتوسطة الحجم ، على نطاق واسع الخصائص . تبعثر الموجات الدقيقة يحدث بسبب تبعثر براج الرنان للموجات الصغيرة )Plant等，1990. لا رادار الميكروويف يتفاعل مع الموجات الصغيرة من خلال هذا صدى براج نثر )Poulter等，1994. لا في هذا التفاعل ، هناك نوعان من موجات صغيرة الحجم : واحد هو موجة الحر ، وعادة ما تنتج مباشرة من الرياح ، التي تنتشر في سرعة الطور الطبيعي )Plant等，2004نPlant，2003b) ; والآخر هو كسر الموجات القصيرة التي تنتجها المتوسطة النطاق موجة كسر ، والتي تنتشر بسرعة بين سرعة الموجة الحرة و المرحلة المتوسطة النطاق موجة )Plant，1997نLee等，1995و1996و1998. لا في عملنا السابق تم اقتراح نموذج دوبلر على أساس موجات الحر وكسر الموجات القصيرة )Liu等，2022bطيف دوبلر قياس الرادار
نوعو .طيف دوبلر موجة الحر و غيوم على الموجات القصيرة ، على التوالي .على مسافة شعاعيّة ;الوقت .تردد دوبلر .
figure

Fig. 1 Model of the composite surface theory for free waves and broken short waves

تفاصيل الرادارTable 1كما هو مبين .Fig. 2مثال على صدى جمعها متماسكة رادار اكس باند في الساعة 15 من يوم 12 نوفمبر 2022 . الرادار يستخدم تردد الناقل واحد CW إشارة واثنين من هوائيات . اثنين من هوائيات إرسال واستقبال إشارات في الخامس و سمو الاستقطاب ، على التوالي ، والرادار يعمل في نظرات واسطة . فيFig. 2انتفاخ أحمر يشير إلى " الذروة " الظاهرة في طيف دوبلر الناجمة عن كسر الموجات القصيرة )Liu，2022bنZhao等，2023. لا منFig. 2كما يمكن أن ينظر إليه في هذه الورقة ، تردد صدى غيوم الموجات القصيرة قد توسعت بشكل ملحوظ . تردد دوبلر التحول يحسب باستخدام طريقة لحظة الطيفية .

Table 1 Parameters of the radar

参数数值数值
天线极化方式VVHH
工作频率/GHz9.3—9.59.3—9.5
扫描带宽/MHz2525
频率扫描周期/0.150.15
采样时间/s0.00050.0005
采样间隔/m2.52.5
距离分辨率/m66
figure
figure

Fig. 2 Time-doppler spectrum， at 15：00 under different polarizations on November 12， 2022

السرعة الشعاعيةيمكن التعبير عنها
نوعراديو الطول الموجي .

تقلب السرعة الشعاعية

مثلFig. 1كما هو مبين ، عند الرادار يأخذ زاوية الدخولعندما يلمع سطح البحر ، جزيئات الماء على سطح البحر تنتشر في شكل موجات مستمرة ، تتحرك في مدارها )Zhao等，2023مما يؤدي إلى تحول تردد دوبلر الطيف )Chen等，2012عند الرادار يأخذ زاوية الدخولشعاعي السرعة المدارية جزيئات الماء على سطح البحر
نوعالمسافة الشعاعية من زاوية التحديق .الوقت .و .الأفقي والرأسي مكونات السرعة المدارية ، على التوالي .
نوعلقاء في المياه العميقة )Greenlees，1994ق
نوعالسعة . وفي الوقت نفسه ، عدد موجيالتردد الزاوياتبع علاقة التشتت .
نوععمق المياه ،تسارع الجاذبية .

2-2 نموذج متكامل من كلمة الغابات والانحدار الانحدار الخطي

المتكاملة نموذج الانحدار يظهر ميزة في البعد عالية بيانات النمذجة . في هذا النموذج ، هيكل البيانات ينقسم إلى الخطية وغير الخطية من المكونات . القدرة على التعبير غير الخطية من كلمة الغابات جنبا إلى جنب مع كفاءة عالية وتفسير الانحدار الخطي يجعل هذا النموذج المتكامل ممتازة على التكيف ودقة البيانات المعقدة في البيئة .
مؤشر ستوكاستيك الغابات نموذج الانحدار يمكن تحقيق توقعات قوية من خلال دمج العديد من الأشجار المستقلة الانحدار مع متوسط الناتج ، الخوارزمية تعتمد استراتيجية التعبئة ، من خلال اختيار عينات عشوائية و كلمة اختيار سمة فرعية في كل عقدة ، وتعزيز التسامح الضوضاء و القيم الشاذة ، وقمع overfitting بفعالية )Breiman，1996و2001. لا من أجل تحسين القدرة على التكيف والحد من الضوضاء في البعد عالية ميزة ، وتنظيم تقنية ( مثل لاسوTibshirani，2011أو ريدج ( Hoer and Kennard , 2000 ) الانحدار ، وبالتالي تعزيز متانة النموذج . الانحدار الخطي يفترض أن هناك علاقة خطية بين المتغيرات المستهدفة و مدخلات مميزة و تقدير معالم النموذج عن طريق التقليل من مجموع مربعات الخطأ . ويمكن الحصول على تنبؤات نهائية تجمع بين النموذجين عن طريق المتوسط المرجح :
نوعيمثل التنبؤ غير الخطية العشوائية في الغابات ،عدد أشجار القرارعلى أساس المدخلاتالمتغيرات العشوائية المستقلة مع نفس التوزيعالناتج من شجرة القرار ،يمثل التنبؤ الخطي الانحدار الخطي ،ميزات الإدخال ،هو معامل الانحدار الذي يمثل تأثير كل ميزة على متغير الهدف ،الجزء الذي يمثل نموذج لا يمكن تفسيره من حيث الخطأ ،و .مؤشر ستوكاستيك الغابات الانحدار الخطي .

عكس طريقة

مثلFig. 3طول موجة واحدة السفرعلى افتراض أن سرعة الموجةفترة الموجةالصيغة الحسابية المحددة هي كما يلي :
figure

Fig. 3 Schematic of a single traveling wave

لأن متوسط فترة الموجةمتوسط في النطاق العام . ولذلك ، يمكن استخدام الطول الموجي كمعلمة لوصف متوسط فترة الموجة .
استنادا إلى التحليل النظري أعلاه ، الخوارزمية المقترحة الخطوات التالية :
الخطوة 1 : الحصول على واحد دوبلر الطيف و بعدين الطيف ( الوقت دوبلر الطيف ) في الوقت المستمر من خلال تحويل فورييه متماسكة اكس باند رادار صدى إشارة .
الخطوة 2 : اعتماد式（2）حساب تردد دوبلر التحول من الوقت طيف دوبلرمنتدى
الخطوة 3 : اعتماد式（3）الحصول على السرعة الشعاعية المكانية والزمانية تسلسل من انزياح دوبلرمنتدى
الخطوة 4 : استخراج سلسلة زمنية من السرعة الشعاعيةعلى سبيل المثال ، يعني ، الانحراف المعياري ، الحد الأقصى ، الحد الأدنى ، متوسط ، انحراف ، التفرطح ، وما إلى ذلك ، يتم تحليل الارتباط مع الحد الأدنى من الذروة بالجو ( المعروف أيضا باسم الحد الأدنى من الذروة تباعد أو الحد الأدنى من وادي الفرق ) محسوبة من قبل يعني فترة الموجة الفعلية ، من أجل تصفية خصائص معامل الارتباط أقل من 0.6 ، وبالتالي القضاء على ارتباط الخصائص .
الخطوة 5 : المقبل ، على أساس الخصائص المتبقية والحد الأدنى من الذروة بالجو ، ونحن بناء نموذج متكامل يجمع بين كلمة الغابات نموذج الانحدار مع نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ الحد الأدنى من الذروة بالجو .
الخطوة 6 : سلسلة زمنية من السرعة الشعاعية يمكن تحديدها بدقة على أساس الحد الأدنى من ذروة المسافة .متوسط فترة الموجة تحسب على أساس متوسط الفرق بين القمم والوديان . في الوقت الحقيقي البيانات الرادارية صدى هو إدخالها في نموذج جيد لتحقيق في الوقت الحقيقي تقدير متوسط فترة الموجة .

محاكاة التحقق

استخدام مشروع موجة بحر الشمال المشترك ( طيف جونسواب )Hasselmann等，1980و longuet هيغينز دالة التوزيع ( 1957 ) يمكن استخدامها للحصول على سلسلة زمنية من 2D خطي سطح الأرض التشرد . وفقا لنظرية الموجة الخطية ، يمكن أن تولد الرياح السطحية ثلاثية الأبعاد )Dankert和Rosenthal，2004و
نوعموقع البحر .التردد الزاويأمر المادةالسمت . الطول الموجي الطيف الاتجاهالسعة يمكن استخلاصهزاوية القرارنكلمة المرحلةإلىتوزيع موحد .
الأفقي والرأسي مكونات السرعة المدارية式（5）و ( 6 ) الحصول على . من .式（4）يمكن الحصول على مثلFig. 4محاكاة سرعة الزمكان السرعة سلسلة ، سلسلة السرعة الزمكان يظهر بوضوح غيوم الموجات القصيرة ( الأصفر نقطة " التدخل " الظاهرة )Wu等，2023في وقت لاحق ، وذلك باستخدام آلة التعلم القائم على موجة المحيط المعلمة عكس الطريقة الموصوفة في الفرع 2 ، الحد الأدنى من ذروة المسافة المقدرة من محاكاة سطح البحر البيانات ، وموقف قمة الموجة فالي ( على سبيل المثالFig. 4وأخيرا ، فإن متوسط فترة الموجة تحسب على أساس هذه العلامات النتائج .
figure
figure

Fig. 4 The spatial-temporal displacement series and spatial-temporal velocity series of simulated data

أساس式（9）نموذج الانحدار الخطي ، مقارنة أداء مؤشر ستوكاستيك الانحدار تحت الغابات المختلفة نسبة الوزن ، وتحليل دقة التنبؤ كل نموذج .Fig. 5rmsd والوزن المعلمةالعلاقة بين التغيير . يمكننا أن نرى أن نسبة الوزن له تأثير كبير على أداء النموذج .Fig. 5في هذه الورقة ، فإننا نقترح طريقة جديدة لتقدير متوسط فترة الأمواج على سطح البحر ، والتي يمكن أن تعكس بشكل حدسي الفرق بين التنبؤ نموذج تحت الوزن الأمثل . محاكاة تجربة محاكاة ظروف البحر المختلفة .المعالم الإحصائية مثلTable 2كما هو مبين . وتظهر النتائج أن انعكاس نتائج النموذج في اتفاق جيد مع متوسط فترة الموجة الفعلية ، مما يدل على فعالية هذه الطريقة .

Table 2 Statistical parameters

参数数值
相关系数 CC0.97
均方根误差 RMSD0.27
绝对值误差 AMD0.24

متماسكة رادار اكس باند التحقق

4-1 الإعداد التجريبي

وفي تشرين الثاني / نوفمبر 2022 ، أجريت تجربة لمدة ثلاثة أيام تقريبا في المناطق الساحلية من مقاطعة شاندونغ لتقييم أداء الرادار . sppr50p-hh و sppr50p-vv اثنين مستقلة الحالة الصلبة السلطة مكبر للصوت رصد / رادار الملاحة بالقرب من الانتصاب )Fig. 6 (关键 等，2023ن刘宁波 等，2019و2021نشر على ارتفاع 80 متر من سطح البحر ، بيانات الرادار الأصلي 4252.5-4602.5 متر من البحر مختارة ، حتى الرعي زاوية 1.08-1.00 ° . اثنين من خطوط الطول الرأسي متداخلة أكثر من 1 متر ، sppr50p-hh في الأعلى ، sppr50p-vv في أسفل . كل مجموعة تعمل في 11.11 كم ، زاوية التحديق من اثنين من الرادارات يدويا تعيين اثنين من الرادارات التحديق في نفس المشهد في نفس الوقت . بسبب عدم وجود قيمة العوامة ، موجة المحيط المعلمات من ecmwf في هذا الموقف تم اختيارها ومقارنتها .
figure
figure

Fig. 5 Statistical characteristics of RMAD for inverted mean wave period and verification results of simulated sea surface against wind speed

figure

Fig. 6 Radar installation location diagram

4-2 الملاحظات والمناقشات

الوقت دوبلر الطيف

Fig. 7الوقت دوبلر الطيف في 16 : 00 الخامس و سمو الاستقطاب في 13 تشرين الثاني / نوفمبر 2022 . سرعة الرياح 7.34 م / ث ، وارتفاع موجة فعالة 1.11 م . هذا النوع من حالة البحر يسبب الوقت دوبلر الطيف بشكل متقطع توسيع الحق . ومن الواضح أن كثافة دوبلر في الخامس الاستقطاب هو أعلى من ذلك في سمو الاستقطاب ، والرادار في سمو الاستقطاب هو أكثر حساسية من الخطيةPlant（1997）الاستنتاجات المتفق عليها .
figure
figure

Fig. 7 Time doppler spectrum under different polarizations

4-2-2 سرعة تسلسل الزمكان

Fig. 8عرضFig. 7استخدام式（2）و .式（3）سرعة دوبلر في سمو و ت الاستقطاب هو عموما أكبر من ذلك في الخامس الاستقطاب . وهذا يتفق مع استنتاجات سيرجييفسكي وآخرون ( 2019 ) . مثلFig. 8كما هو مبين في هذه الورقة ، الأصفر " التدخل " الظاهرة تظهر بوضوح على السرعة المكانية والزمانية سلسلة ، وموقف من القمم والوديان هو توقع مع نموذج متكامل ، والتي تبين بوضوح حركة الموجة .
figure
figure

Fig. 8 Spatial-temporal velocity series under different polarizations

4-2-3 النتائج والتحليل

باستخدام بيانات من 14 : 00 في 12 تشرين الثاني / نوفمبر إلى 15 : 00 في 13 كانون الأول / ديسمبر ، متماسكة اكس باند الرادار ، والتحقق من صحة البيانات من 16 : 00 في 12 تشرين الثاني / نوفمبر إلى 8 : 00 في 13 كانون الأول / ديسمبر . وفي الوقت نفسه ، عكس طريقة متوسط فترة الموجةLiu等，2022a. لاFig. 9و .Fig. 10سلسلة زمنية من متوسط فترة الموجة من أساليب مختلفة . البرتقالي زائد يمثل طريقة الترشيح ، النجمة الحمراء يمثل انعكاس نتيجة الطريقة المقترحة ، الدائرة الزرقاء يتوافق مع ecmwf النتيجة . مخطط مبعثر من الطريقة المقترحةFig. 9و .Fig. 10كما هو مبين . المعالم الإحصائيةTable 3مقارنة مع طريقة الترشيح ، متوسط فترة الموجة على أساس آلة التعلم عكس تقدير موجة المحيط المعلمات باستخدام متماسكة اكس باند الرادار هو في اتفاق جيد مع ecmwf النتائج .

Table 3 Comparison of statistical parameters obtained by the method in this paper with Liu et al.’s （filtering） method

参数VV极化HH极化
本文方法Liu等方法本文方法Liu等方法
CC0.960.910.890.85
RMSD0.150.210.220.31
AMD0.110.160.160.22
figure
figure

Fig. 9 Performance evaluation of X-band radar VV polarization data inversion for mean wave period on November 13-15， 2022

figure
figure

Fig. 10 Performance evaluation of X-band radar HH polarization data inversion for mean wave period on November 13-15， 2022

سرعة الرياح في الرادار4-6الفقرات 6-8و لاحظ نسبة الإشارة إلى الضوضاء ( الأب ) ( دائرة الاستخبارات الوطنية مجموعة : اللفتنانت ؛ 11-13 ديسيبل ، 11-13 ديسيبل > 13 ديسيبل ) سلسلة زمنية مثلFig. 10و .Fig. 11كما هو مبين . مع زيادة سرعة الرياح و نسبة الإشارة إلى الضوضاءFig. 10و .Fig. 11كما هو مبين . متوسط فترة الموجةونسبة الإشارة إلى الضوضاء ( الأب ) من صدى الرادار هو أيضا منخفضة . قد يكون هذا بسبب عدم كفاية عدد وكثافة مبعثر على سطح المحيط تحت ظروف الرياح المنخفضة )Hwang等，2014. لا
figure
figure

Fig. 11 Analysis of polarization characteristics for X-band radar inversion of sea surface wind speed and mean wave period on November 13-15， 2022

figure
figure

Fig. 12 Analysis of X-band radar HH and VV polarization signal-to-noise ratio characteristics and their impact on the accuracy of mean wave period on November 13—15， 2022

4-2-4 المناقشة

بالمقارنة مع التقليدية القائمة على تصفية الأسلوب ، الأسلوب المقترح هو أكثر اتساقا في تقدير فترة الموجة . طريقة الترشيح التقليدية عادة ما يزيل " مجموعة خط " من تشتت مرشح للحصول على رقم الموجة طيف متماسك الميكروويف الرادار . ومع ذلك ، بسبب عدم التيقن من توزيع الطاقة في عدد موجة الطيف الترددي ، هناك دائما بعض الانحراف في عكس متوسط فترة الموجة من الطيف . في هذه الورقة ، من خلال القضاء على تأثير كسر موجة مباشرة من السرعة الشعاعية تسلسل ، ثم عكس موجة المعلمات ، وتجنب الخطأ الناجم عن عدم اليقين من الخصائص الطيفية في الأساليب التقليدية . النتائج التجريبية تبين أن موجة المعلمات عكس الطريقة المقترحة هي أكثر اتساقا مع ecmwf النتائج .
وعلاوة على ذلك ، في الوقت الحقيقي بالقرب من متوسط تقدير فترة الموجة يمكن أن يتحقق بنجاح في كل من وضع الاستقطاب الرادارات . ومع ذلك ، بالمقارنة مع فولت الاستقطاب ، يعني فترة الخطأ من انعكاس تحت سمو الاستقطاب هو أكبر . هذا هو على الارجح بسبب حساسية الرادار غير الخطية في تكوين المحيطات وانخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء في سمو الاستقطاب واسطة . هذه المشكلة سوف تناقش في المستقبل .
عندما تكون سرعة الرياح التغييرات المفاجئة ، خطأ في تقدير متوسط فترة الموجة سوف تصبح أكبر ، وعدد من أشجار القرار و قيم مختلفة من تنظيم المعلمات في الانحدار الخطي يتم تعديلها بشكل معقول ، مما يجعل من الخطأ تقدير متوسط فترة الموجة تبقى في مستوى معقول .

خاتمة

من أجل تحقيق في الوقت الحقيقي عالية الدقة موجة متوسط تقدير فترة ، طريقة تقدير متوسط فترة الموجة على أساس نموذج متكامل متماسكة رادار اكس باند كلمة الغابات والانحدار الخطي هو المقترح . في هذه الورقة ، سلسلة زمنية من السرعة الشعاعية كان متوقعا باستخدام نموذج متكامل ، والحد الأدنى من المسافة بين القمم تم الحصول عليها ، ثم موقع قمة الموجة فالي تم العثور على الحد الأدنى من المسافة بين القمم . النتائج الرئيسية هي كما يلي : نموذج متكامل الطريقة المقترحة يمكن أن تقلل بشكل فعال من تأثير موجة كسر وتحقيق في الوقت الحقيقي بالقرب من فترة القياس على أساس متماسك اكس باند الرادار . هذه الطريقة لا تزال بحاجة إلى مزيد من الدراسة من أجل تحسين الكفاءة الحاسوبية .

References

  1. 1.
    Breiman L. 1996. Bagging predictors. Machine Learning, 24(2): 123-140
  2. 2.
    Breiman L. 2001. Random forests. Machine Learning, 45(1): 5-32
  3. 3.
    Carrasco R, Horstmann J and Seemann J. 2017. Significant wave height measured by coherent X-band radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(9): 5355-5365
  4. 4.
    Chen X W and Huang W M. 2022a. Spatial–temporal convolutional gated recurrent unit network for significant wave height estimation from shipborne marine radar data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 4201711
  5. 5.
    Chen X W, Huang W M, Zhao C and Tian Y W. 2020. Rain detection from X-band marine radar images: a support vector machine-based approach. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(3): 2115-2123
  6. 6.
    Chen Z Z, Chen X, Zhao C, Li J, Huang W M and Gill E W. 2019. Observation and intercomparison of wave motion and wave measurement using shore-based coherent microwave radar and HF radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(10): 7594-7605
  7. 7.
    Chen Z Z, Fan L G, Zhao C and Jin Y. 2012. Ocean wave directional spectrum measurement using microwave coherent radar with six antennas. IEICE Electronics Express, 9(19): 1542-1549
  8. 8.
    Chen Z Z, Wang Z H, Chen X, Zhao C, Xie F and He C. 2017. S-band Doppler wave radar system. Remote Sensing, 9(12): 1302
  9. 9.
    Chen Z Z, Zhang C Y, Zhao C, Chen X and Liu H. 2022b. Peak wave direction measurement using shipboard coherent microwave radar. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19: 4500805
  10. 10.
    Chien H, Cheng H Y and Trizna D B. 2013. Determination of phase difference of backscatter signals from coherent-on-receive microwave marine radar for wave measurement//Proceedings of 2013 OCEANS - San Diego. San Diego: IEEE: 1-6
  11. 11.
    Dankert H and Rosenthal W. 2004. Ocean surface determination from X-band radar-image sequences. Journal of Geophysical Research: Oceans, 109(C4): C04016
  12. 12.
    Deng M, Zhao C, Chen Z Z, Ding F and Wang T. 2022. Wave height and wave period measurements using small-aperture HF radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 4209212
  13. 13.
    Fan S R, Hao D X, Feng Y, Xia K W and Yang W B. 2021. A hybrid model for air quality prediction based on data decomposition. Information, 12(5): 210
  14. 14.
    Fang H, Yang J S, Fan G F, Li C, Shi D W and Perrie W. 2022. Ocean surface wind speed retrieve from co-polarized SAR using composite surface Bragg scattering model. National Remote Sensing Bulletin, 26(6): 1274-1287
  15. 15.
    Feng C H, Disis M L, Cheng C and Zhang L J. 2022. Multimetric feature selection for analyzing multicategory outcomes of colorectal cancer: random forest and multinomial logistic regression models. Laboratory Investigation, 102(3): 236-244
  16. 16.
    Greenlees J N. 1994. Basic wave mechanics: for coastal and ocean engineers, by Robert M. Sorensen. Naval Engineers Journal, 106(4): 227-228
  17. 17.
    Guan J, Liu N B, Wang G Q, Ding H, Dong Y L, Huang Y, Tian K X and Zhang M Y. 2023. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for dual polarization multistate scattering dataset of marine targets. Journal of Radars, 12(2): 456-469
  18. 18.
    Hackett E E, Fullerton A M, Merrill C F and Fu T C. 2015. Comparison of incoherent and coherent wave field measurements using dual-polarized pulse-Doppler X-band radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(11): 5926-5942
  19. 19.
    Hasselmann D E, Dunckel M and Ewing J A. 1980. Directional wave spectra observed during JONSWAP 1973. Journal of Physical Oceanography, 10(8): 1264-1280
  20. 20.
    Hoerl A E and Kennard R W. 2000. Ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 42(1): 80-86
  21. 21.
    Hu Z Q, Chen Z Z, Zhao C and Chen X. 2024. Inversion of wave parameters with shore-based coherent S-band radar using quasi-binary variational mode decomposition. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17: 8570-8580
  22. 22.
    Huang W M, Liu X L and Gill E W. 2017. Ocean wind and wave measurements using X-band marine radar: a comprehensive review. Remote Sensing, 9(12): 1261
  23. 23.
    Huang Y X, Chen Z Z, Zhao C, Wei Y Y and Chen X. 2024. Wave parameter inversion for shipboard coherent S-band radar under shadow modulation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62: 4207815
  24. 24.
    Hwang P A, Perrie W and Zhang B. 2014. Cross-polarization radar backscattering from the ocean surface and its dependence on wind velocity. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(12): 2188-2192
  25. 25.
    Hwang P A, Sletten M A and Toporkov J V. 2010. A note on Doppler processing of coherent radar backscatter from the water surface: with application to ocean surface wave measurements. Journal of Geophysical Research: Oceans, 115(C3): C03026
  26. 26.
    Lee P H Y, Barter J D, Beach K L, Hindman C L, Lake B M, Rungaldier H, Shelton J C, Williams A B, Yee R and Yuen H C. 1995. X band microwave backscattering from ocean waves. Journal of Geophysical Research: Oceans, 100(C2): 2591-2611
  27. 27.
    Lee P H Y, Barter J D, Beach K L, Lake B M, Rungaldier H and Thompson H R. 1998. Scattering from breaking gravity waves without wind. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 46(1): 14-26
  28. 28.
    Lee P H Y, Barter J D, Caponi E, Caponi M, Hindman C L and Lake B M. 1996. Wind-speed dependence of small-grazing-angle microwave backscatter from sea surfaces. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 44(3): 333-340
  29. 29.
    Liu H, Chen Z Z and Zhao C. 2022a. A new Doppler model incorporated with free and broken-short waves for coherent S-band wave radar at near-grazing angles. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 5108311
  30. 30.
    Liu H, Chen Z Z, Zhao C and Wu S T. 2022b. Improvement of mean wave period based on dispersion relation filter using shore-based coherent S-band radar. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 39(8): 1105-1113
  31. 31.
    Liu N B, Ding H, Huang Y, Dong Y L, Wang G Q and Dong K. 2021. Annual progress of the sea-detecting X-band radar and data acquisition program. Journal of Radars, 10(1): 173-182
  32. 32.
    Liu N B, Dong Y L, Wang G Q, Ding H, Huang Y, Guan J, Chen X L and He Y. 2019. Sea-detecting X-band radar and data acquisition program. Journal of Radars, 8(5): 656-667
  33. 33.
    Longuet-Higgins M S. 1957. The statistical analysis of a random, moving surface. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 249(966): 321-387
  34. 34.
    Pierella F, Bredmose H and Dixen M. 2021. Generation of highly nonlinear irregular waves in a wave flume experiment: spurious harmonics and their effect on the Wave Spectrum. Coastal Engineering, 164: 103816
  35. 35.
    Plant W J. 1997. A model for microwave Doppler sea return at high incidence angles: Bragg scattering from bound, tilted waves. Journal of Geophysical Research: Oceans, 102(C9): 21131-21146
  36. 36.
    Plant W J. 2003a. Microwave sea return at moderate to high incidence angles. Waves in Random Media, 13(4): 339-354
  37. 37.
    Plant W J. 2003b. Bound waves and sea-surface slopes//Proceedings of Oceans 2003. Celebrating the Past ... Teaming Toward the Future. San Diego: IEEE: 1825-1828
  38. 38.
    Plant W J, Dahl P H, Giovanangeli J P and Branger H. 2004. Bound and free surface waves in a large wind-wave tank. Journal of Geophysical Research: Oceans, 109(C10): C10002
  39. 39.
    Plant W J and Farquharson G. 2012. Origins of features in wave number-frequency spectra of space-time images of the ocean. Journal of Geophysical Research: Oceans, 117(C6): C06015
  40. 40.
    Plant W J and Keller W C. 1990. Evidence of Bragg scattering in microwave Doppler spectra of sea return. Journal of Geophysical Research: Oceans, 95(C9): 16299-16310
  41. 41.
    Plant W J, Keller W C and Hayes K. 2005. Measurement of river surface currents with coherent microwave systems. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(6): 1242-1257
  42. 42.
    Poulter E M, Smith M J and McGregor J A. 1994. Microwave backscatter from the sea surface: Bragg scattering by short gravity waves. Journal of Geophysical Research: Oceans, 99(C4): 7929-7943
  43. 43.
    Sergievskaya I A, Ermakov S A, Ermoshkin A V, Kapustin I A, Molkov A A, Danilicheva O A and Shomina O V. 2019. Modulation of dual-polarized X-band radar backscatter due to long wind waves. Remote Sensing, 11(4): 423
  44. 44.
    Stevens C L, Poulter E M, Smith M J and McGregor J A. 1999. Nonlinear features in wave-resolving microwave radar observations of ocean waves. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 24(4): 470-480
  45. 45.
    Tibshirani R. 2011. Regression shrinkage and selection via the lasso: a retrospective. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 73(3): 273-282
  46. 46.
    Wan Y, Ma E N, Qu R Z and Dai Y S. 2023. Accuracy evaluation of wave spectrum inversion based on Sentinel-1 and GF-3 SAR data. National Remote Sensing Bulletin, 27(4): 891-904
  47. 47.
    Wang C L and Liu L P. 2021. Analysis of the average price of second-hand houses in shanghai based on gradient boosting regression tree. Operations Research and Fuzziology, 11(3): 257-267
  48. 48.
    Wu S T, Zhao C, Chen Z Z, Xu Q H and Wang X. 2023. Wave parameter inversion from motion-affected echoes using shipboard coherent microwave radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61: 5106311
  49. 49.
    Young I R, Rosenthal W and Ziemer F. 1985. A three-dimensional analysis of marine radar images for the determination of ocean wave directionality and surface currents. Journal of Geophysical Research: Oceans, 90(C1): 1049-1059
  50. 50.
    Zhao C, Wang X, Chen Z Z, Wu S T and Zeng Y C. 2023. Inversion of wave parameters from time-Doppler spectrum using shore-based coherent S-band radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61: 5101211

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website