En raison de la fragmentation et de son évolution, des raies de groupe et des harmoniques supérieures apparaissent dans le spectre de fréquence des vagues, accompagnées d'une diminution de l'énergie de la vague principale. Les raies de groupe sont souvent considérées comme la principale cause de la surestimation du période des vagues par un radar micro-ondes cohérent. De nombreuses méthodes tentent de supprimer une partie ou l'ensemble de l'énergie des raies de groupe, dans l'espoir d'améliorer la précision de l'estimation de la période des vagues. Cependant, en raison de l'incertitude de la distribution de l'énergie dans le spectre de fréquence, il existe toujours un certain écart lors de l'inversion de la période des vagues du point de vue spectral. Pour résoudre ce problème, cet article propose une méthode d'estimation de la période moyenne des vagues basée sur un modèle intégré utilisant la forêt aléatoire et la régression linéaire dans la plage radar micro-ondes cohérente en X, cette méthode estimant directement la période des vagues à partir des règles de mouvement des vagues dans le temps. Tout d'abord, nous avons connecté la séquence temporelle et le spectre de Doppler au radar micro-ondes, puis extrait les caractéristiques de la séquence temporelle et de la vitesse et construit un modèle pour prédire le plus petit pic, et enfin, en utilisant la relation entre la longueur d'onde et la période des vagues pour inverser la période moyenne des vagues. L'efficacité de cette méthode a été vérifiée par simulation. De plus, en utilisant des données collectées au cours des trois derniers jours à l'aide d'un radar micro-ondes cohérent déployé sur la côte de la province du Shandong en Chine pour analyse, la période moyenne des vagues, la polarisation verticale (VV) et la polarisation horizontale (HH) présentent des erreurs quadratiques moyennes respectives de 0,15 s et 0,22 s. Les résultats montrent que cette méthode peut réaliser des estimations en temps réel des paramètres des vagues.

radar micro-ondes cohérent; période moyenne des vagues; séquence temporelle-vitesse; polarisation verticale (VV); horizontale (HH); forêt aléatoire; estimation en temps réel