파도의 붕괴 및 진화로 인해 파수-주파수 스펙트럼에서 군집선과 고차 고조파가 나타나며, 이와 함께 주파 에너지가 감소한다. 군집선은 종종 일관된 마이크로파 레이더가 파 주기를 과대평가하게 만드는 주요 원인으로 간주된다. 기존 연구들은 파 주기 추정 정확도를 높이기 위해 군집선 에너지의 일부 또는 전체를 제거하려 했다. 그러나 파수-주파수 스펙트럼 내 에너지 분포의 불확실성으로 인해 스펙트럼 관점에서 파 주기를 역산할 때 항상 어느 정도의 편차가 존재한다. 이를 위해 본 논문은 일관된 X-밴드 레이더 기반의 랜덤 포레스트 및 선형 회귀 통합 모델을 활용한 평균 파 주기 추정 방법을 제안한다. 이 방법은 속도 시공간 시퀀스의 파동 운동 규칙에서 직접 파 주기를 추정한다; 먼저, 레이더에서 획득한 시간 도플러 스펙트럼에서 에코 속도 시공간 시퀀스를 도출한다; 둘째, 속도 시공간 시퀀스에서 특징을 추출하고 ECMWF 데이터와 함께 모델을 구축하여 최소 피크 간격을 예측하고 파봉과 파저의 위치를 찾는다; 마지막으로, 해파의 파장과 주기의 관계를 이용해 평균 파 주기를 역산한다. 시뮬레이션을 통해 이 방법의 유효성이 검증되었다. 또한, 중국 산둥성 해안에 배치된 일관된 X-밴드 레이더가 수집한 약 3일치 데이터셋을 분석하여 평균 파 주기를 역산하였으며, 수직 편파(VV) 및 수평 편파(HH)의 평균 제곱근 오차는 각각 0.15 및 0.22초였다. 결과는 이 방법이 해양 파라미터의 실시간 추정을 실현할 수 있음을 보여준다.

일관된 X-밴드 레이더; 평균 파 주기; 속도 시공간 시퀀스; 수직 편파(VV); 수평 편파(HH); 랜덤 포레스트; 실시간 추정