Devido à quebra e evolução das ondas, aparecem linhas de grupo e harmônicos de ordem superior no espectro de número de onda e frequência, acompanhados pela redução da energia da onda principal. As linhas de grupo são frequentemente consideradas a principal razão para a superestimação do período das ondas pelo radar micro-ondas coerente. Pesquisas anteriores tentaram remover parte ou toda a energia das linhas de grupo para melhorar a precisão da estimativa do período das ondas. No entanto, devido à incerteza na distribuição de energia no espectro de número de onda e frequência, sempre existe um certo viés ao inverter o período das ondas a partir do espectro. Para isso, este artigo propõe um método de estimativa do período médio das ondas baseado em um modelo ensemble que combina floresta aleatória e regressão linear, utilizando um radar coerente na banda X. Este método estima diretamente o período das ondas a partir das regularidades do movimento das ondas na sequência espaço-temporal da velocidade; primeiramente, a sequência espaço-temporal da velocidade do eco é derivada a partir do espectro Doppler temporal obtido pelo radar; em segundo lugar, as características são extraídas da sequência espaço-temporal da velocidade e, junto com dados do ECMWF, constrói-se um modelo para prever a distância mínima entre picos, encontrando as posições correspondentes dos picos e vales; finalmente, o período médio das ondas é invertido utilizando a relação entre o comprimento de onda e o período. A eficácia do método foi válida por simulação. Além disso, utilizando um conjunto de dados de quase 3 dias coletados por um radar coerente na banda X implantado na costa da província chinesa de Shandong, o período médio das ondas foi invertido, com erros quadráticos médios de 0,15 e 0,22 s para as polarizações vertical (VV) e horizontal (HH), respectivamente. Os resultados indicam que este método pode realizar estimativas em tempo real dos parâmetros das ondas marítimas.

Radar coerente na banda X; período médio das ondas; sequência espaço-temporal da velocidade; polarização vertical (VV); polarização horizontal (HH); floresta aleatória; estimativa em tempo real