Debido al rompimiento y su evolución, aparecen líneas de grupo y armónicos superiores en el espectro de frecuencia de las olas, acompañados de una disminución de la energía de la ola principal. Las líneas de grupo a menudo se consideran la principal causa de la sobreestimación del período de onda por parte de un radar de microondas coherente. Muchos métodos intentan eliminar parte o toda la energía de las líneas de grupo, con la esperanza de mejorar la precisión de la estimación del período de las olas. Sin embargo, debido a la incertidumbre en la distribución de energía en el espectro de frecuencia, siempre existe cierto sesgo al invertir el período de las olas desde el punto de vista espectral. Para resolver este problema, en este artículo se propone un método para estimar el período promedio de las olas basado en un modelo integrado que utiliza un bosque aleatorio y regresión lineal en el rango X de un radar de microondas coherente, este método estima directamente el período de las olas a partir de las reglas de movimiento de las olas en el tiempo. Primero, conectamos la secuencia temporal y el espectro de velocidad al radar de microondas, luego extraemos características de la secuencia temporal y la velocidad y construimos un modelo para predecir el pico más pequeño, y finalmente, utilizando la relación entre la longitud de onda y el período de las olas para invertir el período promedio de las olas. La eficacia de este método ha sido verificada mediante simulación. Además, utilizando datos recopilados durante los últimos tres días utilizando un radar de microondas coherente desplegado en la costa de la provincia de Shandong en China para análisis, el período promedio de las olas, la polarización vertical (VV) y la polarización horizontal (HH) presentan errores cuadráticos medios respectivos de 0.15 s y 0.22 s. Los resultados muestran que este método puede realizar estimaciones en tiempo real de los parámetros de las olas.

radar de microondas coherente; período promedio de las olas; secuencia temporal-velocidad; polarización vertical (VV); horizontal (HH); bosque aleatorio; estimación en tiempo real