长沙机场阵列天气雷达地物识别算法

摘要：

地物杂波是影响雷达产品准确性的重要因素.该文提出了一种改进的基于模糊逻辑的阵列天气雷达地物识别算法.在Kessinger模糊逻辑基础上,加入回波强度时间变化量(time variability of reflectivity factor,TVR)参数,利用收集到的雷达数据统计出各输入参数的概率分布,确定隶属函数;分析TVR参数对地物识别算法的贡献,并在不同天气情况下进行识别算法有效性验证.试验结果表明:加入TVR参数,长沙机场阵列天气雷达地物识别准确率最大可提高4％,降水识别误判率最多可降低2％.该文提出的地物杂波识别算法,无降水时,地物识别准确率达96％;有降水时,地物识别准确率达92％;降水回波误判为地物杂波的误判率约为10％,能较好地区分降水回波和地物杂波.

关键词：地物杂波、模糊逻辑、回波强度时间变化量(TVR)、阵列天气雷达

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资助基金：国家自然科学基金国家重大科研仪器研制部委推荐项目31727901

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：339-349