| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,525 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,955,930 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,119,054 |
شناسایی نوفههای موجود در رادارهای داپلر هواشناسی بوشهر و حذف آنها | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| مقاله 10، دوره 51، شماره 3، آذر 1404، صفحه 689-701 اصل مقاله (1.34 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2025.398518.1007703 | ||
| نویسندگان | ||
| مهناز کریم خانی؛ مهدی رهنما* | ||
| پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| در پژوهش حاضر یک الگوریتم ساده برای از بین بردن نوفههای زمینی و اکوهای غیرعادی در دادههای بازگشتپذیری رادار ارائه شده است بهطوریکه کمترین تأثیر را در حذف پدیدههای هواشناسی داشته باشد. این الگوریتم در شرایط آسمان بارانی (پدیده خط تندوزه در تاریخ 19 مارس 2017 ساعت UTC04) با استفاده از دادههای رادار داپلر هواشناسی بوشهر مورد استفاده قرار گرفته است که شامل دو فیلتر پیوستگی مکانی و تست فشردگی است. فیلتر پیوستگی مکانی برای هر پیکسل دادههایی را که از نظر مکانی، همبستگی ضعیفی با پیکسلهای اطراف دارند حذف میکند بنابراین هنگامیکه تفاوت بین هر پیکسل با پیکسلهای اطراف کمتر از یک آستانه مشخص باشد، مقدار آن یک اکوی هواشناسی فرض میشود. تست فشردگی پیکسلهای مجاور با شدت غیر صفر را مشخص میکند بنابراین، انتخاب یک آستانه دوم بزرگتر از یک، بیشتر نوفهها را از بین میبرد. جهت تعیین بهترین آستانه، برای مقادیر 3 تا 8 و بین 1/1 تا 6/2 مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که الگوریتم حاضر توانایی قابلتوجهی در حذف نوفههای دادههای بازگشتپذیری رادار را دارد. تغییر مقادیر در بازه 3 تا 8 تأثیر قابلتوجهی بر حذف نوفهها نشان نداد. این موضوع احتمالاً بهدلیل اشباع شدن پس از دستیابی به آستانه مشخص رخ میدهد، که میتواند ناشی از همگنی بافت منطقه موردمطالعه (کنار دریا) باشد. همچنین آستانه برابر با 8 و برابر با8/1 با حذف بیشترین نوفههای زمینی در دادههای بازگشتپذیری رادار و همچنین حفظ سلولهای همرفتی، بهترین نتیجه را نشان دادند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| نوفههای زمینی؛ دادههای بازگشتپذیری رادار؛ پدیده خط تندوزه؛ رادار داپلر هواشناسی بوشهر | ||
| مراجع | ||
|
صفر، م.؛ احمدی گیوی، ف. و گلستانی، ی. (1395). کنترل کیفی دادههای رادار هواشناسی با استفاده از ساختار افقی و قائم برگشت پذیری. مجله ژئوفیزیک ایران، 10، 120-131.
Addabbo, P., Han, S., Biondi, F., Giunta, G., & Orlando, D. (2021). Adaptive Radar Detection in the Presence of Multiple Alternative Hypotheses Using Kullback-Leibler Information Criterion-Part II: Applications. IEEE Transactions on Signal Processing, 69, 3742–3754. Boothe, R.R. (1969). The Weibull distribution applied to the ground clutter backscatter coefficient, Tech. Rep. No. RE-69-15, U.S. Army Missile Command, Redstone Arsenal, AL. Bebbington, D., Rae, S., Bech, J., Codina, B., & Picanyol, M. (2007). Modeling of weather radar echoes from anomalous propagation using a hybrid parabolic equation method and NWP model data. Natural Hazards and Earth System Sciences, 7, 391–398. Bech, J., Gjertsen, U., & Haase, G. (2007). Modeling weather radar beam propagation and topographical blockage at northern high latitudes. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc, 133, 1191–1204. Czerkawski, M., Ilioudis, C., Clemente. C., Michie, C., Andonovic, L. & Tachtatzis, C. (2021). Interference Motion Removal for Doppler Radar Vital Sign Detection Using Variational Encoder-Decoder Neural Network. 2021 IEEE Radar Conference (RadarConf21). Geotis S.G., & Silver, W.M. (1976). An evaluation of techniques for automatic ground-echo rejection. Preprints. 17th Conf. Radar Meteorology, Seattle, WA, Amer. Meteor. Soc, 448-452. Germann, U., & Joss, J. (2001). Variograms of radar reflectivity to describe the spatial continuity of alpine precipitation. J. Appl. Meteor, 40, 1042-1059. Gabella, M., & Notarpietro. R. (2002). Ground clutter characterization and elimination in mountainous terrain. Proceedings of ERAD, 305-311. Gekat, F., Meischner, P., Friedrich, K., Hagen, M., Koistinen, J., Michelson, D. B., & Huuskonen, A. (2004). The state of weather radar operations, networks and products: In: Weather radar. Principles and advanced applications, P. Meischner, (Ed.), 1–51. Germann, U., & Joss, J. (2004). Operational measurement of precipitation in mountainous terrain: In: Weather radar. Principles and advanced applications, P. Meischner, (Ed.), 52–77. Gao. X., Roy. S. & Zhang. L. (2023). Static Background Removal in Vehicular Radar: Filtering in Azimuth-Elevation-Doppler Domain. IEEE Sensors Journal. 99, 1-12. Harris, D., Foufoula-Georgiou, E., Droegemeier, K.K., & Levit, J.J. (2001). Multiscale statistical properties of a high-resolution precipitation forecast. J. Hydrometeorology, 2, 406-418. Hubbert, J. C., Bringi, V. N., & Brunkow, D. (2003). Studies of the polarimetric covariance matrix: Part I: Calibration methodology. J. Atmos. Ocea. Tech, 20(5), 696–706. Joss, J., & Lee, R. (1995). The application of radar-gauge comparisons to operational precipitation profile corrections. J. Appl. Meteorol, 34, 2612-2630. Joss, J., & Coauthors. (1998). Operational use of radar for precipitation measurements in Switzerland. Vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zurich, 108 pp. Kerr, D.E. (1987). Propagation of short radio waves. Peregrinus Ltd. London, UK. Kamann, A., Held, P., Perras, F., Zaumseil, P., Brandmeier, T. & Schwarz, U. T. (2018). Automotive Radar Multipath Propagation in Uncertain Environments. 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). IEEE. Linell, T. (1966). An experimental investigation of the amplitude distribution of radar terrain return, 6th Conf. of the Swedish National Committee on Scientific Radio. Liu, L., Guan. R., Ma, F., Smith. J. & Yue. J. (2023). Radar-STDA: A High-Performance Spatial-Temporal Denoising Autoencoder for Interference Mitigation of FMCW Radars. JOURNAL OF LATEX CLASS FILES. 14, 1-11. Li, j., Youn, J., Wu, R., Overdevest, J. & Sun, S. (2024). Performance Evaluation and Analysis of Thresholding-based Interference Mitigation for Automotive Radar Systems. 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Workshops (ICASSPW). Prophet, R., Martinez, J., Michel, J.-C. F., Ebelt, R., Weber, I. & Vossiek, M. (2019). Instantaneous Ghost Detection Identification in Automotive Scenarios. in 2019 IEEE Radar Conference (RadarConf). IEEE. Rinehart, R. (1997). RADAR for Meteorologists. Rinehart Pub. AUSTELL, GA, U.S.A. Steiner, M., & Smith, J. A. (2002). Use of threedimensional reflectivity structure for automated detection and removal of nonprecipitation echoes in radar data. J. Atmos. Ocea. Tech, 19, 673–686. Salek, M., Cheze, J.-L., Handwerker, J., Delobbe, L., & Uijlenhoet, R. (2004). Radar techniques for identifying precipitation type and estimating quantity of precipitation. COST Action 717: Final Report, COST Office, Luxembourg. Wallace, P.R. (1953). Interpretation of the fluctuating echoes from randomly distributed scatterres, part II, Can. J. Phys, 31, 995-1009. Wang, T., Xu, D., Hao, C., Addabbo, P. & Orlando, D. (2022). Clutter Edges Detection Algorithms for Structured Clutter Covariance Matrices. IEEE Signal Processing Letters, 29, 642–646. Xu, D., Addabbo, P., Hao, C., Liu, J., Orlando, L. & Farina, A. (2021). Adaptive strategies for clutter edge detection in radar. Signal Processing, 186, p. 108127. Yan, L., Addabbo, P., Hao, C., Orlando, D. & Farina, A. (2020). New ECCM Techniques Against Noise-like and/or Coherent Interferers. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 56, 1172– 1188. Zheng, G., Zeng, Y. & Gao, L. (2016). The simulation method of statistical MIMO radar's clutter. Asia-Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility, 1139-1141. Zhou, Y., Cao, R., Zhang, A., & Li, P. (2024). An Interference Mitigation Method for FMCW Radar Based on Time–Frequency Distribution and Dual-Domain Fusion Filtering. Sensors, 24(11), 3288. https://doi.org/10.3390/s24113288. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 423 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 158 |
||