發(fā)布時間：2021-03-27 10:16

　　地物雜波是影響雷達(dá)產(chǎn)品準(zhǔn)確性的重要因素。該文提出了一種改進(jìn)的基于模糊邏輯的陣列天氣雷達(dá)地物識別算法。在Kessinger模糊邏輯基礎(chǔ)上,加入回波強(qiáng)度時間變化量(time variability of reflectivity factor,T_VR)參數(shù),利用收集到的雷達(dá)數(shù)據(jù)統(tǒng)計出各輸入?yún)?shù)的概率分布,確定隸屬函數(shù);分析T_VR參數(shù)對地物識別算法的貢獻(xiàn),并在不同天氣情況下進(jìn)行識別算法有效性驗證。試驗結(jié)果表明:加入T^VR參數(shù),長沙機(jī)場陣列天氣雷達(dá)地物識別準(zhǔn)確率最大可提高4%,降水識別誤判率最多可降低2%。該文提出的地物雜波識別算法,無降水時,地物識別準(zhǔn)確率達(dá)96%;有降水時,地物識別準(zhǔn)確率達(dá)92%;降水回波誤判為地物雜波的誤判率約為10%,能較好地區(qū)分降水回波和地物雜波。 

【文章來源】：應(yīng)用氣象學(xué)報. 2020,31(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3103336