地物雜波是影響雷達產品準確性的重要因素。該文提出了一種改進的基于模糊邏輯的陣列天氣雷達地物識別算法。在Kessinger模糊邏輯基礎上,加入回波強度時間變化量(time variability of reflectivity factor,T_VR)參數,利用收集到的雷達數據統計出各輸入參數的概率分布,確定隸屬函數;分析T_VR參數對地物識別算法的貢獻,并在不同天氣情況下進行識別算法有效性驗證。試驗結果表明:加入T^VR參數,長沙機場陣列天氣雷達地物識別準確率最大可提高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,地物識別準確率達96%;有降水時,地物識別準確率達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】：應用氣象學報. 2020,31(03)北大核心CSCD

【文章頁數】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3103336