基于eof分解的導(dǎo)航x波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法
【專利摘要】本發(fā)明涉及基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，包括以下步驟：首先對導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列進(jìn)行EOF分解，得到不同模態(tài)；然后利用Burg算法得到第一模態(tài)主成分的最大熵功率譜，根據(jù)譜的峰值得到海浪的周期和波長；利用一個(gè)模態(tài)的主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高的線性關(guān)系獲得海浪的有效波高；利用第一模態(tài)的空間函數(shù)和主成分重構(gòu)海浪場第一模態(tài)的雷達(dá)圖像序列，對序列中的任一圖像做二維傅立葉變換，根據(jù)得到的波數(shù)譜峰值確定擬波浪方向；利用相鄰兩幅雷達(dá)圖像中波浪條紋相似性確定海浪的方向。本發(fā)明利用EOF將海浪場分解為不同模態(tài)，從主要的模態(tài)中提取海浪的波高、周期、波長和波向，解決了波浪場的不均勻性和低海況時(shí)噪聲大帶來的影響。
【專利說明】基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于海洋遙感【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參 數(shù)反演算法。

【背景技術(shù)】
[0002] 海浪對人們的生產(chǎn)和生活有重要影響，如近岸的港口航道建設(shè)、漁業(yè)生產(chǎn)、大洋中 船舶的航行等都和海浪息息相關(guān)。因此，海浪觀測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的觀測手段 如浮標(biāo)能夠精確獲得海浪的變化信息，但是它們只能獲得海浪在固定點(diǎn)的變化，而且不易 于管理和維護(hù)。導(dǎo)航X波段雷達(dá)是一種全天時(shí)、全天候的高分辨率成像雷達(dá)，可用于從海雜 波圖像中提取海浪的波高、周期、波長和波向等信息。
[0003] 從導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列中反演海浪參數(shù)的現(xiàn)有方法主要是基于海浪譜。先對 雷達(dá)圖像序列作三維傅立葉變換得到雷達(dá)圖像譜，然后通過一個(gè)經(jīng)驗(yàn)的調(diào)制傳遞函數(shù)將雷 達(dá)圖像譜轉(zhuǎn)化為海浪的波數(shù)譜，再根據(jù)譜的峰值位置和海浪理論來確定海浪的周期、波長 和波向。由于導(dǎo)航X波段雷達(dá)的圖像沒有經(jīng)過定標(biāo)，雷達(dá)圖像的灰度值不能直接反應(yīng)海面 的高度，海浪的波高要通過它與雷達(dá)圖像譜的信噪比的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系來確定。這一方法的缺點(diǎn) 在于它是基于波浪場的空間均勻性和時(shí)間穩(wěn)定性的假設(shè)，這種情況在真實(shí)海區(qū)中是很少存 在的，尤其是近岸區(qū)域。在近岸海區(qū)，隨著水深的變淺以及海岸對波浪的反射、折射等作用， 波浪場一般都是不均勻的，從而導(dǎo)致海浪譜方法的精度不高。此外，在低海況時(shí)，海面反射 的雷達(dá)回波較弱，雷達(dá)圖像中的噪聲對海浪譜會有很大影響，這也會造成海浪譜方法不準(zhǔn) 確。因此，發(fā)明一種易行的能夠反演不同海況下、均勻波浪場和不均勻波浪場中的海浪參數(shù) 的方法是本領(lǐng)域中需要解決的技術(shù)問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決現(xiàn)有的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種能夠利用導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖 像序列反演不同海況下均勻波浪場和非均勻波浪場的海浪參數(shù)的算法，為此本發(fā)明提供一 種基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，包 括以下步驟：
[0006] 首先對海浪場的導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列進(jìn)行EOF分解，得到海浪場的不同模態(tài)； 然后利用Burg算法得到第一模態(tài)主成分的最大熵功率譜，根據(jù)最大熵功率譜的峰值對應(yīng) 的頻率得到海浪的周期，再利用頻散關(guān)系得到海浪的波長；
[0007] 利用一個(gè)模態(tài)的主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高的線性關(guān)系獲得海浪的有效波高；利 用第一模態(tài)的空間函數(shù)和主成分重構(gòu)該海浪場第一模態(tài)的雷達(dá)圖像序列，對該序列中的任 意一幅圖像做二維傅立葉變換得到波數(shù)譜，根據(jù)波數(shù)譜的峰值確定擬波浪方向；再利用相 鄰兩幅雷達(dá)圖像中波浪條紋的相似性確定海浪的方向。
[0008] 所述利用一個(gè)模態(tài)的主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高的線性關(guān)系獲得海浪的有效波 高通過以下公式獲得：SWH = A+B · stcKzi)
[0009] 其中，A、B為系數(shù)，Zi表示EOF分解的第i個(gè)模態(tài)的主成分。
[0010] 所述利用相鄰兩幅雷達(dá)圖像中波浪條紋的相似性確定海浪的方向包括以下步 驟：
[0011] 從原始雷達(dá)圖像序列中選取相鄰的兩幅圖像L和;在圖像ι:的研究區(qū)域中心選 取一子圖像A，將圖像1 2的研究區(qū)域劃分為多個(gè)與A大小相同的子圖像，選出Ii的子圖像A 和12的所有子圖像之間的相關(guān)系數(shù)中最大的12的子圖像B，子圖像A的中心到子圖像B中 心的方向就是擬波浪方向；在根據(jù)波數(shù)譜峰值得到的波向中，與擬波浪方向最接近的方向 就是波向。
[0012] 本發(fā)明具有以下有益效果及優(yōu)點(diǎn)：
[0013] 1.本發(fā)明利用EOF將海浪場分解為不同模態(tài)，從主要的模態(tài)中提取海浪的波高、 周期、波長和波向信息，有效解決了波浪場的不均勻性和低海況時(shí)噪聲大帶來的影響。
[0014] 2.本發(fā)明所用的最大熵功率譜具有分辨率高、適合短時(shí)間序列的優(yōu)點(diǎn)，并且建立 的有效波高與主成分的關(guān)系也具有簡單易實(shí)現(xiàn)、誤差小的優(yōu)點(diǎn)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明的算法流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0016] 下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0017] 本發(fā)明從導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列中反演海浪的有效波高、周期、波長和波向，具 體步驟為：首先對導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列做經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF)分解，得到海浪場的不同 模態(tài)。利用Burg算法計(jì)算第一模態(tài)的主成分的最大熵功率譜，譜的峰值對應(yīng)的頻率就是 海浪的峰值頻率，峰值頻率的倒數(shù)就是海浪的峰值周期；利用主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高 的線性關(guān)系獲得海浪的有效波高；利用第一模態(tài)的空間函數(shù)和主成分重構(gòu)第一模態(tài)的海浪 場，對該海浪場做二維傅立葉變換得到波數(shù)譜，根據(jù)譜的峰值確定波向，再利用相鄰兩幅雷 達(dá)圖像中波浪條紋的相似性消除波向的180°模糊。本發(fā)明利用EOF將導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖 像序列分解為不同模態(tài)，從其中的主成分中提取海浪參數(shù)，有效消除了波浪場的不均勻性 和雷達(dá)圖像中的噪聲對反演結(jié)果的影響。
[0018] 在本發(fā)明中提出一種基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，具體步 驟如下：
[0019] 1、從導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像中選取一個(gè)研究區(qū)域，一般選擇海浪條紋比較明顯的區(qū) 域，區(qū)域的大小可以為方位向包含30°，徑向包含256像素。對研究區(qū)域的雷達(dá)圖像序列作 EOF分解，得到海浪場的不同模態(tài)，即海浪場的不同空間形態(tài)及其對應(yīng)的主成分。
[0020] 2、利用Burg算法計(jì)算第一主成分的最大熵功率譜，選出頻率在一定范圍內(nèi)的 譜作為海浪的頻率譜，其中的頻率范圍是指一般情況下海浪的頻率范圍，比如可取為 0. 05Hz?0. 2Hz，頻率區(qū)間的上限應(yīng)該小于雷達(dá)采樣的奈奎斯特頻率。頻率譜的峰值對應(yīng) 的頻率就是海浪的峰值頻率fp，峰值頻率的倒數(shù)就是海浪的峰值周期T p ;然后根據(jù)波浪的 頻散關(guān)系獲得波長L :
[0021] ω2 = gktanhkd 'Jw Jtt
[0022] 其中，= 為角頻率，l = 7為波數(shù)，g為重力加速度，d為所研究海區(qū)的水深。
[0023] 3、選取前20個(gè)模態(tài)中的任意一個(gè)主成分，計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)差與海浪有 效波高的線性關(guān)系確定有效波高（SWH):
[0024] SWH = A+B · std (zj)
[0025] 其中，A、B為待定系數(shù)，一般是通過與現(xiàn)場浮標(biāo)的實(shí)測波高對比來確定；std(Zi)表 示標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)， Zi表示EOF分解的第i個(gè)主成分，對于每組數(shù)據(jù)包含32幅圖像的雷達(dá)圖像 序列，一般可以選用第2至第15個(gè)主成分之一。
[0026] 4、利用EOF分解出的第一模態(tài)的空間函數(shù)和主成分重構(gòu)第一模態(tài)的海浪場，即得 到只包含第一模態(tài)的雷達(dá)圖像序列。選取其中任意一幅圖像，對其作二維傅立葉變換得到 圖像的波數(shù)譜S(k x，ky)，根據(jù)譜的峰值位置確定波向Θ : kr0
[0027] Θ = arclan- kx〇
[0028] 其中，（kxCI，ky(l)是譜的峰值所在的位置。由于這一波數(shù)譜包含兩個(gè)峰值，此時(shí)的波 向有180°的方向模糊。
[0029] 5、為了消除方向模糊，從原始雷達(dá)圖像序列中選取任意相鄰的兩幅圖像，分別記 為圖像L和圖像1 2。在圖像L的研究區(qū)域中心選取一子圖像A，將圖像12的研究區(qū)域劃分 為與子圖像A大小相同的不同子圖像(i，j表示子圖像在研究區(qū)域中的位置，具體數(shù)值 由研究區(qū)域的大小和子圖像的大小決定)。計(jì)算子圖像A和子圖像By之間的相關(guān)系數(shù)Rm 選取相關(guān)系數(shù)最大的子圖像，其中心就是波浪由Ii的中心傳播至12的方向，步驟4所得到 的波向中，與這一方向最接近的方向就是海浪的方向，從而消除了步驟4中波向的180°模 糊。
[0030] 這一步驟中選取的子圖像A-般應(yīng)包含一個(gè)或者幾個(gè)完整的波形，其區(qū)域不宜過 大或者過小。子圖像的區(qū)域過大時(shí)可能無法在圖像1 2的研究區(qū)域中找到其移動之后的位 置，而子圖像過小時(shí)無法包含可以有效識別波浪移動的信息。
[0031] 至此，通過上述步驟可得海浪的周期、波長、有效波高和波向。
【權(quán)利要求】
1. 基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，其特征在于包括以下步驟： 首先對海浪場的導(dǎo)航X波段雷達(dá)圖像序列進(jìn)行EOF分解，得到海浪場的不同模態(tài)；然后 利用Burg算法得到第一模態(tài)主成分的最大熵功率譜，根據(jù)最大熵功率譜的峰值對應(yīng)的頻 率得到海浪的周期，再利用頻散關(guān)系得到海浪的波長； 利用一個(gè)模態(tài)的主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高的線性關(guān)系獲得海浪的有效波高；利用第 一模態(tài)的空間函數(shù)和主成分重構(gòu)該海浪場第一模態(tài)的雷達(dá)圖像序列，對該序列中的任意一 幅圖像做二維傅立葉變換得到波數(shù)譜，根據(jù)波數(shù)譜的峰值確定擬波浪方向；再利用相鄰兩 幅雷達(dá)圖像中波浪條紋的相似性確定海浪的方向。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，其特征 在于：所述利用一個(gè)模態(tài)的主成分的標(biāo)準(zhǔn)差與有效波高的線性關(guān)系獲得海浪的有效波高通 過以下公式獲得：SWH = A+B · stcKzi) 其中，A、B為系數(shù)，Zi表示EOF分解的第i個(gè)模態(tài)的主成分。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于EOF分解的導(dǎo)航X波段雷達(dá)海浪參數(shù)反演算法，其特征 在于：所述利用相鄰兩幅雷達(dá)圖像中波浪條紋的相似性確定海浪的方向包括以下步驟： 從原始雷達(dá)圖像序列中選取相鄰的兩幅圖像L和;在圖像I:的研究區(qū)域中心選取一 子圖像A，將圖像12的研究區(qū)域劃分為多個(gè)與A大小相同的子圖像，選出Ii的子圖像A和 12的所有子圖像之間的相關(guān)系數(shù)中最大的1 2的子圖像B，子圖像A的中心到子圖像B中心 的方向就是擬波浪方向；在根據(jù)波數(shù)譜峰值得到的波向中，與擬波浪方向最接近的方向就 是波向。
【文檔編號】G01S7/02GK104101864SQ201310123693
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2013年4月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月10日
【發(fā)明者】何宜軍, 陳忠彪, 丘仲鋒 申請人:南京信息工程大學(xué), 中國科學(xué)院海洋研究所