识别和消除杂波是确保雷达信息数据质量的必要条件。对于信号处理后的未校正扫描反射率,通常通过水平插值,高污染的非污染PPI外推或基于降水类型的分类将两者结合来重建被去除的区域。提出了一种顾及多距射影空间测量方法的自适应雷达...识别和消除杂波是确保雷达信息数据质量的必要条件。对于信号处理后的未校正扫描反射率,通常通过水平插值,高污染的非污染PPI外推或基于降水类型的分类将两者结合来重建被去除的区域。提出了一种顾及多距射影空间测量方法的自适应雷达信息质量评估方法。该方法通过多维半变异函数提供的场空间和时间变化来适应数据类型,并与最初观察到的值在无杂波区域上进行比较,以及通过与来自雨量器的信息数据累积进行比较,并在真实的杂波污染区域上进行评估。实验结果表明:体积-时间重建(high value volum,HVN)通常优于体积重建(high volum,HV),而HVN获得的结果通常与HV的结果非常相似。展开更多
文摘识别和消除杂波是确保雷达信息数据质量的必要条件。对于信号处理后的未校正扫描反射率,通常通过水平插值,高污染的非污染PPI外推或基于降水类型的分类将两者结合来重建被去除的区域。提出了一种顾及多距射影空间测量方法的自适应雷达信息质量评估方法。该方法通过多维半变异函数提供的场空间和时间变化来适应数据类型,并与最初观察到的值在无杂波区域上进行比较,以及通过与来自雨量器的信息数据累积进行比较,并在真实的杂波污染区域上进行评估。实验结果表明:体积-时间重建(high value volum,HVN)通常优于体积重建(high volum,HV),而HVN获得的结果通常与HV的结果非常相似。
