本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合和臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)，更具體的說(shuō)是涉及融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法。

背景技術(shù)：

1、星載gnss反射測(cè)量是一種利用衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(如gps、glonass、galileo等)的反射信號(hào)提供目標(biāo)的有關(guān)信息，包括海面的粗糙度、反射面的特性以及反射信號(hào)的時(shí)間延遲等，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)海面風(fēng)場(chǎng)反演。這種gnss反射測(cè)量(gnss-r)技術(shù)基于大量導(dǎo)航衛(wèi)星反射信號(hào)的被動(dòng)觀測(cè)，信源多，重量輕，功耗低，能夠快速實(shí)現(xiàn)全球覆蓋，已用于海洋監(jiān)測(cè)、氣象學(xué)和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，特別是對(duì)臺(tái)風(fēng)的監(jiān)測(cè)。雖然星載gnss-r(globalnavigation?satellitesystem-reflected)數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率的觀測(cè)優(yōu)勢(shì)，但由于其類似于高度計(jì)的星下點(diǎn)觀測(cè)，觀測(cè)軌跡之間通常有很大的間隙，這可能遺漏感興趣區(qū)域(例如，最大風(fēng)速位置)的觀測(cè)。

2、星載微波輻射計(jì)(smos、amser系列、smap以及fy-3a等)同樣是利用被動(dòng)微波測(cè)量技術(shù)，通過(guò)測(cè)量海面微波輻射的散射和吸收特性，來(lái)推斷海面的粗糙度和風(fēng)速。星載微波輻射計(jì)具有較高的全球覆蓋能力和較好的高風(fēng)速獲取能力。

3、目前，不同衛(wèi)星遙感技術(shù)，對(duì)于臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)探測(cè)存在一定局限性。紅外遙感可以測(cè)量臺(tái)風(fēng)云團(tuán)的溫度分布，從而確定臺(tái)風(fēng)的中心位置和眼墻結(jié)構(gòu)，但云雨遮蔽等原因使得觀測(cè)精度較低；散射計(jì)通過(guò)測(cè)量海面后向散射反演風(fēng)速，雖然能夠獲得大范圍海面風(fēng)程數(shù)據(jù)，但風(fēng)速反演易受高風(fēng)速海面散射飽和的影響；合成孔徑雷達(dá)(sar)技術(shù)可以通過(guò)高分辨率成像反演臺(tái)風(fēng)風(fēng)速和精細(xì)地描述風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)，但是其數(shù)據(jù)量很少；gnss-r反射計(jì)與輻射計(jì)能在獲得高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)的同時(shí)，還能夠在一定程度上保證高風(fēng)速反演的穩(wěn)定性。這為臺(tái)風(fēng)發(fā)展過(guò)程的結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)提供了有利基礎(chǔ)。

4、臺(tái)風(fēng)具有運(yùn)動(dòng)和變化特性，星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)的結(jié)合可以有效實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，并保證臺(tái)風(fēng)觀測(cè)的高時(shí)間分辨率，估計(jì)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)和監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)發(fā)展過(guò)程。

5、因此，提出融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，來(lái)解決現(xiàn)有技術(shù)存在的困難，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，解決星載gnss-r反射計(jì)短時(shí)間內(nèi)觀測(cè)點(diǎn)稀疏與高風(fēng)速反演精度有限導(dǎo)致的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)難以準(zhǔn)確估計(jì)的問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，包括以下步驟：

4、獲取gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)；

5、在gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)中篩選出臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)，得到篩選后的gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)；

6、將篩選后的gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)空匹配，得到時(shí)空匹配后的區(qū)域；

7、對(duì)匹配后的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，得到融合數(shù)據(jù)；

8、將得到的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)，得到臺(tái)風(fēng)各個(gè)發(fā)展階段的結(jié)構(gòu)參數(shù)。

9、可選的，匹配結(jié)果包括：

10、gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)均覆蓋臺(tái)風(fēng)全部區(qū)域；

11、gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)覆蓋臺(tái)風(fēng)部分區(qū)域；

12、gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)覆蓋臺(tái)風(fēng)區(qū)域，輻射計(jì)數(shù)據(jù)未觀測(cè)臺(tái)風(fēng)區(qū)域；

13、輻射計(jì)數(shù)據(jù)覆蓋臺(tái)風(fēng)區(qū)域，gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)未觀測(cè)到臺(tái)風(fēng)區(qū)域。

14、可選的，數(shù)據(jù)融合處理的具體內(nèi)容為：

15、利用克里金插值方法根據(jù)gnss-r觀測(cè)點(diǎn)位置對(duì)輻射計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，然后采用均值運(yùn)算符融合所有衛(wèi)星數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)海域與常規(guī)海域，公式為：

16、vfusion(x,y)＝mean(vcygnss(x,y),vsmap(x,y))

17、其中，vfusion(x,y)為融合之后得到的風(fēng)速，mean(·)為求均值運(yùn)算符，(x,y)為像素在影像中的位置變量；

18、對(duì)gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法時(shí)空匹配的區(qū)域進(jìn)行拼接處理，公式為：

19、

20、可選的，將得到的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)的具體內(nèi)容為：

21、確定風(fēng)眼的位置并建立笛卡爾坐標(biāo)系；

22、利用臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型得到臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

23、利用最小二乘法迭代法得到誤差最小的最優(yōu)估計(jì)。

24、可選的，確定風(fēng)眼的位置并建立坐標(biāo)系的具體內(nèi)容為：

25、當(dāng)輻射計(jì)數(shù)據(jù)觀測(cè)到風(fēng)眼位置時(shí)，按照輻射計(jì)數(shù)據(jù)觀測(cè)到風(fēng)眼的時(shí)間在ibtracs數(shù)據(jù)集中插值，作為融合數(shù)據(jù)的風(fēng)眼位置；

26、當(dāng)輻射計(jì)數(shù)據(jù)未觀測(cè)到風(fēng)眼位置時(shí)，利用gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)間的中心時(shí)間在ibtracs數(shù)據(jù)集中插值，作為融合數(shù)據(jù)的風(fēng)眼位置；

27、以風(fēng)眼位置為中心，東南西北四個(gè)方向?yàn)樽鴺?biāo)軸建立笛卡爾坐標(biāo)系。

28、可選的，利用臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型得到臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的具體內(nèi)容為：

29、臺(tái)風(fēng)參數(shù)包括風(fēng)眼位置、最大風(fēng)速、最大風(fēng)速半徑和風(fēng)速半徑；參數(shù)匹配算法通過(guò)調(diào)整臺(tái)風(fēng)參數(shù)使得臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型與臺(tái)風(fēng)中心的觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合的誤差最小，然后利用擬合的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型得到臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

30、可選的，臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型包括：rankine模型、miller模型、holland模型、willoughby模型以及emanuel?androtunno模型。

31、可選的，利用最小二乘法迭代法得到誤差最小的最優(yōu)估計(jì)的具體內(nèi)容為：

32、在輸入實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)樣本時(shí)，根據(jù)建立的笛卡爾坐標(biāo)系，計(jì)算每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)距風(fēng)眼中心的距離與方位角度，篩選距離風(fēng)眼中心rlimit內(nèi)的樣本分象限輸入，以計(jì)算不同方位的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

33、在迭代過(guò)程中，將代價(jià)函數(shù)設(shè)置為觀測(cè)值與模型值之間的方差，隨著每次迭代，計(jì)算并更新參數(shù)a，隨著方差減小，直到臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型收斂；然后調(diào)整輸入樣本rlimit＝r34p，重復(fù)執(zhí)行迭代操作，當(dāng)rlimit與r34p差值小于10km時(shí)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型估計(jì)完成，輸出臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)。

34、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明公開提供了融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其有益效果為：

35、1)將星載gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)用于臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)，參數(shù)估計(jì)的時(shí)間分辨率和精度得到提高，且算法復(fù)雜度低；

36、2)使用的gnss-r反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)，具有信號(hào)資源豐富，全球、全天時(shí)、全天候覆蓋、探測(cè)范圍廣、成本低的優(yōu)點(diǎn)，數(shù)據(jù)的融合更是增強(qiáng)了臺(tái)風(fēng)觀測(cè)的時(shí)間分辨率，有效監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)的演化過(guò)程。

技術(shù)特征：

1.融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，匹配結(jié)果包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，數(shù)據(jù)融合處理的具體內(nèi)容為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，將得到的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)的具體內(nèi)容為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，確定風(fēng)眼的位置并建立坐標(biāo)系的具體內(nèi)容為：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，利用臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型得到臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的具體內(nèi)容為：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)模型包括：rankine模型、miller模型、holland模型、willoughby模型以及emanuel?androtunno模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的融合星載gnss反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，利用最小二乘法迭代法得到誤差最小的最優(yōu)估計(jì)的具體內(nèi)容為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了融合星載GNSS反射計(jì)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)方法，涉及數(shù)據(jù)融合和臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取GNSS?R反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)；在GNSS?R反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)中篩選出臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)，得到篩選后的GNSS?R反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)；將篩選后的GNSS?R反射計(jì)數(shù)據(jù)和輻射計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)空匹配，得到時(shí)空匹配后的區(qū)域；對(duì)匹配后的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，得到融合數(shù)據(jù)；將得到的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)，得到臺(tái)風(fēng)各個(gè)發(fā)展階段的結(jié)構(gòu)參數(shù)。本發(fā)明將星載GNSS?R反射計(jì)數(shù)據(jù)與輻射計(jì)數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)用于臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)，參數(shù)估計(jì)的時(shí)間分辨率和精度得到提高，且算法復(fù)雜度低。

技術(shù)研發(fā)人員：楊東凱,馬祥超,王峰,譚傳瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：杭州市北京航空航天大學(xué)國(guó)際創(chuàng)新研究院（北京航空航天大學(xué)國(guó)際創(chuàng)新學(xué)院）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21