Оцінювання параметрів метеосигнала на основі власних векторів і чисел кореляційної матриці вхідних впливів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347025020050

Анотація

Безпека польотів повітряних суден багато в чому залежить від якості вимірів параметрів метеоутворень  імпульсними доплерівськими метеорадіолокаторами. У статті розглядаються особливості оцінювання ширини доплерівського спектра швидкостей оптично неспостережуваних метеоутворень на основі методу «парних імпульсів». Характерною рисою таких метеоутворень є низькі значення потужності радіолокаційної відбиваності. Показано, що похибки оцінювання залежать від співвідношення потужностей безпосередньо метеоутворень внутрішнього шуму приймача. Запропоновано спосіб усунення цієї залежності. Він базується на використанні уявлення кореляційної матриці вхідних впливів через її власні вектора, поділом матриці на сигнальну й шумову складові й з наступним зниженням впливу шумової складової.

Ефективність запропонованого способу проілюстровано результатами імітаційного моделювання. Отримано аналітичні вирази для щільності розподілу абсолютної і відносної похибки оцінювання ширини спектра флуктуацій доплерівських швидкостей складових метеоутворення.

Посилання

  1. БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК
  2. Forecast of Convective Events Via Hybrid Model: Wrf and Machine Learning Algorithms / Y. U. da Silva et al. SSRN Electronic Journal. 2022. https://doi.org/10.2139/ssrn.4113508
  3. A Review of High Impact Weather for Aviation Meteorology / I. Gultepe et al. Pure and Applied Geophysics. 2019. Vol. 176, no. 5. P. 1869—1921. https://doi.org/10.1007/s00024-019-02168-6
  4. Pereira-Nunes M., França G. B., de Almeida V. A. Application of Machine Learning Models for Convective Meteorological Events. Pure and Applied Geophysics. 2024. Vol. 181. P. 557—576. https://doi.org/10.1007/s00024-023-03395-8
  5. Severe Convective Weather Forecast Using Machine Learning Models / J. N. de Castro et al. Pure and Applied Geophysics. 2022. Vol. 179, no. 8. P. 2945—2955. https://doi.org/10.1007/s00024-022-03088-8.
  6. Kulikovskii K. V., Sterlyadkin V. V. Radio-physical features of radar reflections from a clear sky in the millimeter wavelength range. Journal of Radio Electronics. 2023. Vol. 2023, no. 5. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.5.1
  7. Doviak R. J., Zrnic D. S., Sirmans D. S. Doppler weather radar. Proceedings of the IEEE. 1979. Vol. 67, no. 11. P. 1522–1553. https://doi.org/10.1109/proc.1979.11511
  8. A novel sea clutter suppression method based on SVD‐FRFT at low signal‐to‐clutter ratio / Q. Cheng et al. Electronics Letters. 2023. Vol. 59, no. 14. https://doi.org/10.1049/ell2.12874
  9. Tsai S.-C., Chu Y.-H., Chen J.-S. Identification of Concurrent Clear-Air and Precipitation Doppler Profiles for VHF Radar and an Incorporating Study of Strongly Convective Precipitation with Dual-Polarized Microwave Radiometer. Atmosphere. 2022. Vol. 13, no. 4. P. 557.
  10. https://doi.org/10.3390/atmos13040557
  11. Rottger J, The instrumental principles of MST radars and incoherent scatter radars and the configuration of radar system hardware. International Council of Scientific Unions, Kyoto Middle Atmosphere Program. Handbook for MAP. Volume 30: International School on Atmospheric Radar : Conference Paper, Work of the US Gov, Urbana, Illinois. 1 October 1989. Vol. 30. P. 54—113.
  12. Kritchman S., Nadler B. Non-Parametric Detection of the Number of Signals: Hypothesis Testing and Random Matrix Theory. IEEE Transactions on Signal Processing. 2009. Vol. 57, no. 10. P. 3930—3941. https://doi.org/10.1109/tsp.2009.2022897
  13. Evaluating cloud liquid detection against Cloudnet using cloud radar Doppler spectra in a pre-trained artificial neural network / H. Kalesse-Los et al. Atmospheric Measurement Techniques. 2022. Vol. 15, no. 2. P. 279—295. https://doi.org/10.5194/amt-15-279-2022
  14. Precipitation Type Classification of Micro Rain Radar Data Using an Improved Doppler Spectral Processing Methodology / A. Garcia-Benadi et al. Remote Sensing. 2020. Vol. 12, no. 24. P. 4113. https://doi.org/10.3390/rs12244113
  15. Doppler processing in weather radar using deep learning / A. Collado Rosell et al. IET Signal Processing. 2020. Vol. 14, no. 9. P. 672—682. https://doi.org/10.1049/iet-spr.2020.0095
  16. Леховицкий Д. И., Рачков Д. С. , Атаманский Д. В. , Семеняка А. В. Оценка ширины доплеровского спектра скоростей метеообразований в когерентных импульсных МРЛ с произвольными интервалами зондирования. Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 3. С. 47—68.
  17. A weather signal detection algorithm based on EVD in elevation for airborne weather radar / Y. Wang et al. Digital Signal Processing. 2021. Vol. 116. P. 103118. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103118
  18. Stoica P., Moses R. Introduction to spectral analysis / ed. by M. R. L. Upper Saddle River, N.J : Prentice Hall, 1997. 319 p.
  19. Lekhovytskiy D. I., Shifrin Y. S. Statistical analysis of “superresolving” methods for direction-of-arrival estimation of noise radiation sources under finite size of training sample. Signal Processing. 2013. Vol. 93, no. 12. P. 3382—3399.
  20. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2013.03.008.
  21. Adaptive detection of distributed targets in noise and interference which is partially related with targets / Z. Wang et al. Digital Signal Processing. 2020. Vol. 103. P. 102757. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2020.102757
  22. Vasylyshyn V. Sensor Array Signal Processing Using SSA. Information Technology for Education, Science, and Technics. Cham, 2023. P. 697—714. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35467-0_41
  23. Bringi V. N. Polarimetric Doppler Weather Radar: Principles and Applications. Cambridge University Press, 2004. 636 p.
  24. Dias J. M. B., Leitao J. M. N. Nonparametric estimation of mean velocity and spectral width in weather radar. 1995 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '95. Quantitative Remote Sensing for Science and Applications, Firenze, Italy: IEEE Geoscience and Remote Sensing Society. New York. 1995. Vol. 3. P. 2121—2125. https://doi.org/10.1109/igarss.1995.524125
  25. Weber, M. E., Advances in Operational Weather Radar Technology, MIT Lincoln Laboratory Journal, 2006. Vol. 16, nо. 1, P. 9—30.
  26. Ryzhkov A. V., Zrnic D. S. Radar Polarimetry for Weather Observations. Cham : Springer International Publishing, 2019. 486 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05093-1
  27. Пикаев И. К. Плотность распределения оценки комплексного коэффициента корреляции. Радиотехника и электроника. 1990. Т. 35, № 5. С. 1092—1094.

Опубліковано

2025-11-13

Як цитувати

Атаманський, Д., Василишин, В., Стовба, Р., Прокопенко, Л., & Красношапка, І. (2025). Оцінювання параметрів метеосигнала на основі власних векторів і чисел кореляційної матриці вхідних впливів. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка. https://doi.org/10.20535/S0021347025020050

Номер

Розділ

Оригінальні статті