雷亞會，史　朝,2

(1. 成都信息工程學(xué)院 電子工程學(xué)院,　成都 610225) (2. 中國氣象局 大氣探測重點開放實驗室，　成都 610225)

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·信號處理·

提高天氣雷達探測能力的互相關(guān)方法和中值濾波技術(shù)

雷亞會1，史朝1,2

(1. 成都信息工程學(xué)院 電子工程學(xué)院,成都 610225) (2. 中國氣象局 大氣探測重點開放實驗室，成都 610225)

摘要：應(yīng)用雙偏振天氣雷達探測天氣信號的方法備受國內(nèi)外氣象科技領(lǐng)域人員的關(guān)注。目前，雙偏振天氣雷達的雙通道同時收發(fā)體制是由功分器將發(fā)射通道的能量等分為水平和垂直兩路發(fā)射通道，其結(jié)果會使每個通道發(fā)射能量減半，又由于接收機產(chǎn)生的噪音能量是不變的，必然引起回波信噪比減弱，減弱值約為3 dB。為了避免3 dB損失帶來的不利影響，需改進雙偏振雷達的探測性能。將雙偏振雷達回波信號中的雙通道信號間的互相關(guān)信息、單通道信號自身的信相關(guān)信息及每個信號自身的能量信息求和，再將結(jié)果與預(yù)先設(shè)置好的閾值進行比較。如果結(jié)果大于這個閾值，就認為這個信號是有效信號，否則就認為它是噪聲并被濾除。文中利用X波段雙偏振天氣雷達數(shù)據(jù)，對比了引入互相關(guān)算法前后的探測效果，證明利用雙通道信號互相關(guān)、單通道自相關(guān)及信號能量自身求和判斷信號是否存在的效果較好；介紹了中值濾波技術(shù)，并利用中值濾波技術(shù)去除了天氣回波中的點雜波，提高了雙偏振天氣雷達的探測性能。

關(guān)鍵詞：雙偏振天氣雷達；互相關(guān)方法；中值濾波；點雜波；氣象探測；信號與信息處理

0引言

天氣雷達是探測短臨天氣過程，進行氣象防災(zāi)減災(zāi)的有力設(shè)備[1]。通常在實際應(yīng)用中天氣雷達在生成顯示產(chǎn)品之前要對回波進行一系列信號與信息處理，例如：非氣象目標產(chǎn)生的回波識別與抑制、孤立點雜波抑制、以及對弱回波區(qū)參量估計的誤差修正等，這些處理過程是必要的，可以幫助預(yù)測人員更好地做出預(yù)測并將天氣特征自動識別錯誤率降到最低[2]。

國外廣泛使用的天氣雷達WSR-88D，在投入運行起初20年間，采用單發(fā)單收機制，只發(fā)射與接收水平偏振波，對氣象回波邊緣的處理只考慮利用信噪比與一個預(yù)先設(shè)置的閾值進行比較，若小于這個閾值，則認為是噪聲信號并去除[3]。對于回波反射率因子產(chǎn)品，閾值設(shè)為2 dB。然而，近年來WSR-88D天氣雷達的硬件系統(tǒng)正在升級，升級后的系統(tǒng)增加了雙偏振探測能力。雙偏振探測可使預(yù)測人員更好地識別回波散射體類型，更準確地預(yù)測降雨類型和提高降雨預(yù)報的準確率[4]。WSR-88D雷達升級后不再采用單發(fā)單收機制，而是使用一個發(fā)射機、兩個接收機實現(xiàn)同時發(fā)射和接收水平和垂直偏振波。與原來的收發(fā)機制相比，發(fā)射能量相同，但要將能量平均分給兩個發(fā)射通道，導(dǎo)致每個接收機的回波能量減半。而接收機產(chǎn)生的噪聲是不變的，這就導(dǎo)致回波信噪比降低，在WSR-88D升級后的硬件網(wǎng)絡(luò)中，信噪比降低3 dB[5]。這3 dB信噪比的降低會帶來兩個影響。第一，這將導(dǎo)致只考慮信噪比與2 dB閾值比較來判斷信號是否有效已不適用，升級前一些高于閾值的有效信號將會變?yōu)樵肼曅盘柋蝗コ?。第二，對其他參量的估計錯誤率會增加。如Scharfenberg[6]研究發(fā)現(xiàn)，如果WSR-88D升級后的系統(tǒng)仍然沿用只考慮信噪比信息估計閾值的方法來處理信號，將導(dǎo)致5.5%的天氣特征探測不到，在晴空情況下，這一現(xiàn)象更為嚴重，會有8.4%的天氣特征探測不到。這些探測不到的天氣特征大多出現(xiàn)在反射率因子強度較弱的區(qū)域，如一個天氣系統(tǒng)的頂部和邊緣，即探測到的天氣特征比實際的發(fā)生萎縮，給預(yù)測人員產(chǎn)生了嚴重影響。使用低噪聲的接收機來增加信噪比，或者提高系統(tǒng)性能來補償信噪比損失，都不能完全恢復(fù)系統(tǒng)升級導(dǎo)致的信噪比降低[7]。因此，需要找到一種新的方法，來提高雙偏振雷達的探測性能，保證天氣雷達對氣象回波邊緣的弱回波的探測準確性。

對于天氣雷達探測的孤立點雜波去除，因為天氣信號是連續(xù)的，雷達探測信號形成的回波大都存在孤立的點，這些點回波并非是氣象回波，而是一些孤立的非氣象要素產(chǎn)生的回波，如：飛機、鳥類等。它們會影響預(yù)測人員對雷達回波的分析和對天氣的預(yù)報，所以要對這些非氣象要素的點雜波進行處理，濾除無效的點狀回波[8]。雷達探測產(chǎn)品都是以偽彩色的方式來顯示的，這里去除雷達探測信號的點雜波可以理解為是對雷達回波圖像上的椒鹽噪聲進行處理，而處理圖像的濾波技術(shù)有多種，多數(shù)都屬于線性濾波，但線性濾波是低通濾波，在除去椒鹽噪聲的同時也使圖像的邊緣信息變得模糊，丟失了原本有用的信息，而降噪技術(shù)中有一種中值濾波技術(shù)是非線性濾波，它可以很好地除去圖像中的椒鹽噪點，又能保護圖像的邊緣信息[9]。

綜合前文的分析，對雙偏振天氣雷達回波數(shù)據(jù)的處理，首先找到一種新的方法實現(xiàn)天氣雷達的探測能力，保證對天氣特征邊緣的準確探測，這個方法就是下面將提到的將原來信噪比的值加上單通道時間序列信號的自相關(guān)信息和雙通道信號之間的互相關(guān)信息，求和與設(shè)定閾值比較確定回波信號的有效性。進而，對得到的回波信號進行中值濾波處理，去除點雜波。從而，改善雙偏振雷達對天氣信號的探測能力。

1技術(shù)原理描述

1.1相關(guān)方法探測原理

雙偏振雷達在兩個通道中探測到的天氣信號是高度相關(guān)的。Sachidananda和Zrnic[10]在1985年研究指出，天氣雷達測得的降雨回波信號在雙通道之間的相關(guān)性高于0.99。Doviak和Zrnic[11]在1993年的研究指出，冰雹和雪的相關(guān)性在0.96～0.99之間。對于高相關(guān)性的信號，當(dāng)僅采用信噪比估計閾值的方法時，閾值估計的概率密度函數(shù)分散，又由于閾值的平均值是固定的，這就會導(dǎo)致大量的有效信號低于閾值，造成有效信號的探測率降低。然而，加入相關(guān)性信息改進算法后，可以使大部分原本有效卻低于閾值的信號，再次高于閾值，恢復(fù)了雙偏振升級帶來的不利影響。這就補充了系統(tǒng)雙偏振升級帶來的不足，既利用了目標在不同偏振方向上存在的差異提取更多的目標信息，又減輕了高相關(guān)性信號概率密度函數(shù)分散所帶來的不利影響[7]。

相關(guān)方法是指兩個不同的時間序列之間或一個相同的時間序列在兩個任意不相同時刻的取值之間的相關(guān)性[12]。本文的主要思路是利用單通道采樣數(shù)據(jù)的自相關(guān)關(guān)系和雙通道采樣數(shù)據(jù)之間的互相關(guān)關(guān)系來提高探測能力。首先，我們有一個函數(shù)f[Vh(0，Ts)，…，Vh(M-1，Ts)，Vv(0，Ts)，…，Vv(M-1，Ts)]，輸入變量Vh(m,Ts)和Vv(m,Ts)分別為水平和垂直通道在距離庫Ts處的采樣信號。對于本文利用相關(guān)性的改進探測方法，函數(shù)f的組成有三部分：第一，由于水平和垂直通道有效信號和噪聲的能量是線性疊加的，所以存在有效信號的位置會高出噪聲平均水平很多，要考慮探測位置處的回波能量信息；第二，由于噪聲與噪聲之間的相關(guān)性為零，如果探測位置處存在有效信號，相關(guān)性不會為零，所以要考慮各自通道采樣時間序列的自相關(guān)信息；第三，若探測位置處存在有效信號，那么水平和垂直通道對該位置處的兩個回波值之間會高度相關(guān)，所以還要考慮雙通道的互相關(guān)信息。將這三部分組合得到函數(shù)f后，與設(shè)定的閾值比較來決定位于距離庫Ts處的回波是否為有效信號。上述各部分函數(shù)可由式(1)表示如下

(1)

式中：Ph和Pv分別表示水平和垂直通道的零階自相關(guān)；Rh(T)和Rv(T)分別表示水平和垂直通道的一階自相關(guān)；Rhv(0)表示雙通道的零階互相關(guān)。若函數(shù)f大于設(shè)定閾值則可判斷為有效信號。

1.2中值濾波技術(shù)原理

中值濾波常常用于除去圖像或者其他信號中存在的噪聲。它的思想就是檢測輸入信號的采樣信息，進而判斷它是否屬于信號，通常使用奇數(shù)個的采樣信息組成檢測窗實現(xiàn)這一思想[13]。將檢測窗口中的數(shù)據(jù)排序，位于檢測窗中的中值點數(shù)據(jù)作為輸出。當(dāng)某點與它周圍的像素灰度值相差很大時，將該點的值改為與周圍像素值接近的值，從而將孤立的噪聲點除去。因此，中值濾波技術(shù)對圖像的斑點噪聲和椒鹽噪聲的消除非常有效[14]。中值濾波技術(shù)既去除了點噪聲又能保護原來信號的邊緣信息。所以，該技術(shù)可以應(yīng)用于對氣象資料的處理，適合本文的研究。

我們以上一節(jié)得到的檢測信號為基礎(chǔ)，將信號的每一個徑向數(shù)據(jù)作為一個行，這樣就會得到一個二維數(shù)組。這里采用3×3的窗口尺寸進行中值濾波。如圖1所示，以中間的灰色為中心點，檢測其周圍8個點的數(shù)據(jù)，并將這9個點的數(shù)據(jù)排序，排序后的中間值即作為該灰色點的數(shù)據(jù)值，并依此移動灰色點，對全部探測數(shù)據(jù)進行中值處理。處理后有些較大的值會變得低于一定的閾值，那么就可以合理地認為該點的數(shù)據(jù)為噪聲數(shù)據(jù)，即該點為非氣象的點目標或噪聲信號。

圖1　中值濾波處理表示圖

2實例對比分析

2.1資料來源

本文采用的雷達資料來自成都信息工程大學(xué)X波段雙偏振天氣雷達，觀測地點為成都信息工程大學(xué)，時間2011年8月22日16點12分。該雷達數(shù)據(jù)方位精度是0.5°，起始方位角48°，仰角1.8°，sweep數(shù)14 640，距離庫數(shù)2 400，庫長125 m。后面的圖形每個距離圈表示25 km。

2.2數(shù)據(jù)處理前后分析

首先，我們要知道在原來單偏振系統(tǒng)中雷達對有效信號的探測情況，并作為參考，來對比分析應(yīng)用上述改進的算法探測天氣回波的結(jié)果，這里考慮用水平垂直兩個通道的的回波功率和來模擬單通道的回波功率。圖2表示單偏振系統(tǒng)僅考慮信噪比估計閾值的方法探測到的回波信號反射率強度。圖3表示雙通道系統(tǒng)3 dB損失后的回波反射率強度。對比圖2和圖3，可以發(fā)現(xiàn)圖3中的反射率強度明顯降低，尤其在回波的邊緣位置發(fā)生萎縮，造成一些弱回波信息丟失。圖4為根據(jù)前文中的式(1)算法探測雙偏振雷達得到的信號反射率強度。由圖4可看出，引入互相關(guān)算法后，升級雙通道所帶來的回波邊緣損失得到了很大程度上的恢復(fù)。對比圖3和圖4，我們看到使用互相關(guān)算法后，回波強度明顯增強，當(dāng)方位角為0°～45°時，距離在30 km～50 km區(qū)域的一塊強回波單體，該單體周圍的弱回波區(qū)在引入互相關(guān)算法前，其值為-64dBm～-59 dBm，引入互相關(guān)算法后，相同位置的反射率值為-54 dBm～-49 dBm，明顯對能量的損失有了恢復(fù)。同時也將萎縮變小了的回波部分恢復(fù)回來，起到了恢復(fù)雷達信噪比損失的作用。圖5是雙通道互相關(guān)算法探測到回波后，應(yīng)用中值濾波技術(shù)處理后的雷達探測信號圖。我們可以看出回波中去除了大量的噪點，即濾掉了非氣象回波的孤立點回波，方便了對數(shù)據(jù)的分析，提高了天氣雷達對天氣信號的探測能力。

圖2　單極化信噪比估計閾值方法雷達探測信號圖

圖3　雙極化信噪比估計閾值方法雷達探測信號圖

圖4　雙通道互相關(guān)方法雷達探測信號圖

圖5　中值濾波處理后的雷達探測信號圖

2.3兩種技術(shù)處理前后數(shù)據(jù)沿徑向變化的定量分析

圖6為互相關(guān)算法處理前后回波數(shù)據(jù)沿一個徑向(方位角348°)的變化對比，其中，回波反射率值較弱的一條曲線為處理前回波數(shù)據(jù)，回波反射率值較強的一條曲線為處理后的回波數(shù)據(jù)。從圖6可以看出互相關(guān)算法處理后回波數(shù)據(jù)能量的損失得到了明顯的恢復(fù)。圖7顯示了數(shù)據(jù)恢復(fù)的程度，從圖中可看到數(shù)據(jù)的恢復(fù)量基本在4 dB～5 dB。這個值基本滿足了雷達雙通道升級后，回波能量損失的恢復(fù)要求。

圖6　算法處理前后回波數(shù)據(jù)沿一個徑向的比較(方位角為34.8°)

圖7　互相關(guān)算法對回波能量的恢復(fù)值

我們再來對比中值濾波技術(shù)對數(shù)據(jù)的降噪效果。為了能夠便于我們看圖分析，這里只選取該徑向上100～700的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來分析。圖8是中值濾波處理前后回波數(shù)據(jù)的值，回波反射率值變化較大的一條曲線表示了中值濾波處理前的數(shù)據(jù)，回波反射率值變化較平緩的一條曲線為處理后的數(shù)據(jù)。我們可明顯看到處理后數(shù)據(jù)沿徑向的變化變得平緩，處理前的數(shù)據(jù)變化大多為2 dB～3 dB，數(shù)據(jù)變化快，不穩(wěn)定。處理后數(shù)據(jù)變化基本在0.5 dB左右，沒有出現(xiàn)突變性很大的點，整條徑向數(shù)據(jù)變化平穩(wěn)。這說明本文所使用的中值濾波技術(shù)起到了較好的降噪效果。

圖8　中值濾波處理前后徑向回波數(shù)據(jù)

3結(jié)束語

本文首先引入了WSR-88D雷達雙偏振升級的優(yōu)勢，但系統(tǒng)升級帶來3 dB能量損失。為了恢復(fù)這一損失帶來的不利影響，進一步講述了雙偏振天氣雷達探測信號的新方法，提出提高雙偏振天氣雷達信號探測能力的方法，即引入雙通道互相關(guān)信息補償雷達信號信噪比的降低，同時利用二維中值濾波技術(shù)去除非氣象回波的點雜波。以上述內(nèi)容為基礎(chǔ)，對互相關(guān)技術(shù)和二維中值濾波技術(shù)進行軟件設(shè)計和研究；利用互相關(guān)改善天氣雷達信號探測能力，使天氣雷達對天氣信號的探測更加精確；利用二維中值濾波技術(shù)降低噪點，去除天氣雷達探測到的虛假天氣信號。

參 考 文 獻

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雷亞會男，1990年生，碩士研究生。研究方向為氣象雷達信號處理與分析。

史朝男，1981年生，博士研究生，副教授。研究方向為氣象雷達信號處理。

Cross Correlation Method and Median Filtering Technology for Enhancing Detection Capability in Weather Radar

LEI Yahui1，SHI Zhao1,2

(1. School of Electronic Engineering, Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225, China) (2. Key Laboratory of Atmospheric Sounding, Chengdu 610225, China)

Abstract：The method using dual polarization weather radar to detect the signal has interested meteorological science and technology personnel at home and abroad . Dual channel transceiver system of dual polarization weather radar devides transmission channel into horizontal and vertical way by power divider.So energy of each channel will be cut in half and the echo signal energy will decrease about 3 dB. In order to avoid the negative influence of 3 dB loss, the dual polarization radar detection performance should be improved.The sum of the cross-correlation estimates as well as the power and autocorrelation from each of the dual-polarization returns should be gained.If the sum exceeds a predetermined threshold,the signal will be considered present.Otherwise,the data are considered to be noise and are censored. Based on the X-band dual polarization radar data, the detection effect with and without cross-correlation algorithm is constracted,and the sum of three portion is proved to be the best method for deciding signal present. In addition, median filtering technology is used to censor point clutter,and improve signal detection in dual polarization weather radars.

Key words：dual polarization weather radar; coherence method; median filtering technology; point clutter; meteorological detection; signal and information processing

DOI：10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.05.009

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(41505031)

通信作者：雷亞會Email：1003654958@qq.com

收稿日期：2015-12-24

修訂日期：2016-02-25

中圖分類號：TN957.51

文獻標志碼：A

文章編號：1004-7859(2016)05-0033-04