崔萌達， 察 豪， 田 斌

(海軍工程大學 海軍信息裝備作戰(zhàn)應用研究所， 武漢 430033)

雷達威力預報技術中海表溫度測量及修正方法

崔萌達， 察 豪， 田 斌

(海軍工程大學 海軍信息裝備作戰(zhàn)應用研究所， 武漢 430033)

針對雷達探測威力預報中海表溫度測量問題，提出一種基于紅外傳感器的修正方法. 分析了紅外傳感器產(chǎn)生測量偏差的原因，通過對海面紅外輻射及反射情況進行建模，仿真分析了天空溫度對海表面溫度測量結果和雷達威力預報結果的影響，并提出海表溫度的修正方法. 實驗結果表明，將該方法應用到雷達威力預報中，預報結果與實際雷達威力相對誤差小于20%的概率高達80%，顯著提高了雷達威力預測預報精度.

微波超視距；雷達威力預報；蒸發(fā)波導；紅外測量；海表溫度

for radar detection range prediction

蒸發(fā)波導是由水汽蒸發(fā)引起的大氣濕度隨高度銳減的大氣現(xiàn)象，它會造成電磁波的異常傳播，并減小電磁波的海上傳播損耗. 蒸發(fā)波導具有較高的發(fā)生概率，所以廣泛應用于超視距雷達探測[1]. 然而大氣參數(shù)會隨時間和空間不斷變化，超視距雷達的探測威力也將發(fā)生變化. 雷達威力的預測可為作戰(zhàn)艦艇提供輔助決策，使其合理把握雷達開關機時間，提高生存能力. 通過蒸發(fā)波導計算雷達探測威力，首先需要測量海上的水文氣象參數(shù)，包括風速、濕度、氣壓以及海表溫度，然后通過波導模型得到海上大氣折射率廓線[2-3]，再通過電磁波傳播模型計算雷達電波傳播損耗，最終預測出雷達的探測威力[2,4]. 海表溫度的測量影響著預報結果的準確程度，是整個預報系統(tǒng)中的難點.

海表溫度的測量與海水溫度測量不同，是測量海水與空氣接觸部分的水溫. 因蒸發(fā)作用和熱交換作用的存在，海表溫度與海水溫度存在一定區(qū)別[5]. 與其他接觸式溫度傳感器相比，利用紅外傳感器測量海水溫度具有獨特的優(yōu)勢[6-7]：一是在紅外波段，海水的透射率很低，紅外傳感器測量的溫度為海表面以下幾毫米的海水溫度，與理論上的海表溫度十分接近[8]；二是紅外傳感器與海面不發(fā)生接觸，不會因熱傳導而改變被測海水的溫度. 但因海表面的紅外輻射率小于1，加上天空背景的干擾，紅外傳感器的測量溫度與真實的海溫之間存在偏差，會使得測量溫度低于真實溫度.

本文針對紅外傳感器溫度測量的偏差，結合海面與天空的紅外輻射模型，提出一種基于紅外傳感器的海表溫度修正方法，并將其應用到超視距雷達的威力預報中，驗證了方法的有效性.

1 紅外溫度測量及影響因素

1.1 紅外溫度測量模型

紅外傳感器通過測量被測物體的紅外輻射，能在不接觸物體的條件下，實現(xiàn)溫度的測量. 以熱釋電型紅外溫度傳感器為例，傳感器利用溫差電效應，通過測量因溫差引起的電壓值U0，得到被測物的輻射溫度Tm，即傳感器的測量結果.U0和Tm的關系可表示為[9]

式中:Ta表示傳感器自身的溫度，單位為華氏溫度；C為與傳感器自身結構相關的參數(shù).

(1)

1.2 海溫測量影響因素分析

為研究紅外傳感器在艦船條件下海表溫度的測量精度，通過實驗研究了高度和傾角對測量結果的影響. 實驗中發(fā)現(xiàn)高度的變化對測量結果基本沒有影響，但傾角的增大會導致測量誤差的增大. 這一測量誤差，實際為海表面紅外輻射的物理過程造成的測量溫度和真實溫度之間的偏差.

紅外傳感器的測量結果實際為等效黑體的溫度，但海面的輻射率小于黑體的輻射率，即小于1，并且輻射率會隨輻射角度的增大而降低，因此測量的海表溫度將小于實際海表溫度. 同時，輻射角度增大時海面的反射率會增大，天空背景的干擾也將增大.

因此紅外傳感器測量溫度，并非真實海表溫度. 通過測量的溫度獲取真實的海表溫度，需要對海面的輻射率和反射率進行建模，測量并補償天空溫度.

2 海表面溫度測量模型

海面的輻射率變化及反射的天空溫度會造成海表面的測量溫度存在偏差，在此將對海表面的紅外輻射和反射的天空輻射進行建模，分析測量偏差的分布概率.

2.1 海表面的紅外輻射模型

針對海表面的輻射率問題，常用的模型是平靜海面模型，該模型考慮了輻射方向變化對海面紅外輻射率的影響，可表示為[6,10]

ε(θ)=0.98[1-(1-cosθ)5]，

式中θ表示海面的輻射方向與Z軸的夾角.

該模型忽略了海面波浪的起伏對測量結果的影響. 為獲得更準確的海面輻射模型，需要考慮海浪影響.CharlesCox及WalterMunk給出了海浪坡度的分布概率，其概率密度函數(shù)為[6,10]

(2)

sx=-tanθncosφn，

sy=-tanθncosφn，

cosχ=cosθncosθe+cos(φe-φn)sinθnsinθe.

(3)

通過變量代換，式(2)可寫為

(4)

(5)

式中Mb(Tsea,λ)表示表溫度為Tsea時，海面的輻射出射度，海溫取華氏溫度.

2.2 天空反射模型

由基爾霍夫定律可知，海水的輻射率ελ和反射率ρλ相加為1，存在

ελ(χ)=1-ρλ(χ)，

式中χ意義與式(3)相同. 因此可以得到海水反射的輻射亮度為

Lf(λ,θe,φe)=

(6)

式中un與φn意義與式(4)相同.

根據(jù)海表面的紅外輻射模型和天空反射模型，可以得到紅外傳感器的溫度測量模型，傳感器受到的輻射照度可表示為

(7)

2.3 溫度測量模型的驗證

2.3.1 海表面溫度測量模型的驗證

通過實驗測量傾斜條件下傳感器的測量結果，并與溫度測量模型的計算結果進行比較.

實驗時天氣為多云，測量到的天空溫度為12.2 ℃，圖1給出了不同傾斜條件下的海表溫度的測量結果. 從結果可以看出，模型仿真結果同測量結果基本一致. 造成誤差的主要原因包括以下幾個方面：1)水表溫度不均勻且存在流動，水溫存在一定的變化；2)測量過程中需要人工操作，測量結果可能會受人體紅外輻射的影響；3)傳感器傾角存在測量誤差.

圖1 溫度測量模型驗證

2.3.2 海表溫測量偏差統(tǒng)計

海面輻射率隨輻射方向增大而降低，使得傳感器測量到的海面輻射亮度降低，同時反射率的增大使得天空溫度對測量結果的影響增大. 為驗證在不同風速、艦船橫縱搖條件下，天空紅外輻射的影響，仿真了測量偏差的概率分布函數(shù). 在一定范圍內(nèi)隨機選取風速、縱橫搖角度、天空溫度及海表溫，風速選擇范圍為0～10 m/s，縱橫搖角度選擇范圍為對應浪級下的傾角范圍，天空溫度選擇范圍為-40～20 ℃，海表溫選擇范圍為15～30 ℃. 仿真結果見圖2.

圖2 測量偏差概率分布

從結果看，若不對海水的輻射率和天空溫度的干擾進行修正，測量溫度與真實海溫間偏差<1.5 ℃的概率<90 %，偏差<1 ℃的概<60%，而偏差<0.3 ℃<6%.

3 海表溫度修正算法研究

3.1 海表溫度修正算法

若忽略式(7)中的波長，依據(jù)史蒂芬-玻爾茲曼定律，可以得到傳感器測量溫度Tm和真實海溫Tsea的關系為

(8)

(9)

(10)

因此，天空溫度修正算法可表述為以下過程：

1)以艦艏向為y軸建立坐標系，獲取艦船縱搖角度α1及橫搖角度α2(右手坐標系).

2)測量海上一定高度上的風速，并計算12.5m高度上的風速.

3)獲取天空溫度Tsky并計算輻射亮度. 獲取天空溫度Tsky的方法包括經(jīng)驗法和測量法，兩種方法將通過仿真對比進行選擇.

傳感器測量傾角為45 °時，θs=45 °，安裝于左舷的傳感器φs=180 °，右舷的傳感器φs=0 °.

7)通過式(8)計算海水的溫度.

3.2 天空溫度補償方法

對海表溫度進行修正，需要補償天空的紅外輻射溫度. 天空溫度的獲取方法包括經(jīng)驗法和測量法. 測量法是對天空溫度進行測量，需要加裝一路對天的傳感器，與經(jīng)驗法相比實現(xiàn)過程更為復雜，但補償精度高；經(jīng)驗法是根據(jù)以往的氣象條件，選擇一個合適天空溫度實現(xiàn)修正，實現(xiàn)簡單，但補償精度差. 在此，對經(jīng)驗法進行仿真，若此方法的補償精度可使雷達威力預報結果達到20 %相對誤差的指標要求，則可放棄測量法. 仿真時使用NPS模型計算蒸發(fā)波導折射率廓線[11]，PE模型計算電磁波傳播損耗[12-13].

設用于補償?shù)奶炜諟囟确謩e為20 ℃、-10 ℃、0 ℃和10 ℃，傳感器的測量結果使用2.3中的仿真結果. 圖3給出了4種天空溫度補償后仍存在誤差的概率分布. 從圖3可以看出，選用-10 ℃作為補償溫度誤差概率相對較小，小于0.6 ℃的概率為90%，小于0.3 ℃的概率為50 %.

圖3 經(jīng)驗法補償誤差的概率分布

若海溫誤差為0.1 ℃到0.6 ℃，圖4給出了不同溫度誤差造成的雷達威力預報誤差的概率分布函數(shù). 氣溫、海表溫、風速及濕度在一定范圍內(nèi)隨機選取，其中海溫選擇范圍為15～30 ℃，氣海溫差選擇范圍為-2～2 ℃，風速選擇范圍為0～10 m/s，濕度選擇范圍為45%～95%. 從圖4可以看出，當海溫誤差為0.1 ℃到0.6 ℃時，預報相對誤差小于20 %的概率分別約為96 %、92 %、89 %、86 %、83 %和79 %. 因此可以得到，使用經(jīng)驗法得到的修正溫度，會導致預報結果相對誤差小于20 %概率分別約為71 %. 可以看出，采用經(jīng)驗法會使預報誤差較大，無法滿足雷達威力預報的要求. 也有研究指出[14]，在穩(wěn)定層結條件下溫度測量誤差應小于0.2 ℃，不穩(wěn)定層結測量誤差應小于0.5 ℃. 因此在補償天空溫度時應采用測量法.

圖4 預報距離誤差的概率分布

4 海上實驗驗證及結果分析

為了驗證本文方法在實際雷達威力預報中的效果和作用，項目組于2015年8月在江蘇北部黃海海域行了為期20 d的海上實驗. 實驗系統(tǒng)由一套水文氣象采集器和一臺工作于X波段的雷達組成，氣象水文采集器用于采集風速、濕度、壓強、氣溫和海溫等氣象參數(shù)，X波段雷達用于探測海上目標，獲取雷達可探測到最遠目標的距離參數(shù)，艦船的傾斜角度通過傾角傳感器測得，并將測得的角度和氣象數(shù)據(jù)輸送至計算機，計算雷達的探測效能. 實驗中，共測得有效數(shù)據(jù)198組，得到雷達威力預報的相對誤差分布曲線如圖5所示.

圖5 海上實驗中預報威力相對誤差的概率分布函數(shù)

Fig.5 Probability distribution of relative error of predicted detection range

從圖5可以看出，利用修正的海溫實現(xiàn)雷達威力預報，預報結果的誤差有顯著的降低. 使用未修正的海溫，預報結果相對誤差小于20%的概率約為60%，而使用修正后的海溫，預報結果相對誤差小于20%的概率大于80%.

預報結果與測試結果仍存在一定的偏差，其原因可能包括以下幾個方面：

1)波導預報模式為單點預報，即假設大氣折射率剖面水平均勻分布，僅利用雷達周圍的天氣參數(shù)對整片海域的波導條件進行預報. 而在實際探測過程中，大氣折射率水平分布均勻的條件不一定成立，尤其是陸地附近，折射率在水平方向上存在較明顯的變化[15].

2)海上目標的RCS不能準確估計. 由于被測目標為非合作目標，目標RCS的大小和方向性只能通過人為設置，這在某種程度上造成了測量誤差.

3)艦艇運動過程仍會對采集到的氣象水文數(shù)據(jù)有一定影響，測量結果存在一定的誤差. 預報模型中，仍存在一些敏感點，使得微小的氣象誤差會造成較大的預報誤差.

5 結 語

本文針對雷達威力預報系統(tǒng)中的海表面溫度的修正方法展開研究. 首先研究了紅外傳感器的測量過程，指出了傳感器傾角和天空背景對測量結果的影響. 在此基礎上對海面紅外輻射和天空反射進行建模，給出測量偏差修正公式以及天空溫度補償方法. 最后，將提出的海表溫度測量及修正方法應用到雷達威力預報中，實驗結果表明利用本文方法預報的雷達探測距離相對誤差小于20 %的概率高于80 %，具有較高的預報精度.

[1] ZHANG Pei, BAI Lu, WU Zhensen, et al. Applying the parabolic equation to tropospheric groundwave propagation[J]. IEEE Antennas & Propagation Magazine, 2016, 58(3):31-44. DOI:10.1109/MAP.2016. 2541620.

[2] 劉愛國, 察豪, 李忠猛. 岸基微波超視距雷達探測預報方法[J], 華中科技大學學報(自然科學版), 2014, 42(7):96-100. DOI: 10.13245/j.hust.140719.

LIU Aiguo, CHA Hao, LI Zhongmeng. Prediction method of coastal microwave OTH radar detection range[J]. Journal Huazhong University of Science & Technology (Natural Science Edition), 2014, 42(7): 96-100.

[3] MESNARD F, SAUVAGEOT H. Climatology of anomalous propagation radar echoes in a coastal area[J]. Journal of Applied Meteorology & Climatology, 2010, 49(11): 2285-2300. DOI: 10.1175/2010JAMC2440.1.

[4] APAYDIN G, SEVGI L. MatLab-based FEM-parabolic equation tool for path loss calculations along multi-mixed-terrain paths[J]. IEEE Antennas & Propagation Magazine, 2014, 56(3):221-236. DOI: 10.1109/MAP.2014. 6867720.

[5] ANDERSON K, BROOKS B, CAFFREY P, et al. TheRED experiment: an assessment of boundary layer effects in a trade winds regime on microwave and infrared propagation over the sea[J]. Bulletin of The American Meteorological Society, 2004, 85(9):1355-1365. DOI: 10.1175/BAMS-85-9-1355.

[6] LI H, PINEL N, BOURLIER C. Polarized infrared reflectivity of 2D sea surfaces with two surface reflections[J]. Remote Sensing of Environment, 2014, 147(9):145-155. DOI: 10.1016/j.rse.2014.02.018.

[7] 谷延鋒, 豐炳波, 鄭賀,等. 基于多時相多光譜紅外圖像淺層地下目標探測[J]. 哈爾濱工業(yè)大學學報, 2014, 46(3):14-19. DOI:10.11918/hitxb20140303.

GU Yanfeng, FENG Bingbo, ZHENG He, et al. Detection of subsurface targets based on multitemporal and multispectral infrared image[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2016, 48(3):1-10.

[8] 楊堯,吳振森,姚連興,等. 從紅外輻照熱平衡方程求解海面溫度[J]. 紅外與毫米波學報,2003, 22(5):357-360. DOI:10.3321/j.issn:1001-9014.2003.05.009.

YANG Yao, WU Zhensen, YAO Lianxing, et al. Solving the sea surface temperature from the infrared radiation heat balance equation[J]. Journal Infrared Millimeter Waves, 2003, 22(5):357-360.

[9] 易金橋,黃勇,廖紅華,等. 熱釋電紅外傳感器及其在人員計數(shù)系統(tǒng)中的應用[J]. 紅外與激光工程, 2015, 44(4):1186-1192. DOI: 10.3969/j.issn.1007-2276.2015.04. 014.

YI Jinqiao, HUANG Yong, LIAO Honghua, et al. Pyro electric infrared sensor and its application in people counting system[J]. Infrared and Laser Engineering , 2015, 44(4):1186-1192.

[10]KARINE C, SANDRINE F, CHRISTOPHE B. Multiresolution optical characteristics of rough sea surface in the infrared[J]. Applied Optics, 2007, 22(46): 5471-5481. DOI: 10.1364/AO.46.005471.

[11]ZHANG Jinpeng, WU Zensen, ZHU Qinglin, et al. A four parameter M-profile model for the evaporation duct estimation from radar clutter[J]. Progress in Electromagnetics Research, 2011, 114(8):353-368. DOI: 10.2528/PIER11012204.

[12]SIRKOVA I, MIKHAVLEV M. Parabolic wave equation method applied to the tropospheric ducting propagation problem: a survey[J]. Electromagnetics, 2006, 26(2): 155-173. DOI: 10.1080/02726340500486484.

[13]SHENG Zheng. The estimation of lower refractivity uncertainty from radar sea clutter using the Bayesian-MCMC method[J]. Chinese Physics B, 2013(22):580-585. DOI: 10.1088/1674-1056/22/2/029302.

[14]GRACHEV A A, ANDREAS E L, FAIRALL C W, et al. SHEBA flux-profile relationships in the stable atmospheric boundary layer[J]. Boundary-Layer Meteorology, 2007, 124(3):315-333. DOI: 10.1007/s10546 -007-9177-6.

[15]ZHANG Qi, YANG Kunde, SHI Yang. Spatial and temporal variability of the evaporation duct in the Gulf of Aden[J]. Tellus, 2016, 68:1-14. DOI: 10.3402/tellusa.v68. 29792.

(編輯 王小唯， 苗秀芝)

Measurement and modification method of sea surface temperature

CUI Mengda, CHA Hao, TIAN Bin

(Institute of Electromagnetic Environment, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

Aiming at the problem of sea surface temperature (SST) measurement in radar power prediction (RPP), a modification method of sea surface temperature is proposed based on infrared sensor. The measured deviation of infrared sensor for SST is analyzed. The infrared models of sea surface radiation and reflection are modeled. The affections of sky radiation to result of SST and RPP are analyzed by simulation. A modification method for RPP is deduced. Through experiment, the result shows that the relative error of prediction result is limited in 20% with 80% probability by this method, which greatly enhances the prediction accuracy.

microwave over the horizon; radar detection range; evaporation duct; infrared measurement; sea surface temperature

10.11918/j.issn.0367-6234.201611018

2016-11-12

國家自然科學基金(414005009)；國家重點實驗室基金(K201510)；湖北省自然科學基金(2015CFB692)

崔萌達(1990—)，男，博士研究生； 察 豪(1966—)，男，教授，博士生導師

察 豪，hydchj@sina.com

TN95

A

0367-6234(2017)05-0116-06