張金玉 秦 娟 盧曉光 鐘元昌

(1.天津理工大學(xué)電氣電子工程學(xué)院薄膜電子與通信器件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300384; 2.中國(guó)民航大學(xué)智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300300)

利用QAR和DEM的機(jī)載氣象雷達(dá)地雜波仿真方法

張金玉1秦 娟1盧曉光2鐘元昌1

(1.天津理工大學(xué)電氣電子工程學(xué)院薄膜電子與通信器件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300384; 2.中國(guó)民航大學(xué)智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300300)

地雜波是降低機(jī)載氣象雷達(dá)性能的一個(gè)關(guān)鍵因素。利用數(shù)字高程模型(Digital elevation model,DEM)精確計(jì)算不同地形的電磁散射時(shí)，本文提出了將經(jīng)緯度變化量轉(zhuǎn)換成距離變化量的方法，簡(jiǎn)化計(jì)算，并修正了俯角和擦地角計(jì)算。然后根據(jù)氣象雷達(dá)方程建模地雜波，按照WXR-2100的實(shí)際參數(shù)設(shè)置雷達(dá)參數(shù)，結(jié)合快速存取記錄器(Quick access recorder，QAR)反演的航班飛行參數(shù)，分別高保真地仿真了起飛和巡航兩個(gè)階段機(jī)載氣象雷達(dá)不同工作模式下的雜波圖，反映了實(shí)際的運(yùn)行情況，最后建立了雜波圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

機(jī)載氣象雷達(dá)；地雜波仿真；數(shù)字高程模型；快速存取記錄器；坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

引 言

雜波是雷達(dá)波束覆蓋內(nèi)的物體表面形成的不需要的電磁散射。雜波回波的功率取決于許多因素，包括極化、工作頻率、俯角和表面特性，如粗糙度等，因此雜波隨時(shí)間和地點(diǎn)變化。許多目標(biāo)檢測(cè)算法依賴于雜波的統(tǒng)計(jì)模型來(lái)設(shè)置檢測(cè)閾值，并且雜波抑制算法需要雜波協(xié)方差的估計(jì)，經(jīng)常通過(guò)計(jì)算在相鄰距離單元的回波信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性獲得。然而，如果目標(biāo)后向散射影響到鄰近的距離單元，協(xié)方差的估計(jì)可能被破壞。利用位點(diǎn)特異性雜波圖，不僅可以提高目標(biāo)檢測(cè)，也可優(yōu)化雷達(dá)傳感器的部署、任務(wù)布置或規(guī)劃飛行路線，最重要的是能夠給雷達(dá)信號(hào)處理器提供位點(diǎn)特異的及時(shí)的雜波信息。利用光、多光譜、高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)遙感數(shù)據(jù)，模擬雷達(dá)雜波，提高了機(jī)載雷達(dá)雜波的位點(diǎn)特異性信息。1988年Garside和Oliver的工作表明自然雜波的光學(xué)圖像和雷達(dá)圖像具有一致伽瑪分布的噪聲模型[1]。2011年，Kurek等用多光譜陸地衛(wèi)星7和ETM圖像，結(jié)合數(shù)字高程模型(Digital elevation models，DEM)數(shù)據(jù)，補(bǔ)償俯角仿真了X波段雷達(dá)陸基雷達(dá)的雜波圖[2]，然而不能從陸地衛(wèi)星圖像中自動(dòng)區(qū)分道路和城市地區(qū)。2014年Seyfioglu和 Gurbuz研究了利用高光譜和激光雷達(dá)的地雜波仿真模擬，適用于低空飛行的機(jī)載雷達(dá)[3]。目前為止，有大量的工作使用DEM結(jié)合電磁散射的不同類型進(jìn)行仿真模擬雷達(dá)雜波[4-14]。文獻(xiàn)[9，10]只使用DEM數(shù)據(jù)計(jì)算雜波雷達(dá)散射截面，仿真僅僅利用了典型地形。

機(jī)載氣象雷達(dá)和一般機(jī)載多普勒雷達(dá)工作原理一樣，但是飛機(jī)在不同飛行階段時(shí)雷達(dá)工作于不同模式。尤其巡航階段的氣象模式，雷達(dá)設(shè)置較低的脈沖重復(fù)頻率和較寬的脈沖[15]，相干脈沖數(shù)少，不易得到雜波統(tǒng)計(jì)特性。DEM是地面的高程Z關(guān)于平面坐標(biāo)X，Y兩個(gè)自變量的連續(xù)函數(shù)，就是用數(shù)字表達(dá)地形表面形態(tài)屬性信息的方式，數(shù)字地形模型是對(duì)該區(qū)域的空間位置特征和地形屬性特征的數(shù)字描述。在DEM上計(jì)算雷達(dá)后向散射系數(shù)，需要復(fù)雜的地心坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，本文提出了經(jīng)緯度變化量轉(zhuǎn)換成距離變化量的方法，從而減少計(jì)算量?？焖俅嫒∮涗浧?Quick access recorder，QAR)是飛行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的存儲(chǔ)設(shè)備之一，記錄了整個(gè)飛行過(guò)程中成百上千種重要參數(shù)[16]，利用其包含的飛行參數(shù)(飛機(jī)經(jīng)緯度、高度、航向、飛機(jī)姿態(tài)、飛行速度和地速等)可以反演載機(jī)飛行中的系統(tǒng)環(huán)境和飛行參數(shù)。

本文通過(guò)建立本地直角坐標(biāo)系，替換了傳統(tǒng)了地心坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，推導(dǎo)了在DEM上地物到機(jī)載雷達(dá)的斜距和方位的簡(jiǎn)單公式，修正俯角和方位角計(jì)算，可以快速地在DEM計(jì)算不同地形的電磁散射，將仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較分析。結(jié)合QAR建模機(jī)載氣象雷達(dá)完整飛行過(guò)程的地雜波，在多核高性能計(jì)算機(jī)上離線高保真地仿真大量地雜波圖，分別仿真了起飛和巡航兩個(gè)階段機(jī)載氣象雷達(dá)不同工作模式下的雜波圖，仿真結(jié)果能夠反映實(shí)際的運(yùn)行情況，建立了雜波圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

1 利用DEM仿真地雜波

為了獲取更加真實(shí)的地雜波圖，把雷達(dá)原理、電磁波散射模型和數(shù)字化高程數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，研究真實(shí)場(chǎng)景的半實(shí)物化的雷達(dá)地雜波方法并進(jìn)行仿真分析。

1.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

圖1 本地直角坐標(biāo)系Fig.1 Local Cartesian coordinate system

一般雜波散射系數(shù)圖采用雷達(dá)坐標(biāo)系來(lái)表示，而DEM數(shù)據(jù)則采用地理坐標(biāo)系表示。為了便于對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速計(jì)算與處理，必須將機(jī)載雷達(dá)位置和地形地物點(diǎn)的坐標(biāo)實(shí)時(shí)地轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中。本文采用本地直角坐標(biāo)系作為中間轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系。建立如圖1所示的本地直角坐標(biāo)系，坐標(biāo)的原點(diǎn)為飛機(jī)到地面的投影位置。由機(jī)載電子設(shè)備得到飛機(jī)的位置信息經(jīng)度、緯度和高度(αa,βa,ha)，地面點(diǎn)Pi(i=1,2,3,…,N)的經(jīng)度、緯度和高度信息為(αi,βi,Hi)，Pi到原點(diǎn)的經(jīng)度變化量Δαi和緯度變化量Δβi就是該點(diǎn)在X軸和Y軸的投影。

在雷達(dá)作用距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于地球半徑時(shí)，可以忽略地球曲率的影響，將地球表面看做平面[17]，可以計(jì)算距離變化量為

(1)

式中：Re1，Re2分別為地球的赤道半徑和極半徑。進(jìn)一步參量轉(zhuǎn)化，計(jì)算出Pi在本地直角坐標(biāo)系中的極角γi和距離ri為

(2)

由ri可以計(jì)算得到雷達(dá)斜距，根據(jù)γi選擇雷達(dá)波束的掃描范圍非常方便。本文所提出的本地直角坐標(biāo)中間變換方法，大大減小了計(jì)算量，計(jì)算速度顯著提高。由于地形本身的起伏及自然或人造地物的存在，使地面單元可能被其他單元甚至也有可能是自身遮擋，這種遮蔽效應(yīng)在天線波束以較低擦地角照射時(shí)會(huì)更加明顯，因此在作地雜波仿真前需進(jìn)行遮擋計(jì)算和消隱[9]。

1.2 俯角計(jì)算

在不考慮地形高度的情況下，第i個(gè)散射點(diǎn)到載機(jī)的俯角φdi和擦地角φgi計(jì)算式為

(3)

式中：雷達(dá)電波傳播過(guò)程中，必然受到大氣折射的影響，在進(jìn)行路徑計(jì)算時(shí)，通常選用地球等效半徑Re(標(biāo)準(zhǔn)大氣中約8 500 km);ha為飛機(jī)當(dāng)前高度；Ri為地面第i點(diǎn)到雷達(dá)的徑向距離。同時(shí)，根據(jù)DEM中得到的散射點(diǎn)的高程Hi，將式(3)進(jìn)一步修正為

(4)

由擦地角φgi，利用Morchin模型計(jì)算不同地點(diǎn)的散射特性。

1.3 機(jī)載氣象雷達(dá)地雜波回波

在雷達(dá)波束覆蓋范圍內(nèi)，地雜波呈分布式，一個(gè)分辨率單元內(nèi)分布著大量的散射點(diǎn)。雷達(dá)回波就是各散射點(diǎn)回波信號(hào)的矢量疊加。因此，根據(jù)相干視頻信號(hào)模型仿真地雜波回波，即有

(5)

(6)

式中：δ表示載機(jī)姿態(tài)任意時(shí)的俯沖角；θi表示第i點(diǎn)到雷達(dá)的方位角；φi表示第i點(diǎn)到雷達(dá)的俯仰角，且以水平軸向下的夾角為正角度。

根據(jù)機(jī)載氣象雷達(dá)的工作模式和作用距離，不需要考慮模糊距離。圖2給出了地雜波的仿真流程。

2 QAR數(shù)據(jù)

選取的QAR數(shù)據(jù)來(lái)源于從深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)到北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)的一架航班，從中可以提取相應(yīng)的飛行參數(shù)。按照飛行過(guò)程中記錄的載機(jī)參數(shù)設(shè)置平臺(tái)參數(shù)，包括飛機(jī)地理位置、飛機(jī)速度、高度、航向和俯沖角等。圖3為航班的飛行路徑，圖中疊加了地形數(shù)據(jù)。在圖2中仿真流程中飛機(jī)參數(shù)由QAR反演得到，雷達(dá)參數(shù)按照WXR-2100[15]的實(shí)際參數(shù)選取，然后根據(jù)雷達(dá)掃描過(guò)程，疊加各散射點(diǎn)的回波信號(hào)生成氣象目標(biāo)的雷達(dá)回波。

圖2 地雜波仿真流程圖Fig.2 Flowchart of ground clutter simulation

3 仿真結(jié)果

3.1 仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比

模型號(hào)機(jī)載氣象雷達(dá)，在圖4所示區(qū)域晴空條件下試飛，采集地雜波，某一掃描周期回波數(shù)據(jù)如圖5所示。采用和試飛情況相同的參數(shù)設(shè)置，在同一區(qū)域用本文方法仿真地雜波回波，結(jié)果如圖6。

仿真過(guò)程中采用了如圖7所示的窄筆形波束天線，半功率波束寬度和主瓣增益與機(jī)載氣象雷達(dá)的天線參數(shù)要求，但是第一零點(diǎn)波束寬度比實(shí)際天線大，使得仿真結(jié)果中地雜波帶較實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)充實(shí)；而實(shí)際的波導(dǎo)裂縫天線旁瓣電平達(dá)不到技術(shù)指標(biāo)，仿真結(jié)果的旁瓣數(shù)據(jù)強(qiáng)度較實(shí)際數(shù)據(jù)低，對(duì)于天線增益的仿真可以考慮采用三維電磁仿真軟件HFSS提高逼真性。同時(shí)，由于系統(tǒng)誤差的存在，使得仿真結(jié)果和實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)有差異。通過(guò)比較，地雜波帶所在距離位置都大約為15～25 km的范圍，該結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的正確性和有效性。

本仿真采用雙CPU(Intel Xeon E5 2658 v2)20核高性能計(jì)算機(jī)，配置了多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，該計(jì)算機(jī)的峰值計(jì)算速度可達(dá)到384gflops(十億次/秒浮點(diǎn)運(yùn)算)。試飛實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)需花費(fèi)巨大的人力、物力和財(cái)力，因此，采用本方法離線仿真機(jī)載氣象雷達(dá)不同工作模式下不同參數(shù)的地雜波回波數(shù)據(jù)，可以為進(jìn)行地雜波抑制建立豐富的地雜波數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.2 基于QAR建立地雜波圖數(shù)據(jù)庫(kù)

圖8為飛機(jī)起飛階段的DEM。機(jī)載氣象雷達(dá)工作于風(fēng)切變模式，飛機(jī)高度約1 600 m，飛行速度約125 m/s，雷達(dá)作用距離60 km，圖9為俯仰角2.5°和4.5°時(shí)的地雜波強(qiáng)度，為明確反應(yīng)風(fēng)切變工作模式的掃描范圍[-30°,30°]，采用平面位置顯示器(Plane position indicator, PPI)顯示。

圖3 深圳-北京的某航班飛行路徑 圖4 以(E109.728 9°，N34.716 0°)為中心的DEM Fig.3 Flight path from Shenzhen to Beijing Fig.4 DEM centered at (E109.728 9°，N34.716 0°)

圖7 筆形波束天線的水平剖面增益 圖8 飛機(jī)起飛階段的地形Fig.7 Pencil beam antenna gain in horizontal profile Fig.8 Terrain at take-off stage

圖9 風(fēng)切變模式下地雜波幅度Fig.9 Clutter simulation at wind shear mode

圖8所示地形較平坦，因此仿真的雜波回波的幅度基本相近，極少的距離單元因地形起伏回波的幅度存在差別。比較圖9(a)和圖9(b)，還可以看出，俯仰角小時(shí)雜波帶范圍較大，這是因?yàn)榇藭r(shí)雷達(dá)波束與地面截交的范圍較大引起的，這也證明了調(diào)整俯仰角抑制雜波的可行性。圖10還給出了俯仰角2.5°時(shí)兩個(gè)方位不同距離單元回波的頻譜圖，可以看出圖10(b)的主瓣雜波頻譜明顯比圖10(a)寬，這是波束掃描造成的頻譜展寬效應(yīng)，雷達(dá)正前方的回波頻譜寬度比雷達(dá)兩側(cè)的回波頻譜寬度窄。從回波頻譜特性驗(yàn)證了仿真過(guò)程的正確性。

圖10 不同方位回波的頻譜Fig.10 Echo spectrum in different directions

圖11為飛機(jī)巡航階段的DEM，雷達(dá)工作于氣象模式，發(fā)射的電磁波由1個(gè)寬脈沖和4個(gè)窄脈沖組成，飛機(jī)高度約10 000 m，飛行速度約240 m/s，雷達(dá)作用距離80 km，掃描范圍[-60°,60°]。仿真時(shí)，設(shè)置俯仰角為10.25°進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。圖12給出了載機(jī)巡航階段氣象模式下仿真的窄波束的雜波幅度的PPI顯示，地雜波位于47～68 km的范圍，反應(yīng)了雷達(dá)照射地面的范圍和地面的起伏程度；氣象模式下寬波束的雜波回波也有同樣特點(diǎn)，不再重復(fù)放置仿真結(jié)果。

圖11 飛機(jī)巡航階段的地形圖 圖12 10.25°俯仰角的雜波幅度 Fig.11 Terrain during cruise phase Fig.12 Clutter amplitude at pitch angle 10.25°

4 結(jié)束語(yǔ)

為了獲得高保真的機(jī)載氣象雷達(dá)地雜波回波信號(hào)，本文提出了利用DEM和QAR的地雜波回波數(shù)據(jù)生成方法。通過(guò)DEM計(jì)算不同地形的電磁散射，詳細(xì)推導(dǎo)了地物到載機(jī)的徑向距離和方位角的計(jì)算公式，考慮了DEM的俯角計(jì)算公式，闡述了基于雷達(dá)實(shí)際掃描過(guò)程的地雜波原始數(shù)據(jù)的生成方法和流程。本文提出了利用經(jīng)緯度變化量轉(zhuǎn)換成距離變化量的方法，并對(duì)雷達(dá)波束照射地面的俯角和擦地角計(jì)算進(jìn)行了更精確的修正。給出了仿真結(jié)果和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的比較，考慮存在系統(tǒng)誤差和天線誤差，回波信號(hào)的強(qiáng)度有差異，但地雜波帶的位置一致，驗(yàn)證了本方法的正確性和有效性。改進(jìn)X波段的波導(dǎo)裂縫天線增益的仿真，將會(huì)提高高保真仿真的效果。本文在利用DEM的計(jì)算雷達(dá)散射系數(shù)的基礎(chǔ)上，按照WXR-2100的實(shí)際參數(shù)設(shè)置雷達(dá)參數(shù)，結(jié)合QAR反演的飛行參數(shù)，建模并仿真機(jī)載氣象雷達(dá)完整飛行過(guò)程的地雜波，能更加反映真實(shí)的情況。從航班獲得大量QAR數(shù)據(jù)，在多核高性能計(jì)算機(jī)上離線仿真海量地雜波數(shù)據(jù)，給出了某航班起飛階段風(fēng)切變模式下不同俯角和方位角的回波數(shù)據(jù)，和巡航階段氣象模式模式下的雜波圖，能夠反映實(shí)際的運(yùn)行情況，可以建立海量的雜波圖數(shù)據(jù)庫(kù)，為雷達(dá)系統(tǒng)仿真和信號(hào)處理提供更真實(shí)的雜波數(shù)據(jù)。

[1] Garside J R, Oliver C J. A comparison of clutter texture properties in optical and SAR images[C]// Geoscience and Remote Sensing Symposium, Remote Sensing: Moving Toward the 21st Century. Edinburgh, UK:IEEE,1988:1249-1255.

[2] Kurekin A, Radford D, Lever K, et al. New method for generating site-specific clutter map for land-based radar by using multimodal remote-sensing images and digital terrain data[J]. IET Radar Sonar Navigation, 2011,5(3):374-388.

[3] Seyfioglu M S, Gurbuz S Z. Airborne radar clutter simulation using hyperspectral and LiDAR imagery[C]// Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Quebec City:IEEE,2014:2938-2941.

[4] Billingsley J B, Larrabee J F. Multifrequency measurements of radar ground clutter at 42 sites. Volume 1: Principal results[R]. MIT Lincoln Laboratory Technical Report 916, 1991,1(1)1-61.

[5] Darrah C A, Luke D W. Site-specific clutter modeling using DMA digital terrain elevation data (DTED), digital feature analysis data (DFAD), and Lincoln Laboratory five frequency clutter amplitude data[C]// Radar Conference Proceedings of the IEEE National. Ann Arbor, MI:IEEE, 1996:178-183.

[6] Cobo B, Valle L, Torres R P. A site-specific radar simulator for clutter modelling in VTS systems[C]// ELMAR, 50th International Symposium. Zadar: IEEE, 2008:373-376.

[7] Jylha J, Kerminen R, Vihonen J, et al. New aspects to knowledge-aided clutter analysis[C]// Radar, 2006 IEEE Conference on. Verona, N Y:IEEE, 2006:318-324.

[8] Li Jianjun, Yu Lijuan, Liu X. Simulation of desert scene for land clutter radar cross section[J]. Electronic Science & Technology, 2013,26(2):19-23.

[9] Wang A, Zhang W, Cao J. Terrain clutter modeling for airborne radar system using digital elevation model[C]// Microwave and Millimeter Wave Circuits and System Technology (MMWCST). Chengdu: IEEE, 2012:1-4.

[10]Li S. Simulation of the radar ground clutter based on DEM[J]. International Journal of Computer Science Issues, 2013,10(3):97-102.

[11]Lin C C, Reilly J P. A site-specific model of radar terrain backscatter and shadowing[J]. Johns Hopkins Apl Technical Digest, 1997,18(3):432-447.

[12]吳仁彪,盧曉光,李海,等.機(jī)載前視風(fēng)切變檢測(cè)氣象雷達(dá)的研究進(jìn)展[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2014,29(4):496-507.

Wu Renbiao, Lu Xiaoguang, Li Hai, et al. Overview on airborne forward-looking weather radar with windsheer detection capability[J]. Journal of Data Acquisition and Processing, 2014,29(4):496-507.

[13]Kurekin A, Shark L K, Lever K, et al. Site-specific land clutter modeling based on radar remote sensing images and digital terrain data[C]//Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI. Toulouse, France:IEEE, 2010:25-36.

[14]何力,李勇,劉麗.機(jī)載氣象雷達(dá)充塞系數(shù)估計(jì)方法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2014,29(4):642-647.

He Li, Li Yong, Liu Li. Beam filling coefficient estimation method for airborne weather radar[J]. Journal of Data Acquisition and Processing, 2014,29(4):642-647.

[15]Rockwell Collins. WXR-2100 Manual Book[M]. Cedar Rapids, Iowa: Rockwell Collins Inc., 2011.

[16]Wang Qing, Wu Kaiyuan, Zhang Tianjiao, et al. Aerodynamic modeling and parameter estimation from QAR data of an airplane approaching a high-altitude airport[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2012, 25(3):361-371.

[17]Lefurjah G, Marshall R, Casey T S, et al. Synthesis of mesoscale numerical weather prediction and empirical site-specific radar clutter models[J]. IET Radar Sonar Navigation, 2010,4(6):747-754.

Airborne Weather Radar Clutter Simulation Using DEM and QAR

Zhang Jinyu1， Qin Juan1， Lu Xiaoguang2， Zhong Yuanchang1

(1.Key Laboratory of Film Electronics and Communication Devices, School of Electrical and Electronic Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin, 300384, China; 2.Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin, 300300, China)

A key factor degrading the performance of airborne weather radar is clutter. Here, the change amount of latitude and longitude is converted into the distance variation to compute electromagnetic scattering of different terrain using a digital elevation model (DEM). The calculation of depression and grazing angle is fixed. According to the meteorological radar equation, the ground clutter is modeled. Radar parameters are set in accordance with the actual parameters of WXR-2100, while flight parameters by the quick access recorder (QAR). The clutter maps for airborne weather radar in the different operating modes are simulated during take-off and cruise stages. The results can reflect actual operating conditions. Finally, the clutter map database is established.

airborne weather radar; clutter simulation; digital elevation model (DEM); quick access recorder (QAR); coordinate conversion

國(guó)家自然科學(xué)基金(61471365，61505144)資助項(xiàng)目；天津理工大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃(201410060046)資助項(xiàng)目。

2015-06-06；

2016-04-06

TN959.4

A

張金玉(1993-)，女，助理工程師，研究方向：機(jī)載氣象雷達(dá)回波信號(hào)建模，E-mail：1912652425@qq.com。

秦娟(1979-)，女，博士，講師，研究方向：機(jī)載氣象雷達(dá)信號(hào)處理、地雜波仿真和抑制。

盧曉光(1983-)，男，博士，講師，研究方向：機(jī)載氣象雷達(dá)信號(hào)處理、SAR圖像處理。

鐘元昌(1995-)，男，本科生，研究方向：地理信息數(shù)據(jù)采集。