论文部分内容阅读
散射计是一种专门用于获取全球海面风速风向的主动式微波遥感器。散射计风场反演的核心技术包括风矢量求解和模糊去除两部分。风矢量求解是根据一定的模型函数和目标函数,从几个雷达后向散射截面积实测值及相关参数反求出对应的风矢量。后向散射截面积与风向的双调和关系,使得风矢量求解过程一般得出4-6个模糊解。模糊去除就是从几个模糊解中选出一个作为最终的风矢量解。目前,最大似然法被认为是风矢量求解的最佳算法,且被用来处理SeaWinds散射计数据;而圆中数滤波算法则被普遍采用进行风矢量模糊去除。本文首先对散射计的发展历史、基本原理及常用反演方法进行了全面介绍和深入探讨。在此基础上,根据其目标函数的特性,提出了一种基于最大似然法的二次快速风矢量搜索算法。SeaWinds散射计的特点决定了其第一模糊解在轨道外侧易出现块状模糊现象,即伪解集中分布,这使得常规圆中数滤波算法失效。对此,NASA利用数值风场数据NWP作为参考进行风场初始化。本文根据其第一模糊解空间分布特点,对圆中数滤波算法进行了修正,试图使之能够在无其它参考数据的条件下也能有效地去除块状模糊。最后,本文利用NASA提供的L2A实测数据进行反演实验,并把反演结果与NASA反演结果L2B进行对比分析,发现本文提出的二次搜索算法能在保证精度的同时快速地搜索到风矢量解;同时修正的圆中数滤波算法在实验区域能有效地去除轨道外侧的块状模糊。