机载多扫描气象雷达的目标垂直轮廓重建∗

李银斌,李 勇,何 力

(1.雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学),江苏南京210016;2.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京210016)

0 引言

机载气象雷达是飞机的眼睛,能够有效地探测飞机运动前方雷暴、暴雨、飑线、冰雹等灾害性天气,为安全飞行提供保障,已经成为民航客机、运输机等大飞机必不可少的电子设备。机载气象雷达的重要价值主要体现在对气象目标的连续探测和数据的实时处理、显示,通过分析、处理航路前方气象目标回波数据,将前方气象状况用清晰的图像显示出来,并将危害天气状况的警报信息及时提供给飞行员。

目前,大多数机载气象雷达采用单一的方位向扫描,得到的气象回波数据不足,所以通常仅能够对气象目标水平面或者倾斜面进行成像分析。为了给飞行员提供包括垂直厚度及强度分布在内的更为全面的气象目标状态信息,新型机载气象雷达采用多扫描模式和距离高度显示器以实现对气象目标垂直轮廓探测与成像[1-2]。

本文针对现有技术的缺陷,提出了基于先验模型的机载气象雷达目标垂直轮廓重建方法,利用多扫描机载气象雷达获取至少8层的气象目标数据,实现对飞机前方气象目标垂直轮廓的显示,快速、准确、全面地反映出气象目标雷达反射率因子在高度维的强度变化与分布范围。

1 问题描述

机载气象雷达需要实时快速地获取前方气象状态分布情况。在传统应用中由于受到计算机实时处理能力以及天线扫描的限制,通常雷达采用方位扇扫工作模式,从而快速获得载机前方水平范围内的气象分布情况。随着计算机处理能力水平的提高,以及雷达伺服系统和天线扫描能力的提高,为了能够通过雷达回波数据更加直观地呈现出诸如降水云等气象目标的垂直剖面分布信息[3],气象雷达通常采用RHI扫描方式,即固定气象雷达方位角,在有限下俯角情况时对气象目标进行垂直扫描,也可以称为多扫描工作模式。这种扫描方式可以提高飞机的安全性能和气象雷达对灾害性天气的观测能力,同时能够获取前方气象目标的三维分布情况,为气象信息处理提供了更多、更详尽的基础数据[4]。

本文中机载气象雷达主要采用RHI扫描方式,为了满足其实时、快速、有效地处理回波信号,实现气象目标垂直轮廓的重建,机载气象雷达需要在至少8层的波束多扫描模式下工作,探测得到足够的气象目标信息作为重建的基数据。载机一般飞行在十几公里的高度上,降水云等气象目标一般在其视线下方,所以机载气象雷达通常处于下视的工作状态。机载气象雷达进行8层波束多扫描的示意图如图1所示。

图1 机载气象雷达波束多扫描模式

在图1中,载机飞行在10 km高度上,气象雷达处于下视工作状态,天线固定方位角,分别在0.1°,0.8°,1.5°,2.2°,2.9°,3.6°,4.3°和5°的下俯角情况进行探测。

在以上参数情况下,对前方150 km处降水云的气象回波成像如图2所示。

图2 局部回波成像

图2是截取雷达回波径向距离140 km到160 km范围信息进行的放大显示。

从图2可知,要想获取气象目标垂直轮廓信息,需要找到一种重建方法,能够根据这10层回波数据尽量真实地还原每层回波数据之间缺失的气象信息,最终实现气象目标垂直轮廓的重建。

2 降水云模型的建立

降水云垂直轮廓重建是在多扫描气象回波仿真基础上进行的,本文中以降水云作为多扫描机载气象雷达的探测目标,并在载机正前方对其进行10层多扫描。降水云三维物理模型[5]及其云层中心反射率因子参照降水云在大陆平原上统计变化规律[6-7],如图3、图4所示。

3 反射率因子的获得与校正

目标垂直轮廓重建的核心在于机载气象雷达扫描回波信息中各层降水云反射率因子的获得和校正[8-10],本文提出的方法中首先获取多扫描机载气象雷达探测到的正前方10层降水云初始回波信息,即气象雷达正前方位上各个下俯角随探测距离的回波功率。然后根据回波功率估计出10层降水云反射率因子。p ij是第i个下俯角情况时第j个距离单元的回波功率。如果不考虑天线增益不均匀以及传播衰减等因素的影响,可以用式(1)估算该距离单元上的反射率因子Z ij。

图3 降水云三维模型

图4 降水云中心反射率因子随高度变化曲线

式中：Pt为雷达发射功率;G0为天线波束中心方向上的增益;|K|2为由散射粒子介电性质决定的常数,对于水取值0.93;λ为雷达波长;R ij为第i个下俯角情况时第j个距离单元与气象雷达间的距离。将载机正前方各层反射率因子从极坐标转换为按照水平距离和垂直高度存储的直角坐标系。

机载气象雷达在斜距R i、方位角θi、下俯角φi处的雷达反射率因子为Z(R i,θi,φi)。在载机正前方方位角θi等于0。载机飞行高度为hp,地球半径为Re,那么该处在空间上距离地面高度H i为

同时,该处距离载机在空间上的水平距离L i和偏离载机飞行正前方的水平距离W i分别为

此时载机正前方W i=0。

在直角坐标系下建立的三维网格数据中,水平分辨距离为ΔL,垂直分辨距离为ΔH。那么Z(R i,θi,φi)在三维网格中位置为(x i,y i,z i),其中：

此时在载机正前方上y i=0。经过这个步骤,实现将极坐标下反射率因子转换为直角坐标下的三维网格数据,为降水云垂直轮廓重建提供数据基础。从网格数据中找出载机正前方10层降水云范围内与气象雷达的最近边界和最远边界位置,以及各层降水云的中心位置。

将降水云反射率因子高度分布的先验统计变化模型逼近已知10层降水云中心反射率因子,从而得到经过修正后的降水云中心反射率因子变化曲线。

选取网格数据中相邻的第i层和第i+1层反射率因子,第i层最近边界和最远边界与气象雷达的距离分别是R i1和R i2,第i+1层最近边界和最远边界与气象雷达的距离分别是R(i+1)1和R(i+1)2,那么两层降水云分别在边界内利用最小二乘法拟合得到反射率因子随距离的变化曲线,并用其中心反射率因子进行归一化处理,得到Z i(r)和Z i+1(r)。机载气象雷达估计第i层和第i+1层降水云的中心位置可能有偏差,并不一定在同一垂直方向上。根据两层中心距离R i0和R(i+1)0,将归一化曲线Z i(r)和Z(i+1)(r)分别变换到(R i1-R i0,R i2-R i0)和(R(i+1)1-R(i+1)0,R(i+1)2-R(i+1)0)范围内。

第i层和第i+1层降水云的垂直高度分别是H i和H i+1,垂直分辨距离为ΔH,可以计算出两云层垂直方向上共有n个距离分辨单元,其中n=

(H i+1-H i)/ΔH。从k=1开始选择第k个距离单元,其所在云层反射率因子随距离变化的归一化曲线可以利用Z i(r)和Z(i+1)(r)经过线性插值得到,如式(6)。

其范围在min(R i1-R i0,R(i+1)1-R(i+1)0)和max(R i2-R i0,R(i+1)2-R(i+1)0)之间。

利用式(7)和式(8)分别求出第k个垂直距离单元所在云层高度～H k以及中心水平距离R k0,然后根据修正后降水云的中心反射率因子变化曲线估算出该层中心反射率因子Z k。

选取两层气象目标之间其他垂直分辨距离上高度层,自下而上地逐层求出两层之间所有垂直分辨单元上的目标反射率因子值。然后选取任意一组相邻两层气象目标反射率因子作为输入数据,自下而上地对全部多扫描回波数据进行处理,恢复出任意相邻两层气象目标间所有垂直分辨单元上的目标反射率因子值,最终实现气象目标垂直轮廓重建,如图5所示。

4 算法仿真结果

本次仿真实验参数如表1所示。

表1 仿真参数

在150 km处建立的降水云模型垂直剖面,如图6所示,其反映了降水云内部雷达反射率因子的强度与分布。从图中可以看出降水云中心强度最大,逐渐向两边减弱,且降水云底部强度比顶部大得多。

图7反映了在载机正前方方位向上气象雷达探测到10层降水云的雷达反射率因子信息,但这对了解气象目标的垂直轮廓信息明显是不够的。因此,需要根据已经估算得到的10层降水云雷达反射率因子大小,继续估计出相邻两层之前缺失的气象信息,在尽可能不失真的情况下重建出气象目标垂直剖面。

图8将最靠近地面的相邻两云层间的气象目标垂直信息重建出来。为了得到完整的气象目标垂直轮廓信息,还需要选取其他云层重复上述过程。

图9为得到的载机飞行正前方方向的气象目标垂直轮廓,与图6降水云垂直轮廓模型比较,可以看出重建得到的降水云垂直轮廓与原始轮廓基本符合。

图5 降水云垂直轮廓重建流程

图6 降水云垂直轮廓模型

图7 直角坐标下10层降水云反射率因子

图8 相邻两层垂直轮廓重建结果

图9 载机正前方降水云垂直轮廓重建结果

5 结束语

为了进一步保证飞机航线的安全,需要更全面、更清楚地了解飞行前方气象目标的分布情况。在机载气象雷达多扫描工作模式下,本文研究了一种基于先验模型的气象目标垂直轮廓重建方法,并进行了仿真验证。

本文详细介绍了利用机载气象雷达多扫描过程得到气象回波数据进行气象目标垂直轮廓重建的流程,包括气象数据的坐标系转换、回波数据拟合和插值等一系列处理。通过与气象目标垂直轮廓理论模型比较,验证了该重建方法的正确性以及有效性。

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