星载SAR用于测雨的模型与反演算法研究

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降水测量是大气、海洋、水文和环境科学的研究中一个非常重要的物理量,全球降水分布的测量是当前全球环境气候变化研究中的主要薄弱环节。星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是二维成像雷达,还没有气象观测任务和相应工作模式φ本文对SAR用于测雨的工作原理与方法进行了研究,主要工作包括:   首先,概述了论文的研究背景和SAR用于降水测量的研究现状,并简述了论文的主要工作和贡献。   其次,推导了SAR测雨的三维分辨率和体分辨单元。首先介绍了SAR成像的距离向和方位向分辨率,然后分析了 SAR用于降雨测量的三维分辨率,最后根据SAR测雨时充塞系数的不同,计算SAR测雨的体分辨单元。并根据体分辨单元计算了 SAR测雨的信噪比(SNR)和信杂比(SCR)。   第三,引入了SAR测雨的归一化雷达散射截面(NRCS)模型和降雨分布模型,并利用NRCS模型对各种不同降雨分布的雷达回波数据进行了仿真。   第四,研究了SAR测雨的反演算法,介绍了面向统计模型(Model-OrientedStatistical,MOS)算法反演降雨的水平分布和垂直分布。在MOS算法的基础上,提出了基于面散射衰减分布(SRA)算法反演降雨量分布,解决了MOS算法统计复杂、算式受雷达入射角影响的缺点。最后分别利用MOS算法和SRA算法反演降雨量分布并比较,得到较高的精确度。
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