【雷达回波】天气观测极化雷达回波仿真【含Matlab源码 2252期】

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Matlab信号处理（仿真科研站版）

⛄一、天气观测极化雷达回波仿真简介

本示例展示了如何模拟满足天气观测要求的极化多普勒雷达回波。雷达在天气观测、灾害检测、降水分类和量化以及预报方面发挥着关键作用。此外，极化雷达以前所未有的质量和信息提供多参数测量。此示例演示如何模拟扫描分布式天气目标区域的极化多普勒雷达。仿真根据众所周知的NEXRAD雷达规范推导出雷达参数。合成接收到的脉冲后，进行雷达频谱矩估计和极化矩估计。将估计值与NEXRAD基本事实进行比较，从中获得误差统计数据并评估数据质量。

1 雷达定义
一个著名的天气雷达是天气监视雷达，1988年多普勒（WSR-88D），也称为NEXRAD。 雷达系统规格设计如下。

max_range = 100e3; % Maximum unambiguous range (m)
range_res = 250; % Required range resolution (m)
pulnum = 32; % Number of pulses to process in an azimuth
fc = 2800e6; % Frequency (Hz)
prop_speed = physconst(‘LightSpeed’); % Propagation speed (m/s)
lambda = prop_speed/fc; % Wavelength (m)
为了将这些要求转化为雷达参数，在本例中，为简单起见，加载预先计算的雷达参数。

2 天线方向图
由于NEXRAD是极化特征，因此对天线和天气目标的极化特性进行建模非常重要。根据 NEXRAD 规范，天线方向图的波束宽度约为 1 度，第一旁瓣低于 -30 dB。

绘制天线方向图的方位角切割。

3 天气目标
通常，天气雷达数据分为三个级别。I级数据是原始时间序列I/Q数据，作为雷达数据采集单元中信号处理器的输入。II级数据由信号处理器输出的雷达光谱矩（反射率、平均径向速度和频谱宽度）和极化矩（差分反射率、相关系数和差分相位）组成。III级数据是雷达产品发生器的输出产品数据，如水汽凝结体分类、风暴总降水量、龙卷风涡旋特征等。

在本例中，使用来自 KTLX NEXRAD 雷达在 2013 年 5 月 20 日 20：08：11 UTC 的 II 级数据。这些数据来自俄克拉荷马州摩尔发生的强烈龙卷风，用于生成等效散射中心的平均雷达横截面（RCS）。数据可通过FTP下载获得。它表示体积扫描，其中包括在指定时间段内以预定仰角完成的一系列天线 360 度扫描。在数据文件名KTLX20130520_200811_V06中，KTLX指雷达站名，20130520_200811指采集数据的日期和时间，V06指版本6的数据格式。在此模拟中，从体积扫描数据中提取最低高程切割（0.5 度）作为示例。

将二级数据读入工作区。将其存储在nexrad结构数组中，该数组包含所有雷达力矩以及指定笛卡尔坐标系中每个径向数据点的方位角的方位角的方位角。为简单起见，加载从压缩文件转换为 MAT 文件的 NEXRAD 数据。

根据笛卡尔坐标中的方位角和范围定义感兴趣区域 （AOI）。由于天气目标是极化的并且分布在一个平面中，因此可以通过指定离散方位角的散射矩阵来表示它们。天气目标反射率定义为每单位体积的平均反向散射截面。根据天气雷达方程，可以将天气目标视为每个分辨率体积内小目标的集合。整体反射率可以转换为平均RCS，并被视为等效散射中心。因此，散射矩阵中的每个元素都是相关偏振中RCS的平方根。

4 雷达脉冲合成
使用定义的雷达系统参数生成雷达数据立方体。在每个分辨率体积中，包括适当的相关性，以确保生成的I/Q数据呈现正确的天气信号统计属性。

5 天气雷达力矩估计
使用脉冲对处理，根据相关性估计值计算所有雷达矩，包括反射率、平均径向速度、频谱宽度、差分反射率、相关系数和差分相位。

6 仿真结果
将仿真结果与 NEXRAD 基本事实进行比较。使用误差统计、扇区图像、范围配置文件和散点图评估模拟数据质量。误差统计表示为估计雷达矩与NEXRAD II级数据（真值场）相比的偏差和标准偏差。 定义用于绘制的方位角和范围。

⛄二、部分源代码

clear all
close all
clc
%波束宽度,单位：度
BeamWidth = 3.6;
theta05 = round(sin(BeamWidthpi/180)1000)/1000;
%雷达作用空域
AZ = [-15 15]; %方位角范围(雷达球坐标系)，单位：度
EL = [0 30]; %俯仰角范围(雷达球坐标系)，单位：度
%阵面倾角，单位：度
thetaT = atan(-(cos(EL(1)pi/180) - cos(EL(2)pi/180))/(sin(EL(1)pi/180) - sin(EL(2)pi/180))cos(AZ(2)pi/180))180/pi;
%左边界
az = AZ(1);
el = EL(1):EL(2);
alpha1 = cos(elpi/180)sin(azpi/180);
beta1 = sin(elpi/180)cos(thetaTpi/180)-cos(elpi/180)cos(azpi/180)sin(thetaTpi/180);
%右边界
az = AZ(2);
el = EL(1):EL(2);
alpha2 = cos(elpi/180)sin(azpi/180);
beta2 = sin(elpi/180)cos(thetaTpi/180)-cos(elpi/180)cos(azpi/180)sin(thetaTpi/180);
%下边界
az = AZ(1):AZ(2);
el = EL(1);
alpha3 = cos(elpi/180)sin(azpi/180);
beta3 = sin(elpi/180)cos(thetaTpi/180)-cos(elpi/180)cos(azpi/180)sin(thetaTpi/180);
%上边界
az = AZ(1):AZ(2);
el = EL(2);
alpha4 = cos(elpi/180)sin(azpi/180);
beta4 = sin(elpi/180)cos(thetaTpi/180)-cos(el*pi/180)cos(azpi/180)sin(thetaTpi/180);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]周颖,王雪松,王国玉,李永祯,肖顺平.相控阵雷达最优波位编排策略仿真算法[J].电子学报. 2004,(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置