基于神经网络分类的星载雷达高度计近岸回波处理方法
基于神经网络分类的星载雷达高度计近岸回波处理方法
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DOI：
10.11873/j.issn.1004-0323.2022.2.0524
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
蒋茂飞
中科院分区：
文献类型：
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作者：
展艺华;许可;徐曦煜;蒋茂飞
对HY-2B卫星雷达高度计香港近岸波形进行了统计分析,将近岸非海洋波形分为似海洋波形、似陆地波形、单锥波形。在此基础上,提出基于神经网络分类的星载雷达高度计近岸回波处理方法,提取7项波形特征作为回波分类的输入,构建误差逆传播神经网络(Back propagation,BP),不同的波形类别对应不同的重跟踪方法。其中针对似海洋波形,提出异常波峰剔除的重跟踪方法,有效提高了似海洋波形的重跟踪成功率。使用Jason-2卫星雷达高度计近岸数据进行实验,结果表明重跟踪成功率和数据有效性均得到提高;利用HY-2B卫星雷达高度计直湾岛海域数据进行实验,并将验潮站数据作为参照标准,重跟踪得到的海面高与验潮站的海面高进行差值比较,该方法得到差分序列的标准差为6.5 cm,优于传统处理方法的14.5 cm。