適応信号処理による気象用フェーズドアレイレーダの3次元雨量高精度推定手法の開発

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本課題で提案する技術は,次世代の気象レーダとして期待される大型の気象用フェーズドアレイレーダへの適用を目的とし，三つの研究課題に相補的に取り組む.一つ目は気象レーダの固有の欠点を解決する鉛直方向の分解能の向上を目的として，新たな適応信号処理を検討し，実用可能なディジタルビームフォーミング手法として発展させる．二つ目はレーダ雨量と地上降水量との誤差を最小化するために、欠点である水平方向の地上雨量計のデータ点の不足を信号処理技術の圧縮センシングや機械学習を応用した信号処理アルゴリズムを用いて空間的に補間(予測)するアルゴリズムの開発を行う．三つ目はレーダ雨量の高精度化を目的としてレーダデータから雨量に変換する際の関係式(Z-R関係式)をリアルタイムに更新するアルゴリズムの開発を行う.本年度は、フェーズドアレイレーダの鉛直方向の分解能を目的として、圧縮センシング(基底追跡ノイズ除去（BPDN)）を用いた開口径を疑似的に拡大する方法について検討した。BPDN法はアンテナ素子数が少ない状況(アンテナ素子が疎に配列)でも、アンテナ性能を維持し、アンテナ開口径を疑似的に拡大できる可能性を示す一方、適応信号処理手法の実用化のボトルネックとなる観測時のノイズの影響を低減させることが分かった。地上雨量データの水平分解能の向上に対しては、本年はまず、地上雨量計及びフェーズドアレイレーダのデータを用いた、Z-R関係の時間変化について検討した。レーダ観測範囲内の積乱雲についてZ-R関係を個別に導出し、逐次的にZ-R関係を更新することで地上雨量推定精度が改善することが分かった。Z-R関係のリアルタイム導出方法の検討に関しても同様に、逐次的なZ-R関係の導出手法を確立し、地上雨量の予測に利用するための基礎検討を行った。今後は、上記の成果を基盤として包括的に研究を進める予定である。