基于S波段多普勒雷达的海浪谱及海浪参数反演算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41376182
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0607.海洋遥感
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

There are two important scientific problems in the field of radio ocean remote sensing: the interaction mechanism of electromagnetic wave and rough ocean surface, wave and current estimation algorithms. With the shore-based multi-beam S-band Doppler radar, the program studies the interaction of microwave and ocean surface, and builds the multi-scale ocean wave scattering model based on the double scale wave model for microwave, which uses the methods including theoretical research, numerical simulation and analysis of experimental data from radars. Both seaside measuring and comparison-validation experiments are planned to collect measured echo data of different sites, seasons, range resolutions, incidence angles and directions of illumination, which is used to analyze the features of Doppler spectra in time-domain, frequency-domain and space-domain. e.g. time Doppler spectra, intensity and bandwidth of Doppler spectra, Doppler shift etc.. Then further analyze the relationship of radar's operating conditions and its measurement accuracy, improve the inversion theories of ocean wave spectra and current. For phenomena like wave breaking, offshore oil spillage and moving targets which cause changes in Doppler spectra, methods such as characteristic identification, classification, separation, and correction are applied. It is significant to put forward universal controlling means and evaluation criterion of data-quality, and design algorithms for distinguishing and processing exceptional radar echoes in order to diminish their adverse effects on the inversion accuracy of wave spectra and current. It can provide more accurate data for the marine scientific research.
电磁波与海洋粗糙面的相互作用机理、海浪参数反演算法是无线电海洋环境监测领域的2个重要科学问题。本项目以自主研制的岸基多波束S波段多普勒雷达为观测平台,采用理论研究、模拟仿真以及国内外雷达实测数据分析相结合的方法,研究微波与海洋表面相互作用机理,建立多尺度海浪电磁散射模型。开展海边观测和对比验证试验,采集不同地点、不同季节、不同距离分辨率、不同入射角、不同照射方向的海洋回波数据,根据其多普勒谱的时域、频域及空域特征,分析雷达工作条件与探测精度的关系,完善S波段多普勒雷达的海浪谱和海流反演理论和算法,提高雷达的海浪反演精度;针对波浪破碎、海面溢油、移动目标等现象在回波多普勒谱中引起的特征变化,采取特征识别、分类、分离或修正等措施,提出普适的数据质量控制方法和评价依据,减小其对海浪谱和海流反演精度的不利影响,为海洋科学研究提供更准确的数据资料。

结项摘要

本课题围绕提高S波段多普勒测波雷达的海浪反演精度进行了深入研究,开展了多次现场比测实验,研究实现了基于频移迭代的多普勒谱中心频率估计算法和基于超射特征的风涌浪分离算法,并完成了对于非线性海洋表面的建模与回波多普勒谱仿真,改善S波段多普勒雷达的测量性能并丰富测量结果。同时在目标与破碎波检测、风涌浪分离、非线性散射机理研究与船载S波段雷达走航观测方面形成了重要研究成果。在目标检测方面,通过频域滑窗的方式有效检测了回波多普勒谱中的目标信号并加以剔除;在破碎波检测与分离方面,提出了基于经验模态分解的破碎波检测与抑制算法。对目标信号和破碎波的抑制处理进一步提高了S波段多普勒雷达的海浪参数测量精度。另外,对走航观测条件下的回波多普勒谱进行了仿真研究并提出了基于空间采样的海浪参数反演算法,岸基平台实验和船载走航观测实验都证实了空间算法的有效性,拓展了S波段多普勒雷达系统的应用范围,为海洋科学研究提供更准确的数据资料。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(7)
船载S波段海浪遥测雷达走航观测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    武汉大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈泽宗;位芬;赵晨
  • 通讯作者:
    赵晨
基于频移迭代的微波多普勒谱中心频率估计算法
  • DOI:
    10.13245/j.hust.160215
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈泽宗;钟建波;张龙刚;陈曦
  • 通讯作者:
    陈曦
A Practical Method of Extracting Wind Sea and Swell from Directional Wave Spectrum
从定向波谱中提取风海和涌浪的实用方法
  • DOI:
    10.1175/jtech-d-15-0092.1
  • 发表时间:
    2015-11
  • 期刊:
    JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Chen Zezong;Zhang Longgang;Zhao Chen;Chen Xi;Zhong Jianbo
  • 通讯作者:
    Zhong Jianbo
基于微波多普勒雷达谱特征的目标检测与抑制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    武汉大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈泽宗;易盛;赵晨;陈曦;金燕;谢飞
  • 通讯作者:
    谢飞
基于微波多普勒雷达的海杂波区小目标特征联合检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    科学技术与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈泽宗;杨干;赵晨;陈曦
  • 通讯作者:
    陈曦

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其他文献

高频地波雷达射频干扰抑制研究
  • DOI:
    10.13245/j.hust.170904
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈泽宗;谢飞;赵晨;贺超
  • 通讯作者:
    贺超
微波多普勒雷达海浪参数提取算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    范林刚;陈泽宗;金燕;赵晨;Fan Lingang Chen Zezong Jin Yan Zhao Chen(School o
  • 通讯作者:
    Fan Lingang Chen Zezong Jin Yan Zhao Chen(School o
基于数据同化的高频地波雷达海流数据质量分析方法
  • DOI:
    10.14188/j.1671-8836.2017.03.004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    武汉大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖江洪;陈泽宗;赵晨;陈曦
  • 通讯作者:
    陈曦
中频带通采样雷达噪声频谱在线监
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电波科学学报,Vol.20,No.3,284-288,2005年6月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田建生;杨子杰;陈泽宗
  • 通讯作者:
    陈泽宗

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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