基于机载多普勒雷达数据的飓风内部三维风场反演算法

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利用2002年NOAA海洋飓风实验中三维风雨微波成像仪(IWRAP,UMassImagingWindandRainAirborneProfiler)数据,提出了两种自适应卡尔曼滤波算法进行飓风三维风矢量的反演。为验证不同自适应滤波算法的准确性,通过对实际风场以及相应的机载雷达观测数据进行仿真,得到一种最优自适应滤波;文中对滤波结果误差进行了初步分析,探讨了误差来源。根据仿真结果,利用最优自适应滤波对2002年10月2日飓风莉莉多普勒雷达测量数据进行处理,滤波得到的三维风场与本次实验中GPS下投式探空仪的三维风场同步测量数据,多波段微波辐射计的海面风场测量数据,以及飞机高度风场数据进行了比较。 Based on the data of IWRAP (UMass Imaging Weather and Rain Airborne Profiler) data from NOAA marine hurricane experiment in 2002, two adaptive Kalman filter algorithms were proposed to retrieve hurricane wind vectors. In order to verify the accuracy of different adaptive filtering algorithms, an optimal adaptive filtering is obtained by simulating the actual wind field and the corresponding airborne radar observation data. The error of the filtering results is analyzed preliminarily, and the error sources . According to the simulation results, the optimal adaptive filtering is used to process the measured data of Hurricane Lily Doppler Radar on October 2, 2002. The three-dimensional wind field obtained by the filtering and the three-dimensional wind field Simultaneous measurements, sea surface wind measurements from multi-band microwave radiometers, and aircraft height wind field data were compared.
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