汪 玲 田 凤* 朱岱寅 孟凡旺 吴 迪

①(南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室 南京 210016)

②(中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 无锡 214063)

1 引言

气象雷达是一种具有高时空分辨率的降水探测系统，是大气观测必不可少的工具[1]。具有双极化功能的多普勒气象雷达[2]可以同时记录降水的微物理和动态特征，极大提高了定量降水估计(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)[3,4]性能。一般情况下，QPE应用中使用雷达数据的前提是要有足够的测量精度，而雷达数据往往会受到杂波的影响。重要的是，与强降水相比，弱降水在杂波去除时可能很容易地被去除。因此，研究杂波抑制方法，在有效滤除杂波的同时保留气象信息一直是气象雷达信号处理的关键。

气象雷达杂波按多普勒速度不同主要分为静止地物杂波和运动杂波，相应地有针对各自特点的杂波抑制滤波器。高斯模型自适应处理(Gaussian Model Adaptive Processing, GMAP)[5]是一种典型的地杂波抑制技术，它可以解决气象目标和地杂波在时域重叠的问题。自适应杂波环境分析法(CLutter Environment ANalysis using Adaptive Processing, CLEAN-AP)[6]将杂波检测与滤波统一在一起。与GMAP相比，由于使用幅度和相位确定适当的凹口宽度[7]，CLEAN-AP具有更好的杂波抑制性能。文献[8]利用双极化气象雷达在晴空模式下接收的地杂波数据训练模糊神经网络，自适应地计算地杂波各偏振参量隶属函数的参数，然后利用训练得到的地杂波隶属函数对降水模式下的地杂波进行抑制。但是，以上方法均不能去除运动杂波。

地面气象雷达探测遇到的运动杂波包括鸟类和昆虫的回波、海杂波和各种无线电频率干扰等。……