公开(公告)号：CN113420489A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110570833.1

申请日：2021-05-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  蒋银丰 ,  唐佳琪 ,  陈垚 ,  王芷璇 ,  杨春生 ,  楚志刚 ,  陈爱军

IPC: G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01W1/14 ,  G01S13/95 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明基于双偏振雷达数据、雨滴谱数据、雨量计数据，利用神经网络及Logistic多元回归法，实现双偏振雷达降水量的自适应最优化反演，可最优选择降水反演公式，得到高精度雷达降水量数据，从而很好的应用到灾害性天气监测和预警预报中。另外，本方法自适应性较好，无需根据天气过程改变参数设置，由雨滴谱数据、双偏振雷达观测数据和雷达覆盖范围内的雨量计数据，可实现双偏振雷达降水量优化反演。并且，方法受降水系统个例及数据测量精度的影响较小，可应用于地基雷达任意探测位置，具有较高的降水估测精度以及较好的普适性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN113420489B

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202110570833.1

申请日：2021-05-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  蒋银丰 ,  唐佳琪 ,  陈垚 ,  王芷璇 ,  杨春生 ,  楚志刚 ,  陈爱军

IPC: G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06N7/02 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G01W1/14 ,  G01S13/95 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明基于双偏振雷达数据、雨滴谱数据、雨量计数据，利用神经网络及Logistic多元回归法，实现双偏振雷达降水量的自适应最优化反演，可最优选择降水反演公式，得到高精度雷达降水量数据，从而很好的应用到灾害性天气监测和预警预报中。另外，本方法自适应性较好，无需根据天气过程改变参数设置，由雨滴谱数据、双偏振雷达观测数据和雷达覆盖范围内的雨量计数据，可实现双偏振雷达降水量优化反演。并且，方法受降水系统个例及数据测量精度的影响较小，可应用于地基雷达任意探测位置，具有较高的降水估测精度以及较好的普适性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN110263838A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910510621.7

申请日：2019-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  陈爱军 ,  蒋银丰 ,  楚志刚 ,  胡汉峰 ,  李南

IPC: G06K9/62 ,  G01W1/02 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开一种多传感器降水估计融合方法，首先基于小波域HMT模型自适应滤波的方法分别进行雷达(DPR/GR)降水估计数据和雨量计数据融合；然后将经雨量计滤波后的DPR和GR降水估计数据在小波域进行多尺度分解和融合，得到高精度高分辨率降水估计结果。本发明的融合过程考虑了不同传感器降水估计的不确定性、降水数据的小波域统计和几何特征，融合的结果降低单一传感器不确定性的同时，可更好的保持和重建强降水极值、小尺度变化等细节特征。

公开(公告)号：CN110222783A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910510262.5

申请日：2019-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  阳紫蕾 ,  蒋银丰 ,  陈爱军 ,  楚志刚 ,  胡汉峰 ,  李南

IPC: G06K9/62 ,  G01S13/95 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开一种基于小波域正则化的地基和星载雷达降水数据融合方法，本发明基于雷达降水数据小波域统计特征，选取合适的降水数据的先验模型，确定地基和星载雷达降水数据小波分解后尺度系数融合和小波系数融合的正则化函数，随后在小波域内利用梯度投影法求解降水数据尺度系数及小波系数的最大后验估计，最后进行小波反变换得到最优降水估计。本发明的融合过程考虑了不同传感器降水估计的不确定性、降水数据的小波域统计特征，融合结果降低单一传感器不确定性的同时，可更好的保持和重建强降水极值、小尺度变化等细节特征，从而更有利于洪水监测等强灾害天气的监测和预报。

公开(公告)号：CN110263838B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910510621.7

申请日：2019-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  陈爱军 ,  蒋银丰 ,  楚志刚 ,  胡汉峰 ,  李南

IPC: G06F18/25 ,  G01W1/02 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开一种多传感器降水估计融合方法，首先基于小波域HMT模型自适应滤波的方法分别进行雷达(DPR/GR)降水估计数据和雨量计数据融合；然后将经雨量计滤波后的DPR和GR降水估计数据在小波域进行多尺度分解和融合，得到高精度高分辨率降水估计结果。本发明的融合过程考虑了不同传感器降水估计的不确定性、降水数据的小波域统计和几何特征，融合的结果降低单一传感器不确定性的同时，可更好的保持和重建强降水极值、小尺度变化等细节特征。

公开(公告)号：CN110222783B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910510262.5

申请日：2019-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 寇蕾蕾 ,  阳紫蕾 ,  蒋银丰 ,  陈爱军 ,  楚志刚 ,  胡汉峰 ,  李南

IPC: G06F18/25 ,  G01S13/95 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开一种基于小波域正则化的地基和星载雷达降水数据融合方法，本发明基于雷达降水数据小波域统计特征，选取合适的降水数据的先验模型，确定地基和星载雷达降水数据小波分解后尺度系数融合和小波系数融合的正则化函数，随后在小波域内利用梯度投影法求解降水数据尺度系数及小波系数的最大后验估计，最后进行小波反变换得到最优降水估计。本发明的融合过程考虑了不同传感器降水估计的不确定性、降水数据的小波域统计特征，融合结果降低单一传感器不确定性的同时，可更好的保持和重建强降水极值、小尺度变化等细节特征，从而更有利于洪水监测等强灾害天气的监测和预报。