利用雷达回波资料反演大气波导(refractivity from clutter, RFC)是目前国际上前沿研究课题,该问题的解决具有巨大的军事意义和民事应用意义。目前国际上釆用各种统计反演算法(如遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法)研究大气波导反演问题,巨大的计算量给实时业务化应用带来了很大困难;在物理反演方法实施过程中,采用分步Fourier算法计算,在进行Fourier变换过程中忽略了折射率的空间不均匀性,带来计算误差。本课题在过去工作基础上提出新理论和新方法对正问题实施新算法,克服大气折射率空间不均匀带来的误差;在反问题研究方面,结合统计反演算法和物理反演算法进行研究,针对各种形式的信息观测场,采用变分同化结合多次正则化技术,设计有效的切实可行的计算方案,克服反演的不适定性,在保证反演精度的同时,达到实时反演的目的,为我国在雷达资料反演大气波导方面走出一条新路。
atmospheric duct;genetical algorithm;particle filter;variational adjoint;regularization
一、正问题相关问题 (1)借助于高精度APM(advanced propagation model)数值模式研究了下边界条件对电磁波传播的影响,验证了采用Dirichlet下边界条件代替阻抗边界条件的可行性,为反演计算的简化提供依据。 (2)从分步Fourier PE求解算法出发,编写了PLAPE Fortran数值计算程序,并以APM模式为参照,检验了PLAPE程序的性能。 (3)结合抛物型波方程模型进行数值模拟研究,对大气波导参数变化引起传播损耗的变化进行了敏感性试验分析;利用Wallops岛的探测资料讨论了海洋大气水平均匀环境对电磁波传播损耗误差的影响。二、主动遥感反演[I]--统计反演结合正则化方法 (1)在大气环境水平均匀假设条件下,采用遗传算法(GA)结合大气波导参数化模型对RFC反演问题进行了研究。 (2)针对正则化方法在解决实际反演问题时既能克服问题的不适定性又可以很大程度上地抑制噪声和误差的传播,提出了利用遗传算法结合正则化方法的新算法(MGAT算法)反演波导参数,将新算法用于仿真和实测资料的反演试验,并对反演结果进行讨论分析,结果表明了该算法的有效性。 (3)采用粒子滤波(particle filter, PF)研究了水平非均匀大气波导参数反演问题,独立编写了PF-PLAPE反演程序,并比较了PF-PLAPE与SAGA-TPEM应用于水平非均匀大气波导结构反演的精度与效率。与SAGA-TPEM相比,PF-PLAPE在计算速度上得到很大的提高,且反演精度也较SAGA-TPEM有所改善。三、主动遥感反演[II]---物理反演结合正则化方法从物理反演的角度构建RFC伴随反演理论框架,并引入正则化技术有效地克服了反演的不适定性问题。在伴随理论推导过程中,针对复方程与实泛函的匹配、观测资料不完整以及观测算子中含有未知函数等问题,从数学上给出了严格的解决方案。将Adjoint-PLAPE应用于实测数据的反演,在选取到合适的正则化参数时反演结果较统计反演算法有所提高。四、被动遥感反演---正则化方法在军事行动中,雷达频繁开机容易提前暴露目标。针对这一问题,从被动遥感的角度提出了采用雷达接收天线阵获取的电磁场信息来反演蒸发波导结构,构建了拉格朗日乘子法反演理论框架,并探讨了天线阵元素布局对反演结果的影响,数值实验结果表明获取更广阔空间的观测信息比对某一