Improved Intermittent Clutter Filtering For Wind Profiler Radar

Titelangaben

Lehmann, Volker:
Improved Intermittent Clutter Filtering For Wind Profiler Radar.
Bayreuth , 2010
( Dissertation, 2010 , Universität Bayreuth, Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften)

Volltext

	Format: PDF Name: Diss.pdf Version: Veröffentlichte Version Verfügbar mit der Lizenz Creative Commons BY 3.0: Namensnennung
	Download (6MB)

Abstract

Ground-based remote measurements of the vertical profile of the horizontal wind vector in the atmosphere by radar wind profiler (RWP) is a technique that has been significantly developed since the first demonstration with the Jicamarca radar by Woodman and Guillen in the early 1970s. Currently, there exist several operational networks of those instruments in the USA, Europe and Japan which provide continuous wind measurements in real-time and most of the data are successfully assimilated in numerical weather prediction models. Although this is an obvious indication of maturity, practical experience has shown that further improvements are both possible and necessary. While the high sensitivity of these clear-air radars is required for receiving the weak atmospheric echoes, it makes them also particularly vulnerable to unwanted radar returns and in-band radio frequency interference. Signal processing must therefore especially deal with the problem of filtering of these unwanted contributions, to avoid associated measurement errors. A specific difficulty are clutter echoes from various airborne objects, such as aircraft or birds, which generate strong, intermittent contributions to the received signal. The standard RWP signal processing is not able to deal with these signals in an efficient way, because the model assumption on which the processing is based is violated. With the development of sophisticated mathematical tools for the analysis of non-stationary signals in the last two decades and a better understanding of the practically relevant RWP clutter issues, a number of efforts have been made to tackle especially the challenging problem of intermittent clutter returns from migrating birds. In this dissertation it is shown that the signal structure of RWP raw data contaminated by intermittent clutter is much clearer revealed by a joint time-frequency analysis based on the windowed Fourier transform than by other possible signal descriptions, in particular pure time or frequency representations. An effective intermittent clutter reduction algorithm, called the Gabor filter, is obtained by a combination of a numerically feasible discrete Gabor frame expansion with the statistical test for a stationary Gaussian random signal. This approach is optimized by using near-tight frames and selecting a time-frequency resolution that provides a jointly sparse representation of both atmospheric and clutter signal components. A first evaluation of this approach has shown a superior performance in comparison with hitherto existing methods, but it was also found that additional quality-control of the derived Doppler spectra is still required during extreme bird migration events. The latter is in all likelihood indicative of a principal limit of radar wind profiling during such conditions. However, an effective quality control of the measurement is possible through a combination of a stationarity estimate provided by the Gabor algorithm with a-priori information about typical atmospheric echoes.

Abstract in weiterer Sprache

Die bodengebundene Fernmessung des Vertikalprofiles des horizontalen Windvektors in der Atmosphäre mittels Radar-Windprofiler (RWP) ist eine Technik, die sich seit der ersten Demonstration mit dem Jicamarca Radar durch Woodman und Guillen im Jahre 1974 erheblich weiterentwickelt hat. Derzeit existieren mehrere operationelle Netze dieser Instrumente in den USA, Europa und Japan, die kontinuierliche Windmessungen in Echtzeit bereitstellen, wobei ein Großteil dieser Daten erfolgreich in numerischen Wettervorhersagemodellen assimiliert wird. Obwohl diese Tatsache einen Hinweis auf den Reifegrad des Verfahrens gibt, zeigt die praktische Erfahrung jedoch, dass weitere Verbesserungen sowohl nötig als auch möglich sind. Die hohe Empfindlichkeit dieser "Klarluftradargeräte" ist dabei einerseits eine notwendige Voraussetzung, um die schwachen Echos aus der Atmosphäre überhaupt empfangen zu können, macht die Systeme aber andererseits auch sehr störanfällig in Bezug auf unerwünschte Rückstreusignale und externe Hochfrequenzeinstreuung. Die Signalverarbeitung muss daher vor allem das Problem der Filterung dieser Störungen behandeln, um entsprechende Messfehler zu vermeiden. Ein spezielle Schwierigkeit sind dabei Fehlechos von fliegenden Objekten, z.B. Flugzeugen und Vögeln, die starke intermittierende Beiträge zum Empfangssignal generieren. Die RWP-Standardsignalverarbeitung ist aufgrund unzutreffender Annahmen nicht in der Lage, derartige Signale adäquat zu behandeln. Mit der Entwicklung komplexer mathematischer Werkzeuge zur Analyse instationärer Signale in den letzen zwei Jahrzehnten und einem besseren Verständnis der in der Praxis relevanten Störechos sind eine Reihe von Anstrengungen unternommen worden, um speziell das anspruchsvolle Problem der von Zugvögeln verursachten Fehlechos zu bewältigen. In dieser Dissertation wird gezeigt, dass im Falle vorhandener instationärer Fehlechos eine simultane Zeit-Frequenzdarstellung von RWP-Rohdaten auf Basis der gefensterten Fourier-Transformation im Vergleich zu anderen Signalrepräsentationen, insbesondere reinen Zeit- oder Frequenzdarstellungen, ein wesentlich deutlicheres Bild der Signalstruktur vermittelt. Durch Kombination einer numerisch realisierbaren diskreten Gabor-Framezerlegung mit einem statistischen Test für ein stationäres Gaußsches Zufallsignal konnte ein vielversprechender Clutterreduktionsalgorithmus entwickelt werden. Dieser wird durch die Wahl von quasi-festen Frames und eine die dünne Darstellung von Atmosphären- und Cluttersignal begünstigenden Zeit-Frequenzauflösung optimiert. In ersten Vergleichen haben die Ergebnisse dieser Methode die Leistung der bisher verwendeten Verfahren übertroffen, obwohl bei Extremzugereignissen weiterhin eine zusätzliche Qualitätskontrolle notwendig ist. Mit hoher Wahrscheinlichkeit stößt man hier an prinzipielle Grenzen der radarbasierten Windmessung. Allerdings lässt sich eine solche Qualitätskontrolle der Messungen mittels Kombination eines durch den Gabor-Algorithmus geliefertes Stationaritätsmaßes mit weiteren a-priori Informationen über typische Atmosphärenechos realisieren.