一種海浪有效波高反演模型建模方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于：步驟1：設(shè)置粒子群粒子位置初值和速度初值；步驟2：初始化粒子群各參數(shù)；步驟3：設(shè)置粒子群速度位置更新公式；步驟4：確定判斷寬度；步驟5：基于判斷寬度judgewidth和粒子的位置值Xi兩個(gè)參數(shù)，建立適應(yīng)值函數(shù)，適應(yīng)值函數(shù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，得到分段模型，并計(jì)算出與分段模型對應(yīng)的整體樣本數(shù)據(jù)的殘差平方和作為粒子的適應(yīng)值；步驟6：利用粒子群算法尋找拐角值最優(yōu)解；步驟7：將步驟6.3得到的Pg值和judgewidth代入適應(yīng)值函數(shù)，得到最優(yōu)分段線性模型的各段斜率和截距。
【專利說明】一種海浪有效波高反演模型建模方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種海浪有效波高反演模型建模方法。
【背景技術(shù)】
[0002]海浪是一種與人類關(guān)系最直接、最密切的海洋現(xiàn)象，其波高、波向、波周期等因素對航運(yùn)、港口、以及海上石油平臺的安全都具有非常重要的意義。船用X波段導(dǎo)航雷達(dá)回波形成的海雜波圖像中包含豐富的海浪信息，可以利用雷達(dá)的回波強(qiáng)度反演海浪譜和海浪參數(shù)。1985年，Young等人首次提出了根據(jù)“海雜波”雷達(dá)圖像序列提取海浪信息的方法。該方法一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，就引起了人們的極大興趣。在此后10年間，Zimer> Rosenthal和Giinther等人也紛紛開展了基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)的海浪信息反演研究工作。1995年，德國GKSS實(shí)驗(yàn)室研制出了基于導(dǎo)航雷達(dá)的海浪監(jiān)測系統(tǒng)WaMoS(Wave Monitoring System) ; 1996年,挪威Miros公司也研制出了類似的產(chǎn)品WAVEX。除以上主流研究機(jī)構(gòu)外，目前美國、日本、丹麥、中國也在積極從事該方面的研究。
[0003]有效波高是海浪信息的一種。由于海浪成像機(jī)制的非線性，利用X波段雷達(dá)圖像進(jìn)行海浪參數(shù)反演時(shí)，只能獲得海浪譜能量的相對值，難以直接獲取海浪有效波高。1982年,Alpers和Hasselmann提出了利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)信息估計(jì)有效波高的方法,該方法認(rèn)為有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根存在線性關(guān)系，可建立線性模型，通過計(jì)算得到雷達(dá)圖像信噪比的平方根，進(jìn)而根據(jù)線性模型得到有效波高。1994年，Ziemer和GUnther將該方法推廣到X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像，計(jì)算獲取了有效波高。到目前為止，該方法一直被作為基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像有效波高的標(biāo)準(zhǔn)反演方法而使用。其線性模型如以下公式所示:
[0004]Hs = A + B*4sNR
[0005]SNR = SIG/BGN
[0006]其中，Hs是有效波高，A和B是待定系數(shù)，SNR是雷達(dá)圖像的信噪比，SIG是海浪波譜的能量，BGN是背景噪聲的能量。
[0007]在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)，由于信噪比的計(jì)算方法不同，雷達(dá)系統(tǒng)的差異，以及海域的環(huán)境差異等因素，雖然海浪有效波高是隨著雷達(dá)圖像信噪比的增大而增大，但在整個(gè)變化范圍內(nèi)，海浪有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根之間并不是完全線性的。因此，采用線性模型表達(dá)雷達(dá)圖像信噪比的平方根與海浪有效波高之間的關(guān)系是不準(zhǔn)確的，即使用雷達(dá)圖像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度偏低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明目的在于提供一種海浪有效波高反演模型建模方法，能夠有效提高使用雷達(dá)圖像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度。
[0009]實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)方案:
[0010]一種海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:[0011]步驟1:設(shè)置粒子群粒子位置初值和速度初值，粒子位置代表拐角值；
[0012]步驟2:初始化粒子群各參數(shù)，設(shè)種群數(shù)為N ^ 2 ;自身學(xué)習(xí)因子為C1 ^ 0，全局學(xué)習(xí)因子為C2≥O ;慣性權(quán)重為ω，0≥ω≥I ;最大迭代次數(shù)Tmax滿足Tmax≥2 ；
[0013]步驟3:設(shè)置粒子群速度位置更新公式，更新公式為以下公式(5)，
【權(quán)利要求】
1.一種海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于: 步驟1:設(shè)置粒子群粒子位置初值和速度初值，粒子位置代表拐角值； 步驟2:初始化粒子群各參數(shù)，設(shè)種群數(shù)為N ^ 2 ;自身學(xué)習(xí)因子為C1 ^ O，全局學(xué)習(xí)因子為C2≥O ;慣性權(quán)重為ω，0 < ω < I ;最大迭代次數(shù)Tmax滿足Tmax≥2 ； 步驟3:設(shè)置粒子群速度位置更新公式，更新公式為以下公式(5)，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步驟5中，適應(yīng)值函數(shù)通過如下方法獲得， 步驟5.1:第一段的初步劃分； 從左端開始，以判斷寬度judgewidth為步長進(jìn)行判斷；將起始判斷寬度域稱為當(dāng)前擬合區(qū)，將緊鄰當(dāng)前擬合區(qū)的判斷寬度域稱為判斷區(qū)，判斷區(qū)的判斷寬度始終是judgewidth，當(dāng)前擬合區(qū)則會根據(jù)分段情況判斷寬度變寬或是不變； 劃分第一段時(shí)，應(yīng)用最小二乘法，根據(jù)以下公式(7)求解當(dāng)前擬合區(qū)的擬合線段的直線和斜率，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步驟6.2中，拐角值搜索范圍應(yīng)為0°~10°，每次迭代過程中，對粒子進(jìn)行位置更新后，判斷其值是否在0°~10°范圍，若超出，則對其在0°~10°范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)賦值，未超出則不變。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步驟I中，根據(jù)以下公式(I)設(shè)置各粒子位置的初值: Xi=I0.rand(I) 其中，i = 1，2，...，N，N≥2為粒子個(gè)數(shù)；rand為O到I之間的隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)以下公式(2)設(shè)置各粒子速度的初值: Vi=I0.rand(2) 其中，i = 1，2，...，N，N≥2為粒子個(gè)數(shù)；rand為O到I之間的隨機(jī)數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:所有相關(guān)系數(shù)的精度要求的指標(biāo)為小于0.01的正數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差的精度要求的指標(biāo)為小于0.001的正數(shù)。
【文檔編號】G06N3/00GK103839104SQ201410014022
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年1月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月13日
【發(fā)明者】劉利強(qiáng), 戴運(yùn)桃, 張凱, 顧海超, 楊裕杰, 汪相國, 趙明, 孟凡秋, 李玉成, 蔣敏 申請人:哈爾濱工程大學(xué)