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首页> 外文会议>OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey >Wind direction determination from rain-contaminated X-band radar images
【24h】

Wind direction determination from rain-contaminated X-band radar images

机译：来自雨污污染的X波段雷达图像的风向测定

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A two-dimensional ensemble empirical mode decomposition (2D-EEMD)-based method is presented to improve wind direction retrieval from rain-contaminated X-band nautical radar sea surface images. 2D-EEMD is first implemented to decompose each rain-contaminated radar image into several intrinsic mode function (IMF) components. Then, a harmonic function that is least-squares fitted to the standard deviation of the first IMF component as a function of azimuth is used to retrieve the wind direction. Radar and anemometer data acquired in a sea trial off the east coast of Canada under rain conditions are employed to test the algorithm. The result shows that, compared to the traditional curve fitting method, the proposed method improves the wind direction results in rain events, showing a reduction of 35.9° in the root-mean-square (RMS) difference with respect to the reference.
机译：提出了一种二维集合经验模式分解（2D-EEMD）的基础方法，以改善来自雨污污染的X频带航海雷达海表面图像的风向检索。首先实施2D-EEMD以将每个雨污染的雷达图像分解为几个内在模式功能（IMF）组件。然后，用于作为方位角函数的第一型IMF分量的标准偏差的最小二乘的谐波函数用于检索风向。在雨条件下，在加拿大东海岸的海上试验中获取的雷达和风速计数据被用来测试算法。结果表明，与传统的曲线拟合方法相比，所提出的方法改善了风向导致雨流动事件的导致，显示了与参考的根均方（RMS）差中的35.9°。

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