適応信号処理による気象用フェーズドアレイレーダの3次元雨量高精度推定手法の開発
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22K04121
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21030:Measurement engineering-related
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
菊池 博史 電気通信大学, 宇宙・電磁環境研究センター, 助教 (40783105)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 気象レーダ / 地上雨量推定 / 高解像度化 / 圧縮センシング / 降雨観測 / フェーズドアレイ気象レーダ / 適応型信号処理 |
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| Outline of Research at the Start |
本課題では，三つの研究課題に相補的に取り組む.一つ目は気象レーダの固有の欠点を解決する鉛直方向の分解能の向上を目的として，新たな適応信号処理を検討し，実用可能なディジタルビームフォーミング手法として発展させる．二つ目はレーダ雨量と地上降水量との誤差を最小化するために、欠点である水平方向の地上雨量計のデータ点の不足を信号処理技術の圧縮センシングや機械学習を応用した信号処理アルゴリズムを用いて空間的に補間(予測)するアルゴリズムの開発を行う．三つ目はレーダ雨量の高精度化を目的としてレーダデータから雨量に変換する際の関係式(Z-R関係式)をリアルタイムに更新するアルゴリズムの開発を行う.
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題で提案する技術は,次世代の気象レーダとして期待される大型の気象用フェーズドアレイレーダへの適用を目的とし，三つの研究課題に相補的に取り組む.一つ目は気象レーダの固有の欠点を解決する鉛直方向の分解能の向上を目的として，新たな適応信号処理を検討し，実用可能なディジタルビームフォーミング手法として発展させる．二つ目はレーダ雨量と地上降水量との誤差を最小化するために、欠点である水平方向の地上雨量計のデータ点の不足を信号処理技術の圧縮センシングや機械学習を応用した信号処理アルゴリズムを用いて空間的に補間(予測)するアルゴリズムの開発を行う．三つ目はレーダ雨量の高精度化を目的としてレーダデータから雨量に変換する際の関係式(Z-R関係式)をリアルタイムに更新するアルゴリズムの開発を行う.
本年度は、フェーズドアレイレーダの鉛直方向の分解能を目的として、圧縮センシング(基底追跡ノイズ除去（BPDN)）を用いた開口径を疑似的に拡大する方法について検討した。BPDN法はアンテナ素子数が少ない状況(アンテナ素子が疎に配列)でも、アンテナ性能を維持し、アンテナ開口径を疑似的に拡大できる可能性を示す一方、適応信号処理手法の実用化のボトルネックとなる観測時のノイズの影響を低減させることが分かった。
地上雨量データの水平分解能の向上に対しては、本年はまず、地上雨量計及びフェーズドアレイレーダのデータを用いた、Z-R関係の時間変化について検討した。レーダ観測範囲内の積乱雲についてZ-R関係を個別に導出し、逐次的にZ-R関係を更新することで地上雨量推定精度が改善することが分かった。
Z-R関係のリアルタイム導出方法の検討に関しても同様に、逐次的なZ-R関係の導出手法を確立し、地上雨量の予測に利用するための基礎検討を行った。今後は、上記の成果を基盤として包括的に研究を進める予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年は特にZ-R関係のリアルタイム導出方法の検討に関して、フェーズドアレイレーダの実機のデータを用いて解析を行った。Z-R関係は気象現象ごと（対流性，層状性，台風など）に異なるが，既存システムでは固定された値を用いていることが問題となっている．つまり気象現象毎（ひいては降雨セル毎に）適切なZ-R関係を導出することが可能となれば，気象レーダから推定する地上雨量は格段に向上する。本年度に行った解析結果を用いて、各雨量計設置地点でのZ-R関係をリアルタイムに導出する手法を確立した。さらに導出されたZ-R関係を降雨セルごとに求めることで、降雨強度の推定精度が向上することを統計的に示したため、研究を進めるうえでの基幹的なデータ解析が終了したと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はZ-R関係は地上雨量計が存在する地点では正しい値となることが予測されるがその空間代表性に関しては検討の余地があるため、Z-R関係はどの程度の空間分布（もしくは降水セルの形状等も考慮）で利用可能かどうかについても検証する必要がある．検証には時間分解能1分で地上雨量及び雨滴粒形分布が推定可能な光学式ディストロメーターを用いる．鉛直及び水平方向に高解像度化された地上雨量及びレーダデータを統合して，リアルタイムにZ-R関係を導出することで，結果として高精度3次元降雨量推定を可能とする．
また、レーダの鉛直分解能の高解像度化においては、実データを利用した検討を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(4 results)
