| 研究課題/領域番号 |
25350505
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
金 寛 大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (90243170)
|
|---|
| 研究分担者 |
牛尾 知雄 大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50332961)
中村 佳敬 神戸市立工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (70609817)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| キーワード | 気象用レーダ / 大容量データ / レーダネットワーク / 圧縮センシング / 降雨減衰補正 |
|---|
| 研究実績の概要 |
気象災害に対する警戒情報を提供するレーダネットワークを用いた観測システムの開発に必須となるレーダネットワーク信号処理手法を開発し、本手法の有効性を評価することを目的とし、以下のように研究を実施した。
１．前年度で開発した圧縮手法（方位角方向の１次元データの圧縮・復元）を分解能が異なる気象用レーダ（PARとBBR）で観測された両方のレーダ反射因子の各々のデータに対し、適用した結果をまとめた論文「圧縮センシングを用いた気象用レーダの大容量観測データの圧縮」が電気学会論文誌A部門に掲載された。この論文では圧縮率0.3以上で復元率80%以上を達成でき、平均誤差の換算降雨量から、圧縮率0.3で1mm/h の精度（30dBZ以上の場合）を保証できることを示した。また、BBRの観測データの空間スケールはPARのそれと比較するとかなり小さいため、空間相関が高く、低周波成分が大部分を占めるので離散コサイン変換を、PARでは逆にBBRのそれと比べて大きく、急峻な変化に対応するため、離散ウェーブレット変換を用いる方が適していることも示した。復元率向上のためのより高精度な再構成手法（方位角方向と仰角方向の２次元データとして扱うことにより、スパース性をより高め、復元に用いる最適化の式を変更）を適用した結果、約５％の精度の向上が図られることを確かめた。
２．2台のPAR1とPAR2を対象としたレーダネットワーク状況下における降雨減衰補正改良手法を提案した。本手法はネットワーク領域内のある観測点に対して、各PAR のHB解の分散の重みによって各PARで求めたHB解を合成する手法である。提案手法を適用した結果、平均絶対誤差はPAR1、 PAR2に比し約１dB改善され、提案手法が有効に機能することを確かめた。また、二重偏波レーダネットワークに適用可能な減衰補正手法の検討も行った。
|
