Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering (한국정보통신학회논문지)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
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Analysis of Clutter Effects in a Weather Radar

기상 레이다에서의 클러터 영향 분석

  • Lee, Jonggil (Department of Information and Telecommunication Engineering, Incheon National University)
  • Received : 2016.05.08
  • Accepted : 2016.05.25
  • Published : 2016.09.30
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Abstract

A weather radar estimates Doppler frequency and width of Doppler spectrum from the received weather signal which represents the return echoes from rain or dust particles in a corresponding area. These estimates are very important parameters since they are directly related to precipitation, wind velocity and degree of turbulence. Therefore, these estimated values should be highly reliable to obtain accurate weather information. However, the echoes of a weather radar include both the weather signal and the clutter which occurred from ground reflection or moving objects, etc. The existence of the clutter in the echoes may cause serious errors in the estimation of weather-related parameters. Therefore, in this paper, models are developed to represent the weather signal and the clutter for the purpose of analyzing estimation errors caused by the strong clutter echoes. Using these models, various return echoes according to the weather signal and clutter power are simulated to analyze the effects of the clutter.

기상 레이다는 해당 영역에서의 비, 구름이나 먼지 입자 등에 의해 반사되어 나타나는 기상신호로부터 신호의 도플러 주파수 및 도플러 스펙트럼 폭 값들을 추정한다. 이러한 값들은 평균풍속, 대기교란 정도 등의 정보와 직접적으로 연관된 중요한 변수들이다. 따라서 정확한 기상정보를 얻기 위해서는 이러한 추정 값들에 대한 매우 높은 신뢰성이 요구 된다. 그러나 기상 레이다에서는 기상현상에 의한 수신 신호뿐만 아니라 지표면 반사나 이동하는 물체 등에 의한 반사파들, 즉 클러터가 포함되어 나타나게 된다. 이러한 클러터들의 존재는 기상정보 추출을 위한 변수 값들을 추정하는데 심각한 오차를 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 강력한 클러터들에 의한 추정 오차를 분석하기 위하여 기상 수신신호 및 클러터들에 대한 도플러 스펙트럼 모델들을 각각 도출하였다. 이러한 모델들을 이용하여 기상 신호 및 클러터 전력에 따른 다양한 수신신호들을 모의 구현하고 처리함으로서 클러터에 의한 영향을 분석하였다.

Keywords

References

  1. M. Yeary et al., "A brief overview of weather radar technologies and instrumentation," IEEE Instrumentation and Measurement Magazine, vol. 17, no. 5, pp. 10-15, Oct. 2014. https://doi.org/10.1109/MIM.2014.6912194
  2. F. S. Marzano et al., "Volcanic ash cloud retrieval by ground-based microwave weather radar," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 44, no. 11, pp. 3235-3246, Nov. 2006. https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.879116
  3. R. J. Doviak and D. S. Zrnic, Doppler Radar and Weather Observations, 2nd ed. San Diego, CA: Academic Press, 1993.
  4. K. S. Miller and M. C. Rochwarger, "A covariance approach to spectral moment estimation," IEEE Transactions on Information Theory, vol. IT-18, pp. 558-596, Sept. 1972.
  5. R. F. Woodman, "Spectral moment estimation in MST radars," Radio Science, vol. 20, pp. 1185-1195, Nov. 1985. https://doi.org/10.1029/RS020i006p01185
  6. L. H. Janssen and G. A. Van der Spek, "The shape of Doppler spectra from precipitation," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 21, pp. 208-219, Apr. 1985.
  7. A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, 4th ed. New York, NY: McGraw-Hill, 2002.
  8. D. S. Zrnic, "Estimation of spectral moments for weather echoes," IEEE Transactions on Geoscience Electronics, vol. 17, no. 4, pp. 113-128, Oct. 1979. https://doi.org/10.1109/TGE.1979.294638
  9. V. M. Melnikov and D. S. Zrnic, "Autocorrelation and cross-correlation estimators of polarimetric variables," Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, vol. 24, no. 8, pp. 1337-1350, Aug. 2007. https://doi.org/10.1175/JTECH2054.1

Cited by

  1. 레이다 수신 신호 분석을 이용한 기상 클러터 환경 내 지상 레이다 탐지성능 개선 vol.30, pp.1, 2016, https://doi.org/10.5515/kjkiees.2019.30.1.79