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公开(公告)号：CN119644337A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510169259.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种高时空分辨率天气雷达波束传播路径反演方法，属于雷达探测领域，以WRF输出的气象要素数据为背景场，结合高频次无线电探空数据，设计了更加精准的时空匹配策略，构建了能够充分挖掘数据局部和全局空间特征的神经网络模型，构建了长短时间特征提取及融合模型，实现了气象要素的不同尺度的时间和空间特征的高效和准确提取，进而设计了输入数据集时间和空间复杂度计算方法，实现了卷积核的自适应优化选择，极大提高了基于3D时空卷积模型输出高时空分辨率气象数据的实时性，引入了大气折射率模型和电磁波传播路径计算模型，实现了高时空分辨率且准确的天气雷达波束传播路径的反演。
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公开(公告)号：CN111600668A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010502400.8
申请日：2020-06-04
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B17/391 , G01S13/90 , G09B5/02 , G01S13/58 , G01S13/34
Abstract: 本发明涉及一种以工程应用为导向的信号类课程系统级教学设备，其包括无线电探测系统和滑轨；无线电探测系统包括调制器模块、压控振荡器模块、衰减器模块、功率放大模块、功率分配模块、发射天线、接收天线、低噪声放大模块、混频器模块和信号处理单元；调制器模块与压控振荡器模块连接，压控振荡器模块与衰减器模块连接，衰减器模块与功率放大模块连接，功率放大模块与功率分配模块连接；功率分配模块一路与发射天线连接，另一路通过混频器模块与信号处理单元连接；发射天线与接收天线连接；接收天线与低噪声放大模块连接；低噪声放大模块通过混频器模块连接信号处理单元。本发明能使学生快速搭建一个功能全面的无线电探测系统。
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公开(公告)号：CN119179084A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410164927.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国气象局气象探测中心
IPC: G01S17/95
Abstract: 本发明公开一种干性微下击暴流检测识别方法、装置及介质。该方法包括：确定谱宽的阈值；根据所述谱宽的阈值，标注雷达一次扫描的区域中雷达谱宽w在所述阈值内的区域为敏感区；利用最小二乘法对雷达扫描的每个径向速度数据创建合成风切变的节段作为敏感区的合成风切变节段；利用谱宽敏感区图像对所述合成风切变节段进行筛选，得到合成风切变簇，通过所述合成风切变簇实现对干性微下击暴流的识别和定位。本发明可以解决现有微下击暴流的检测技术无法检测识别干性微下击暴流的问题，在保障民航飞机的飞行安全方面有重大意义。
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公开(公告)号：CN116911082B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311183761.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于降水雷达和同化资料的降水粒子质量和数量估算方法，属于大气探测技术领域，包括获取FNL数据，进行处理后得到时空数据集，计算多种不同类型降水的质量和数量，根据不同类型降水的粒子相态分成液态和固态两大类，计算出液态和固态类型降水粒子的总权重因子；得到仿真数据集，将仿真数据集和实测数据分别进行处理得到仿真向量和实测向量，分别计算出二者之间的马氏距离和相关系数，构建评价指标；将多种不同类型下降水粒子的质量和数量作为初始值，动态调整质量和数量，得到最大限度接近1的评价指标。本发明提出紧密距离相似度这一评价指标，其充分考虑两组向量的稀密和相似关系，能全面且公平的评价观测向量与仿真向量的偏差。
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公开(公告)号：CN116047524A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211392137.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国民用航空西南地区空中交通管理局
Abstract: 本发明提供了一种双偏振天气雷达数据质量实时评估方法，包括：S1.获取双偏振天气雷达的基数据文件；若基数据文件为VOL数据则执行下述的S2～S5；若基数据文件为PPI数据则执行下述的S2～S3和S5；S2.进行回波识别；S3.若基数据文件属于气象回波则进行差分反射率的系统偏差因子、反射率灵敏度因子、水平反射率的系统偏差因子和相位相关质量因子的计算；S4.若基数据文件属于气象回波则进行地物杂波抑制过度因子的计算；S5.若基数据文件不属于气象回波则进行地物杂波抑制不足因子的计算；各个计算结果作为评估结果输出。本发明对雷达获得的基数据从多个角度，利用参量间内在联系，实时评估数据质量，评估结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119939503A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411981792.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国气象局气象探测中心
Abstract: 本发明公开了船载气象水文仪数据与数值模式初始场资料机动融合方法，属于海洋气象观测、数值天气预报及数据融合处理技术领域，基于船的移动航行，实现对气象基本要素风、温度、湿度、气压等的机动观测，将气象水文仪的“点”观测转换为“线”观测；采用时空匹配算法，实现岸基自动气象站、海上气象水文仪、数值模式初始场资料三种资料的时间、空间一致性匹配；根据船只运动姿态、航线动态调整；采用“LAPS数值模式+最优插值法”进行机动融合可将“线”数据转换为三维格点数据；采用海上移动观测的气象水文仪对LAPS数值模式实现的多源融合数据进行实时机动订正。通过上述方式，提高对海洋气象条件温度、湿度、风的认知精度。
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公开(公告)号：CN119780928A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411981825.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国气象局气象探测中心
Abstract: 本发明公开一种无人艇海上毫米波云雷达与背景场资料机动融合方法、装置及介质，涉及气象探测技术领域。该方法包括：获取无人艇的航行路线和雷达探测参数；基于无人艇的航行路线和雷达探测参数，控制无人艇按照设定路线进行自主航行；其中，无人艇上搭载毫米波云雷达系统；获取无人艇在航行过程中的毫米波云雷达数据；其中，毫米波云雷达数据通过毫米波云雷达系统基于雷达探测参数采集得到；基于反射率与云量公式，对毫米波云雷达数据进行云量反演，获得航行路线过程中的云量数据；将云量数据插值到背景场资料的三维云量数据中，得到融合数据。本发明可以实现雷达数据与背景场数据的准确融合，从而获取更全面、更准确的云层信息。
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公开(公告)号：CN118311690A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410168253.3
申请日：2024-02-06
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国气象局气象探测中心
Abstract: 本发明公开一种未来三维风场临近数值预报的订正方法、装置及介质。该方法包括：获取X波段天气雷达反演后的水平风场的风速、风向数据；利用所述X波段天气雷达反演后的水平风场的风速、风向数据对预报目标区域中的预报风速进行滚动订正，得到订正后的风速预报数据；利用订正后的风速预报数据对未来预报数据进行订正。基于本申请技术方案订正前数值预报模式预报风速的均方根误差为3.36m/s，平均误差为1.68m/s，订正后均方根误差降到了0.98m/s，平均误差为0.88m/s；由此可见，数值预报模式预报风速经过订正后更加接近观测风速，订正后的风速作为预报风速更加准确。
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公开(公告)号：CN116911082A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311183761.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于降水雷达和同化资料的降水粒子质量和数量估算方法，属于大气探测技术领域，包括获取FNL数据，进行处理后得到时空数据集，计算多种不同类型降水的质量和数量，根据不同类型降水的粒子相态分成液态和固态两大类，计算出液态和固态类型降水粒子的总权重因子；得到仿真数据集，将仿真数据集和实测数据分别进行处理得到仿真向量和实测向量，分别计算出二者之间的马氏距离和相关系数，构建评价指标；将多种不同类型下降水粒子的质量和数量作为初始值，动态调整质量和数量，得到最大限度接近1的评价指标。本发明提出紧密距离相似度这一评价指标，其充分考虑两组向量的稀密和相似关系，能全面且公平的评价观测向量与仿真向量的偏差。
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公开(公告)号：CN119903474A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411981857.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国气象局气象探测中心
Abstract: 本发明公开了一种无人艇激光测雾雷达与全球再分析资料的融合方法，属于气象探测技术领域，本发明采用四维变分法将高分辨率的激光测雾雷达能见度数据与低分辨率但覆盖更广泛的数值模式数据相结合，以生成一个更完整、更准确的三维气象要素资料；本发明针对海上观测资料不足、团雾探测难的问题，采用无人艇搭载激光测雾雷达进行海雾机动观测，然后将机动观测获得的激光测雾雷达PPI数据进行极坐标到直角坐标系的转换，再将转换后的激光测雾雷达数据输入LAPS模式生成三维观测场数据，再采用四维变分法对三维观测场数据与全球再分析资料资料进行融合，能够显著提高对海雾的感知精度。
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