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SeaWinds散射计风场反演中的图谱特征研究: 2011年; 在基于信息图谱特征的风场反演新算法的基础上,对风速、风向二维解空间中的图谱特征和反演风向偏差之间的关系作进一步研究,发现解空间中真解所对应的密集区域的散点标准差与风向偏差之间存在线性关系,并根据这一线性关系对风矢量反演结果作了改进试验。结果表明,风向反演精度在调整以后得到提高(3.7°),并且对于误差大的象元(6°左右)其改进效果更好。; 陈晓翔吴波孙万彤杨伟铭; 关键词：SEAWINDS散射计信息图谱微粒群算法

SeaWinds散射计风矢量解空间中图像椭圆总灰度值对风矢量反演误差的约束效应: 2012年; 已有的SeaWinds散射计反演结果误差评价包括两种方法:一是与其他数据来源进行对比,如与数值气象预报产品或浮标风场数据对比;二是从风场反演结果的空间一致性进行判断。文中采用二维几何中心矩定量描述象元解空间中模糊解区域(与真解最接近的模糊解区域)的图谱特征,如图像椭圆的主轴倾角、长短轴比以及总灰度值;研究了总灰度值与风矢量反演误差的关系。结果表明,当总灰度值大于某一阈值时,风矢量反演误差将被限制在一个较小的范围之内。根据图像椭圆总灰度的这一特性,设计了一种新的基于总灰度约束特性的滤波算法。通过与浮标风矢量观测值的比较发现,新滤波方法比传统的圆中数滤波方法在风向反演误差、风向误差的标准差以及模糊解识别正确率等3个指标方面有所提高,特别是模糊解识别错误的数目有较明显的下降(由289下降至240,下降约17%),这预示着新方法有较好的应用前景。; 吴波陈晓翔; 关键词：SEAWINDS散射计滤波算法

SeaWinds散射计海面风场的几何反演算法被引量：5: 2009年; 基于SeaWinds散射计雷达后向散射截面积随风速和相对方位角的变化规律,从信息图谱几何形态特征出发,提出了一种新的海面风场反演方法。它不同于传统的依据最小概率误差的遍历搜索算法,反演时不依赖方差,仅从信息图谱几何形态特征就可以反演风矢量。实验共用了218623条数据(即218623个风元)。实验结果表明,与对应的美国NASA反演数据(L2B)对比,风速平均相对偏差为7.4%,风向平均偏差为9.5°。; 陈晓翔戴泳斯吴波解学通; 关键词：SEAWINDS散射计风场反演信息图谱

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吴波