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相控陣天氣雷達數據壓縮技術
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中央引導地方科技發展自由探索項目(2020ZYD051)、國家自然科學基金項目(U20B2061)、上海區域合作基金項目(QYHZ202102)和中國氣象局大氣探測重點開放實驗室課題(2022KLA03M)共同資助


Data Compression Technology for Phased-Array Weather Radar
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    摘要:

    相控陣天氣雷達較新一代天氣雷達在時空分辨率上有明顯的優勢。隨著探測能力的提高,相控陣雷達數據量急劇增長,數據傳輸和存儲問題凸顯。現有天氣雷達數據壓縮算法可以減少傳輸和存儲的數據量,但現有算法并未充分考慮相控陣雷達特點,數據壓縮率有較大提升空間。本文提出時空預測的相控陣雷達數據壓縮算法(PARDC),使用徑向預測壓縮數據相關冗余。使用CHATOR雷達數據對PARDC的算法性能進行評估,試驗結果表明PARDC較通用的壓縮算法壓縮率性能大約提升了24%。

    Abstract:

    Phased-array weather radars have a significant advantage over new-generation weather radars in terms of spatial and temporal resolution. With the improvement of detection capability, the amount of phased-array radars data grows sharply, thus raising data transmission and storage problems. Existing weather radar data compression algorithms may reduce the amount of data transmitted and stored, and yet common data compression algorithms fail to consider the characteristics of phased-array radars sufficiently. This paper proposes a space-time predictive phased-array radar data compression algorithm (PARDC) to compress the redundancy associated with phased-array radar data using radial prediction to achieve efficient lossless compression. The algorithm performance of PARDC is evaluated using CHARTOR radar data, with experimental results showing that PARDC improves the compression rate performance by approximately 24% over the common compression algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

胡林宏,周紅根,沈邦躍,曾強宇.相控陣天氣雷達數據壓縮技術[J].氣象科技,2023,51(3):356~365

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  • 收稿日期:2022-09-12
  • 最后修改日期:2023-03-29
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  • 在線發布日期: 2023-06-29
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