Phase-Based Clutter Identification in Spectra of Weather Radar Signals
Notice bibliographique
Résumé
A novel method for suppression of ground clutter (GC) in weather radar is presented. The novel identification scheme is entirely phase based, unlike power-based schemes that are generally used. GC contributions to the Doppler spectrum are identified from the differential phase between complex spectral coefficients of two spectra estimated for odd- and even-indexed half-sequences of the original time series. Phase values near zero are used as indicators of clutter contributions for Doppler bins close to zero velocity. Indicated Doppler bins are notched from the original spectrum, and the moments are then obtained. The identification scheme is motivated by spectra of an electronically steered phased array of the National Weather Radar Testbed (NWRT) and requires a sufficient number of pulses/samples for spectral analyses. However, the method can be used with a mechanically steered antenna with an appropriate adjustment compensating smearing due to antenna rotation. The method was tested on several NWRT data sets obtained in clear air and in precipitation. One example of clutter-filtered power in precipitation is shown here. There is no baseline for comparison, as the NWRT does not have clutter filtering at the present time. Nonetheless, for a comparison of power- and phase-based identification schemes, a power-based clutter filter similar to the one used by the National Weather Service on the network of mechanically steerable Weather Surveillance Doppler radars WSR-88Ds is implemented on NWRT and used as a preliminary baseline for comparison.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».