特開 2024-165796 気象レーダ信号処理装置及び気象レーダ信号処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024165796

(43)【公開日】2024-11-28

(54)【発明の名称】気象レーダ信号処理装置及び気象レーダ信号処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/534 20060101AFI20241121BHJP

   G01S 13/95 20060101ALI20241121BHJP

【ＦＩ】

G01S13/534

G01S13/95

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023082291

(22)【出願日】2023-05-18

(71)【出願人】

【識別番号】000004330

【氏名又は名称】日本無線株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100119677

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 賢治

(74)【代理人】

【識別番号】100160495

【弁理士】

【氏名又は名称】畑 雅明

(74)【代理人】

【識別番号】100173716

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 真理

(74)【代理人】

【識別番号】100115794

【弁理士】

【氏名又は名称】今下 勝博

(72)【発明者】

【氏名】嶋村 重治

【テーマコード（参考）】

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J070AE12

5J070AF01

5J070AH04

5J070AH35

5J070AH39

5J070AK18

5J070BA02

(57)【要約】      （修正有）

【課題】気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させる。
【解決手段】方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置Ｒから、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データを取得する気象レーダ信号取得部と、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データから地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、気象レーダ信号の時系列データに適用された窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理を実行する地表面クラッタ除去装置１と、抽出された降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、地表面クラッタ成分とともに除去された降雨信号成分を回復する降雨信号回復装置２と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置から、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データを取得する気象レーダ信号取得部と、
前記窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データから地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理を実行する地表面クラッタ除去部と、
前記地表面クラッタ除去部が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、前記地表面クラッタ除去部が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復部と、
を備えることを特徴とする気象レーダ信号処理装置。

【請求項2】

前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する
ことを特徴とする、請求項１に記載の気象レーダ信号処理装置。

【請求項3】

前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定して、
前記気象レーダ信号処理装置は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する不連続点抽出部、をさらに備え、
前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅と異なる前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項２に記載の気象レーダ信号処理装置。

【請求項4】

前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に小さい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、
前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より狭い前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項３に記載の気象レーダ信号処理装置。

【請求項5】

前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に大きい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、
前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より広い前記可変幅に変更する
ことを特徴とする、請求項３に記載の気象レーダ信号処理装置。

【請求項6】

前記地表面クラッタ除去部は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶している
ことを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の気象レーダ信号処理装置。

【請求項7】

方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置から、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データを取得する気象レーダ信号取得ステップと、
前記窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データから地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理を実行する地表面クラッタ除去ステップと、
前記地表面クラッタ除去ステップで抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、前記地表面クラッタ除去ステップで地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復ステップと、
を順にコンピュータに実行させるための気象レーダ信号処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

気象レーダ信号から地表面クラッタ成分を除去する技術として、周波数領域のフィルタリング処理を実行する技術（ＭＴＩ：Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と、時間領域のフィルタリング処理を実行する技術（ＧＭＡＰ－ＴＤ：Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｏｄｅｌ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ Ｔｉｍｅ Ｄｏｍａｉｎ）と、が知られている。ＧＭＡＰ－ＴＤは、非特許文献１に開示されている。

【0003】

ＭＴＩ処理では、時系列データ信号をドップラー速度スペクトルにフーリエ変換し、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去し、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分を抽出する。しかし、無限長データ近似を適用してフーリエ変換を実行すれば、ドップラー速度スペクトルが劣化する。そして、地表面クラッタ成分のメインローブを除去しても、地表面クラッタ成分のサイドローブが残存すれば、降雨信号成分の抽出が困難となる。さらに、窓関数を乗算してＭＴＩ処理を実行すれば、地表面クラッタ成分のサイドローブが抑圧されるが、降雨信号成分も抑圧されるため、ＭＴＩ処理の利得が低下する。

【0004】

非特許文献１のＧＭＡＰ－ＴＤ処理では、時系列データ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算し、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去し、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分を抽出する。ここで、地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルを、メインローブからサイドローブへと裾を広げるガウシアンに設定し、フィルタリング行列を算出する。よって、ＭＴＩ処理の問題（ドップラー速度スペクトルの劣化、降雨信号成分の抽出の困難及びＭＴＩ処理の利得の低下）が解消する。しかし、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分を除去すれば、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分が除去される。そこで、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分のドップラー速度スペクトルを、ドップラー速度平均を分布中心とするガウシアンでフィッティングし、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を回復する。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】Ｃｕｏｎｇ Ｍ． Ｎｇｕｙｅｎ ａｎｄ Ｖ． Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋａｒ，“Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｏｄｅｌ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ Ｔｉｍｅ Ｄｏｍａｉｎ （ＧＭＡＰ－ＴＤ） ｆｏｒ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｒａｄａｒｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１３，Ｖｏｌｕｍｅ ３０，ｐｐ．２５７１～２５８４．

【非特許文献2】Ｓｅｂａｓｔｉａｎ Ｔｏｒｒｅｓ ａｎｄ Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ Ｃｕｒｔｉｓ，“Ｄｅｓｉｇｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｏｒｎａｄｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｄａｔａ ｏｎ ｔｈｅ ＮＥＸＲＡＤ ｎｅｔｗｏｒｋ”，Ｐｒｅｐｒｉｎｔｓ，Ｔｈｉｒｄ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒａｄａｒ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ（ＥＲＡＤ），Ｂａｒｃｅｌｏｎａ，Ｓｐａｉｎ，Ｃｏｐｅｒｎｉｃｕｓ．２００６．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

非特許文献２のビーム分解能向上処理では、方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置において、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用する。

【0007】

しかし、非特許文献１のＧＭＡＰ－ＴＤ処理に加えて、非特許文献２のビーム分解能向上処理を適用すれば、地表面クラッタ成分を適切に除去することができず、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させることができない。

【0008】

非特許文献１のＧＭＡＰ－ＴＤ処理では、フィルタリング行列を算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を固定幅に設定する。

【0009】

よって、ドップラー速度幅が本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、固定ドップラー速度幅が広すぎれば、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性がある。そして、ドップラー速度幅が本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、固定ドップラー速度幅が狭すぎれば、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性がある。

【0010】

さらに、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いとともに、固定ドップラー速度幅が広すぎれば、降雨信号成分が余分に除去される可能性があり、降雨信号成分が回復不能となる可能性がある。そして、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いとともに、固定ドップラー速度幅が狭すぎれば、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性があり、降雨信号成分が回復過剰となる可能性がある。

【0011】

非特許文献１のＧＭＡＰ－ＴＤ処理では、気象観測時において、フィルタリング行列を算出する。ここで、フィルタリング行列の算出は、数１４に後述するように、逆行列の算出を包含する。よって、気象観測時において、計算処理負担が増加する。

【0012】

そこで、前記課題を解決するために、本開示は、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、（１）地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させ、（２）地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、（３）気象観測時において計算処理負担を低減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0013】

前記課題を解決するために、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用するとともに、時間領域のフィルタリング処理に同一の窓関数を適用する。

【0014】

具体的には、本開示は、方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置から、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データを取得する気象レーダ信号取得部と、前記窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データから地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理を実行する地表面クラッタ除去部と、前記地表面クラッタ除去部が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、前記地表面クラッタ除去部が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復部と、を備えることを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0015】

また、本開示は、方位角方向に回転するアンテナを備える気象レーダ装置から、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データを取得する気象レーダ信号取得ステップと、前記窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データから地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理を実行する地表面クラッタ除去ステップと、前記地表面クラッタ除去ステップで抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、前記地表面クラッタ除去ステップで地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する降雨信号回復ステップと、を順にコンピュータに実行させるための気象レーダ信号処理プログラムである。

【0016】

気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用すれば、気象レーダ信号の時系列データのガウシアン等の統計的性質が変化する。よって、非特許文献１、２のように、時間領域のフィルタリング処理に同一の窓関数を適用しなければ、地表面クラッタ成分を適切に除去することができず、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させることができない。しかし、本開示のように、時間領域のフィルタリング処理に同一の窓関数を適用すれば、地表面クラッタ成分を適切に除去することができ、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させることができる。

【0017】

また、本開示は、前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0018】

この構成によれば、ドップラー速度幅が本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度幅が本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性を低減することができる。

【0019】

さらに、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、降雨信号成分が余分に除去される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復不能となる可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復過剰となる可能性を低減することができる。

【0020】

また、本開示は、前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定して、前記気象レーダ信号処理装置は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する不連続点抽出部、をさらに備え、前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅と異なる前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0021】

この構成によれば、本来は連続性を有する降雨信号成分のパラメータが誤って不連続性を有する気象観測点（不連続観測点）を、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる気象観測点とみなす。よって、降雨信号成分が回復不能となる気象観測点と降雨信号成分が本来少ない気象観測点とを区別することができる。そして、降雨信号成分が回復過剰となる気象観測点と降雨信号成分が本来多い気象観測点とを区別することができる。

【0022】

さらに、降雨信号成分が回復可能となる大部分の気象観測点（連続観測点）では、可変ドップラー速度幅を固定幅のみに設定する。そして、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる一部分の気象観測点（不連続観測点）では、可変ドップラー速度幅を可変幅に変更する。よって、可変ドップラー速度幅の設定処理負担を低減することができる。

【0023】

また、本開示は、前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に小さい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より狭い前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0024】

この構成によれば、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅が狭いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に狭くすることにより、降雨信号成分が余分に除去される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復不能となる可能性を低減することができる。

【0025】

また、本開示は、前記不連続点抽出部は、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分のドップラー速度平均が、周囲の気象観測点と比べて符号を反転させる気象観測点、かつ、前記降雨信号回復部が回復した降雨信号成分の受信電力又は回復前後の電力差が、周囲の気象観測点と比べて所定差以上に大きい気象観測点を、前記不連続観測点として抽出し、前記地表面クラッタ除去部は、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域のフィルタリング処理において、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、事後処理として前記不連続点抽出部が抽出した前記不連続観測点において前記固定幅より広い前記可変幅に変更することを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0026】

この構成によれば、ドップラー速度０近傍がドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅が広いときでも、可変ドップラー速度幅を適切に広くすることにより、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性を低減することができ、降雨信号成分が回復過剰となる可能性を低減することができる。

【0027】

また、本開示は、前記地表面クラッタ除去部は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、気象レーダ信号の時系列データに適用された前記窓関数が適用された時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶していることを特徴とする気象レーダ信号処理装置である。

【0028】

この構成によれば、気象観測前において、フィルタリング行列を記憶しておくため、フィルタリング特性の算出が、数１４に後述するように、逆行列の算出を包含するときでも、気象観測時において、計算処理負担を低減することができる。

【0029】

なお、上記各開示の発明は、可能な限り組み合わせることができる。

【発明の効果】

【0030】

このように、本開示は、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、（１）地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させ、（２）地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、（３）気象観測時において計算処理負担を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】従来技術のビーム分解能向上処理の課題を示す図である。

【図2】従来技術のビーム分解能向上処理の概要を示す図である。

【図3】本開示の気象レーダ信号処理装置の構成を示す図である。

【図4】本開示の地表面クラッタ除去処理の手順を示す図である。

【図5】本開示の地表面クラッタ除去処理の概要を示す図である。

【図6】本開示のフィルタリング特性算出処理の課題を示す図である。

【図7】本開示のフィルタリング特性記憶処理の手順を示す図である。

【図8】本開示のフィルタリング特性算出処理の効果を示す図である。

【図9】本開示のフィルタリング特性算出処理の効果を示す図である。

【図10】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の概要を示す図である。

【図11】本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の手順を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0032】

添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。

【0033】

（従来技術のビーム分解能向上処理）
従来技術のビーム分解能向上処理の課題及び概要を図１及び図２に示す。図１及び図２の左欄では、気象レーダ装置は、方位角方向に回転するアンテナＡを備える。ある気象観測点での気象レーダ信号の時系列データは、方位角方向に回転する複数のビームＢにより構成される。図１及び図２の右欄では、当該気象観測点での気象レーダ信号の時系列データは、データ平均化（コヒーレント積分）によりＳＮ比を向上される。

【0034】

図１の右欄では、当該気象観測点での気象レーダ信号の時系列データは、矩形窓の窓関数を適用されるのみである。よって、両端近傍のビームＢによる重みは、両端以外のビームＢによる重みと比べて等しくなり、実効的なビームＢ’のビーム幅は、本来のビームＢのビーム幅と比べて大幅に劣化するため、方位角ビーム分解能の向上効果を得られない。

【0035】

図２の右欄では、当該気象観測点での気象レーダ信号の時系列データは、ハミング窓等の窓関数を適用される。よって、両端近傍のビームＢによる重みは、両端以外のビームＢによる重みと比べて小さくなり、実効的なビームＢ”のビーム幅は、本来のビームＢのビーム幅と比べてあまり劣化しないため、方位角ビーム分解能の向上効果を得られる。

【0036】

（本開示の地表面クラッタ除去処理）
本開示の気象レーダ信号処理装置の構成を図３に示す。気象レーダ信号処理装置Ｒは、地表面クラッタ除去装置１、降雨信号回復装置２及び不連続点抽出装置３を備える。気象レーダ信号処理装置Ｒは、図４、図７及び図１１に示す気象レーダ信号処理プログラムをコンピュータにインストールすることにより実現することができる。

【0037】

地表面クラッタ除去装置１（図４以降で説明）は、自己相関行列算出部１１、地表面クラッタ分布算出部１２、フィルタリング特性算出／記憶部１３及び地表面クラッタ除去部１４を備える。降雨信号回復装置２（図４以降で説明）は、降雨信号分布算出部２１、自己相関行列算出部２２、フィルタリング処理部２３、減算部２４、加算部２５及び降雨信号収束判定部２６を備える。不連続点抽出装置３（図１０以降で説明）は、降雨信号分布取得部３１、受信電力抽出部３２、ドップラー速度平均抽出部３３、ドップラー速度幅抽出部３４、不連続点抽出部３５及びフィルタリング特性変更部３６を備える。

【0038】

本開示の地表面クラッタ除去処理の手順及び概要を図４及び図５に示す。

【0039】

地表面クラッタ除去装置１は、窓関数が適用された気象レーダ信号の時系列データ（図２の右欄を参照）から地表面クラッタ成分を除去して降雨信号成分を抽出するにあたり、時間領域のフィルタリング処理を実行するところ、設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅を、気象観測点に応じて可変幅に設定する。

【0040】

地表面クラッタ除去装置１は、各気象観測点での窓関数適用後・地表面クラッタ除去前の時系列レーダ信号を入力する（ステップＳ１）。図５の上段左欄のように、ステップＳ１の入力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の地表面クラッタ成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。

【0041】

自己相関行列算出部１１は、ステップＳ１の時系列レーダ信号について、自己相関行列を算出する（ステップＳ２）。地表面クラッタ分布算出部１２は、ステップＳ１の時系列レーダ信号について、地表面クラッタ分布を算出する（ステップＳ３）。具体的には、地表面クラッタ分布算出部１２は、ステップＳ１の時系列レーダ信号をドップラー速度スペクトルにフーリエ変換し、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅を算出する。

【0042】

フィルタリング特性算出／記憶部１３は、ステップＳ３の地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列を算出する（ステップＳ４）。地表面クラッタ除去部１４は、ステップＳ２の自己相関行列に対して、ステップＳ４のフィルタリング行列を乗算する（ステップＳ５）。図５の中段左欄のように、ステップＳ５の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を除去される。

【0043】

降雨信号回復装置２は、地表面クラッタ除去装置１が抽出した降雨信号成分のドップラー速度に対する受信電力の強度分布を統計的性質に基づいて算出することにより、地表面クラッタ除去装置１が地表面クラッタ成分とともに除去した降雨信号成分を回復する。

【0044】

降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ５の出力結果に基づいて、降雨信号分布を算出する（ステップＳ６）。具体的には、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ５の出力結果が地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列であることに基づいて、降雨信号分布の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を算出する。

【0045】

降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ６の降雨信号分布に基づいて、時系列レーダ信号を生成する（ステップＳ７）。具体的には、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ６の降雨信号分布にガウシアンモデルを適用可能であることに基づいて、時系列レーダ信号を生成する。図５の下段左欄のように、ステップＳ７の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の降雨信号成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。自己相関行列算出部２２は、ステップＳ７の時系列レーダ信号について、自己相関行列を算出する（ステップＳ８）。

【0046】

フィルタリング処理部２３は、ステップＳ８の自己相関行列に対して、ステップＳ４のフィルタリング行列を乗算する（ステップＳ９）。図５の下段右欄のように、ステップＳ９の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分を除去される。つまり、ステップＳ９は、降雨信号成分の回復を準備する段階である。

【0047】

減算部２４は、ステップＳ８の自己相関行列からステップＳ９の出力結果を減算する（ステップＳ１０）。図５の中段右欄のように、ステップＳ１０の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の一部の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含し、ドップラー速度が有限値の一部の降雨信号成分を除去される。つまり、ステップＳ１０は、降雨信号成分をどの程度に回復させるかを算出する段階である。

【0048】

加算部２５は、ステップＳ１０の出力結果をステップＳ５の出力結果に加算する（ステップＳ１１）。図５の上段右欄のように、ステップＳ１１の出力段階でのドップラー速度スペクトルは、ドップラー速度０近傍の降雨信号成分と、ドップラー速度が有限値の降雨信号成分と、ノイズ成分と、を包含する。つまり、ステップＳ１１は、降雨信号成分の回復を実現する段階である。ただし、ステップＳ１１で、降雨信号成分の回復を十分に実現したとは限らないため、ステップＳ１２～Ｓ１４の処理が実行される。

【0049】

降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ１１の出力結果に基づいて、降雨信号分布を算出する（ステップＳ１２）。そして、降雨信号分布算出部２１は、ステップＳ１２の降雨信号分布に基づいて、時系列レーダ信号を生成する（ステップＳ１３）。

【0050】

降雨信号収束判定部２６は、ステップＳ１２の降雨信号分布が収束していないと判定したときには（ステップＳ１４においてＮＯ）、降雨信号成分の回復を十分に実現していないと判定する。そして、降雨信号回復装置２は、ステップＳ８～Ｓ１４の処理を繰り返す。

【0051】

降雨信号収束判定部２６は、ステップＳ１２の降雨信号分布が収束していると判定したときには（ステップＳ１４においてＹＥＳ）、降雨信号成分の回復を十分に実現していると判定する。そして、降雨信号回復装置２は、各気象観測点での窓関数適用後・地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号（ステップＳ１３の時系列レーダ信号）を出力する（ステップＳ１５）。

【0052】

本実施形態では、時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することにより、地表面クラッタ成分を除去している。変形例として、時系列レーダ信号にＦＩＲフィルタ処理又はＩＩＲフィルタ処理を実行することにより、地表面クラッタ成分を除去してもよい。本実施形態では、降雨信号分布にガウシアンモデルを適用したうえで、地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することにより、降雨信号成分を回復させている。変形例として、降雨信号分布にガウシアンモデルを適用するのみで、地表面クラッタ除去後の時系列レーダ信号の自己相関行列にフィルタリング行列を乗算することなく、降雨信号成分を回復させてもよい。

【0053】

（本開示のフィルタリング特性算出処理）
フィルタリング特性算出／記憶部１３が、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列を算出する方法について、以下に説明する。

【0054】

地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルＳ_Ｃ（ｖ）は、数１となる。ここで、Ｐ_Ｃは地表面クラッタ強度であり、σ_Ｃは地表面クラッタ速度幅である。

【数1】

降雨信号成分のドップラー速度スペクトルＳ_Ｐ（ｖ）は、数２となる。ここで、Ｐ_Ｐは降雨信号強度であり、σ_Ｐは降雨信号速度幅であり、ｖｂａｒは降雨信号速度平均である。

【数2】

地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせたドップラー速度スペクトルＳ（ｖ）は、数３となる。ここで、η（ｖ）はノイズ成分である。

【数3】

【0055】

地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｃ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数４となる。

【数4】

降雨信号成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｐ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数５となる。

【数5】

ノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｎ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λによらず数６となる。ここで、σ_Ｎ ^２はノイズ強度である。

【数6】

地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）（ただし、τは、遅延時間である。）は、波長λに対して数７となる。

【数7】

【0056】

地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｃ（τ）の自己相関行列Ｒ_Ｃは、数８となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｃ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。

【数8】

降雨信号成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｐ（τ）の自己相関行列Ｒ_Ｐは、数９となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｐ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。

【数9】

ノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｎ（τ）の自己相関行列Ｒ_Ｎは、数１０となる。ここで、ｍは時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｎ（τ）の信号点数であり、＊は複素共役を表す。

【数10】

地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）の自己相関行列Ｒは、これらの成分が互いに独立であるため、数１１となる。

【数11】

【0057】

地表面クラッタ成分、降雨信号成分及びノイズ成分を合わせた時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）の自己相関行列Ｒに、フィルタリング行列Ａを乗算すると、数１２となる。ここで、Ｒ’は乗算結果であり、Ｈは複素共役転置を表し、Ｉ_ｍはｍ行ｍ列の単位行列を表す。

【数12】

【0058】

時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ（τ）が降雨信号成分を包含しないときに、乗算結果Ｒ’で地表面クラッタ成分がノイズレベルに低減されるためには、数１３の条件が必要である。

【数13】

フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、フィルタリング行列Ａを数１４のように算出する。

【数14】

【0059】

本開示のフィルタリング特性算出処理の課題を図６に示す。図６の上段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用せず、時間領域のフィルタリング処理を実行しない。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができない。図６の中段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用せず、時間領域のフィルタリング処理に矩形窓の窓関数を適用するのみである。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができる。図６の下段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用して、時間領域のフィルタリング処理に矩形窓の窓関数を適用するのみである。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができない。

【0060】

（本開示のフィルタリング特性記憶処理）
以上では、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用するものの、時間領域のフィルタリング処理に同一の窓関数を適用していない。ここで、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用すれば、気象レーダ信号の時系列データのガウシアン等の統計的性質が変化する。よって、地表面クラッタ成分を適切に除去することができず、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させることができない。

【0061】

以下では、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用するとともに、時間領域のフィルタリング処理に同一の窓関数を適用している。ここで、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用すれば、気象レーダ信号の時系列データのガウシアン等の統計的性質が変化する。しかし、地表面クラッタ成分を適切に除去することができ、地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させることができる。

【0062】

以上では、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測において算出している。すると、フィルタリング行列Ａの算出が、数１４に上述したように、逆行列の算出を包含することから、気象観測時において、計算処理負担が増加する。

【0063】

以下では、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、地表面クラッタ成分の様々な受信強度及びドップラー速度幅に応じて、時間領域の様々なフィルタリング特性を気象観測に先立ち記憶している。すると、フィルタリング行列Ａの算出が、数１４に上述したように、逆行列の算出を包含するときでも、気象観測時において、計算処理負担が低減する。

【0064】

本開示のフィルタリング特性記憶処理の手順を図７に示す。ステップＳ２１～Ｓ２８の処理は、フィルタリング特性算出／記憶部１３の処理である。

【0065】

除去すべき様々な地表面クラッタ成分のドップラー速度スペクトルＳ_Ｃ（ｖ）を、数１のように設定する（ステップＳ２１）。除去すべき様々な地表面クラッタ成分のクラッタ強度Ｐ_Ｃ及びクラッタ速度幅σ_Ｃを設定する（ステップＳ２２）。ここで、クラッタ強度Ｐ_Ｃ及びクラッタ速度幅σ_Ｃの設定間隔が狭いほど、様々なフィルタリング行列Ａから最適なフィルタリング行列Ａが選択されやすくなるため、地表面クラッタ除去精度が高くなる。

【0066】

除去すべき様々な地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｃ（τ）を、数４のように算出する（ステップＳ２３）。除去すべき様々な地表面クラッタ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｃ（τ）について、窓関数適用後の自己相関行列Ｒ_Ｃを、数１５のように算出する（ステップＳ２４）。ここで、ｗ_１、・・・、ｗ_ｍは、時系列レーダ信号のみならずフィルタリング行列Ａに適用される、ハミング窓等の窓関数である。

【数15】

【0067】

想定されるノイズ成分の時系列レーダ信号の自己相関関数Ｒ_Ｎ（τ）を、数６のように設定する（ステップＳ２５）。想定されるノイズ成分の窓関数適用後のノイズ強度σ_Ｎ ^２を、数１６のように設定する（ステップＳ２６）。ここで、ノイズ強度σ_Ｎ ^２の設定精度が高いほど、地表面クラッタ除去精度が高くなる。そして、ｗ_１、・・・、ｗ_ｍは、時系列レーダ信号のみならずフィルタリング行列Ａに適用される、ハミング窓等の窓関数である。

【数16】

【0068】

様々な地表面クラッタ成分を除去する窓関数適用後のフィルタリング行列Ａを、数１４のように算出する（ステップＳ２７）。様々な地表面クラッタ成分を除去する窓関数適用後のフィルタリング行列Ａを記憶しておく（ステップＳ２８）。ステップＳ３の地表面クラッタ分布の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、最適なフィルタリング行列Ａを選択する（ステップＳ４）。ここで、最適なフィルタリング行列Ａを選択する方法を説明する。

【0069】

気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用すれば、地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅が減少する。そこで、気象観測に先立ち、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用し、地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅の減少量を算出する。そして、気象観測において、窓関数適用後の地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅に対して、地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅の減少量を加算し、窓関数適用前の地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅を算出する。すると、気象観測において、窓関数適用前の地表面クラッタ成分の受信強度及びドップラー速度幅に応じて、最適なフィルタリング行列Ａを選択することができる。

【0070】

気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用すれば、ノイズ成分の受信強度が減少する。そこで、気象観測に先立ち、気象レーダ信号の時系列データに窓関数を適用し、ノイズ成分の受信強度の減少量を算出する。そして、気象観測において、窓関数適用後のノイズ成分の受信強度に対して、ノイズ成分の受信強度の減少量を加算し、窓関数適用前のノイズ成分の受信強度を算出する。すると、気象観測において、窓関数適用前のノイズ成分の受信強度に応じて、最適なフィルタリング行列Ａを選択することができる。

【0071】

本開示のフィルタリング特性算出処理の効果を図８に示す。図８の上段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用せず、時間領域のフィルタリング処理を実行しない。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができない。図８の中段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用せず、時間領域のフィルタリング処理に矩形窓の窓関数を適用するのみである。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができる。図８の下段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用して、時間領域のフィルタリング処理にハミング窓等の窓関数を適用する。すると、地表面クラッタ成分を適切に除去することができる。

【0072】

本開示のフィルタリング特性算出処理の効果を図９にも示す。図９の上段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用せず、時間領域のフィルタリング処理に矩形窓の窓関数を適用するのみである。図９の中段では、気象レーダ信号の時系列データにハミング窓等の窓関数を適用して、時間領域のフィルタリング処理にハミング窓等の窓関数を適用する。図９の下段では、図９の上段及び中段を比較しており、図９の上段（超解像ОＦＦ）において、方位角ビーム分解能を向上させることができないが、図９の中段（超解像ＯＮ）において、方位角ビーム分解能を向上させることができる。

【0073】

（本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理）
以上では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、全気象観測点について固定幅のみに設定せず可変幅に設定する。

【0074】

よって、ドップラー速度幅σ_Ｃが本来は小さい大地クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅σ_Ｃを適切に狭くすることにより、大地クラッタ成分以外が余分に除去される可能性を低減することができる。そして、ドップラー速度幅σ_Ｃが本来は大きい樹木クラッタ成分を除去するにあたり、可変ドップラー速度幅σ_Ｃを適切に広くすることにより、樹木クラッタ成分が完全に除去されない可能性を低減することができる。

【0075】

以下では、フィルタリング行列Ａを算出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、（１）初期処理として、全気象観測点について固定幅のみに設定し、（２）事後処理として、地表面クラッタ成分の除去又は降雨信号成分の抽出が初期処理では困難な一部分の気象観測点のみについて可変幅に変更し、地表面クラッタ成分の除去又は降雨信号成分の抽出が初期処理でも可能な大部分の気象観測点について固定幅のまま維持する。よって、可変ドップラー速度幅σ_Ｃの設定処理負担を低減することができる。

【0076】

本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の概要を図１０に示す。降雨領域Ｐ内では、降雨強度、降雨速度ｖ_Ｐ及び降雨速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に連続であると考えられる。降雨領域Ｐ内の降雨地点Ｐ１は、気象レーダ信号処理装置Ｒの正面方向からずれた方向にあり、降雨地点Ｐ１での降雨信号成分のドップラー速度ｖ_Ｄは、正の有限値である。降雨領域Ｐ内の降雨地点Ｐ２は、気象レーダ信号処理装置Ｒのほぼ正面方向にあり、降雨地点Ｐ２での降雨信号成分のドップラー速度ｖ_Ｄは、ほぼ０である。

【0077】

まず、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐが狭すぎず、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃが広すぎない場合（図１０の上から第２段目）を考える。

【0078】

降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐが狭すぎないため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。

【0079】

降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐが狭すぎないため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。

【0080】

そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に連続である。

【0081】

次に、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃは広すぎないが、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐは狭すぎる場合（図１０の上から第３段目）を考える。

【0082】

降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐが狭すぎるものの、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。

【0083】

降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐが狭すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていても、降雨信号成分が余分に除去される可能性が高く、降雨信号成分が回復不能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅より狭い可変幅に変更されることが望ましい。

【0084】

そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に不連続である。特に、降雨信号成分が回復不能となるため、降雨信号成分の受信強度は、空間的に不連続になりやすい。そして、ステップＳ７のガウシアンフィッティングが適切でなければ、降雨信号成分のドップラー速度平均及びドップラー速度幅も、空間的に不連続になってしまう。

【0085】

次に、降雨信号成分のドップラー速度幅σ_Ｐは狭すぎないが、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃは広すぎる場合（図１０の上から第４段目）を考える。

【0086】

降雨地点Ｐ１については、有限値のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃが広すぎるものの、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていれば、降雨信号成分が余分に除去されたり過剰に残存される可能性が低く、降雨信号成分が回復可能となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の固定除去範囲は、そのまま維持される。

【0087】

降雨地点Ｐ２については、０近傍のドップラー速度ｖ_Ｄがドップラー速度平均である降雨信号成分を抽出するにあたり、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃが広すぎるため、地表面クラッタ成分の固定除去範囲が適切に設定されていても、残存された地表面クラッタ成分がスプリアスな降雨信号成分として抽出される可能性が高く、降雨信号成分が回復過剰となる可能性が高い。よって、地表面クラッタ成分の除去範囲は、固定幅より広い可変幅に変更されることが望ましい。

【0088】

そして、降雨地点Ｐ１から降雨地点Ｐ２にかけて、降雨信号成分の受信強度、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を含む降雨パラメータは、空間的に不連続である。特に、降雨信号成分が回復過剰となるため、降雨信号成分の受信強度は、空間的に不連続になりやすい。そして、ステップＳ７のガウシアンフィッティングが適切でなければ、降雨信号成分のドップラー速度平均及びドップラー速度幅も、空間的に不連続になってしまう。

【0089】

逆に言えば、本来は連続性を有する降雨信号成分のパラメータが誤って不連続性を有する気象観測点（不連続観測点）を、降雨信号成分が回復不能又は回復過剰となる気象観測点とみなす。よって、降雨信号成分が回復不能となる気象観測点と降雨信号成分が本来少ない気象観測点とを区別することができる。そして、降雨信号成分が回復過剰となる気象観測点と降雨信号成分が本来多い気象観測点とを区別することができる。

【0090】

本開示の地表面クラッタ除去範囲設定処理の手順を図１１に示す。

【0091】

フィルタリング特性算出／記憶部１３は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、初期処理として気象観測点によらず固定幅に設定する。具体的には、フィルタリング特性算出／記憶部１３は、アンテナのビーム幅及びスキャン速度並びに地表面クラッタ成分の特性に基づいて、地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを固定幅に設定する。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１～Ｓ１５の処理を実行する（ステップＳ３１）。

【0092】

降雨信号分布取得部３１は、各気象観測点において、ステップＳ１２の降雨信号分布を取得する（ステップＳ３２）。受信電力抽出部３２、ドップラー速度平均抽出部３３及びドップラー速度幅抽出部３４は、各気象観測点において、ステップＳ３２の降雨信号分布から受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅を抽出する（ステップＳ３３）。

【0093】

不連続点抽出部３５は、降雨信号回復装置２が回復した降雨信号成分の受信電力、ドップラー速度平均及びドップラー速度幅のうちの少なくともいずれかが、気象観測の空間内で不連続性を有する不連続観測点を抽出する（ステップＳ３４）。

【0094】

フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、事後処理として不連続点抽出部３５が抽出した不連続観測点において固定幅と異なる可変幅に変更する（ステップＳ３４においてＹＥＳ、ステップＳ３５）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１～Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ３５）。ここで、ステップＳ３４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４、Ｓ３５を繰り返し実行してもよい。

【0095】

ここで、ステップＳ３４、Ｓ３５の具体的な手順について説明する。

【0096】

不連続点抽出部３５は、各気象観測点において、周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させるかどうか判別する（ステップＳ４１）。つまり、不連続点抽出部３５は、ドップラー速度平均が０近傍である気象観測点を探索する。

【0097】

周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させる気象観測点については（ステップＳ４２においてＹＥＳ）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性があるため、ステップＳ４３の処理に進む。周囲の気象観測点と比べて、ドップラー速度平均が符号を反転させない気象観測点については（ステップＳ４２においてＮＯ）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性が低いため、処理を終了する。

【0098】

不連続点抽出部３５は、各気象観測点において、周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さいか大きいかを判別する（ステップＳ４３）。つまり、不連続点抽出部３５は、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存がある気象観測点を探索し、当該気象観測点を不連続観測点として抽出する。

【0099】

周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さい気象観測点については（ステップＳ４４において「小さい」）、フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、事後処理として固定幅より狭い可変幅に変更する（ステップＳ４５）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１～Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ４５）。ここで、ステップＳ３４、Ｓ４４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４～Ｓ３５、Ｓ４１～Ｓ４６を繰り返し実行してもよい。

【0100】

周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に大きい気象観測点については（ステップＳ４４において「大きい」）、フィルタリング特性変更部３６は、時間領域のフィルタリング処理で設定すべき地表面クラッタ成分のドップラー速度幅σ_Ｃを、事後処理として固定幅より広い可変幅に変更する（ステップＳ４６）。そのうえで、地表面クラッタ除去装置１及び降雨信号回復装置２は、ステップＳ１～Ｓ１５の処理を再び実行する（ステップＳ４６）。ここで、ステップＳ３４、Ｓ４４で不連続観測点がなくなるまで、ステップＳ３４～Ｓ３５、Ｓ４１～Ｓ４６を繰り返し実行してもよい。

【0101】

周囲の気象観測点と比べて、受信電力又は回復前後の電力差が所定差以上に小さくもなく大きくもない気象観測点については（ステップＳ４４において「いずれでもない」）、降雨信号成分の余分な除去又は過剰な残存の可能性が低いため、処理を終了する。

【0102】

なお、気象レーダ信号の時系列データに適用される窓関数は、気象観測に先立ち、アンテナＡの回転速度及び所望物標の大きさに応じて設定することができ、気象観測において、降雨信号成分の不連続観測点が抽出されても可変としないで固定としてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0103】

本開示の気象レーダ信号処理装置及び気象レーダ信号処理プログラムは、気象レーダ信号に時間領域のフィルタリング処理を実行するにあたり、（１）地表面クラッタ成分の除去効果と方位角ビーム分解能の向上効果とを両立させ、（２）地表面クラッタが余分に除去されたり完全に除去されない可能性を低減し、降雨信号成分が回復不能となったり回復過剰となる可能性を低減し、（３）気象観測時において計算処理負担を低減することができる。

【符号の説明】

【0104】

Ａ：アンテナ
Ｂ、Ｂ’、Ｂ”：ビーム
Ｒ：気象レーダ信号処理装置
１：地表面クラッタ除去装置
２：降雨信号回復装置
３：不連続点抽出装置
１１：自己相関行列算出部
１２：地表面クラッタ分布算出部
１３：フィルタリング特性算出／記憶部
１４：地表面クラッタ除去部
２１：降雨信号分布算出部
２２：自己相関行列算出部
２３：フィルタリング処理部
２４：減算部
２５：加算部
２６：降雨信号収束判定部
３１：降雨信号分布取得部
３２：受信電力抽出部
３３：ドップラー速度平均抽出部
３４：ドップラー速度幅抽出部
３５：不連続点抽出部
３６：フィルタリング特性変更部
Ｐ：降雨領域
Ｐ１、Ｐ２：降雨地点

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】