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A Multi-Source Radar Data Complementary Enhancement Generation Method Based on Diffusion Model
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AI
DOI：10.3390/rs18070992.png)
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摘要
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亮点 主要发现是什么？开发了一种基于扩散模型的框架，用于从常规多普勒雷达观测中生成高分辨率伪X波段相控阵雷达反射率。提出的雷达物理感知损失提高了结构清晰度和反射率一致性，与基线方法相比，在空间细节重建方面实现了可衡量的增益。主要发现的意义是什么？该方法缓解了多源雷达系统中的分辨率-覆盖范围权衡问题，为天气监测和临近预报提供了增强的反射率场。物理感知扩散策略为雷达数据增强和多传感器融合应用提供了可扩展的框架。
摘要 多源雷达数据融合对于推进天气监测和预报日益重要。然而，有效整合多普勒雷达与X波段相控阵雷达仍具挑战性。多普勒雷达仅提供低且不一致的空间分辨率，而X波段相控阵雷达虽提供高分辨率，但受限于短探测距离、严重信号衰减和高部署成本，限制其仅用于局部监测。为解决上述挑战，本文提出多源雷达反射率互补增强方法（MSR-CE）。通过构建配对训练数据集，真实X波段相控阵雷达反射率数据作为正向扩散过程的起始样本，而配对的S波段多普勒雷达反射率数据作为条件指导。利用条件扩散模型，该方法生成高分辨率伪X波段相控阵反射率场。此外，引入雷达物理感知损失（RPA损失）以增强空间细节保真度和物理一致性。对中国东北地区2025年多源雷达观测的实验表明，MSR-CE实现SSIM为0.892、PSNR为41.6 dB，在雷达反射率增强方面优于传统插值方法和当前最先进的生成方法。
Keyword:
data fusion
X-band phased-array radar
doppler radar
diffusion model
deep learning
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