海洋科学学院海洋声学和海洋工程研究所海洋微波测波雷达团队在K波段相参雷达测流系统领域取得新进展，相关文章《An Algorithm for Retrieving Water Surface Current by Using K-Band Coherent Radar》在海洋遥感领域权威期刊IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters上发表。论文第一作者是海洋科学学院硕士生郭雨，论文通讯作者为我院陈忠彪副研究员，论文合作者包括无锡航征科技有限公司朱世平博士。

传统的流速反演算法是基于快速傅里叶变换的频谱分析方法，它要求水流的变化平稳，适用于流速变化缓慢的区域，对于河流、沿海等流速变化大的区域不适用。为了克服这一问题，研究团队提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和连续小波变换的流速反演算法（图1），可以有效减小雷达回波中噪声的影响，显著提高流速测量的精度，现场观测实验表明，该算法反演的流速与真实流速之间的平均误差小于0.07m/s，均方根误差为0.03 ~ 0.16 m/s（图2）。与传统的流速计和ADCP等观测方法相比，开发的雷达系统具有安装使用方便、测量精度高等优点，可以水文和为海洋环境监测提供支持。

图1基于卷积神经网络的水面信号提取方法

图2本研究反演的流速和传统的FFT算法、流速计测量的真值的比较

Y. Guo, Z. Chen, S. Zhu, Y. He and R. Sun, "An Algorithm for Retrieving Water Surface Current by Using K-Band Coherent Radar," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 21, pp. 1-5, 2024.