ドップラー気象レーダの受信信号には，気象エコーだけでなくグランドクラッタも含まれている．正確な気象観測を行うためには，このグランドクラッタの影響を抑える必要がある．本稿では，受信信号の特徴を考慮したモデルとして，von Mises密度関数とt分布の密度関数からなる混合密度関数を提案する．この混合密度関数を用いて受信信号の周波数スペクトルをモデリングし，気象データを推定する．密度関数のパラメータ推定には受信信号の事前情報を用いたMAP推定を用いる．使用するハイパパラメータは，晴天時に実際に観測したグランドクラッタのデータから学習する．計算機実験により，気象エコーが低周波域に存在しグランドクラッタと同程度の周波数を持つ場合においても，精度よく気象データを推定できることを示す．%An observed signal of the Doppler weather radar includes not only weather echoes but also a ground clutter. For accurate observation of weather data, we need to remove the effect of the ground clutter. In this paper, we propose to model the spectrum of an observed signal as a mixture of density functions corresponding to a ground clutter and a weather echo. Where we apply the t density function to a ground clutter. Moreover, we apply the von Mises density function to a weather echo. To estimate the parameters of the density function, we apply the expectation-maximization (EM) algorithm in a maximum a posteriori (MAP) estimation with hyperparameters learned from the actual measurements of the ground clutter. Experimental results show that the proposed method works well in estimating the wind velocity, rainfall amount, and turbulence from the weather echo even when the spectrum of the weather echo is overlapped with that of the ground clutter in a lower frequency band.
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