本发明公开了一种适用于微波链路监测网络的空间插值方法，包括以下步骤：将链路分段，每小段中心点作为虚拟站点的位置；计算各链路因天线精度带来的误差方差；确定所有链路中各虚拟站点所对应的已知点及其距离权重和分布权重；利用天线精度误差方差及距离权重和分布权重计算出各虚拟站点的权重矩阵；利用矩阵权重逐链路进行迭代计算，得到各链路虚拟站点的计算结果；划分网格；通过所有虚拟站点结果插值得到降雨空间分布。本发明通过分链路逐步迭代优化能够利用其他链路所捕捉到的降雨信息，更大程度发挥微波链路网络高覆盖率的优势，解决了路径积分数据向点尺度数据的转化难题。
1.一种适用于微波链路监测网络的空间插值方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将各链路分段，直接给定各链路所要划分的虚拟站点的个数均为同一个值mk，将所有链路均平分成mk段，每段的中点作为虚拟站点所处的位置，每小段中心点作为虚拟站点的位置；
其中，Qk为第k条链路的天线精度最低值；ak、bk为微波频率所对应得ITU‑R模型参数值，ak为衰减系数，bk为衰减指数，其取值与微波频率、极化方式以及降雨粒子形态有关，可查ITU‑R建议书得；Lk为该条链路的长度；Ak为该条链路的衰减值；
S3，确定所有链路中各虚拟站点所对应的参与插值的站点及其各自的距离权重WDLi和分布权重WAli；选定一条链路，该链路上的各虚拟站点依次作为待插值站点，利用除该链路外的其他链路对该链路上各个虚拟站点进行权重计算，其中，第i个参与插值站点的距离权重的计算方法采用反距离权重法：其中，di为第i个参与插值的站点到待插值点的距离；n为参与该点插值的站点数目，其值为待插值点半径DR内除该条链路外的虚拟站点的个数，DR为经验值；
其中，θij为第i个站点和第j个站点相对于待插值点之间的夹角；dj为站点j到待插值站点的距离，j为除i以外的其他参与插值的站点；
S4，利用S2中得到的天线精度误差方差及S3中得到的距离权重和分布权重计算出选定各虚拟站点的权重矩阵Ve；对于当前选定的链路的第e个虚拟站点，其权重矩阵为：其中，w的计算公式为：
代表第n个参与插值站点的误差方差，当该站点属于第k条链路时，其值为第k条链路的误差方差值 m的值与n的值不同，代表第m个和第n个参与插值站点的联合误差方差，当两个站点均属于第k条链路时，其值为第k条链路的误差方差值 当两个站点分属两条不同链路时， 等于0；
S5，利用S4所得的矩阵权重Ve逐链路进行迭代计算，得到各链路虚拟站点的计算结果；
2.根据权利要求1所述的适用于微波链路监测网络的空间插值方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：设定所有链路的虚拟站点的降雨值为该链路所计算所得的路径积分降雨；依次选择链路进行计算，对于其中一条链路的第e个虚拟站点的第t次迭代，该虚拟站点的当前降雨值Pe,t的初步迭代值计算公式为：其中，Ve是该链路第e个虚拟站点的权重矩阵， 为n个参与插值站点第t‑1次迭代的结果的矩阵，各站点的初始值 为该站点所处链路的路径积分降雨值Rk，Rk的计算公式为：当第k条链路初步迭代值计算完，利用该链路路径积分降雨Rk对该站点降雨值进行修正，计算公式为：其中， 为第k条链路所有虚拟站点t次迭代后的修正雨量，mk为该条链路的虚拟站点数目， 为第k条链路上第e个虚拟站点第t次的初步迭代值， 为第k条链路上所有虚拟站点第t次的初步迭代值，即将本次虚拟站点的修正雨量作为下一次该虚拟站点迭代的初始值；
迭代终止条件设置为固定的迭代次数或者设定所有链路所有虚拟站点的 和之间的差值的总和小于一个阈值，即迭代规定的次数或当所有站点第t次的修正雨量与t‑1次雨量和之差小于阈值，迭代终止。
适用于微波链路监测网络的空间插值方法
技术领域
[0001] 本发明涉及适用于微波链路监测网络的空间插值方法，属于微波领域。
背景技术
[0002] 近几年，利用微波链路网路进行降雨监测的技术被广泛关注。但是，目前制约该技术发展的一个问题是如何利用监测网络的监测结果得到降雨的空间分布情况。不同于其他的数据类型，微波链路监测结果为路径积分尺度，不能适用到现有的应用中；另外，由于微波链路网络中普遍具有区域聚集的情况，这种链路的小区域聚集会使空间插值结果变得非常不准确，无法正确表达出微波链路网络的监测优势。
发明内容
[0003] 发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种适用于微波链路监测网络的空间插值方法，解决了链路区域聚集对插值结果造成的影响以及路径积分尺度数据向点尺度数据的转化难题。
[0004] 技术方案：为解决上述技术问题，本发明的一种适用于微波链路监测网络的空间插值方法，包括以下步骤：
[0005] S1，将各链路分段，分成若干个小段，每小段中心点作为虚拟站点的位置；
[0006] S2，计算各链路因天线精度带来的误差方差：
[0007]
[0008] 其中，Qk为第k条链路的天线精度最低值；ak、bk为该频率微波所对应得ITU‑R模型参数值，其取值与微波频率、极化方式以及降雨粒子形态有关，可查ITU‑R建议书得；Lk为该条链路的长度；Ak为该条链路的衰减值；
[0009] S3，确定所有链路中各虚拟站点所对应的参与插值的站点及其各自的距离权重WDLi和分布权重WALi；
[0010] S4，利用S2中得到的天线精度误差方差及S3中得到的距离权重和分布权重计算出选定各虚拟站点的权重矩阵Ve；
[0011] S5，利用S4所得的矩阵权重Ve逐链路进行迭代计算，得到各链路虚拟站点的计算结果；
[0012] S6，划分网格；
[0013] S7，通过所有虚拟站点结果插值得到降雨空间分布。
[0014] 作为优选，所述步骤S1中根据雨胞大小确定分段距离s，可尝试设定不同的s，然后参与后续计算中，选择结果误差最小时的s作为s的最终取值，确定s后，第k条链路划分虚拟站点的个数为
[0015]
[0016] 其中， 为向上取整符号。
[0017] 作为优选，所述步骤S1中直接给定各链路所要划分的虚拟站点的个数均为同一个值mk，将所有链路均平分成mk段，每段的中点作为虚拟站点所处的位置。
[0018] 作为优选，所述步骤S3具体为：
[0019] 选定一条链路，该链路上的各虚拟站点依次作为待插值站点，利用除该链路外的其他链路对该链路上各个虚拟站点进行权重计算，其中，第i个参与插值站点的距离权重的计算方法采用反距离权重法：
[0020]
[0021] 其中，di为第i个参与插值的站点到待插值点的距离；n为参与该点插值的站点数目，其值为待插值点半径DR内除该条链路外的虚拟站点的个数，DR的取值可通过尝试设定不同的值，然后参与后续计算中，选择结果误差最小时的DR作为DR的最终取值；
[0022] 第i个参与插值站点的分布权重的计算公式为：
[0023]
[0024] 其中，θij为第i个站点和第j个站点相对于待插值点之间的夹角；dj为站点j到待插值站点的距离，j为除i以外的其他参与插值的站点。
[0025] 根据经验，DR的值区域大小、降雨的情况，站点的分布来确定，一定的范围内试几个数，计算第一次和第二次带的误差，取误差值最小的值即为的DR值，一般从1km 2km 3km 4km 5km五个数值中选择合适的值即可，DR的取值可通过尝试设定不同的值，然后参与后续计算中，选择结果误差最小时的DR作为DR的最终取值。
[0026] 作为优选，所述步骤S4具体为：
[0027] 对于当前选定的链路的第e个虚拟站点，其权重矩阵为：
[0028]
[0029] 其中，w的计算公式为：
[0030]
[0031] 代表第n个参与插值站点的误差方差，当该站点属于第k条链路时，其值为第k条链路的误差方差值 m的值与n的值不同，代表第m个和第n个参与插值站点的联合误差方差，当两个站点均属于第k条链路时，其值为第k条链路的误差方差值 当两个站点分属两条不同链路时， 等于0。
[0032] 作为优选，所述步骤S5具体为：
[0033] 设定所有链路的虚拟站点的降雨值为该链路所计算所得的路径积分降雨；依次选择链路进行计算，对于其中一条链路的第e个虚拟站点的第t次迭代，该虚拟站点的当前降雨值Pet的初步迭代值计算公式为：
[0034]
[0035] 其中，Ve是该链路第e个虚拟站点的权重矩阵， 为n个参与插值站点第t‑1次迭代的结果的矩阵，各站点的初始值 为该站点所处链路的路径积分降雨值Rk，Rk的计算公式为：
[0036]
[0037] 当第k条链路初步迭代值计算完，利用该链路路径积分降雨Rk对该站点降雨值进行修正，计算公式为：
[0038]
[0039] 其中， 为第k条链路所有虚拟站点t次迭代后的修正雨量，mk为该条链路的虚拟站点数目， 为第k条链路上第e个虚拟站点第t次的初步迭代值， 为第k条链路上所有虚拟站点第t次的初步迭代值；
[0040] 迭代终止条件设置为固定的迭代次数或者设定所有链路所有虚拟站点的 和之间的差值的总和小于一个阈值，即迭代规定的次数或当所有站点第t次的修正雨量与t‑1次雨量之差小于阈值。
[0041] 在本发明中，每一个链路中的一个点进行计算，即计算Pe,t1，并对这个点的值进行修正，每条链路的每个点均按照上述方法计算后，求得所有点的降雨值，进行迭代，将上次站点计算的降雨值作为该次计算本次其它站点的初始值，再一次得到所有虚拟站点的降雨值，进行修正，当相邻两次所有站点修正后的降雨值之和的差值小于阈值，第t次的各个站点的值即为虚拟站点的降雨值。对于每个点的n的取值，有可能不同，n为参与该点插值的站点数目，其值为待插值点半径DR内除该条链路外的虚拟站点的个数。
[0042] 有益效果：本发明的一种适用于微波链路监测网络的空间插值方法，具有以下优点：
[0043] (1)本发明通过引入分布权重降低了区域链路聚集给结果带来的误差；
[0044] (2)本发明通过分链路逐步迭代优化能够利用其他链路所捕捉到的降雨信息，更大程度发挥微波链路网络高覆盖率的优势；
[0045] (3)本发明解决了路径积分数据向点尺度数据的转化难题。
附图说明
[0046] 图1为本发明的流程图。
[0047] 图2为计算区域内的整个链路迭代流程图。
[0048] 图3为两种链路分段即虚拟站点生成方法示意图。
[0049] 图4为实施例中计算区域即微波链路即虚拟站点编号以及站点间夹角说明。
[0050] 图5为计算区域划分为5*5网格。
具体实施方式
[0051] 下面结合附图对本发明作更进一步的说明，
[0052] 如图1所示，本发明的适用于微波链路监测网络的空间插值方法，包括以下步骤：对于方形区域内的三条微波链路：
[0053] S1，将各链路分段，直接给定各链路所要划分的虚拟站点的个数均为同一个值mk＝3，将所有链路均平分成3段，每段的中点作为虚拟站点所处的位置；
[0054] S2，计算各链路因天线精度带来的误差方差：
[0055]
[0056] 其中，Qk为第k条链路的天线精度最低值；ak、bk为该频率微波所对应得ITU‑R模型参数值，其取值与微波频率、极化方式以及降雨粒子形态有关，可查ITU‑R建议书得；Lk为该条链路的长度；Ak为该条链路的衰减值；以链路1为例，其误差方差为：
[0057]
[0058] S3，确定所有链路中各虚拟站点所对应的参与插值的站点及其各自的距离权重WDLi和分布权重WALi。如图4，选择链路1，以该链路其中一个站点T为例，其周围DR内的其他链路的虚拟站点包括站点Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ，共3个参与插值的站点，编号分别为1，2，3，见图4。对于第1个参与插值的站点，其距离权重WDL1计算方法为：
[0059]
[0060] 其中，d1、d2、d3分别为站点1、2、3与站点T的距离。
[0061] 其分布权重WAL1为：
[0062]
[0063] 其中，θ12为站点1、2与T的夹角，θ13为站点1、3与T的夹角，见图4所示。
[0064] S4，利用S2中得到的天线精度误差方差及S3中得到的距离权重和分布权重计算出各虚拟站点的权重矩阵Ve。对于虚拟站点T，其权重矩阵VT为：
[0065]
[0066] 为站点1的误差方差，因站点1位于链路2，即 等于S2中的 为站点1与站点2的联合误差方差，因站点1与站点2分属链路2、3，所以，
为站点2与站点3的联合误差方差，因站点2与站点3均属链路3，所以它们的值等于S2中的 即
[0067] 以站点1为例，w1的计算公式为：
[0068]
[0069] S5，利用S4所得的各虚拟站点的矩阵权重Ve逐链路进行迭代计算，得到各链路虚拟站点的计算结果；以站点T的第1次初步迭代值为例，其计算方式为：
[0070]
[0071] 其中， 为第1、2、3个参与插值站点的第0次迭代结果，即迭代初值，取值为所属链路的路径积分降水，第1个站点属于链路2，即 第2、3个站点属于链路3，即
[0072] 当链路1的三个虚拟站点X、Y、T均计算完毕第1步迭代初值时，利用该链路路径积分降雨R1对该站点降雨值进行修正，计算公式为：
[0073]
[0074] 逐链路逐步进行迭代，直到3条链路9个站点的第t次结果的和与第t‑1次结果的和的差小于给定阈值0.000001。
[0075] S6，划分网格，如图5所示，将整个计算区域划分为5*5的网格；
[0076] S7，通过所有虚拟站点结果利用克里金插值得到各网格的降雨值，即所求降雨空间分布。
[0077] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
