Multipulse Processing Algorithm for Improving Mean Velocity Estimation in Weather Radar

• Autores: Pascual, Juan Pablo; Cogo, Jorge; Collado Rosell, Arturo; Areta, Javier Alberto
• Año de publicación: 2021
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de la Información (general); Doppler velocity estimation; Doppler weather radar; Signal processing; Spectral analysis; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de la Información (general)
• Institución: Universidad Nacional de Río Negro

Fil: Pascual, Juan Pablo. Instutito Balseiro. Universidad Nacional de Cuyo. Río Negro, Argentina.
Fil: Pascual, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina.
Fil: Cogo, Jorge. Universidad Nacional de Río Negro. Centro Interdisciplinario de Telecomunicaciones, Electrónica, Computación y Ciencia Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Cogo, Jorge. Instutito Balseiro. Universidad Nacional de Cuyo. Río Negro, Argentina.
Fil: Collado Rosell, Arturo. Comisión Nacional de Energı́a Atómica (CNEA). Bariloche, Argentina.
Fil: Collado Rosell, Arturo. Instutito Balseiro. Universidad Nacional de Cuyo. Río Negro, Argentina.
Fil: Areta, Javier Alberto. Universidad Nacional de Río Negro. Centro Interdisciplinario de Telecomunicaciones, Electrónica, Computación y Ciencia Aplicada. Río Negro, Argentina.
Fil: Areta, Javier Alberto. Instutito Balseiro. Universidad Nacional de Cuyo. Río Negro, Argentina.
Fil: Areta, Javier Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina.
In this article, we present a novel algorithm termed multipulse processing (MPP) for improving mean Doppler velocity estimation in weather radar applications. It can be used for both staggered pulse repetition time (PRT) and uniform-PRT sequences. Essentially, MPP consists of finding a particular zero of a functional composed of data autocorrelation estimates at multiple lags. To select the proper zero, an initial Doppler velocity estimate is required. Therefore, MPP can be considered as an estimation refinement stage. Its advantage lies in the fact that it uses the complete information contained in the radar signal autocorrelation. After a theoretical analysis, we compare the performance of MPP against other well-established methods of similar complexity and the Cramér–Rao lower bound, by means of Monte Carlo simulations using synthetic data. We show that the proposed estimator offers the lowest root-mean-square error (RMSE) at low signal-to-noise ratio (SNR) situations for a wide range of spectral widths. Finally, we evaluate the MPP algorithm performance using real data measured by the RMA Argentinian weather radar. The results of tests performed are consistent with those of Monte Carlo simulations and validate the proposed method.
En este artículo, presentamos un algoritmo novedoso denominado procesamiento multipulso (MPP) para mejorar la estimación de la velocidad Doppler media en aplicaciones de radares meteorológicos. Se puede utilizar tanto para secuencias de tiempo de repetición de pulso (PRT) escalonadas como de PRT uniforme. Esencialmente, MPP consiste en encontrar un cero particular de un funcional compuesto por estimaciones de la autocorrelación de los datos en múltiples retardos. Para seleccionar el cero adecuado, se requiere una estimación inicial de la velocidad Doppler. Por lo tanto, MPP puede considerarse como una etapa de refinamiento de la estimación. Su ventaja radica en que utiliza la información completa contenida en la autocorrelación de la señal del radar. Después de un análisis teórico, comparamos el rendimiento de MPP con otros métodos bien establecidos de complejidad similar y con la cota Cramér-Rao, mediante simulaciones de Monte Carlo utilizando datos sintéticos. Mostramos que el estimador propuesto ofrece el error cuadrático medio (RMSE) más bajo en situaciones de relación señal-ruido (SNR) baja para una amplia gama de anchos espectrales. Finalmente, evaluamos el rendimiento del algoritmo MPP utilizando datos reales medidos por el radar meteorológico argentino RMA. Los resultados de las pruebas realizadas son consistentes con los de las simulaciones de Monte Carlo y validan el método propuesto.