海面风场是研究大气和海洋相互作用过程的一项重要参数,其对海洋工程建设与发展、船舶航行安全等都具有十分重要的意义。基于X波段导航雷达反演风场的研究已取得了显著成果,但大都基于岸基雷达数据。当平台处于运动时,如何进行动态环境下海面风场的反演成为新的课题。因此,本文依托课题组科研项目“舰载X波段航海雷达反演海浪技术”试验,开展了动态环境下导航雷达反演海面风场技术的研究。本文在对国内外文献分析的基础上,发现X波段雷达数据反演海面风向大多采用岸基雷达试验数据。由于风条纹提取前需对雷达图像序列平均化,但船舶运动产生的远近效应破坏了风条纹的完整性,影响风向反演的准确性,而利用雷达散射截面积法反演风向不受雷达载体运动的影响。通过建立雷达散射截面积与天线照射方向的谐波函数关系,解决了局部遮挡问题,利用预处理后的雷达图像数据通过最小二乘法拟合出谐波函数的系数,谐波函数的最大峰值点对应的方向就是反演风向相对航向的角度,再根据此时的航向就可以计算出风向。比较了两种模式函数反演风向的结果,利用大量实测数据对该算法进行验证,并与船载风向标测得的数据进行比对。实验结果表明,该算法可直接应用于船载X波段雷达数据,其反演出的风向与参考风向基本一致,且改进后的模式函数具有更高的精度。风速反演方面目前主要有神经网络法和模式函数法。神经网络法应用于不同雷达数据时都要重新进行训练,而且不能给出雷达成像机制的明确的物理模型,因而具有一定的局限性,而模式函数法中如何确定风速模型始终是一个重点内容。本文首先通过对预处理后的雷达数据利用最小二乘拟合雷达散射截面积和风速的关系而确定出系数,则可根据该模式函数计算出风速。然后研究了有效波高和风速的经验关系,由于波高主要与风速、风区、风时有关,当风区风时足够长,波浪达到充分成长状态时,风速和波高之间有着一个经验关系,此时通过研究二者的经验关系式也可估测出风速。实测数据分析表明,上述两种算法存在精度不高、相关性较弱的问题,所以本文将雷达散射截面积和有效波高结合起来,提出了一个改进的风速模式函数,并利用大量的实测数据进行了验证。最后的实验结果表明,改进后的算法反演出的风速具有更高的精度、相关性更强,满足实际应用需求,证明该算法是有效的、可行的。