基于小波分析提高风速测量精度的研究

非相干多普勒激光雷达能够通过大气后向散射信号反演径向风速,然而激光雷达测量的后向散射信号包含的各种噪声和干扰信号会严重影响反演精度。我们采用离散小波变换,应用双正交小波和随距离变化的阈值设定方法,对非相干多普勒激光雷达的径向风速数据进行了降噪处理,从而提高风速反演精度。通过分析均方差以及相关系数,并与现场数据比对,显示该方法能够显著降低激光雷达风速测量误差。     

利用可移式多普勒激光雷达测量大气风场

小型可移动式（车载）非相干多普勒测风激光雷达,用于大气边界层和对流层中下层大气风场、湍流及气溶胶的监测与预报研究,并且满足气象业务化应用的要求。可以对晴空三维风场进行高时空分辨率的测量。探测参数包括径向风速和散射强度（气溶胶浓度）,并能为用户提供多种标准数据产品。     

基于镜频抑制零差探测的全光纤测风激光雷达系统

相干多普勒测风激光雷达多采用外差技术来获得大气风场在雷达径向方向上的速度大小和正负.本文基于镜频抑制技术,使用全光纤90°相位控制器研制了连续相干多普勒测风激光雷达系统.该系统通过对本振光或接收信号进行相位控制,得到正交的IQ信号,采用镜频抑制技术,探测得到径向风速的大小和正负,相对于使用外差技术的相干多普勒激光雷达系统,该系统具有信噪比更高、雷达存储能力更强、在相同的ADC采样速率下测速范围更大等特点.文中最后通过与风速计的大量对比试验,进一步对连续相干多普勒测风激光雷达系统的数据的可信性进行了验证.实验结果表明,该系统测得的风向正负与风速计完全一致,风速大小的偏差为-0.03 m/s,标准差为0.63 m/s,具有较高的探测精度.      

平流层飞艇机载风速测量方法

 风场数据是平流层飞艇实现长时驻空和飞行控制的重要参数。针对平流层空气稀薄、传统机载压力式测风速方法测量精度低等问题,提出一种利用激光雷达直接探测技术的平流层飞艇机载风速测量方法。设计了基于直接探测原理的多普勒激光雷达测风速系统,构建了分别以FPI（Fabry-Perot干涉仪）和MZI（Mach-Zehnder干涉仪）为鉴频器的条纹成像技术的风速反演数学模型,并进行了数值仿真分析。结果显示,在355 nm波长出射激光和20 m/s径向风速条件下,FPI-条纹成像技术与MZI-条纹成像技术的径向风速测量误差分别为11.0%和6.5%,测量分辨率分别为1.90 m/s和1.62 m/s,表明该方法能够满足平流层飞艇机载风速测量要求。     

北京地区大气气溶胶的激光雷达观测及反演算法研究

利用微脉冲激光雷达在北京地区的观测, 研究两种避开利用高空信号的反演算法。算法一,根据Fernald的反演算法把边界取在混合层中间某处, 并结合太阳光度计的观测进行反演。通过激光雷达与同一地点自动气象站的地面观测比较验证了反演结果, 表明该方案用于激光雷达的气溶胶消光系数反演是可行的。算法二,由于激光雷达近端处的信号和地面气溶胶消光系数线性相关, 从而利用地面气溶胶观测数据反演雷达常数和观测期间气溶胶平均后向散射比, 结果与第一种方案一致, 表明利用该方法反演是可行的。最后利用这次激光雷达的观测, 分析北京地区冬季一次西伯利亚高压过境时的气溶胶演变过程, 将激光雷达观测与南郊观测站地面观测进行比较, 并验证了激光雷达的反演结果和算法的可靠性。     

北京地区大气气溶胶的激光雷达观测及反演算法研究

利用微脉冲激光雷达在北京地区的观测,研究两种避开利用高空信号的反演算法。算法一,根据Fernald的反演算法把边界取在混合层中间某处,并结合太阳光度计的观测进行反演。通过激光雷达与同一地点自动气象站的地面观测比较验证了反演结果,表明该方案用于激光雷达的气溶胶消光系数反演是可行的。算法二,由于激光雷达近端处的信号和地面气溶胶消光系数线性相关,从而利用地面气溶胶观测数据反演雷达常数和观测期间气溶胶平均后向散射比,结果与第一种方案一致,表明利用该方法反演是可行的。最后利用这次激光雷达的观测,分析北京地区冬季一次西伯利亚高压过境时的气溶胶演变过程,将激光雷达观测与南郊观测站地面观测进行比较,并验证了激光雷达的反演结果和算法的可靠性。     

岸基多星多参数北斗GEO反射信号海面风速反演

开展北斗GEO卫星B3I信号岸基近岸海域海面风速反演研究.在GNSS反射信号相干时间和归一化时延波形面积两个观测量的基础上,本文提出了主成分分析和线性无偏最小方差的多星多参数海面风速反演方法.为了验证北斗GEO卫星B3I信号反演海面风速以及所提方法的有效性,在山东东营青东五验潮站开展了外场试验.试验结果表明反射信号的相干时间能够提供比波形面积更好的反演性能;多星多参数的反演结果比单星单参数的更好;线性无偏最小方差能够提供精度为1.15 m/s的最佳反演结果.      

侧向散射激光雷达数据预处理软件设计与实现

侧向散射激光雷达在近距离段的探测精度很高,是对后向散射激光雷达很好的补充。侧向散射激光雷达作为一种新技术,其记录的数据是图像信号,需要进行预处理并提取出有用的散射光强信号,以便进行后续的研究。根据侧向散射激光雷达数据的特点与预处理的需要,基于VC++及OpenCV,设计了预处理软件。该软件操作简单,使用方便,运行稳定可靠,可扩展性较强。     

多光束测风激光雷达技术分析和比较

 多光束测风激光雷达是在假设探测的时间内气溶胶团的结构不发生变化的条件下,利用接收到的多光束气溶胶后向散射信号的强度,通过不同计算方法得到水平风速。这种系统具有设备简单、对硬件要求不高等优点。本文分析并比较了基于多光束雷达信号之间的相关性的多光束测风激光雷达和基于两个多波束激光雷达信号的傅里叶变换的比值的多光束测风激光雷达两种技术,后者具有可快速计算水平风速的优点。     

碘分子滤波器温度对风速测量精度的影响

通过理论模拟碘分子的吸收曲线。模拟出不同回向散射比Rb(r)的大气回波信号和碘分子滤波器透过率函数R(r,ν)卷积的光谱曲线;该曲线与碘分子滤波器的温度有关。模拟碘分子滤波器的温度变化,在同时测量气溶胶和大气分子散射的情况下,获得测量误差随碘分子滤波器温度变化的曲线。最后,设置适当的碘分子滤波器温度,采用青岛海洋大学遥感研究所研制的非相干多普勒激光测风雷达系统测量回向散射比Rb(r)和回向散射信号频移的距离剖面,反演出风速和探空气球的测风数据比较。测量风速的标准偏差为0.985 m/s。     

拉曼-米激光雷达污染环境下气溶胶散射系数反演

提出一种针对雾霾等大气污染环境下近地面区域气溶胶后向散射系数的修正反演方法.针对大气污染环境下近地面气溶胶含量激增导致弹性信号强度超过激光雷达抑制比而引发弹性信号泄漏,进而造成转动拉曼信号发生畸变,提出一种拉曼回波信号修正方法;同时考虑了大气温度对大气分子散射应用于气溶胶反演的影响.实验表明,相比经典Raman-Mie气溶胶反演方法,修正算法反演近地面稳定气溶胶层内气溶胶后向散射系数精度可提高约20%,有助于改善拉曼-米雷达在污染环境下的总体探测性能.      

相干测风激光雷达带通采样方法的仿真研究

根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB.      

基于CALIPSO和转动拉曼-米散射激光雷达研究北京地区大气气溶胶特性

为提高大气气溶胶参数反演结果的准确性,结合实验室研制的转动拉曼-米散射激光雷达和NASA的CALIPSO,仅用2个激光雷达的弹性后向散射信号,无需对激光雷达比进行假设,反演出了2012年春季北京上空晴天、雨后、阴霾天气的气溶胶光学参数的垂直分布. 结果表明:此方法可有效地获取气溶胶消光系数和后向散射系数的垂直分布;气溶胶的消光系数值在阴霾天气最高,晴天次之,雨后最低.      

多次后向散射激光雷达接收信号的解析计算

通过对多次后向散射激光雷达接收信号的各级散射的分析,在高次散射接收信号与单次散射接收信号之间建立了一个简单的比例关系,即它们的比值与总衰减系数成比例;用蒙特卡罗方法对激光雷达接收信号进行了模拟．结果显示,１,２,３次散射起主要作用,随着总衰减系数的增大,高次散射对激光雷达接收信号的作用也越来越强．     

基于小波包变换和峰式马尔科夫链的风速短期预测

利用小波包的信号分析特性及峰式马尔科夫链的非稳态数据预测特性,提出一种新型风速短期预测方法。该方法对历史风速数据进行小波包分解,利用峰式马尔科夫链对小波包系数进行统计,分别得到小波包系数上升转移概率矩阵和下降转移概率矩阵,并由此得到下一时刻的小波包预测系数,将小波包系数进行重构可得到预测的风速。该文模型与其他模型的预测结果对比表明,该方法具有较高精度。     

基于小波分解的DIF-RBFNN超短期风速组合预测方法

提出了一种基于小波分解(wavelet-decomposition)的数据输入格式-径向基神经网络(data input format-radial basis functional neural network)超短期风速组合预测模型.该模型首先将风速时间序列数据进行小波分解,减缓风速时间序列的波动性,然后将分解后的低频、高频部分分别建立数据输入格式(风速输入矩阵),并通过径向基神经网络模型进行预测,最后通过自适应叠加得到最终预测结果.结合宁夏某风场实测数据,将该预测模型和其他三种预测模型的仿真实验结果与实测值进行对比,表明该组合预测模型具有较高的预测精度.     

侧向散射激光雷达反演气溶胶后向散射系数误差分析

气溶胶的光学特性是大气探测的一个重要部分,侧向散射激光雷达很适合于探测近地面大气气溶胶光学特性。在侧向散射激光雷达的反演公式中,气溶胶后向散射系数对各直接测量量偏导数的解析表达式是求不出的,传统的误差传递公式难以发挥作用。而直接误差传递的方法,适应于这种情况。用直接误差传递方法估算参考点气溶胶后向散射系数、大气后向散射系数、气溶胶消光后向散射系数比、测量信号、大气分子和气溶胶比相函数分别独立变化时引起后向散射系数误差的大小及总误差的大小。     

人工神经网络在星载散射计海面风场反演建模中的应用

地球物理模型函数(GMF)是散射计风场反演的基础及算法有效运行的前提条件。采用传统的统计方法建立GMF往往需要大量的、多种参数条件下的雷达后向散射测量数据。以圆锥扫描散射计SeaWinds为例,根据其特点,建立了一个两种极化方式下统一的神经网络模型函数(NN GMF),并对风速、相对风向采样间隔和测量值数目对模型精度的影响进行了详细分析。通过与Qscat-1模型进行比较,发现该神经网络模型在采样间隔较大或测量值数目较少的情况下,仍能较好地体现SeaWinds散射计的海面后向散射特性。     

基于遗传神经网络算法的海面风速反演新方法

针对海面运动的复杂性、海面电磁散射理论模型的局限性以及利用SAR图像反演海面风速存在的非线性现象,基于遗传神经网络的方法,以业务化的CMOD4模式函数数据为基础,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立一种SAR风速反演的新模型。试验结果表明,利用遗传神经网络方法反演海面风速是可行的,当随机误差小于10%时,模型的抗噪能力较强,风速反演的精度较为理想。比较不同风速下的反演结果可以发现,在中、小风速的情况下,模型的抗噪能力较强,模型学习拟合和预测检验的精度相对较高;在大风速的情况下,模型的反演能力有待于进一步提高。     

谱域光学相干层析成像的图像重构

谱域光学相干层析成像是通过对样品后向散射的光谱干涉数据进行相关处理后获得重构图像的技术,因此图像重构是其重要的环节.具体介绍了信号重采样、消除寄生项、灰度图绘制等相关原理与方法,还介绍了对非理想光源的修正补偿方法,并通过实验验证了该方法的可行性.