【摘 要】
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大气波导是一种异常的大气结构,它将电磁波陷获在波导结构内,可以实现雷达的超视距探测,同时造成雷达电磁盲区的改变。在军事上,准确、实时地获取大气波导参数,对提高基于无线电波传播的信息化装备的作战性能有重大应用。大气波导出现的条件是,修正后的大气折射率廓线对高度的偏导数为负。因此,反演大气折射率廓线是大气波导求解的前提。微波辐射计作为一种被动遥感设备,相对于主动遥感方式如雷达等,在大气折射率廓线测量方
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大气波导是一种异常的大气结构,它将电磁波陷获在波导结构内,可以实现雷达的超视距探测,同时造成雷达电磁盲区的改变。在军事上,准确、实时地获取大气波导参数,对提高基于无线电波传播的信息化装备的作战性能有重大应用。大气波导出现的条件是,修正后的大气折射率廓线对高度的偏导数为负。因此,反演大气折射率廓线是大气波导求解的前提。微波辐射计作为一种被动遥感设备,相对于主动遥感方式如雷达等,在大气折射率廓线测量方面具有无须看护、观测时间连续、开销低、分辨率高等优点,在大气折射率廓线测量中有重要价值。本论文介绍了大气微波辐射传输模型及BP神经网络训练的基本原理,以武汉地区5年的探空数据资料为样本,应用BP神经网络算法,对温湿廓线、大气折射率廓线进行反演。并将LMBP算法用于改进学习规则,与粒子群(PSO)寻优算法用于初值确定,发现相比于标准LMBP神经网络算法,PSO-LMBP神经网络算法最终将折射率反演值与探空值的均方根误差从6.2N减小到了4.8N,反演效果得到明显的提升。基于以上模型,本文利用地基微波辐射计RPG的实测亮温数据与实测温湿廓线数据,验证PSO-LMBP神经网络对大气折射率廓线反演的性能,然后选择一组RPG的实测亮温数据,完成大气波导的计算,并确定大气波导的主要参数。
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