高空湿度探测对于提高天气预报中降水预测的准确性、计算地面空气湿度因子、提供气象数据有着重要的意义。湿敏电容式湿度传感器是高空湿度测量的首选,但由于高空环境的低温特性,导致湿度传感器表面易结冰、结露,最终表现为湿度测量有较大的误差。本文以减小湿度测量误差为目的,从双加热方法、计算流体动力学仿真、采集电路设计、补偿模型出发,设计了一套高空湿度测量系统。1、介绍了全文设计思路,分析了高空湿度测量的影响因素并给出一类集成了蛇形加热电阻的湿度传感器,针对湿度测量有较大误差的缺陷,设计了一种采用两支湿度传感器轮换测量和双加热方法。2、利用上述湿度传感器,建立五种传感器间距模型和四种飞行姿态模型。使用流体动力学仿真方法,通过分析温度场的分布获得最优的传感器间距,观察传感器的壁面剪切应力大小确定最优的飞行姿态角。利用瞬态分析,得出0到32km高空的加热和冷却时间,从而确定测量周期。仿真结果表明,最优的间距为3.5-10rmm,传感器飞行姿态中俯仰角为45°,在额定加热功率下传感器采用加热时间为2s,冷却时间为2min。3、通过对信号产生的原理分析,选择了多谐震荡电路作为信号的转换电路,利用仿真数据对硬件和软件设计提供参考,同时使用ZigBee无线传感网络便于数据的传输。结合现有实验条件,对湿度采集和温度的影响设计了实验方案,得出改变温度和湿度对电容的影响。在以最小化温度影响为目的,采用分温度段最小二乘拟合的方法,得出了标准湿度·测量湿度数据。4、为避免温度等非线性因素对湿度测量产生的误差,使用遗传支持向机建立湿度传感器的回归模型,并将得到的预测数据与BP神经网络做对比,其中数据均来自于实验。仿真得出：GA-SVM比BP神经网络更加适合湿度传感器建模,在温度为-50～250C的样本下,该模型的预测值和环境湿度的误差均在5%RH以内,同时对于测试集数据也能控制在较小的误差说明模型泛化能力较强。