云是重要的气象要素,在大气科学研究中的各个领域均有重要地位。在地面气象观测业务中对云状的观测主要依靠人工,人工观测存在诸多弊端,主观性大,观测结果的可靠性无法保障,自动化程度低等。由于毫米波波长接近云粒子的尺寸,频率很高的毫米波测云多普勒效应明显,适合于探测云粒子,因此,毫米波云雷达被广泛应用于云物理与降水物理研究中,为此,对毫米波测云雷达数据处理和质量控制研究具有重要的应用价值和实际意义。本文对毫米波测云雷达基数据进行了解析,生成回波图像,设计可视化界面;分析了测云雷达技术,提出了基于余弦相似度的数据质量控制算法,解决了双重频脉冲压缩技术引起的距离旁瓣以及二次回波问题;利用测云雷达的回波数据,分析了云状特征参数,提出了基于模糊逻辑的云状识别算法,与人工观测进行了对比实验;研究了基于测云雷达的风场模拟,给出了毫米波测云雷达的风场图像分布。论文的主要研究内容和研究结果如下:(1)分析了毫米波测云雷达基数据格式和各组成要素,对雷达基数据进行了二进制解码、数值计算、高度订正、坐标转换,生成了雷达回波图像。设计了雷达回波可视化界面,开发了回波图像显示软件,分别实现了对RHI、PPI、VOL、THI四种格式的回波图像读取,可用于毫米波雷达气象观测、云物理及降水物理研究领域。(2)分别分析了测云雷达脉冲压缩技术和双脉冲技术,提出了解决回波扩展、二次回波问题的余弦相似度方法,通过处理雷达回波数据,相似度超过50%即判定为存在二次回波、回波扩展问题,通过实例分析,说明了该方法具有较好的识别效果。同时,指出了数据质量控制中需要考虑的衰减订正和Mile散射问题。(3)研究了云状识别的一般方法,分析了云状识别特征参数,提出了基于模糊逻辑的云状识别算法,选取反射率因子的平均强度(Zave)、椭圆长轴方向(θ)、云底高(CB)等八种参数作为模糊逻辑算法的识别参量并设置不同的权重,利用观测站点的雷达回波数据,进行了实验验证,实现了对云状的自动识别;并与人工观测进行了实验对比,识别准确率均超过了70%,证明了该方法的有效性。(4)分析了基于RHI多普勒的风场特征,分别在风向不变风速随高度变化、风速不变风向随高度变化、风向风速均随高度变化三种情形下对风场进行了模拟,得出了毫米波测云雷达RHI多普勒速度的图像分布,说明了风场反演也是测云雷达应用的一个方面。