大气环境作为无线电系统信息传输的途径,对信息系统的性能具有重要影响,大气参数剖面的遥感对评估无线电系统性能具有重要应用价值,同时,大气剖面的遥感还可用于气象预报,提高气象预报的准确度。本文系统论述了利用地基微波辐射计探测反演大气参数剖面的原理和反演技术。着重研究了双通道微波辐射计反演大气参数剖面、积分水气和云液态水含量的反演技术及反演算法,并对12通道微波辐射计反演大气参数剖面进行了仿真研究。本文的主要工作有:(1)在传统线性回归算法的基础上提出了非线性回归算法,通过增加回归方程的非线性项因素来提高反演大气剖面的精度,并利用青岛和北京的历史探空数据得到了两地区的非线性回归算法模型。在青岛进行了微波辐射计反演和无线电探空剖面的对比实验,实验结果表明,反演剖面与探空剖面有较好的一致性,且非线性回归算法反演水汽剖面较线性回归算法具有更好的反演精度。(2)由于神经网络算法在处理非线性问题方面具有强大的优势,本文给出了一种利用微波辐射测量反演大气参数剖面的BP神经网络算法,利用青岛地区历史探空数据仿真的大气辐射亮温对神经网络进行了训练,并对利用实测亮温反演的大气剖面与探空实测剖面进行了比较分析,分析结果表明利用微波辐射计反演的大气剖面与实测剖面间有很好的一致性,且较非线性回归算法有更好的反演精度。同时利用神经网络算法进行了12通道微波辐射计反演性能的仿真研究,并与双通道微波辐射计反演结果进行了对比分析,分析结果表明利用多通道微波辐射计可进一步提高大气剖面的反演精度。(3)分析了利用双通道微波辐射计反演大气积分水汽和云中液态水含量的反演方法,并利用青岛历史探空数据得到了青岛地区积分水汽和云液态水反演的线性回归模型,实验表明反演结果与气象探空结果有很好的一致性。(4)利用青岛站和北京站的历史探空数据仿真研究了线性回归算法,非线性回归算法和神经网络算法在不同月份的反演性能,研究表明,不同算法的反演精度随着气象条件的变化具有明显差异,针对不同季节,选用适当的反演算法,可有效提高微波辐射计的反演精度。本文的研究结果可用于微波辐射计的大气环境遥感,对提高微波辐射计的大气环境遥感精度具有重要的参考价值。