云是自然界中常见的天气现象,是由水蒸发遇冷形成的小水滴或小冰晶,60%～70%的地球表面都被云层所覆盖,它对全球辐射收支平衡、大气能量分配以及水循环变化过程都会产生重大影响。目前,常见的云探测设备有激光云高仪、无线电探空仪等,但由于它们的探测能力有限,无法得到更深层的信息。近年来,毫米波云雷达凭借其稳定、穿透性好、分辨率高等优点,成为产业界争相研究的目标。本文从毫米波云雷达探测方案选取出发,通过设定合理的参数,对云信号回波处理算法进行了研究。主要内容和结论如下:(1)第一部分首先介绍了云雷达的系统组成,包括了硬件部分和软件部分。接着,根据云信号的特征及结构,本文设计了四种工作模式以满足不同场景下的探测需求,其中A模式用于近地观测,能满足300米的盲区要求;B模式有中低空最优的信噪比增益;C模式用于中高空层云、卷云探测;D模式有最远的探测距离和最高的信噪比增益。大量试验结果表明,四种模式联合运行,几乎能覆盖所有的云体变化过程,保证了探测任务的全面性。最后对雷达接收机进行了标定,保证其运行的稳定性和可靠性。(2)第二部分介绍了云雷达系统算法方案设计,包括回波信号处理算法和功率谱处理算法两大部分,前者包括脉冲压缩、相干积累、谱分析和非相干积累,后者主要有噪声电平计算、云信号识别、谱矩计算和质量控制。其中,在降水云噪声电平计算上,本文在前人研究的基础上,提出以最远距离单元的功率作为基准噪声电平,然后从高至低,根据不同降雨强度对应的大气衰减值计算低空降水云的噪声电平。该方法通过试验取得了更为真实准确的结果。(3)第三部分研究了积累技术与信噪比增益之间的关系。积累技术是气象雷达中用来改善信噪比增益的重要方法。本文通过对回波相位的分析,得出了相干积累次数和目标多普勒速度之间的关系,从而可以在不同的场景下选择最合适的积累方案。而非相干积累主要用于频域谱数据叠加,本文通过分析谱与谱之间的线性相关程度,提出了相关系数法,采用相关性好的多积累、相关性差的少积累。上述两种方案在试验中均取得了不错的效果。