【摘 要】
：
多普勒激光雷达是进行晴空大气风场探测的重要遥感设备之一,具有高精度和高时空分辨率的特点。目前,市场上的连续相干多普勒测风激光雷达多采用零差相干与其他设备相结合或采用外差相干技术来获得大气风场在雷达径向方向上的速度大小和正负,本文基于镜频抑制技术零差,采用光纤90°相位控制器,研制了全光纤连续相干多普勒测风激光雷达。该雷达系统通过对本振光进行相位控制,得到正交的IQ信号,采用镜频抑制零差技术,得到径
论文部分内容阅读
多普勒激光雷达是进行晴空大气风场探测的重要遥感设备之一,具有高精度和高时空分辨率的特点。目前,市场上的连续相干多普勒测风激光雷达多采用零差相干与其他设备相结合或采用外差相干技术来获得大气风场在雷达径向方向上的速度大小和正负,本文基于镜频抑制技术零差,采用光纤90°相位控制器,研制了全光纤连续相干多普勒测风激光雷达。该雷达系统通过对本振光进行相位控制,得到正交的IQ信号,采用镜频抑制零差技术,得到径向风速的大小和正负,相对于使用零差相干和外差相干技术的雷达系统,具有低风速测量能力更强、信噪比更高,雷达存储能力更强,在相同的测速范围下,AD卡采样速率需求更低等特点。使用研制的保偏全光纤镜频抑制零差连续相干多普勒激光雷达原理样机,在实验室中开展径向风速测量时,与风速计进行对比,结果表明风速的偏差为-0.03m/s,标准差为0.63m/s,具有较高的探测精度,同时,论文对零差相干、外差相干和镜频抑制零差相干技术在风速测量能力和雷达系统复杂度方面进行了细致的对比分析。为了进一步提高多普勒激光雷达的数据质量,充分发挥其在气象预报中的效益,本文使用中国气象局气象探测中心的车载多普勒激光雷达探测的风廓线数据,分别与数值预报和L波段探空雷达的风廓线进行对比,提出了采用切比雪夫多项式正交展开滤波方法,滤除噪声引起的高频随机误差,更好地揭示了在垂直方向上较大空间尺度波动的大气风场信息。利用这一方法对多普勒测风激光雷达测风数据进行质量控制,用于改善数据质量,同时,期望用于较大尺度的数值预报模式,可以提高初值场同化的效果。论文对车载多普勒激光雷达探测数据进行对比分析,对2008年9月27-28日的多普勒测风激光雷达探测的风廓线与北京局数值预报的风廓线进行对比,共有风速风向数据35组、20192对,风速的平均相关系数为0.778,系统偏差-0.015m/s,标准差4.25m/s;对2011年3月21日-4月18日的多普勒测风激光雷达与L波段探空雷达探测的风廓线进行对比,共有风速风向可对比点50组、30240对,风速的相关系数为0.82,系统偏差是0.586m,标准差是5.38m/s;风向的相关系数是0.94,系统偏差是5.96°,标准偏差是37.86°,说明了多普勒激光雷达的数据是可信的。使用切比雪夫多项式对激光雷达探测的风廓线数据进行低通滤波,风速和风向的相关系数分别有0.05和0.04的改进,标准差分别有0.52m/s和12.01°的改进。
其他文献
随着航天、航空以及核能电站等领域的设备集成度不断提高,其内部工作空间越来越狭小,环境越来越复杂,内部作业要求越来越高。而蛇形机器人因其较强的灵活性与柔韧性,能够较好地完成在狭小空间下的检修等任务。考虑到绳驱方式可以减少机器人体积与重量,本文提出了一种面向狭小空间作业的绳驱式蛇形机器人设计方案,并研究了其控制策略。本文主要工作如下:（1）本文提出了一种绳驱式蛇形机器人设计方案。对蛇形机器人的关节、连
视频目标分割旨在自动分离视频中的前景和背景区域,是一种能够对视频进行精确像素级分类的技术。根据测试阶段是否利用初始帧掩膜标注,该技术可分为无监督和半监督两大类别。视频目标分割在视频编码、智能监控和人机交互等领域有重要意义。近年来,随着深度学习的发展,视频目标分割也取得了重大的进展。但是,高精度的算法仍然非常匮乏,其原因在于所学模型难以有效应对复杂视频场景的变化,如严重遮挡、剧烈形变、快速运动、相似
青海高原（简称“高原”）海拔高且地形复杂,致灾性对流频发。但是,针对高原上强对流的研究较少,对卫星和雷达的应用水平有限,特别是对强对流的发生发展及其云团参数特征研究更少。为做好高原防灾减灾工作和提高遥感监测资料的应用及研究水平,本文使用2005年—2018年常规气象资料、地面观测和灾情公报资料、静止气象卫星一级数据和天气雷达体扫基数据等,选择致灾性对流天气过程,开展高原对流机理模型、对流特征识别和
现如今,卷积神经网络在图像分类、语义分割、目标检测等计算机视觉的各个领域中掀起了研究热潮,而且取得了重大成功。随着卷积神经网络的研究发展,模型的参数规模越来越膨胀,它的计算代价也越来越大。因此,过参数化的深度模型难以在硬件资源受限的环境（比如嵌入式传感器、无人机、移动设备、自动化机器人等）中实际部署工作。研究人员提出了网络剪枝技术来减少模型的参数量和计算量,能够对深度网络进行压缩和加速。针对深度卷
随着机器人技术在诸多方面的应用,单个机器人的应用局限性逐渐暴露。多机器人协同系统凭借其效率高、鲁棒性强等优点受到广泛关注,在军事、工业、民用等领域有着极大的发展空间。随着相关理论研究的不断完善,编队控制及避障问题成为了多机器人协同领域的热门方向,其难点主要体现为在复杂的动态障碍物环境下,多机器人编队队形的形成、保持以及避障。为此,论文以多移动机器人的编队与避障问题进行研究。首先,介绍了差分轮式移动
积雪是气候系统重要的组成部分,是冰冻圈中地理分布最广泛、季节和年际变化最显著的部分。积雪具有高反照率,低粗糙度和低热传导特性,它的保温效应,水文效应和反照率效应会对土壤温湿度和地表温度产生影响。积雪数据来源广泛,站点观测资料时间长,但是观测存在代表性的问题,遥感观测时空分辨率高,但反演算法受各种因素影响,陆面过程模式的结果则具有不确定性。而数据同化技术可以将上述数据的优势融合,生成高质量的积雪数据
夏季强对流活动不仅能在对流层造成剧烈的闪电活动,还会激发环状重力波（CGWs）,对流活动与其激发的波动特征有关,CGWs在经由平流层和中间层传播后,抵达80～90 km高度,对发生在附近高度的中高层TLEs有调制作用。本文完整地考虑上述过程,以“对流层激发—平流层传播—中间层调制”为研究的基本思路,并且结合观测数据与模型验证,既能明确各种现象间的相互联系,也能为今后的观测统计和模式参数化提供依据。
海洋浮游植物是海洋生态系统中食物网的基础和最重要的初级生产者,并且浮游植物种类的组成及其生物量的变化会影响海洋生态系统的功能和结构。因此,了解和掌握浮游植物粒级结构（Phytoplankton Size Classes,PSCs）和种群结构（Phytoplankton Population Structures,PPSs）的分布和变异规律为研究海洋生态系统和生物地球化学过程提供有价值的信息。相比于
地球是太阳系的一个行星,由大气层包裹,大气环流作为气象学中重要的一部分,表征了大气的动力过程,大气角动量及其平衡是主要诱因之一。固体地球和大气之间的角动量平衡及传输,直接影响着大气环流的变化,进而决定了全球气候的变化方向。本文利用大气再分析数据计算出了近70年的大气角动量及力矩的值,详细分析了其在不同空间尺度和时间尺度上的变化,讨论了基于再分析数据计算的地气角动量与理论推导结果之间的差异。结合太阳
厄尔尼诺-南方涛动（El Ni（?）o-Southern Oscillation;ENSO）是海气耦合系统最强的年际变率信号,它的发生往往对全球的天气、气候异常具有重要影响。因此,关于ENSO可预报性及其预测的研究具有重要意义。春季预报障碍严重影响ENSO的预报技巧,而上世纪九十年代以来频繁发生的区别于传统东部型（EP）-El Ni（?）o事件的新型El Ni（?）o,即中部型（CP）-El Ni