相干測風(fēng)激光雷達可實現(xiàn)遠距離、多參數(shù)、高時空分辨率、高精度的中高層風(fēng)場觀測,在風(fēng)切變探測、飛機尾流探測、大氣湍流探測和風(fēng)能發(fā)電等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。如何從大氣回波信號中提取微弱的多普勒頻移信息是相干測風(fēng)激光雷達信號處理的難點。相對于傳統(tǒng)的時域或頻域處理方法,聯(lián)合時頻分析從時頻域刻畫信號可視性全貌,揭示信號頻率分量隨時間的變化過程,淹沒在噪聲中的信號通過聯(lián)合時頻分析和多組累加的方式更容易識別出來。時頻分析保持了對遠場弱信號風(fēng)速估計的連續(xù)性,提高了距離分辨率和時間分辨率,改善了信噪比,反映出風(fēng)速變化的豐富細節(jié)。本論文的主要工作如下:1.回顧了相干測風(fēng)激光雷達和聯(lián)合時頻分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,概述聯(lián)合時頻分析在激光雷達中的研究成果和應(yīng)用趨勢。分析基于激光多普勒效應(yīng)測量大氣風(fēng)場的基本原理,介紹了激光雷達典型的系統(tǒng)組成,建立了相干測風(fēng)激光雷達的大氣分層模型,論述了常用的風(fēng)速估計算法如脈沖對算法、最大似然估計法和周期圖最大值法,推導(dǎo)相干測風(fēng)激光雷達基本性能參數(shù),討論了時頻方法的基本理論。2.基于大氣分層模型仿真生成相干測風(fēng)激光雷達大氣回波時域信號,采用線性時頻分布、Cohen類時頻分布、重排類時頻分布和自適應(yīng)最優(yōu)核時頻分布對模擬回波信號進行時頻分析,分析時頻方法的時頻特征,比較其設(shè)計準則和性能差異。3.使用1.5μm相干多普勒激光雷達于2017年3月份在安徽合肥進行實地觀測,將譜圖、自適應(yīng)最優(yōu)核時頻分布和周期圖最大值法應(yīng)用于實測數(shù)據(jù),對比分析風(fēng)速反演結(jié)果。實測結(jié)果表明在可探測范圍內(nèi)風(fēng)速分布在-3.5m/s-0m/s之間,約1.1 km左右出現(xiàn)的風(fēng)切變是由于風(fēng)場峽谷效應(yīng)而形成的。通過對比實驗和連續(xù)觀測論證自適應(yīng)最優(yōu)核時頻分布在3km內(nèi),當距離分辨率為1.2m、時間分辨率為0.2s時能夠直觀體現(xiàn)出風(fēng)場變化的豐富細節(jié),3km后經(jīng)平滑保.持了對遠場弱信號風(fēng)速估計的連續(xù)性。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P412.25
【部分圖文】：

風(fēng)速廓線圖；（ｃ）黑色實線的平均Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布??２０１４年，法國航空航天研宄院報道了?１．５＠全光纖單頻激光雷達測得的風(fēng)??速隨距離變化的譜圖結(jié)果［３５］。譜圖分析結(jié)果如圖１．２（ａ）所示，在時間分辨率為０．１ｓ??時探測范圍為１０ｋｍ，９ｋｍ以下的信噪比與激光雷達方程保持良好一致；當時間??分辨率為〇．４１ｓ時，最遠探測范圍達到１３ｋｍ。２０１６年，該研宄所報導(dǎo)了長距多??普勒測風(fēng)雷達，圖１．２（ｂ）為當時間分辨率為０．１ｓ時風(fēng)速隨距離變化的譜圖分析結(jié)??果［３６］，探測距離可達１６ｋｍ。??ｉ?？＝＊■！，ｉ：；：ｇ＾｜｜??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６??Ｒａｉｉｇｅ（ｋｍ）?Ｒａｉｉｇｅ（ｋｍ）??圖１．２風(fēng)速隨距離變化的譜圖圖像??

?Ｒａｎｇｅ（ｍ）?ｔ（ｕｓ）??圖１．１飛機尾渦的仿真分析。（ａ）尾渦對中徑向風(fēng)速的等高線數(shù)值模擬圖；（ｂ）三條視線的徑向??風(fēng)速廓線圖；（ｃ）黑色實線的平均Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布??２０１４年，法國航空航天研宄院報道了?１．５＠全光纖單頻激光雷達測得的風(fēng)??速隨距離變化的譜圖結(jié)果［３５］。譜圖分析結(jié)果如圖１．２（ａ）所示，在時間分辨率為０．１ｓ??時探測范圍為１０ｋｍ，９ｋｍ以下的信噪比與激光雷達方程保持良好一致；當時間??分辨率為〇．４１ｓ時，最遠探測范圍達到１３ｋｍ。２０１６年，該研宄所報導(dǎo)了長距多??普勒測風(fēng)雷達，圖１．２（ｂ）為當時間分辨率為０．１ｓ時風(fēng)速隨距離變化的譜圖分析結(jié)??果［３６］，探測距離可達１６ｋｍ。??ｉ?？＝＊■！，ｉ：；：ｇ＾｜｜??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６??Ｒａｉｉｇｅ（ｋｍ）?Ｒａｉｉｇｅ（ｋｍ）??圖１．２風(fēng)速隨距離變化的譜圖圖像??２０１６年

??的重建二維小波分布。圖１．３中結(jié)果表明重建結(jié)果大致上和原始溫度擾動場一致，??重建二維小波分布可以很好代表真實大氣波動。該研宄成果為中間層及低熱層的??垂直研究和環(huán)境預(yù)報工作提供觀測支持。??－２０?０?２０?－２?０?２?－４?０?４?－２?０?２?－４?０?４??——ＬＴ?■………丨．—?—ｆ?—??Ｉ—■?—ＩＩ?１—??６５?＾一（ｂ）?？?（Ｃ）?（ｄ）?（ｅ）??！?＾?ｉ?＾?＾??２５?＾?；??＂５?１００?８０?１１５?】００?８０?１１５?１００?８０?１１５?１００?８０?１１５?１００?８０??Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ?ｔｉｍｅ（ｈ）??圖１．３原始相對溫度擾動和二維小波重建結(jié)果。??（ａ）２０１４年７月１６至１８日相對溫度擾動；（ｂ）３．６ｈ；?（ｃ）４．８ｈ；?（ｄ）７．８ｈ；?（ｅ）結(jié)合三個主小波??中重建的溫度擾動場??２０１７年，法國航空航天研宄院和法國放射性廢物管理機構(gòu)采用譜圖方法，??分析１６４５ｍｎ全光纖相干激光雷達在石油和天然氣設(shè)施處對甲烷通量的測量能力??２０１７年，德國宇航局采用二維小波分析對南半球中緯度地區(qū)新西蘭（４５ｓＳ）??和北半球高緯度地區(qū)芬蘭（６７°Ｎ）的兩臺瑞利激光雷達觀測數(shù)據(jù)進行對比研宄，觀??測在３０ｋｍ至８５ｋｍ海拔高度冬季重力波傳播特征［４１］。??１．３．?２信號去噪??在信號去噪方面，由于信號中的噪聲往往分布在高頻區(qū)域，如果采用舍棄高??頻分量的方法，就可以粗糙的去除噪聲，故信號去噪常采用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾母倪M??算法較多。在時頻面上，隨機噪聲往往隨機分布在整個時頻面，而信號能量常常??聚集在有限區(qū)域
【參考文獻】

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本文編號：2864161