Mie散射激光雷达信号处理及可视化技术的研究

论文摘要

随着现代工业与科学技术的发展,环境保护问题己成为人们广泛关注的热门话题。Mie散射激光雷达作为新颖大气颗粒污染物遥测工具,能高时空分辨率实时监测大气污染物浓度变化,研发高精度的Mie散射激光雷达的信号处理及可视化技术,对研究气溶胶的产生,时空变化及传输特性,具有重要的研究及应用价值。本研究的主要目的是针对Mie散射激光雷达的探测特点,研发了一套激光雷达数据处理系统。在分析激光雷达的数据特点基础上,对信号的提取、消光特性的反演、数据的可视化、系统软件等相关问题进行了理论研究,并通过实时观测验证系统的设计。针对激光雷达回波信号高精度提取的难题,首次采用经验模式分解方法,来对Mie散射激光雷达的大气回波信号进行滤波处理,去除大气回波中含有的噪声,为下一级消光系数反演提供高信噪比的初始数据,并进行仿真与实验验证;在分析传统消光系数反演方法的基础上,提出了利用多层自适应线性神经网络模型来反演气溶胶消光系数的方法,实验结果验证了该算法的可行性;提出了一种改进的激光雷达数据处理及分析的可视化算法,该算法提高了图像的绘制速度,改进了图像的质量,大大降低了存储空间,实验结果验证了该算法的可行性。开发了基于PC平台的系统软件,完成了相关软件设计与调试,最后将该软件应用于Mie散射激光雷达的实际应用中,对西安地区的大气气溶胶、边界层、雾等多个方面进行了观测。本文所提出的方法对于其他雷达的信息处理也具有重要的参考价值,并且相同的软件稍作修改就可以适用于其它雷达。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题的依据和研究意义
• 1.2 激光雷达探测原理
• 1.3 激光雷达信号处理及可视化技术的研究现状
• 1.4 本课题的研究目标和研究内容
• 2 激光雷达信号的提取
• 2.1 引言
• 2.2 信号的提取技术
• 2.2.1 移动平均
• 2.2.2 小波分析
• 2.2.3 经验模式分解
• 2.3 EMD大气回波信号的提取
• 2.3.1 信号提取算法描述
• 2.3.2 仿真实验
• 2.4 激光雷达大气回波信号的EMD处理
• 2.5 本章小结
• 3 基于神经网络模型的MIE散射激光雷达的数据反演技术
• 3.1 引言
• 3.2 气溶胶消光系数的反演方法
• 3.2.1 传统反演方法及其特点
• 3.2.2 基于神经网络技术反演气溶胶消光系数的新方法
• 3.3 实验结果分析
• 3.4 本章小结
• 4 激光雷达数据的可视化技术
• 4.1 引言
• 4.2 可视化技术
• 4.3 激光雷达数据的特点及其可视化在大气探测中的意义
• 4.4 传统激光雷达数据可视化算法流程
• 4.4.1 数据预处理
• 4.4.2 等高图的绘制
• 4.4.3 颜色映射
• 4.4.4 插值计算
• 4.5 激光雷达数据可视化算法的改进
• 4.5.1 数据分组
• 4.5.2 调整插值
• 4.6 实验结果分析
• 4.7 系统软件化的实现
• 4.7.1 系统软件结构设计
• 4.7.2 系统软件的实现
• 4.7.3 人机接口
• 4.8 本章小结
• 5 大气气溶胶THI观测实验及可视化实现
• 5.1 引言
• 5.2 大气边界层高度及气溶胶消光系数的观测
• 5.3 高层卷云观测
• 5.4 雾的观测
• 5.5 本章小结
• 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文