利用光波湍流效應(yīng)的相關(guān)性特征獲取風(fēng)廓線的方法研究
本文選題:風(fēng)速 + 大氣湍流。 參考:《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】:本文首先依據(jù)Rytov近似,對(duì)大氣測(cè)量中常用的二階統(tǒng)計(jì)矩進(jìn)行了推導(dǎo),同時(shí)對(duì)風(fēng)速反演的重要理論依據(jù)泰勒湍流凍結(jié)假設(shè)作出了說(shuō)明。接著以DCIM雷達(dá)的原理為基礎(chǔ)構(gòu)建了水平探測(cè)理論模型,用于實(shí)現(xiàn)水平橫向風(fēng)速廓線以及湍流強(qiáng)度廓線的反演。根據(jù)Rytov近似以及泰勒湍流凍結(jié)假設(shè),對(duì)該理論模型的理論公式進(jìn)行了推導(dǎo),得到了以不同距離的前向散射光為信標(biāo)的水平路徑上G傾斜角的相關(guān)表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上引出了反演中所采用的一些基本方法,并對(duì)表達(dá)式中的權(quán)重函數(shù)進(jìn)行了分析;谏鲜龇椒ㄒ约胺治鼋Y(jié)論,木文提出了一種矩陣變換與數(shù)值近似相結(jié)合的反演算法,用于聯(lián)合反演水平橫向風(fēng)速廓線以及湍流強(qiáng)度廓線。對(duì)于該算法,本文對(duì)其進(jìn)行了多種湍流條件以及風(fēng)速條件下的仿真驗(yàn)證,對(duì)實(shí)際中可能存在的問(wèn)題包括時(shí)間分辨率與空間分辨率,測(cè)量誤差或噪聲的處理也在仿真中進(jìn)行了相應(yīng)的分析。除此之外,本文對(duì)測(cè)量中存在的盲區(qū)問(wèn)題以及更受關(guān)注的垂直反演問(wèn)題對(duì)本文所采用之方法的影響進(jìn)行了討論。綜上所述,在盲區(qū)較小的情況下,對(duì)于水平方向的反演,本文所提出的方法能夠得到不同湍流與風(fēng)速條件下的湍流強(qiáng)度廓線以及風(fēng)速廓線,為反演大氣湍流強(qiáng)度以及風(fēng)速提供了一種新思路。
[Abstract]:In this paper, the second-order statistical moments commonly used in atmospheric measurements are deduced based on the Rytov approximation, and the important theory of wind speed inversion is explained according to Taylor's turbulence freezing hypothesis. Then, based on the principle of DCIM radar, a theoretical model of horizontal detection is constructed, which can be used to realize the inversion of horizontal transverse wind profile and turbulence intensity profile. Based on the Rytov approximation and Taylor's turbulence freezing hypothesis, the theoretical formula of the theoretical model is derived, and the correlation expression of the G tilt angle on the horizontal path with forward scattering light at different distances as the beacon is obtained. On this basis, some basic methods used in inversion are elicited, and the weight function in the expression is analyzed. Based on the above method and the analysis results, a new inversion algorithm combining matrix transformation and numerical approximation is proposed, which can be used for the joint inversion of horizontal transverse wind profiles and turbulent intensity profiles. For this algorithm, the simulation results under various turbulence and wind speed conditions are given. The possible problems in practice include temporal resolution and spatial resolution. The processing of measurement error or noise is also analyzed in simulation. In addition, the problem of blind area in measurement and the influence of the more concerned vertical inversion problem on the methods used in this paper are discussed in this paper. To sum up, in the case of small blind area, the method proposed in this paper can obtain the turbulence intensity profile and wind velocity profile under different turbulence and wind speed conditions. It provides a new idea for inversion of atmospheric turbulence intensity and wind speed.
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:P407
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1816575
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