基于速度结构函数的多普勒激光雷达低空湍流预警算法
发布时间:2018-09-05 17:05
【摘要】:为提高激光雷达对小尺度低空湍流的预警率,提出了一种将下滑道扫描与横向速度结构函数相结合的预警算法。首先,把下滑道扫描方式下得到的扫描扇区分成多个重叠的子扇区,采用空间波动法计算每个子扇区的横向结构函数。其次,将结构函数与Von Karman模型预测的结构函数拟合得到涡流耗散率,并以国际民航组织规定的湍流阈值来判断湍流强度。使用香港天文台安装在香港国际机场实的激光雷达采集数据进行了实验验证,结果表明新方法能够检测出纵向速度结构函数未能检测出的小尺度湍流。该方法是有效的,对于提高湍流的预警率有重要意义。
[Abstract]:In order to improve the early warning rate of lidar for small-scale low-altitude turbulence, an early warning algorithm based on the combination of downhill sweep and lateral velocity structure function is proposed. The eddy current dissipation rate is obtained by fitting the structure function with the structure function predicted by Von Karman model, and the turbulence intensity is judged by the turbulence threshold set by ICAO. The experimental results show that the new method can detect the longitudinal velocity by using the data collected by the lidar installed by the Hong Kong Observatory at the Hong Kong International Airport. The structure function can not detect the small-scale turbulence. This method is effective and has important significance for improving the early warning rate of turbulence.
【作者单位】: 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室;民航气象技术研究所;香港天文台;
【基金】:国家自然科学基金重点项目(U1433202);国家自然科学基金(U1533113) 中央高校基本科研基金(3122016D007) 中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122016B001)
【分类号】:TN958.98
本文编号:2224889
[Abstract]:In order to improve the early warning rate of lidar for small-scale low-altitude turbulence, an early warning algorithm based on the combination of downhill sweep and lateral velocity structure function is proposed. The eddy current dissipation rate is obtained by fitting the structure function with the structure function predicted by Von Karman model, and the turbulence intensity is judged by the turbulence threshold set by ICAO. The experimental results show that the new method can detect the longitudinal velocity by using the data collected by the lidar installed by the Hong Kong Observatory at the Hong Kong International Airport. The structure function can not detect the small-scale turbulence. This method is effective and has important significance for improving the early warning rate of turbulence.
【作者单位】: 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室;民航气象技术研究所;香港天文台;
【基金】:国家自然科学基金重点项目(U1433202);国家自然科学基金(U1533113) 中央高校基本科研基金(3122016D007) 中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122016B001)
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,本文编号:2224889
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