基于相干激光雷达的风场图像生成及特征识别
发布时间:2021-04-27 10:02
风切变作为一种突发性大气风场现象会严重影响飞机的正常行驶,是威胁民航安全的主要因素之一。由于风场中的风速信息能以伪彩色图像的形式反映出来,科研人员可通过分析风场图像特征来判断风场中是否存在风切变并识别其种类,从而协助飞行员做出正确操作。因此,研究风场图像生成与特征分析方法是极为重要的。本文基于相干激光雷达进行了雷达数据预处理、风场反演、风场图像生成、风切变有无检测与类型识别的研究。首先,本文分析了雷达回波数据预处理方法,为后续风场图像生成做准备。研究基于距离门相干激光雷达回波数据去噪方法,去噪后的相干激光雷达回波信号可以用来计算风场的径向风速。径向风速的求解属于微弱信号的频率估计问题,利用最大似然离散谱峰值估计与频域非相干累积估计相结合的方法计算不同测量方向上的径向风速并组成风场径向风速矩阵。随后,分析了基于线性与非线性插值的风场反演方法,人为获得了密集的径向风速矩阵,同时使用软件完成了风场图像的生成。针对没有足够的相干激光雷达实测数据、真实数据中风切变种类较为匮乏的问题,使用仿真的方法构造相干激光雷达测量数据,为后续风切变识别模型的训练做准备。最后,在风切变类型识别方面,提出了三种基...
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 测风雷达的国内外研究现状
1.2.2 雷达数据预处理的国内外研究现状
1.2.3 风切变有无检测与类型识别方法的国内外研究现状
1.2.4 主动学习算法
1.3 本课题主要研究内容
第2章 基于相干激光雷达的数据预处理与风场反演
2.1 引言
2.2 相干激光雷达的测风原理
2.3 相干激光雷达回波信号预处理
2.3.1 雷达回波信号的噪声来源以及常见的信号去噪方法
2.3.2 基于距离门的雷达回波信号去噪方法
2.3.3 相干激光雷达数据预处理的实验结果与分析
2.4 确定雷达扫描方式与风场的插值反演
2.4.1 基于线性插值的风场反演
2.4.2 基于非线性插值的风场反演
2.4.3 风场反演的实验结果与分析
2.5 本章小结
第3章 风切变检测及图像生成与仿真方法
3.1 引言
3.2 基于八邻域系统的风切变有无检测方法
3.3 风场图像生成与探测数据仿真方法
3.3.1 风场图像生成方法
3.3.2 相干激光雷达探测数据仿真方法
3.4 本章小结
第4章 基于机器学习算法的风切变类型识别
4.1 引言
4.2 基于遗传算法-支持向量机的风切变识别模型
4.2.1 支持向量机的基本原理
4.2.2 遗传算法的基本原理
4.3 基于卷积神经网络的风切变识别模型
4.3.1 多层神经网络的基本原理
4.3.2 卷积神经网络的基本原理
4.4 基于半监督GAN网络的风切变识别模型
4.4.1 GAN网络的基本原理
4.4.2 半监督GAN网络的基本原理
4.5 实验分析
4.6 本章小结
第5章 基于主动学习的风切变识别模型训练方法
5.1 引言
5.2 基于不确定采样的主动学习算法
5.3 基于多层次不确定采样的主动学习算法
5.4 基于委员会投票选择的主动学习算法
5.5 实验分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的低空风切变类型识别[J]. 熊兴隆,陈楠,李永东,马愈昭,李猛,冯帅. 系统工程与电子技术. 2019(04)
[2]基于高斯拟合的相干激光雷达风速估计算法[J]. 王平春,陈廷娣,周安然,韩飞,王元祖,孙东松,王国成. 红外与激光工程. 2018(12)
[3]基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究[J]. 徐帆,常建华,刘秉刚,李红旭,朱玲嬿,豆晓雷. 激光与红外. 2018(11)
[4]基于短距相干测风激光雷达的机场低空风切变观测[J]. 张洪玮,吴松华,尹嘉萍,王琪超. 红外与毫米波学报. 2018(04)
[5]基于频谱重构的相干激光测风雷达风切变检测算法[J]. 熊兴隆,徐玖治,李猛,邢晓晴,马愈昭. 光电子·激光. 2018(07)
[6]测风激光雷达修正F因子的小尺度风切变检测算法[J]. 陈星,李贞,庄子波,熊兴隆. 光学精密工程. 2018(04)
[7]基于模糊C均值的低空风切变预警算法[J]. 熊兴隆,杨立香,马愈昭,庄子波. 计算机应用. 2018(03)
[8]相干测风激光雷达VAD风场反演的数据质量控制方法[J]. 王贵宁,刘秉义,冯长中,吴松华,刘金涛,王希涛,李荣忠. 红外与激光工程. 2018(02)
[9]主动学习算法研究进展[J]. 杨文柱,田潇潇,王思乐,张锡忠. 河北大学学报(自然科学版). 2017(02)
[10]1.55μm全光纤相干多普勒激光测风雷达[J]. 胡杨,朱鹤元. 红外与激光工程. 2016(S1)
博士论文
[1]1.55μm相干测风激光雷达样机的研制[D]. 贾晓东.中国科学技术大学 2015
硕士论文
[1]基于小波矩的激光雷达成像低空风切变识别[D]. 陈红.中国民航大学 2014
本文编号:3163266
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 测风雷达的国内外研究现状
1.2.2 雷达数据预处理的国内外研究现状
1.2.3 风切变有无检测与类型识别方法的国内外研究现状
1.2.4 主动学习算法
1.3 本课题主要研究内容
第2章 基于相干激光雷达的数据预处理与风场反演
2.1 引言
2.2 相干激光雷达的测风原理
2.3 相干激光雷达回波信号预处理
2.3.1 雷达回波信号的噪声来源以及常见的信号去噪方法
2.3.2 基于距离门的雷达回波信号去噪方法
2.3.3 相干激光雷达数据预处理的实验结果与分析
2.4 确定雷达扫描方式与风场的插值反演
2.4.1 基于线性插值的风场反演
2.4.2 基于非线性插值的风场反演
2.4.3 风场反演的实验结果与分析
2.5 本章小结
第3章 风切变检测及图像生成与仿真方法
3.1 引言
3.2 基于八邻域系统的风切变有无检测方法
3.3 风场图像生成与探测数据仿真方法
3.3.1 风场图像生成方法
3.3.2 相干激光雷达探测数据仿真方法
3.4 本章小结
第4章 基于机器学习算法的风切变类型识别
4.1 引言
4.2 基于遗传算法-支持向量机的风切变识别模型
4.2.1 支持向量机的基本原理
4.2.2 遗传算法的基本原理
4.3 基于卷积神经网络的风切变识别模型
4.3.1 多层神经网络的基本原理
4.3.2 卷积神经网络的基本原理
4.4 基于半监督GAN网络的风切变识别模型
4.4.1 GAN网络的基本原理
4.4.2 半监督GAN网络的基本原理
4.5 实验分析
4.6 本章小结
第5章 基于主动学习的风切变识别模型训练方法
5.1 引言
5.2 基于不确定采样的主动学习算法
5.3 基于多层次不确定采样的主动学习算法
5.4 基于委员会投票选择的主动学习算法
5.5 实验分析
5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的低空风切变类型识别[J]. 熊兴隆,陈楠,李永东,马愈昭,李猛,冯帅. 系统工程与电子技术. 2019(04)
[2]基于高斯拟合的相干激光雷达风速估计算法[J]. 王平春,陈廷娣,周安然,韩飞,王元祖,孙东松,王国成. 红外与激光工程. 2018(12)
[3]基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究[J]. 徐帆,常建华,刘秉刚,李红旭,朱玲嬿,豆晓雷. 激光与红外. 2018(11)
[4]基于短距相干测风激光雷达的机场低空风切变观测[J]. 张洪玮,吴松华,尹嘉萍,王琪超. 红外与毫米波学报. 2018(04)
[5]基于频谱重构的相干激光测风雷达风切变检测算法[J]. 熊兴隆,徐玖治,李猛,邢晓晴,马愈昭. 光电子·激光. 2018(07)
[6]测风激光雷达修正F因子的小尺度风切变检测算法[J]. 陈星,李贞,庄子波,熊兴隆. 光学精密工程. 2018(04)
[7]基于模糊C均值的低空风切变预警算法[J]. 熊兴隆,杨立香,马愈昭,庄子波. 计算机应用. 2018(03)
[8]相干测风激光雷达VAD风场反演的数据质量控制方法[J]. 王贵宁,刘秉义,冯长中,吴松华,刘金涛,王希涛,李荣忠. 红外与激光工程. 2018(02)
[9]主动学习算法研究进展[J]. 杨文柱,田潇潇,王思乐,张锡忠. 河北大学学报(自然科学版). 2017(02)
[10]1.55μm全光纤相干多普勒激光测风雷达[J]. 胡杨,朱鹤元. 红外与激光工程. 2016(S1)
博士论文
[1]1.55μm相干测风激光雷达样机的研制[D]. 贾晓东.中国科学技术大学 2015
硕士论文
[1]基于小波矩的激光雷达成像低空风切变识别[D]. 陈红.中国民航大学 2014
本文编号:3163266
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3163266.html