超声波测风系统中自适应时延估计算法的研究

在时差法超声波测风系统中,风速的测量精度受到时间延迟估计精度、两超声波传感器的距离精度等的影响。在后者一定的情况下,测风精度对时延估计精度提出了更高的要求。对此,采用了一种基于权值检测的最小均方误差(LMS)自适应时延估计算法,从而实现了高精度时延估计。计算机仿真与实际测试表明:该算法的估计精度满足了所研制的超声波测风系统的设计要求,能够用于机场区域低空风场情况的监测。     

空间相关信道下基于线性星座的预编码技术

文中首先介绍基于MIM0系统的开环预编码技术,重点讨论如何采用线性星座预编码(LCP)方法对多天线系统进行预处理,使多天线系统获得较高的分集增益与编码增益.然后,对LCP预编码系统在空间相关信道下的差错性能作深入分析,分别对弱相关信道与强相关信道两种不同情况下的LCP预编码性能展开详细讨论.最后,用MATLAB软件进行仿真试验,将经过酉星座旋转处理的预编码系统与V-BLAST多天线传输系统作比较,得出不同相关信道下预编码系统的比特差错概率,并验证相应结论.     

基于广义形态滤波和模糊逻辑的散斑噪声抑制

提出一种新的用于图像斑点噪声抑制的滤波算法。此算法应用了形态滤波和模糊逻辑理论,首先以一方向结构元素进行广义形态闭一开、开一闭操作,获得不同方向结构元素的滤波版本,然后根据设计的模糊规则计算所有版本像素的隶属度,以具有相应最大隶属度的像素构成最后的滤波结果。实验结果证明：本文算法优于Lee滤波算法、F．Safa算法和加权形态滤波算法。     

后向散射式小型激光雷达能见度仪探测研究

为了满足在不良气象条件下,机场飞机安全起降对能见度的观测需求,基于后向散射原理设计了一台小型激光雷达能见度仪。该系统采用具有低脉冲能量、高脉冲重复频率的二极管抽运固体激光器和具有低噪声、高量子效率的雪崩光电二极管探测器,确保了系统的测量精确性;并采用嵌入式计算机作为系统的控制和数据处理核心,实现了对系统工作时序的控制。经过多次外场测试,能见度测量数据总体误差小于15%。结果表明,该系统具有较高的探测精度,完全满足国际民航组织对于能见度观测设备精确度的要求。     

考虑多次散射的卷云几何特征和光学特性反演方法

研究了考虑多次散射的卷云几何特征和光学特性反演方法,对反演卷云高度和卷云激光雷达比的方法进行了改进。采用多次散射因子对卷云消光系数曲线进行修正,选取云底及云顶附近高度消光系数变化率的均值求解云层高度修正误差,对微分零交叉法求解得到的卷云高度进行修正,实现了较为精确的激光雷达云层高度反演。采用以边界值处消光系数和卷云光学厚度为约束条件的粒子群算法,求解卷云有效激光雷达比,选用半解析Monte Carlo方法,计算总散射信号与一次散射信号的比值,并结合Platt多次散射因子方程求得多次散射因子,实现了卷云激光雷达比的准确求解。使用Mie散射激光雷达真实回波信号进行了验证。结果表明,该改进方法具有较高的精度,更具应用价值。     

基于多普勒激光雷达低空风切变的数值仿真

多普勒激光雷达是目前在晴空条件下对低空风切变最有效的一种探测手段。完成了基于多普勒激光雷达探测所需的微下击暴流、侧风切变和低空急流等三维变化风场的数值仿真,仿真结果得到了各种风场的基本特征。依据多普勒激光雷达的波束扫描方式,选取雷达扫描仰角为5°,扫描半径为8 km,雷达径向步长为100 m来扫描仿真风场,最后得到雷达探测变化风场的仿真径向数据。这对于深入理解风切变的产生机理以及实现由激光雷达对风切变的探测、识别和预报等后续研究具有重要意义。仿真过程建立的变化风场模型简单,模型参数变化灵活、方便实用。     

极点均值型经验模式分解及其去噪应用

使用经验模式分解（EMD）对信号进行去噪时,由于EMD 本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD 方法,并且给予固有模态函数（IMF）一个新的定义。首先,将相邻极点平均以求得均值包络,然后迭代相减进而获得IMF。最后用原始信号减去分离出的高频IMF 实现去噪。随机信号仿真以及激光雷达回波信号去噪实验表明,该方法与EMD 分解相比,可以更好地将噪声分离,有效地抑制模态混叠,更可以极大地减小均方误差。因此,极点均值型EMD 拥有很好前景。     

基于单多普勒激光雷达的机场风场预报方法

基于机场上空的低空小尺度天气系统风场结构以及单多普勒激光雷达测风原理,对已有变分同化方法和涡度-散度风场反演方法进行改进,利用变分同化方法对由单多普勒激光雷达所测的径向风速进行同化,预报它在未来时序时的估计值,再利用改进的涡度-散度方法对预报的径向风速进行反演,实现对三维风场的反演,从而成功实现对风场的预报.最后,通过对机场上空的天气结构仿真,分析了这种方法对径向风速实现的三维风场的预报的优缺点及其误差.     

探测因子优化的多尺度形态滤波器去噪方法

采用形态滤波器对信号进行去噪,结构元素尺寸的确定是最重要的一环。然而绝大多数的确定方法都是凭借经验或者同理想波形对比来优化结构元素尺寸,前者缺乏精确性,后者则缺少实际意义。针对这些问题,提出了一种通过探测因子函数来确定结构元素尺寸的新方法。首先,通过一个探测因子函数获得信号的尺寸信息。然后,对获得信息求导以找到合适的结构尺寸。最后采用多尺度金子塔形态滤波器来实现去噪。随机信号的仿真去噪以及激光脉冲雷达回波信号的去噪实验表明,该方法有着比较好的去噪效果,并且与其他常用形态滤波方法相比,既不依赖经验,也不引入理想波形。因此该方法有着非常好的前景。     

基于同态滤波与自适应模糊多级中值滤波级联算法的散斑噪声污染图像恢复

提出了一种用于恢复散斑噪声污染图像的同态滤波与自适应模糊多级中值滤波级联算法 ,计算机仿真实验结果表明它既保持了图像的几何结构 ,又有效地抑制了散斑噪声 ,并且通过比较证明它优于同态滤波与多级中值滤波级联算法