CN104181507A - 一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置 - Google Patents

一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，包括定标模块、数据质量控制模块、大气参数反演模块、衍生数据产品生成模块以及数据管理模块；定标模块用于实现对地基多通道微波辐射计的定标操作，得到1级亮温数据；数据质量控制模块用于对其他设备所收集的原始数据进行控制；大气参数反演模块根据定标后的亮温数据以及各辅助设备的电压数据生成对流层温度廓线、边界层温度廓线、相对湿度和水汽密度廓线；衍生数据产品生成模块利用历史探空数据提供的大气温湿度压廓线仿真计算大气积分水汽和云中液态水含量，计算云底温度和高度、大气积分水汽和云中液态水含量；数据管理模块用于实现内部数据文件备份，编写系统状态信息、控制管理日志。

Description

一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置
技术领域
本发明涉及气象领域，特别涉及一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置。
背景技术
地基多通道微波辐射计，其探测频率包括K波段20-30GHz水汽吸收谱线和V波段50-60GHz氧气吸收谱线，该辐射计通过测量微波/毫米波频段大气氧气、水汽吸收谱及窗口频率的辐射亮温，反演对流层大气温度廓线、湿度廓线，水汽密度廓线，大气积水水汽含量和液态水含量等大气参数。
现有技术中的地基微波辐射计对所采集数据的处理不够自动化，需要专业人员的大量参与，工作效率低，不利于用户学习、掌握、操作和控制。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中对于地基微波辐射计所采集数据的处理不够自动化，需要专业人员的大量参与，工作效率低的缺陷，从而提供一种能够对地基微波辐射计进行自动控制以及对其所采集的数据实现自动处理的装置。
为了实现上述目的，本发明提供了一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，该装置连接到包括地基多通道微波辐射计、温湿度传感器，雨雪传感器，气压传感器，GPS定位仪，红外传感器在内的外部辅助设备，包括定标模块、数据质量控制模块、大气参数反演模块、衍生数据产品生成模块以及数据管理模块；其中，
所述定标模块用于实现对地基多通道微波辐射计的定标操作，得到1级亮温数据；
所述数据质量控制模块用于对与所述数据处理与控制装置相连接的其他设备所收集的原始数据进行控制，包括对接收机各通道输出的原始电压进行阈值判断，进而对所述地基微波辐射计及辅助设备的状态进行检测和标注；
所述大气参数反演模块根据所述定标模块所得到的定标后的亮温数据以及各辅助设备的电压数据生成对流层温度廓线、边界层温度廓线、相对湿度和水汽密度廓线；
所述衍生数据产品生成模块利用历史探空数据提供的大气温湿度压廓线仿真计算大气积分水汽和云中液态水含量，并利用红外传感器传送的数据计算云底温度和高度、大气积分水汽和云中液态水含量；
所述数据管理模块用于实现内部数据文件备份，编写系统状态信息、控制管理日志。
上述技术方案中，所述定标模块包括非线性定标单元与冷空tipping定标定能单元；其中，
所述非线性定标单元从所述地基多通道微波辐射计得到不同温度目标的电压值与亮温值，根据它们之间的对应关系，采用非线性拟合方式，确定所述地基微波辐射计观测不同温度目标的响应关系；
所述冷空tipping定标定能单元发出控制指令，控制地基微波辐射计中的天线，令其做多角度扫描，根据扫描结果建立大气光学厚度与大气质量的对应关系，根据该对应关系实现20-30GHz波段对微波辐射计的定标，实现定标参数有效性判断和不定期定标参数更新。
上述技术方案中，所述数据质量控制模块所完成的标注包括：根据阈值判断的结果，确定地基微波辐射计各通道以及各辅助设备是否处于正常工作状态，当工作正常时，将相关设备的状态标注为1，当工作不正常时，将相关设备的状态标注为0。
上述技术方案中，所述大气参数反演模块采用了基于墨西哥帽函数的神经网络算法，该模块依赖于历史探空数据和外场试验，利用由各通道定标后的亮温值和辅助设备提供的电压值所组成的原始输入数据和输出温湿度廓线进行神经网络训练，得到三层神经网络各传输层的权重函数和偏置，从而在实际大气参数反演过程中，利用训练好的神经网络权重函数和偏置，计算得到对流层大气温湿度廓线。
上述技术方案中，所述基于墨西哥帽函数的神经网络算法包括以下步骤：
步骤1）、利用历史探空廓线，仿真对应的地基微波辐射计的各通道亮温值；
步骤2）、从各通道亮温值中随机选取90%作为样本，将其与地表温湿压信息一起作为神经网络的输入层数据，将历史探空廓线作为输出层数据，计算各层间的权重值和偏置；
步骤3）、利用各通道亮温值中剩余的10%作为独立样本数据，将其与地表温湿压信息作为模型输入，计算模型输出，通过得到大气温湿度廓线；
步骤4）、将反演所得到的数据产品与对应的探空廓线进行均方差对比，验证神经网络反演模型性能；
步骤5）、若模型性能能够满足指标要求，将地基微波辐射计实时定标的亮温值及辅助设备实测的温湿压等信息作为神经网络输入数据，实时生成大气温湿度廓线。
上述技术方案中，所述衍生数据产品生成模块采用了统计回归算法；所述统计回归算法利用包括大气温湿压廓线和红外传感器输出电压值在内的输入参数和包括大气积分水汽、云中液态水含量、云底温度和高度在内的输出参数，建立统计回归多项式，求解统计回归方程中的系数，完成统计回归过程。
本发明的优点在于：
本发明实现了对地基微波辐射计的自动数据采集、预处理、处理和产品生成的全过程，同时实现数据质量远程控制和管理，无需人员操作。
附图说明
图1是本发明中的数据处理与控制装置的结构示意图；
图2是本发明中所涉及的神经网络的示意图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置在应用时，需要连接到地基多通道微波辐射计、温湿度传感器，雨雪传感器，气压传感器，GPS定位仪，红外传感器等多个外部设备。本发明的数据处理与控制装置从这些设备接收数据以实现后续的数据处理，并向这些设备发送控制命令。
下面对本发明的数据处理与控制装置做进一步的描述。
参考图1，本发明的数据处理与控制装置包括定标模块、数据质量控制模块、大气参数反演模块、衍生数据产品生成模块以及数据管理模块。
对数据处理与控制装置中各个模块的详细描述如下。
定标模块用于实现对地基多通道微波辐射计的定标操作，得到1级亮温数据。该模块包括非线性定标单元与冷空tipping定标定能单元；其中，所述非线性定标单元从所述地基多通道微波辐射计得到不同温度目标的电压值与亮温值，根据它们之间的对应关系，采用非线性拟合方式，确定地基多通道微波辐射计观测不同温度目标的响应关系。在具体操作时，所述多通道微波辐射计中的天线与射频接收模块波导处接一精密步进衰减器，馈源对准液氮冷却的定标黑体，通过调整步进衰减器，设置不同衰减值(0～25dB)，得到不同衰减值下不同温度目标的电压值与亮温值，实现定标操作，获得系统定标参数，并进行有效性判断。所述冷空tipping定标定能单元发出控制指令，控制微波辐射计中的天线，令其做多角度扫描，根据扫描结果建立大气光学厚度与大气质量的对应关系，根据该对应关系实现20-30GHz波段对微波辐射计的定标，实现定标参数有效性判断和不定期定标参数更新。上述非线性定标单元与冷空tipping定标定能单元分别提供了两种不同的定标方式，用户可根据实际需要择一完成对地基微波辐射计的定标操作。
数据质量控制模块用于对与本发明的数据处理与控制装置相连接的其他设备所收集的原始数据进行控制，包括对接收机各通道输出的原始电压进行阈值判断，进而对地基微波辐射计及辅助设备的状态进行检测和标注。其中，所述标注包括：根据阈值判断的结果，确定地基微波辐射计各通道以及各辅助设备是否处于正常工作状态，当工作正常时，将相关设备的状态标注为1，当工作不正常时，将相关设备的状态标注为0。标注结果对从地基微波辐射计及辅助设备所接收数据的有效性产生影响，若标注结果为1，说明各设备工作正常，接收数据有效，否则，要对接收数据有效性进行额外手段判断，或对标注为0的设备及时维修。
大气参数反演模块根据定标模块所得到的定标后的亮温数据以及各辅助设备的电压数据生成对流层温度廓线、边界层温度廓线、相对湿度和水汽密度廓线。本实施例中，所述大气参数反演模块采用了基于墨西哥帽函数的神经网络算法。所述神经网络算法依赖于历史探空数据和外场试验，利用原始输入数据（各通道定标后的亮温值和辅助设备提供的电压值）和输出温湿度廓线进行神经网络训练，得到三层神经网络各传输层的权重函数和偏置，从而在实际大气参数反演过程中，利用训练好的神经网络权重函数和偏置，计算得到对流层大气温湿度廓线。与传统神经网络算法相比，基于墨西哥帽函数的神经网络算法避免了收敛速度慢以及陷入极值的缺陷。
为了便于理解，下面对基于墨西哥帽函数的神经网络算法做进一步说明。
图2为本发明中所涉及的神经网络的示意图，如图所示，该神经网络有3层，分别为输入层、隐层和输出层；其中输入层的神经元数为8，分别表示3个水汽通道、2个窗区通道以及地表的温度、湿度和压强；隐层的神经元数为10，该数值通过经验公式以及反复验证后确定；输出层的神经元数为116，即分别对应于0～10km的58个离散值的大气温度廓线和大气湿度廓线，0～0.5km每50m一层，0.5～2km每100m一层，2～10km每250m一层，每层大气参数取该层平均值。
在上述神经网络的基础上，本发明的基于墨西哥帽函数的神经网络算法包括以下步骤：
步骤1）、利用历史探空廓线，仿真对应的地基微波辐射计的各通道亮温值。
步骤2）、从各通道亮温值中随机选取90%作为样本，将其与地表温湿压信息一起作为神经网络的输入层数据，将历史探空廓线作为输出层数据，计算各层间的权重值和偏置。
步骤3）、利用各通道亮温值中剩余的10%作为独立样本数据，将其与地表温湿压信息作为模型输入，计算模型输出，通过得到大气温湿度廓线。
步骤4）、将反演所得到的数据产品与对应的探空廓线进行均方差对比，验证神经网络反演模型性能。
步骤5）、若模型性能能够满足指标要求，将地基微波辐射计实时定标的亮温值及辅助设备实测的温湿压等信息作为神经网络输入数据，即可实时生成大气温湿度廓线。
在上述步骤2）中，计算各层间的权重值和偏置可通过下列的公式（1）～公式（3）实现。
对于隐层的第j个节点，可以表示为
Y j = S ( Σ i = 1 L w ij x i + b j ) - - - ( 1 )
式（1）中，wij是连接第i个输入神经元和第j个隐层神经元的权重；bj是计算值和测量之间的偏差；xi是地基微波辐射计标定的各通道亮温值；S是墨西哥帽函数，其表达式如下：
S f ( a , b ) = 1 | a | ∫ f ( t ) ψ ( t - b a ) dt - - - ( 2 )
其中，Sf(a,b)是墨西哥帽小波变换函数，ψ是一种数学含义上的小波函数，也称作尺度函数，a是伸缩尺度因子，决定小波宽度，b为平移因子，反应小波位移量，a,b∈R，且a≠b，t是时间。
输出层的第k个节点可以表示为
Z k = Σ j = 1 M w jk Y j + b k - - - ( 3 )
式（3）中，wjk是连接第j个隐层神经元和第k个输出神经元的权重值；bk是测量值和输出值之间的偏差。
将训练数据代入上述公式（1）－公式（3）后可计算得到权重函数wij、wjk以及偏差bj、bk。
在得到经过训练的神经网络后，由于权重函数wij、wjk以及偏差bj、bk等已知，利用上述公式中的x可计算出Z，从而得到对流层大气温湿度廓线。本发明中所采用的神经网络模型适用于非线性模型，在反复训练过程中，加权函数得以确定，从而减小实际训练的输出向量与测量的输出向量的偏差。相邻层间神经元完全连接，输入元素输入到输入层，经过隐层，传输到输出层，前者采用墨西哥帽函数实现输入元素从输入层传输到隐层，后者采用Purelin函数实现数据从隐层到输出层的转换。
衍生数据产品生成模块利用历史探空数据提供的大气温湿度压廓线仿真计算大气积分水汽和云中液态水含量，并利用红外传感器传送的数据计算云底温度和高度、大气积分水汽和云中液态水含量。本实施例中，衍生数据产品生成模块采用了统计回归算法。统计回归算法利用输入参数（大气温湿压廓线和红外传感器输出电压值）和输出参数（大气积分水汽、云中液态水含量和云底温度和高度），建立统计回归多项式，从而求解统计回归方程中的系数，即完成统计回归过程。所述的统计回归过程也就是求解公式（4）和（5）中系数a和b的过程：
V＝a0+a1·τ1+a2·τ2 （4）
L＝b0+b1·τ1+b2·τ2 （5）
其中，V和L是大气积分水汽、云中液态水含量，τ是与大气状态相关的光学厚度。
云中液态水含量可根据大气湿度廓线和红外测温仪测得的云底温度进行可靠性验证，具体过程参见下面的公式（6）：
C＝c0+c1·RH+c2·T （6）
其中，C是云底高度，RH为95%，T为红外测温仪测得的云底温度，系数c0、c1、c2通过探空廓线及红外测温仪温度利用线性拟合得到，其中的c0代表常数项偏置，c1是相对湿度的权重，c2是云底温度的权重。
在实时探测过程中，根据计算得到的统计回归方程中的系数可实时生成衍生数据产品中的数据，并按时间序列储存和显示。
数据管理模块用于实现内部数据文件备份，编写系统状态信息、控制管理日志。
以上是对本发明的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置的说明。作为一种优选实现方式，在另一个实施例中，定标模块还包括有定标源校正单元。所述定标源校正单元首先做定标源校正，然后由所述的非线性定标单元或冷空tipping定标单元实现对地基多通道微波辐射计的定标操作。所述定标源校正单元所完成的定标源校正操作包括冷源校正和热源校正，其利用在给定的环境温度下微波辐射计的响应趋势不变化的特点修正冷偏差或热偏差，其原理为：当微波辐射计的系统响应在给定的环境温度下确定以后，定标方程曲线的非线性成分就是确定的，不受其它因素的影响，即非线性成分等于实际温度与测量温度的差；因此，通过该温度下的非线性曲线（测量偏差与实际温度的二次曲线），就可以确定在对应的冷源或热源温度下的测量偏差，也就是冷偏差和热偏差。定标源校正周期为6～12个月。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，该装置连接到包括地基多通道微波辐射计、温湿度传感器，雨雪传感器，气压传感器，GPS定位仪，红外传感器在内的外部辅助设备，其特征在于，包括定标模块、数据质量控制模块、大气参数反演模块、衍生数据产品生成模块以及数据管理模块；其中，
所述定标模块用于实现对地基多通道微波辐射计的定标操作，得到1级亮温数据；
所述数据质量控制模块用于对与所述数据处理与控制装置相连接的其他设备所收集的原始数据进行控制，包括对接收机各通道输出的原始电压进行阈值判断，进而对所述地基微波辐射计及辅助设备的状态进行检测和标注；
所述大气参数反演模块根据所述定标模块所得到的定标后的亮温数据以及各辅助设备的电压数据生成对流层温度廓线、边界层温度廓线、相对湿度和水汽密度廓线；
所述衍生数据产品生成模块利用历史探空数据提供的大气温湿度压廓线仿真计算大气积分水汽和云中液态水含量，并利用红外传感器传送的数据计算云底温度和高度、大气积分水汽和云中液态水含量；
所述数据管理模块用于实现内部数据文件备份，编写系统状态信息、控制管理日志。
2.根据权利要求1所述的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，其特征在于，所述定标模块包括非线性定标单元与冷空tipping定标定能单元；其中，
所述非线性定标单元从所述地基多通道微波辐射计得到不同温度目标的电压值与亮温值，根据它们之间的对应关系，采用非线性拟合方式，确定所述地基微波辐射计观测不同温度目标的响应关系；
所述冷空tipping定标定能单元发出控制指令，控制地基微波辐射计中的天线，令其做多角度扫描，根据扫描结果建立大气光学厚度与大气质量的对应关系，根据该对应关系实现20-30GHz波段对微波辐射计的定标，实现定标参数有效性判断和不定期定标参数更新。
3.根据权利要求1所述的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，其特征在于，所述数据质量控制模块所完成的标注包括：根据阈值判断的结果，确定地基微波辐射计各通道以及各辅助设备是否处于正常工作状态，当工作正常时，将相关设备的状态标注为1，当工作不正常时，将相关设备的状态标注为0。
4.根据权利要求1所述的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，其特征在于，所述大气参数反演模块采用了基于墨西哥帽函数的神经网络算法，该模块依赖于历史探空数据和外场试验，利用由各通道定标后的亮温值和辅助设备提供的电压值所组成的原始输入数据和输出温湿度廓线进行神经网络训练，得到三层神经网络各传输层的权重函数和偏置，从而在实际大气参数反演过程中，利用训练好的神经网络权重函数和偏置，计算得到对流层大气温湿度廓线。
5.根据权利要求4所述的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，其特征在于，所述基于墨西哥帽函数的神经网络算法包括以下步骤：
步骤1）、利用历史探空廓线，仿真对应的地基微波辐射计的各通道亮温值；
步骤2）、从各通道亮温值中随机选取90%作为样本，将其与地表温湿压信息一起作为神经网络的输入层数据，将历史探空廓线作为输出层数据，计算各层间的权重值和偏置；
步骤3）、利用各通道亮温值中剩余的10%作为独立样本数据，将其与地表温湿压信息作为模型输入，计算模型输出，通过得到大气温湿度廓线；
步骤4）、将反演所得到的数据产品与对应的探空廓线进行均方差对比，验证神经网络反演模型性能；
步骤5）、若模型性能能够满足指标要求，将地基微波辐射计实时定标的亮温值及辅助设备实测的温湿压等信息作为神经网络输入数据，实时生成大气温湿度廓线。
6.根据权利要求1所述的用于地基微波辐射计的数据处理与控制装置，其特征在于，所述衍生数据产品生成模块采用了统计回归算法；所述统计回归算法利用包括大气温湿压廓线和红外传感器输出电压值在内的输入参数和包括大气积分水汽、云中液态水含量、云底温度和高度在内的输出参数，建立统计回归多项式，求解统计回归方程中的系数，完成统计回归过程。
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