CN106646422B - 增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统 - Google Patents

增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，旨在提供一种系消耗硬件计算资源少，能够提高系统处理速度，并能降低多普勒频移信号识别难度的多普勒频移信号处理系统。本发明通过下述技术方案予以实现：光电探测器接受光信号后产生表现形式为电压的模拟时域信号,通过信号预处理组件时频转换为频域单帧周期图，将行峰值判定得到的单帧布尔图信号送入信号累加模块进行逻辑运算，得到体现回波信号信噪比特性的频域信息；信号累加模块生成体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，并送入发送模块整合为一组数据，输出到速度解算组件基于信噪比统计进行后续处理，完成多普勒频移信号的预处理全过程。

Description

增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统
技术领域
本发明涉及一种基于信噪比统计的相干测风雷达的数字信号处理方法。
背景技术
激光测风雷达是一种通过探测远距离目标的散射光特性来获取目标相关信息的主动式的现代光学遥感技术，相对于传统气象雷达，激光测风雷达可以直接对大气风速进行遥感测量。相干测风雷达利用基本的光学相干原理实现速度的高精度测量，系统的结构简单，是目前低空域测风系统的首选方案。相干多普勒测风激光雷达通常会采用周期图最大值法(PM)提取散射信号的多普勒频移(对应风速)信息。由于噪声和相干效率的影响,个别散射信号会出现信噪比(SNR)突然降低的情况,从而导致系统的探测概率降低,影响系统整体的探测性能。为了解决个别散射信号多普勒频移的错误估计问题,现有技术提出了一种新的非线性自适应多普勒频移估计方法。该方法利用风速的连续性,标定错误信号,并自适应地利用强信噪比区域的多普勒频移统计数据来弥补信噪比变差而出现的估计错误。在激光测风雷达与大气存在相对运动的情况下，散射信号携带了多普勒频移信息，通常情况下通过分析多普勒频移量，就可以解算出径向空速。为激光多普勒测速按照探测方式分为直接探测和相干探测两种，直接探测方式利用光学鉴频器直接分析大气分子或者气溶胶后向散射信号， 获取风场引起的多普勒频移。直接探测需借助鉴频器检测多普勒频谱的频移，系统的结构比较复杂。激光相干测速则是将原始激光分为出射光和本振光两束信号，将接收到的气溶胶后向散射信号和稳定的本地振荡光进行混频，获取信号的多普勒频移。系统将出射光发射到大气中，并收集与大气成分发生散射后，频率已经发生变化的后向散射信号，将散射信号与本振光混频后输入探测器，由探测器得到两者的差频信息，该差频信息即为多普勒频移。一般可以根据多普勒频移与运动物体速度间的关系，可以推导出物体的运动速度。由于系统接收到的大气回波信号非常微弱，为了提高系统信噪比，需要对大气回波信号进行频谱累加，获得累加后的功率谱，才能实现信号多普勒频移的提取。
相干测风雷达的光电探测器接收到的时域信号可以视为多普勒频移信号与白噪声信号的合成。在大多数情况下多普勒频移信号是一个零均值圆型复数高斯随机过程，由于后向散射信号的强度非常微弱，因此大多数情况下特征频率信号都被湮没在白噪声信号中。目前常用的提高信噪比方法是在相干测风雷达的预处理组件中，对时域信号进行快速傅立叶变换得到频域信号后对功率谱密度图或周期图进行累加平均，将完成了累加平均的频谱信号发送给速度解算组件进行后续处理。累加平均后多普勒频移信号的信噪比虽然得到了增强，但平均后的频谱信号仅具有幅频特性，不便于对风场特征进行进一步分析；而在由于大气成分原因造成后向散射信号强度过弱的情况下，饱和的探测器将在特定频率形成频率尖峰，不利于特征频率信号的识别；另外，在激光测风雷达探测范围内存在其它干扰物体的情况下，由于干扰物体的激光反射信号大于后向散射信号，因此同样被增强的干扰信号也将对特征频率信号的识别带来困难。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足之处，提供一种系统结构简单，易于实现，消耗硬件计算资源少，利于实现全流水线运算，能够提高系统处理速度，并能降低多普勒频移信号识别难度，解决目前相干测风雷达抗干扰能力差问题的多普勒频移信号处理系统。
本发明的上述目的可以通过以下措施来得到：一种增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，包括：设置在相干测风雷达中的光电探测器1、信号累加组件3，信号预处理组件2和速度解算组件4，其特征在于，光电探测器1接受光信号后产生表现形式为电压的模拟时域信号,将接收到的模拟时域信号送入信号预处理组件2进行时频转换，将时频转换为频域单帧周期图，得到反映幅频特性的单帧周期图信号，并对单帧周期图进行峰值判定，将行峰值判定得到的单帧布尔图信号送入信号累加模块进行逻辑运算，以降低多普勒频移信号的识别难度，通过对激光回波信号的频域特性进行分析和计算，得到体现回波信号信噪比特性的频域信息；信号累加模块将逻辑运算后的单帧布尔图信号转换为无符号整型数据并进行逐帧累加，生成体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，并能够用于辨识特征频率信号的累加功率谱和累加概率谱图送入发送模块3311整合为一组数据，输出到速度解算组件4基于信噪比统计进行后续处理，完成多普勒频移信号的预处理全过程。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果。
系统结构简单，易于实现。本发明采用光电探测器1、信号累加组件3，信号预处理组件2和速度解算组件4组成预处理系统，统结构简单，易于实现体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图。
消耗硬件计算资源少，利于实现全流水线运算。本发明采用由高速模数转换电路和FPGA电路组成的信号预处理组件，在将时域信号进行时频转换为频域单帧周期图后，对单帧周期图进行峰值判定得到单帧布尔图信号，通过对单帧周期图和单帧布尔图信号进行分别累加，得到体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，通过对激光回波信号的频域特性进行分析和计算，消耗硬件计算资源少，得到体现回波信号信噪比特性的频域信息，利于实现全流水线运算。相比于现有信号处理方法，仅需要在FPGA电路中增加少量逻辑运算和累加电路。
能够提高系统处理速度，并能降低多普勒频移信号识别难度。本发明采用信号累加模块将逻辑运算后的单帧布尔图信号转换为无符号整型数据并进行逐帧累加，生成体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，不仅提高了系统的处理速度，降低了多普勒频移信号识别难度，而且由于概率谱图的构成较累加周期图更为简单，使得速度解算组件能够从中轻松的提取出特征频率信号。另外，概率谱图通过对逐帧频谱信号的信噪比分析得到了回波信号的信噪比特性，从中可以分析出探测信号的物理特性，为干扰信号的识别提供依据，进一步降低多普勒频移信号的识别难度，解决目前相干测风雷达抗干扰能力差的问题。
系统结构简单，利于实现全流水线运算，提高系统处理速度。
本发明中的各项参数如傅立叶变换点数和累加次数可以很方便地根据相干测风雷达信号的精度需求进一步扩充。
附图说明
图1是增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统原理示意图。
图2是图1信号预处理组件与信号累加组件构成的FPGA电路的信号运算原理示意图。
图3是单帧时域信号进行傅立叶变换的波形示意图。
图4是图3峰值判定模块并联上路信号的运算原理图。
图5是图3峰值判定模块并联下路信号的运算原理图。
图6根据单帧周期图信号求单帧布尔图信号的波形示意图。
图7是图6由单帧布尔图信号叠加得到累加概率谱图的波形示意图。
图中：1光电探测器，2信号预处理组件，3信号累加组件，4速度解算组件，31高速模数转换电路，32数字时域信号，33FPGA电路，3301浮点数转换模块，3302傅立叶变换模块，3303周期图计算模块，3304单帧周期图信号，3305第一信号累加模块1，3306累加功率谱图，3307峰值判定模块，33071数值比较器，33072非门，33073或非门，3308单帧布尔图信号，3309第二信号累加模块，3310累加概率谱图，3311发送模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
参阅图1。在以下描述的实施例中，一种增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，包括：设置在相干测风雷达中的光电探测器1、信号预处理组件2、信号累加组件3和速度解算组件4，光电探测器1接受光信号后产生表现形式为电压的模拟时域信号,将接收到的模拟时域信号送入信号预处理组件2进行时频转换，将频转换为频域单帧周期图，得到反映幅频特性的单帧周期图信号3304，并对单帧周期图进行峰值判定，将行峰值判定得到的单帧布尔图信号送入信号累加模块进行逻辑运算，以降低多普勒频移信号的识别难度，通过对激光回波信号的频域特性进行分析和计算，得到体现回波信号信噪比特性的频域信息；信号累加模块将逻辑运算后的单帧布尔图信号转换为无符号整型数据并进行逐帧累加，生成体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，并能够用于辨识特征频率信号的累加功率谱和累加概率谱图送入发送模块3311整合为一组数据，输出到速度解算组件4基于信噪比统计进行后续处理，完成多普勒频移信号的预处理全过程。所有的信号预处理过程都在信号预处理组件2内进行。
参阅图2-图5。信号预处理组件2包括高速模数转换电路31和FPGA电路33，其中，高速模数转换电路31的采样频率和采样位宽由相干测风雷达应用环境决定，当相干测风雷达安装在直升机等低速飞行器上以测量相对风速时，采样频率应不低于400MHz，采样位宽应不低于10bit。FPGA电路33包含顺次串联的浮点数转换模块3301、傅立叶变换模块3302、周期图计算模块3303和并联在周期图计算模块3303输出端的峰值判定模块3307其中，傅立叶变换模块3302的变换点数为1024点。高速模数转换电路31将接收到的模拟时域信号转换为整型数据并输入所述的浮点数转换模块3301，浮点数转换模块3301将接收的整型数据转换为单精度浮点数并输入所述的傅立叶变换模块3302，傅立叶变换模块3302将依次接收到的数字信号按每1024个数字信号为一帧，依次进行傅立叶变换得到该帧对应的频域信号，最终将频域信号输入所述的周期图计算模块3303，周期图计算模块3303将每一帧接收到的频域信号的实部和虚部分别平方后相加并截取前512个点，得到反映幅频特性的单帧周期图信号3304，并同时输出给所述的第一信号累加模块3305和所述的峰值判定模块3307，并循环重复上述过程。
第一信号累加模块3305将接收到的单帧周期图信号3304进行逐帧累加，当累加次数到达304次之后得到累加功率谱图3306，将累加功率谱图3306输出到所述的发送模块3311并将自身清零。峰值判定模块3307对单帧周期图信号3304内的512个频率点进行逐一分析，通过每一个频率点与其相邻两点的幅值关系得到该点的信号强度特性，得到反映单帧周期图信号3304每个频率点的信噪比特性的单帧布尔图信号3308，最终将单帧布尔图信号3308输出到所述的第二信号累加模块3309。第二信号累加模块3309将接收到的单帧布尔图信号3308转换为32位无符号整型数据并进行逐帧累加，当累加次数到达304次之后得到累加概率谱图3310，将累加概率谱图3310输出到所述的发送模块3311并将自身清零。发送模块3311在接收到累加功率谱图3306和累加概率谱图3310后，将其整合为一组数据并输出到速度解算组件4，并循环重复上述过程。
信号累加组件3包括分别并联在峰值判定模块3307输入端并联回路上的第一信号累加模块3305、并联在峰值判定模块3307输出端并联回路上的第二信号累加模块3309和并联在第一信号累加模块3305与第二信号累加模块3309输出端并联回路上的发送模块3311，其中，第一信号累加模块13305和第二信号累加模块3309是采用移位寄存器和加法器来实现的。高速模数转换电路31将模拟时域信号转换为以整型数据表达的数字时域信号32，并将其数字时域信号32送入FPGA电路33中的浮点数转换模块3301。经高速模数转换电路31模数转换的数字时域信号32，以每1024个连续点为一组，送入图3所示FPGA电路后，首先在浮点数转换模块3301的处理下，将数字时域信号的数据类型由整型转换为单精度的数据类型；然后在傅立叶变换模块3302的处理下进行时频转换，将得到的1024点单精度复数信号送入周期图计算模块3303处理得到1024点单精度周期图信号，并截取前512点，输出512点周期图信号，数据类型一组表现了当前瞬间激光信号频域能量特性的周期图信号，该周期图信号被称为单帧周期图信号3304。所述单帧周期图信号3304同时输出到第一信号累加模块3305和峰值判定模块3307，两路单帧周期图信号按图2所示峰值判定模块3307构成的并联回路的方位分为上路信号和下路信号。为了便于展示，图中仅取了峰值判定模块3307工作的信号波形图，前64个点的波形信息。
上路信号经第一信号累加模块3305逐帧接收单帧周期图信号3304并且进行累加，当累加次数达到304次之后，将单帧周期图信号叠加得到图4所示的累加功率谱图3306的累加结果输出到发送模块3311，并将第一信号累加模块3305自身内部的存储数据清零，开始下一个累加周期。累加结果称为累加功率谱图3306，其第一信号累加模块3305累加结果产生的累加功率谱图3306相比单帧周期图信号3304在信噪比上提高了24.8dB，相当于25dB。
下路信号经第二信号累加模块3309逐帧接收单帧布尔图信号3308并且将其单帧布尔图信号转换为32位无符号整型数据进行累加，当累加次数达到304次之后将累加结果输出到发送模块3311并将第二信号累加模块3309自身内部的存储数据清零，开始下一个累加周期。所述累加结果称为累加概率谱图3310。所述累加概率谱图3310展示的是信号频谱中每一个频率点在该范围内的强弱程度在时域范围内的统计，累加概率谱图3310不直接给出信号的幅值，而是给出特定信号的信噪比。
在所述的累加概率谱图3310中，视为高斯白噪声的背景噪声的信噪比统计期望是累加次数的1/3。由于累加次数为304次，因此背景噪声的统计期望为304乘以1/3，即101。叠加在背景噪声中的弱信号信噪比统计期望将略高于101，而强信号的统计期望将显著高于101。因此累加概率谱图3310能够用于辨识特征频率信号的频率值以及信号类型。
上路信号和下路信号处理完成后，由相同的304帧单帧周期图信号3304生成的累加功率谱图3306和累加概率谱图3310同时输入发送模块3311。发送模块3311将累加功率谱图3306和累加概率谱图3310进行组合，得到一组1024点的32位数据，即获得累加功率谱和概率谱图。这样就完成了信号预处理的全过程。
图5所示峰值判定模块3307内部包含两个数值比较器33071，一个非门33072和一个或非门33073。在下路信号中，峰值判定模块3307根据傅立叶变换模块3302截取前512个点组成单帧周期图信号3304，将其512个点按照信号排列顺序，由第2个点到第511个点依次将该点和其前后两个点，即第n-1，n，n+1个点，输入峰值判定模块3307中，峰值判定模块3307，其对每一个点相对于其前后两个点的数值大小进行比较，根据单帧周期图信号求单帧布尔图信号的波形。当每一个点，即第n点大于其前后两个点：第n-1，n+1点时，峰值判定模块3307输出布尔值1，反之，则输出布尔值0。当第n-1个点的数值大于等于第n个点或者当第n个点的数值大于等于第n+1个点时，数值比较器33071输出布尔值1，反之，则输出布尔值0。对于由512个点组成的单帧周期图信号3304，峰值判定模块3307对第1个点和第512个点不进行判定，直接输出布尔值0，对剩余510个点进行逐一判定，输出每一个点的强度信息，最后得到由512个点组成的单帧布尔图信号3308。

Claims (10)

1.一种增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，包括：设置在相干测风雷达中的光电探测器（1）、信号累加组件（3），信号预处理组件（2）和速度解算组件（4），其特征在于，光电探测器（1）接受光信号后产生表现形式为电压的模拟时域信号,将接收到的模拟时域信号送入信号预处理组件（2）进行时频转换，将时频转换为频域单帧周期图，得到反映幅频特性的单帧周期图信号（3304），并对单帧周期图进行峰值判定，将行峰值判定得到的单帧布尔图信号送入信号累加模块进行逻辑运算，以降低多普勒频移信号的识别难度，通过对激光回波信号的频域特性进行分析和计算，得到体现回波信号信噪比特性的频域信息；信号累加模块将逻辑运算后的单帧布尔图信号转换为无符号整型数据并进行逐帧累加，生成体现频域幅值特性的累加功率谱图和体现频域信噪比特性的累加概率谱图，并能够用于辨识特征频率信号的累加功率谱和累加概率谱图送入发送模块（3311）整合为一组数据，输出到速度解算组件（4）基于信噪比统计进行后续处理，完成多普勒频移信号的预处理全过程。
2.如权利要求1所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：信号预处理组件（2）包括高速模数转换电路（31）和FPGA电路（33），其中，高速模数转换电路（31）的采样频率和采样位宽由相干测风雷达应用环境决定，当相干测风雷达安装在低速飞行器上，以测量相对风速时，采样频率应不低于400MHz，采样位宽应不低于10bit。
3.如权利要求2所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：FPGA电路（33）包含顺次串联的浮点数转换模块（3301）、傅立叶变换模块（3302）、周期图计算模块（3303）和并联在周期图计算模块（3303）输出端的峰值判定模块（3307），其中，傅立叶变换模块（3302）的变换点数为1024点。
4.如权利要求3所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：高速模数转换电路（31）将接收到的模拟时域信号转换为整型数据并输入所述的浮点数转换模块（3301），浮点数转换模块（3301）将接收的整型数据转换为单精度浮点数并输入所述的傅立叶变换模块（3302），傅立叶变换模块（3302）将依次接收到的数字信号按每1024个数字信号为一帧，依次进行傅立叶变换得到该帧对应的频域信号，最终将频域信号输入所述的周期图计算模块（3303），周期图计算模块（3303）将每一帧接收到的频域信号的实部和虚部分别平方后相加并截取前512个点，得到反映幅频特性的单帧周期图信号（3304），并同时输出给第一信号累加模块（3305）和所述的峰值判定模块（3307），并循环重复上述过程。
5.如权利要求4所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：第一信号累加模块（3305）将接收到的单帧周期图信号（3304）进行逐帧累加，当累加次数到达304次之后得到累加功率谱图，将累加功率谱图输出到所述的发送模块（3311）并将自身清零。
6.如权利要求3所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：峰值判定模块（3307）对单帧周期图信号（3304）内的512个频率点进行逐一分析，通过每一个频率点与其相邻两点的幅值关系得到该点的信号强度特性，得到反映单帧周期图信号（3304）每个频率点的信噪比特性的单帧布尔图信号（3308）。
7.如权利要求6所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：第二信号累加模块（3309）将接收到的单帧布尔图信号（3308）转换为32位无符号整型数据并进行逐帧累加，当累加次数到达304次之后得到累加概率谱图（3310），将累加概率谱图（3310）输出到所述的发送模块（3311）并将自身清零，发送模块（3311）在接收到累加功率谱图（3306）和累加概率谱图（3310）后，将其整合为一组数据并输出到速度解算组件（4），并循环重复上述过程。
8.如权利要求1所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：信号累加组件（3）包括分别并联在峰值判定模块（3307）输入端并联回路上的第一信号累加模块（3305）、并联在峰值判定模块（3307）输出端并联回路上的第二信号累加模块（3309）和并联在第一信号累加模块（3305）与第二信号累加模块（3309）输出端并联回路上的发送模块（3311），其中，第一信号累加模块（3305）和第二信号累加模块（3309）是采用移位寄存器和加法器来实现的。
9.如权利要求2所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：高速模数转换电路（31）将模拟时域信号转换为以整型数据表达的数字时域信号（32），并将其数字时域信号（32）送入FPGA电路（33）中的浮点数转换模块（3301），经高速模数转换电路（31）模数转换的数字时域信号（32），以每1024个连续点为一组，送入FPGA电路后，首先在浮点数转换模块（3301）的处理下，将数字时域信号的数据类型由整型转换为单精度的数据类型；然后在傅立叶变换模块（3302）的处理下进行时频转换，将得到的1024点单精度复数信号送入周期图计算模块（3303）处理得到1024点单精度周期图信号，并截取前512点，输出512点周期图信号。
10.如权利要求4所述的增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统，其特征在于：单帧周期图信号（3304）同时输出到第一信号累加模块（3305）和峰值判定模块（3307），两路单帧周期图信号峰值判定模块（3307）构成的并联回路的方位分为上路信号和下路信号，上路信号经第一信号累加模块（3305）逐帧接收单帧周期图信号（3304）并且进行累加，当累加次数达到304次之后，将单帧周期图信号叠加得到的累加结果输出到发送模块（3311），并将第一信号累加模块（3305）自身内部的存储数据清零，开始下一个累加周期；下路信号经第二信号累加模块（3309）逐帧接收单帧布尔图信号（3308），并且将其单帧布尔图信号转换为32位无符号整型数据进行累加，当累加次数达到304次之后将累加结果输出到发送模块（3311），并将第二信号累加模块（3309）自身内部的存储数据清零，开始下一个累加周期。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11516051B2 (en) * 2018-03-06 2022-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for AI-based UE speed estimation using uplink SRS measurements
CN109709540B (zh) * 2018-12-19 2022-09-20 中国人民解放军第四军医大学 一种mimo人体雷达信号通道选择方法
CN112068105B (zh) * 2020-09-07 2023-09-08 浙江光珀智能科技有限公司 一种调频连续波激光雷达接收机信号频谱分析系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102043144A (zh) * 2010-10-22 2011-05-04 中国科学院上海光学精密机械研究所 全光纤相干测风多普勒激光雷达信号处理装置
CN102269810A (zh) * 2011-04-26 2011-12-07 中国科学院上海光学精密机械研究所 相干激光测风多普勒雷达激光回波信号频谱变换装置
CN104603636A (zh) * 2012-09-14 2015-05-06 三菱电机株式会社 激光雷达装置以及测定对象物的速度计算方法
CN205176276U (zh) * 2015-11-19 2016-04-20 北京理工大学珠海学院 一种全光纤相干测风激光雷达

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102043144A (zh) * 2010-10-22 2011-05-04 中国科学院上海光学精密机械研究所 全光纤相干测风多普勒激光雷达信号处理装置
CN102269810A (zh) * 2011-04-26 2011-12-07 中国科学院上海光学精密机械研究所 相干激光测风多普勒雷达激光回波信号频谱变换装置
CN104603636A (zh) * 2012-09-14 2015-05-06 三菱电机株式会社 激光雷达装置以及测定对象物的速度计算方法
CN205176276U (zh) * 2015-11-19 2016-04-20 北京理工大学珠海学院 一种全光纤相干测风激光雷达

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"1.55μm全光纤相干多普勒激光测风雷达";胡杨 等;《红外与激光工程》;20160531;第45卷(第S1期);全文 *
"ALL-fiber multifunction continuous-wave coherent laser radar at 1.55μm for range, speed, vibration and wind measurements";Christer J. Karlsson et al.;《APPLIED OPTICS》;20000720;全文 *

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