CN108334710A - 重力波参数的计算方法、装置及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种重力波参数的计算方法、装置及终端，涉及重力波技术领域，包括基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；采用预设处理方法对探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，预设处理方法包括带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或，卡尔曼滤波算法；将原始温度廓线和背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；基于温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，重力波参数包括重力波频谱功率密度；本发明能够有效提高重力波参数的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及重力波研究技术领域，尤其是涉及一种重力波参数的计算方法、装置及终端。
背景技术
重力波在平流层起重要作用，它能引起大的温度和风场扰动，同时重力波破碎产生的作用力可以改变背景风场，此外，中层大气环流也受重力波影响，大气环流模式的精度依赖中层大气重力波的参数化准确度，所以重力波参数的计算方法至关重要。
在现有技术利用温度廓线计算重力波参数的过程中，大多涉及到传统的三次多项式拟合方法，然而这种方式计算得到的扰动温度并不准确，致使基于该扰动温度计算得到的重力波参数准确度较低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种重力波参数的计算方法、装置及终端，能够有效提高重力波参数计算结果的准确度。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种重力波参数的计算方法，包括：基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；采用预设处理方法对探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，预设处理方法包括带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或，卡尔曼滤波算法；将原始温度廓线和背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；基于温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，重力波参数包括重力波频谱功率密度。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：基于探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的重力波参数进行修正处理。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述滤波系数是基于非加权线性最小二乘回归和三次多项式确定。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述基于温度扰动廓线计算得到重力波参数的步骤，包括：基于温度扰动廓线，利用功率谱分析法确定重力波频谱功率密度。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述基于温度扰动廓线，利用功率谱分析法计算得到重力波频谱功率密度的步骤，包括：对温度扰动廓线先后进行归一化处理和预白处理；根据处理后的温度扰动廓线，求取重力波的单边频谱功率密度；对单边频谱功率密度先后进行平滑处理和预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述基于温度扰动廓线，利用功率谱分析法计算得到重力波频谱功率密度的步骤，包括：基于温度扰动廓线，确定扰动温度Ti'；其中，1≤i≤N；Ti'为温度扰动廓线中第i个温度序列点的扰动温度，N为所述温度扰动廓线上的点数总和；对扰动温度Ti'进行归一化处理，得到归一处理值其中，为背景温度廓线对应的温度值；对归一处理值进行预白处理，得到预白处理值其中，1≤i≤N-1,且PN＝0；基于预白处理值,求取重力波的单边频谱功率密度其中，为Pi的离散傅里叶变换值，kn＝(n/NΔx)为波数，且1≤n≤N；利用Hanning法对单边频谱功率密度进行平滑处理，得到平滑处理值
其中，k2≤kn≤kN/2-1；对平滑处理值进行预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度
结合第一方面的第五种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：按照以下公式，对计算得到的所述重力波频谱功率密度进行修正处理：
Φa(kn)＝[1+(knwτ)2]Φ0(kn)：其中，Φa(kn)为大气实际的重力波频谱功率密度；w是所述探空火箭的温度传感器的垂直降落速度，τ是所述温度传感器的响应时间。
第二方面，本发明实施例还提供一种重力波参数的计算装置，包括：原始温度廓线获得模块，用于基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；背景温度廓线获得模块，用于采用预设处理方法对探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，预设处理方法包括带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或，卡尔曼滤波算法；温度扰动廓线获得模块，用于将原始温度廓线和背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；重力波参数计算模块，用于基于温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，重力波参数包括重力波频谱功率密度。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述装置还包括：修正模块，用于基于探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的重力波参数进行修正处理。
第三方面，本发明实施例提供了一种终端，该终端包括存储器以及处理器，存储器用于存储支持处理器执行第一方面任一项所述的方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。
本发明提供了一种重力波参数的计算方法、装置及终端，通过采用带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法或卡尔曼滤波算法等方式可得到较为准确的背景温度廓线，从而得到合理的温度扰动廓线，进而基于合理的温度扰动廓线计算得到准确度较高的重力波参数，有效提高了重力波参数的准确度和可靠性。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例所提供的一种重力波参数的计算方法流程图；
图2示出了本发明实施例所提供的另一种重力波参数的计算方法流程图；
图3示出了本发明实施例所提供一种大气环境特征图；
图4示出了本发明实施例所提供的一种LS周期分析结果示意图；
图5示出了本发明实施例所提供的一种重力波参数的计算装置的结构框图；
图6示出了本发明实施例所提供的另一种重力波参数的计算装置的结构框图；
图7示出了本发明实施例所提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，重力波参数的计算一般采用传统的三次多项式拟合方法，以下简要说明基于三次多项式拟合法计算重力波参数的步骤：对于探测得到的每个温度剖面，首先采用三次样条插值把温度数据插值到预设间隔(诸如0.2km间隔)的高度格点上，其次采用三次多项式按最小二乘法拟合得到背景温度结构，然后再把背景温度从原温度剖面中扣除即可得到残余温度剖面，之后采用2km和10km波长的带通滤波器对上述残余温度剖面进行滤波处理便可得到垂直波长处于2km-10km的扰动温度，进而再基于扰动温度计算重力波参数。
然而，上述利用三次多项式拟合方法计算得到的重力波参数通常并不准确，原因为：该方法会产生不真实的波动，致使得到的扰动温度具有随机性和不确定性，此外，上述方法在滤波处理时也可能滤掉主要的波动信号。除此，多阶曲线拟合方法得到的温度扰动廓线大多会包括很强的背景场信息，该背景场信息的强度可能高于温度扰动廓线的最强波动信号，而且还会同时引入虚假的波动信号，导致计算得到的扰动温度与真实的扰动场不一致，从而基于不准确的扰动温度计算所得的重力波参数准确度较低，可靠性较差。
为改善上述问题，本发明实施例提供了一种重力波参数的计算方法、装置以及终端，该技术可应用于重力波研究场合，以下对本发明实施例进行详细介绍。
在一种可选的实施方式中，参见图1所示的一种重力波参数的计算方法流程图，该方法包括如下步骤：
步骤S100，基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线。
其中，探空火箭是一种在近地空间进行探测和科学试验的火箭，可以在高度方向探测大气各层结构成分和参数，诸如大气温度数据等。在本实施例中，探空火箭的探测数据为温度数据。温度廓线是大气温度随高度分布的曲线，温度廓线的具体绘制方式可以参照相关技术实现，在此不再赘述。
由于目前能够用于探测中层大气重力波的探测仪器较少，空基的观测设备虽然能覆盖全球，但是垂直分辨率太低，不足以描述小尺度的扰动。激光雷达虽然可以用于连续观测中层大气的重力波，但一般只在中纬度地区设立有观测站，并且激光雷达通常在夜间工作。相比之下，本实施例采用探空火箭更利于观测局地温度，探测火箭应用灵活，且得到的探测数据更为准确。
步骤S102，采用预设处理方法对探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线，也即，通过拟合处理的值确定背景场。具体的，本实施例提供的预设处理方法可以为带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或者，卡尔曼滤波算法。
在一种具体实施方式中，带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法中的滤波系数是基于非加权线性最小二乘回归和三次多项式而确定的，该滤波系数又可称为Savitzky-Golay滤波器。具体应用时，可以设置Savitzky-Golay滤波器的参数，诸如设置该滤波器的宽度为20km。
卡尔曼滤波算法是一种最优化自回归数据处理算法，也视为一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)，它能够从一系列的不完全测量及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。除此以外，预设处理方法还可以包括施密特扩展滤波器等其它滤波算法。
通过上述预设处理方法，与传统的多项式拟合法相比，能够较好地识别并过滤虚假波动信息，从而使之后计算的扰动温度更为准确。
步骤S104，将原始温度廓线和背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线。该扰动基本由重力波造成，因此计算温度扰动廓线是计算重力波参数的关键步骤。由于本实施例提供的背景温度廓线是基于可改善传统的多项式拟合的不足之处的预设处理方法(诸如，带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法或者卡尔曼滤波算法等)计算得到的，数据较为准确，相应得到的温度扰动廓线也较为可靠，为提升重力波参数的准确性打下了良好的基础。
步骤S106，基于温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，重力波参数包括重力波频谱功率密度。
本发明实施例提供的一种重力波参数的计算方法，通过采用带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法或卡尔曼滤波算法等方式可得到较为准确的背景温度廓线，从而得到合理的温度扰动廓线，进而基于合理的温度扰动廓线计算得到准确度较高的重力波参数，有效提高了重力波参数的准确度和可靠性。
考虑到探空火箭的温度传感器存在滞后效应，在图1的基础上，参见图2所示的另一种重力波参数的计算方法流程图，除了步骤S100～步骤S106，还示出了步骤S200：基于探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的重力波参数进行修正处理。修正后的重力波参数可以进一步反映真实的重力波情况，为相关研究提供准确可靠的数据。
当重力波参数为重力波频谱功率密度时，本实施例给出了一种计算基于温度扰动廓线计算得到重力波频谱功率密度的具体方式，也即，可以利用功率谱分析法确定重力波频谱功率密度。利用功率谱分析法确定重力波频谱功率密度的具体步骤可以为：首先，对温度扰动廓线先后进行归一化处理和预白处理；其次，根据处理后的温度扰动廓线，求取重力波的单边频谱功率密度；最后，对单边频谱功率密度先后进行平滑处理和预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度。除此之外，还可以基于探空火箭的温度传感器的滞后效应，进一步对重力波频谱密度进行修正，以使得修正后的重力波频谱密度更为准确。
为便于实施，本实施例给出了一种利用功率谱分析法确定重力波频谱功率密度的具体实施步骤，参见如下所示：
步骤(1)，基于温度扰动廓线，确定扰动温度Ti'；
其中，1≤i≤N；Ti'为温度扰动廓线中第i个温度序列点的扰动温度，N为温度扰动廓线上的点数总和。
步骤(2)，对扰动温度Ti'进行归一化处理，得到归一处理值
其中，为背景温度廓线对应的温度值。
步骤(3)，对归一处理值进行预白处理，得到预白处理值
其中，1≤i≤N-1,且PN＝0。
步骤(4)，基于预白处理值,求取重力波的单边频谱功率密度：
其中，为Pi的离散傅里叶变换值，kn＝(n/NΔx)为波数，且1≤n≤N。其中，j与i相同或不同，具体可参照离散傅里叶变换技术，在此不再赘述。
步骤(5)，利用Hanning法对单边频谱功率密度进行平滑处理，得到平滑处理值：
其中，k2≤kn≤kN/2-1；对平滑处理值进行预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度其中，Hanning法具体为一种窗函数，又可称为汉宁窗函数。
步骤(6)，按照以下公式，对计算得到的重力波频谱功率密度进行修正处理：
Φa(kn)＝[1+(knwτ)2]Φ0(kn)：其中，Φa(kn)为大气实际的重力波频谱功率密度；w是探空火箭的温度传感器的垂直降落速度，τ是温度传感器的响应时间。
进一步，本发明实施例还提供了一种饱和重力波模型，具体参见如下公式所示：
Fm(m)＝f4/(10g2m3)
其中，f2表示浮力频率，g表示重力加速度，m表示大波数。
通过上述重力波模型，还可以计算重力波系列参数。
为了从实验层面证明上述重力波参数的计算方法的可靠性，本发明实施例对上述方法的可靠性进行实验，并对实验结果进行了分析，具体过程如下：
首先参见图3所示的一种大气环境特征图，示出了火箭发射当天的大气环境特征，图3中清楚地示意了根据火箭的探测数据所得到的浮力频率f2，具体示出了某年11月8、15、16、17和19号探空火箭探测的浮力频率f2，图3中的粗实线表示5天平均值，由图3中可见，每条线都向右偏移0.4×10-3rad2/s2。在本实验中，将平流层20-50km分为厚度为10km的三层，分别是20-30km的低平流层、30-40km的中间平流层和40-50km高平流层。从图中可见，浮力频率在平流层底部相比于上层扰动更明显，但是平均浮力频率基本保持在0.2×10-3rad2/s2～0.6×10-3rad2/s2范围内。
垂直波长从平流层底部的2-5km可以增加到中间层顶的10-30km。为研究重力波的主要波数，应用本实施例提供的重力波参数的计算方法，并具体采用Lomb-Scargle周期图(LS)分析探空火箭的温度扰动廓线，由LS分析得到的功率谱可以转化为波的振幅，参见图4所示的一种LS周期分析结果示意图，示出了上述11月基于探空火箭5次的探测数据的LS周期分析结果，其中，虚线表示95％的置信区间。由图4中可见，重力波的主要波长集中在6-16km。在11月19日，有一个波长约为2km的重力波，在其他几天都没有出现。可见，重力波的日变化也很大。
由上述结果可见，根据本发明实施例提供的重力波参数的计算方法，通过分析计算得到的温度扰动廓线在低、中和高层平流层的波数谱，观测到的波数谱的斜率和基准模型比较一致，特别是在波数小于1×10-3cycle/m的范围。当波速大于1×10-3cycle/m，且波数谱的斜率大于3(此处指斜率的绝对值)，特别是在20-30km和40-50km高度，本实验结果更为准确。
对应于上述方法实施例，参见图5所示的一种重力波参数的计算装置的结构框图；该装置包括如下模块：
原始温度廓线获得模块500，用于基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；
背景温度廓线获得模块502，用于采用预设处理方法对探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，预设处理方法为带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法；或，卡尔曼滤波算法。其中，滤波系数是基于非加权线性最小二乘回归和三次多项式确定。
温度扰动廓线获得模块504，用于将原始温度廓线和所述背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；
重力波参数计算模块506，用于基于温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，重力波参数包括重力波频谱功率密度。
参见图6所示的另一种重力波参数的计算装置的结构示意图；该装置在图5的基础上，还示意出了修正模块600，用于基于探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的重力波参数进行修正处理。
在具体实施时，重力波参数计算模块506包括频谱功率密度计算单元，用于基于温度扰动廓线，利用功率谱分析法确定重力波频谱功率密度。
在一种实施方式中，频谱功率密度计算单元进一步用于：对温度扰动廓线先后进行归一化处理和预白处理；根据处理后的温度扰动廓线，求取重力波的单边频谱功率密度；对单边频谱功率密度先后进行平滑处理和预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度。
在另一种实施方式中，频谱功率密度计算单元进一步用于：
基于温度扰动廓线，确定扰动温度Ti'；其中，1≤i≤N；Ti'为温度扰动廓线中第i个温度序列点的扰动温度，N为温度扰动廓线上的点数总和；
对扰动温度Ti'进行归一化处理，得到归一处理值其中，为背景温度廓线对应的温度值；
对归一处理值进行预白处理，得到预白处理值其中，1≤i≤N-1,且PN＝0；
基于预白处理值,求取重力波的单边频谱功率密度其中，为Pi的离散傅里叶变换值，kn＝(n/NΔx)为波数，且1≤n≤N；
利用Hanning法对单边频谱功率密度进行平滑处理，得到平滑处理值
其中，k2≤kn≤kN/2-1；
对平滑处理值进行预白恢复处理，得到重力波频谱功率密度
在频谱功率密度计算单元的基础上，上述装置还包括第二修正模块，用于按照以下公式，对计算得到的重力波频谱功率密度进行修正处理：
Φa(kn)＝[1+(knwτ)2]Φ0(kn)
其中，Φa(kn)为大气实际的重力波频谱功率密度；w是探空火箭的温度传感器的垂直降落速度，τ是温度传感器的响应时间。
本实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
进一步，本实施例提供了一种终端，该终端包括存储器以及处理器，存储器用于存储支持处理器执行上述任一项重力波参数的计算方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。
图7为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，包括：处理器70，存储器71，总线72和通信接口73，处理器70、通信接口73和存储器71通过总线72连接；处理器70用于执行存储器71中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器71可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口73(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线72可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器71用于存储程序，处理器70在接收到执行指令后，执行程序701，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器70中，或者由处理器70实现。
处理器70可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器70中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器70可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器71，处理器70读取存储器71中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的重力波参数的计算方法、装置及终端的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种重力波参数的计算方法，其特征在于，包括：
基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；
采用预设处理方法对所述探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，所述预设处理方法包括带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或，卡尔曼滤波算法；
将所述原始温度廓线和所述背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；
基于所述温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，所述重力波参数包括重力波频谱功率密度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的所述重力波参数进行修正处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波系数是基于非加权线性最小二乘回归和三次多项式确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述温度扰动廓线计算得到重力波参数的步骤，包括：
基于所述温度扰动廓线，利用功率谱分析法确定所述重力波频谱功率密度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述温度扰动廓线，利用功率谱分析法计算得到所述重力波频谱功率密度的步骤，包括：
对所述温度扰动廓线先后进行归一化处理和预白处理；
根据处理后的所述温度扰动廓线，求取所述重力波的单边频谱功率密度；
对所述单边频谱功率密度先后进行平滑处理和预白恢复处理，得到所述重力波频谱功率密度。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述温度扰动廓线，利用功率谱分析法计算得到所述重力波频谱功率密度的步骤，包括：
基于所述温度扰动廓线，确定扰动温度Ti'；其中，1≤i≤N；Ti'为所述温度扰动廓线中第i个温度序列点的扰动温度，N为所述温度扰动廓线上的点数总和；
对扰动温度Ti'进行归一化处理，得到归一处理值其中，为背景温度廓线对应的温度值；
对所述归一处理值进行预白处理，得到预白处理值其中，1≤i≤N-1,且PN＝0；
基于所述预白处理值,求取所述重力波的单边频谱功率密度其中，为Pi的离散傅里叶变换值，kn＝(n/NΔx)为波数，且1≤n≤N；
利用Hanning法对所述单边频谱功率密度进行平滑处理，得到平滑处理值
其中，k2≤kn≤kN/2-1；
对平滑处理值进行预白恢复处理，得到所述重力波频谱功率密度
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照以下公式，对计算得到的所述重力波频谱功率密度进行修正处理：
Φa(kn)＝[1+(knwτ)2]Φ0(kn)
其中，Φa(kn)为大气实际的重力波频谱功率密度；w是所述探空火箭的温度传感器的垂直降落速度，τ是所述温度传感器的响应时间。
8.一种重力波参数的计算装置，其特征在于，包括：
原始温度廓线获得模块，用于基于探空火箭对大气温度进行探测所得的探测数据，得到原始温度廓线；
背景温度廓线获得模块，用于采用预设处理方法对所述探测数据进行拟合处理，得到背景温度廓线；其中，所述预设处理方法包括带有滤波系数的滑动平均多项式拟合法，或，卡尔曼滤波算法；
温度扰动廓线获得模块，用于将所述原始温度廓线和所述背景温度廓线作差，得到温度扰动廓线；
重力波参数计算模块，用于基于所述温度扰动廓线计算得到重力波参数；其中，所述重力波参数包括重力波频谱功率密度。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
修正模块，用于基于所述探空火箭的温度传感器的滞后效应，对计算得到的所述重力波参数进行修正处理。
10.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1至7任一项所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
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