CN110987873B - 前向散射传感器 - Google Patents
前向散射传感器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110987873B CN110987873B CN201910933059.9A CN201910933059A CN110987873B CN 110987873 B CN110987873 B CN 110987873B CN 201910933059 A CN201910933059 A CN 201910933059A CN 110987873 B CN110987873 B CN 110987873B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- precipitation
- peak
- light
- forward scatter
- measurement signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims abstract description 163
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 143
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 69
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 38
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 claims description 23
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 17
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 14
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 10
- 241000533950 Leucojum Species 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 240000004752 Laburnum anagyroides Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000013041 optical simulation Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/14—Rainfall or precipitation gauges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/04—Investigating sedimentation of particle suspensions
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
- G01N15/0205—Investigating particle size or size distribution by optical means
- G01N15/0211—Investigating a scatter or diffraction pattern
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1456—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals
- G01N15/1459—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals the analysis being performed on a sample stream
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
- G01N21/53—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke
- G01N21/538—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke for determining atmospheric attenuation and visibility
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N2015/0042—Investigating dispersion of solids
- G01N2015/0046—Investigating dispersion of solids in gas, e.g. smoke
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N2015/1486—Counting the particles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N2021/4704—Angular selective
- G01N2021/4707—Forward scatter; Low angle scatter
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N2021/4733—Discriminating different types of scatterers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/4795—Scattering, i.e. diffuse reflection spatially resolved investigating of object in scattering medium
- G01N2021/4797—Scattering, i.e. diffuse reflection spatially resolved investigating of object in scattering medium time resolved, e.g. analysis of ballistic photons
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Ecology (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
一种前向散射传感器，包括：发射单个光片的发射器；接收器，其与光片的传播路径偏离并且观察从通过由光片的传播路径和接收器的视场的交叉部定义的测量体积下落的颗粒散射的光；包括分析器的控制实体，分析器记录描述作为时间的函数的由接收器捕获的光的强度的测量信号，基于测量信号的时间区段来执行降水分析，分析包括在测量信号的时间区段中识别一个或多个双峰，每个双峰表示相应液滴，并包括表示在进入测量体积时从相应液滴的底部折射的光的第一峰和表示在从测量体积离开时从相应液滴的顶部反射的光的第二峰；至少部分地基于识别的一个或多个双峰来导出一个或多个降水参数；至少部分地基于导出的一个或多个降水参数来导出一个或多个降水指示。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于气象应用程序的前向散射传感器的操作。特别地，本发明的非限制性示例实施例涉及提供一种能够进行准确且可靠的降水分析的前向散射传感器。
背景技术
利用前向散射原理的传感器设备广泛应用于例如用于大气可见性的测量和/或用于降水测量的大气和气象研究。这里，我们将这种传感器设备称为前向散射传感器。
使用前向散射传感器执行的测量基于对从大气中的颗粒散射的光的分析：发射器向接收器发送锥形光束，使得其偏离发射器和接收器之间的直接路径，而接收器捕获从大气中的颗粒散射的光。接收器向处理单元提供描述捕获的光的信号，然后处理单元可以计算与可见性和降水有关的感兴趣的气象参数。
尽管提供了用于分析与可见性和降水有关的某些参数的良好工作框架，但是已知的前向散射传感器提供了降水的详细分析的有限能力，同时它们也提供有限的准确性和可靠性，尤其是在低强度降水事件时。此外，用于大气和气象研究的前向散射传感器通常安装在室外以便连续操作，并且其可以保持操作数年。环境条件可能导致前向散射传感器的光学(和其他)部件的逐渐污染和磨损，这反过来劣化了从前向散射传感器获得的测量结果的准确性和可靠性。可能影响前向散射传感器的测量性能的另一个因素是，由于在现场条件下的连续操作，它易受外部冲击的影响，该外部冲击可能不足以引起实际损坏，但仍可能对发射器和接收器之间的对准产生不利影响，从而可能导致测量性能受损。
发明内容
因此，本发明的至少一些实施例的目的是提供一种能够确保前向传感器的测量结果的准确性和可靠性的技术。
根据示例实施例，提供了一种用于降水分析的前向散射传感器，该前向散射传感器包括：发射器，其被布置为发射单个光片(light sheet)；接收器，其从光片的传播路径偏离，并且被布置为观察从通过测量体积下落的颗粒散射的光，所述测量体积由光片的传播路径和接收器的视场的交叉部定义；以及，控制实体，其包括分析器，该分析器被布置为记录描述作为时间的函数的由接收器捕获的光的强度的测量信号，其中，该分析器被布置为：在测量信号的时间区段的基础上来执行降水分析，该分析包括在测量信号的所述时间区段中识别一个或多个双峰，一个或多个双峰每个表示相应液滴，并包括表示在进入所述测量体积时从相应液滴的底部折射的光的第一峰和表示在从所述测量体积离开时从所述相应液滴的顶部反射的光的第二峰；至少部分地基于所识别的一个或多个双峰来导出一个或多个降水参数；以及，至少部分地基于所导出的一个或多个降水参数来导出一个或多个降水指示。
在本专利申请中呈现的本发明的示例性实施例不应被解释为对所附权利要求的适用性构成限制。动词“包括”及其衍生词在本专利申请中用作不排除存在也未记载的特征的开放式限制。除非另外明确说明，否则下文描述的特征可相互自由组合。
在所附权利要求中阐述了本发明的一些特征。然而，当结合附图阅读时，从以下对一些示例实施例的描述，将最好地理解本发明的关于其构造和操作方法的各方面以及其附加的目的和优点。
附图说明
在附图的图中，通过示例而非限制的方式示出了本发明的实施例，其中
图1A示意性地说明了根据示例的前向散射传感器的一些组件；
图1B示意性地说明了根据示例的前向散射传感器的一些组件；
图2示意性地说明了根据示例的线激光器的一些方面；
图3A示意性地说明了根据示例的前向散射传感器的一些组件；
图3B示意性地说明了根据示例的前向散射传感器的一些组件；
图4示出了根据示例的控制实体的一些组件的框图；
图5示意性地图示了根据相应示例的来自降水颗粒的光的散射；
图6图示了根据相应示例的由液体降水颗粒和冷冻降水颗粒产生的信号事件；
图7图示了根据实例的由液体降水颗粒产生的测量信号中的信号事件；以及
图8图示了根据示例的用于实现控制实体的一个或多个组件的装置的一些组件的框图。
具体实施方式
图1A示意性地图示了根据示例的前向散射传感器100的一些组件的顶视图，而图1B示意性地图示了前向散射传感器100的一些组件的侧视图。图1A和图1B的相应图示示出了安装在框架130中的发射器110和接收器120。图1A还示出了用于控制发射器110和接收器120的操作的控制实体140。控制实体140通信地耦合到发射器110和接收器120。可以例如经由布置在框架130内部的相应一个或多个电线和/或一个或多个光纤或者经由附接到框架130的结构来提供控制实体140和发射器110之间的耦合以及控制实体140和接收器120之间的耦合。前向散射传感器100适用于大气和/或气象研究，诸如降水分析。
发射器110被布置为发射光片形式的光束。在这方面，发射器110包括一个或多个光源111，其被布置为在控制实体140的控制下通过光学系统112(例如，一个或多个透镜和/或一个或多个反射镜的布置)发光，光学系统112被布置为将来自一个或多个光源111的光成形为具有所需宽度和厚度的光片。一个或多个光源111和光学系统112被布置在壳体内，该壳体用于保护布置在其中的部件例如免受潮湿和环境污染。根据非限制性示例，提供一个或多个光源111作为相应激光源。在另一非限制性示例中，一个或多个光源111被提供为相应发光二极管(LED)。从一个或多个光源111发射的光可以是可见光或人类观察者不可见的光。作为非限制性示例，发射器110可以采用在750到900纳米范围内的一个或多个波长发射光的光源111。
在示例中，可以提供一个或多个光源111和光学系统112作为线激光器。图2示意性地图示了根据示例的线激光器的一些组件，其中，线激光器包括用于发射光束117的激光源111'和用于将光束转换成发散光片118的第一透镜113，其中，发散光片118的截面近似于一条线。第一透镜113可以设置为例如Powell透镜或Lineman透镜。这种线激光器在本领域中是已知的。激光线的光学系统112可以可选地进一步包括用于将发散光片118成形为光片119的第二透镜114，与发散光片118相比，光片119具有减小的发散角，并且被设置为发射器110的输出。第二透镜114可以被设置为例如柱面透镜或其他类型的“聚光”透镜。在图2的示例中，选择第二透镜114，使得其用于将发散光片118转换成平行光片119。在其他示例中，选择第二透镜114，使得其将发散光片118转换为发散光片119(发散光片119与发散光片118相比具有减小的发散角)，或者使得其将发散光片118转换成会聚光片119。
接收器120被布置为观察从通过从发射器110发射的光片的传播路径的预定义的部分下落的颗粒散射的光。在这方面，散射可以涉及从通过预定义的部分下落的颗粒折射的光和/或从通过预定义的部分下落的颗粒反射的光。接收器120包括一个或多个光检测器元件121，其被布置为捕获通过光学系统122(例如，一个或多个透镜和/或一个或多个反射镜的布置)到达那里的光，光学系统122被布置为向一个或多个光检测器元件121传送进入接收器120的光，一个或多个光检测器元件121还被布置为提供描述用于提供给控制实体140的所捕获的光的强度的一个或多个检测器信号。一个或多个光检测器元件121和光学系统122被布置在壳体中，该壳体用于保护布置在其中的部件例如免受潮湿的环境污染。例如，可以提供一个或多个光检测器元件作为相应光电检测器元件或作为相应图像传感器。
接收器120中的光学系统122可以还包括光学滤波器，该光学滤波器被布置成仅使例如，由预定义的最小波长和预定义的最大波长定义的范围内的波长的光的、预定义的波长或预定义的感兴趣的波长范围的光通过，同时防止其他波长的光进入一个或多个检测器元件121。在示例中，能够通过光学滤波器的波长范围(例如，通带)与发射器110的一个或多个光源111所采用的波长范围相同或基本相同。在另一示例中，能够通过光学滤波器的波长范围比发射器110的一个或多个光源111所采用的更宽使得它包括从发射器110发射的波长的范围。
为了使接收器能够在观察从通过光片的预定义的部分下落的颗粒散射的光时具有良好的灵敏度，发射器110和接收器120布置在框架130中，使得接收器120与从发射器110发射的光片的传播路径偏离，以避免发射器110和接收器120之间的光学串扰。因此，接收器120不能直接观察从发射器110发射的光片，而是用于观察从发射器110发射的光片的传播路径的预定义的部分。接收器120的视场与从发射器110发射的光片的传播路径的交叉部定义了光片的传播路径的预定义的部分，其也可以称为测量体积或样品体积。利用发射器110和接收器120的这种布置，后者能够捕获从测量体积内的降水颗粒散射的光：通过测量体积下落的降水颗粒引起光的(一个或多个)反射和/或(一个或多个)折射，其中一些在接收器120中的一个或多个光检测器元件处被捕获。在接收器处捕获的每个折射和/或反射导致由一个或多个光检测器元件捕获的(一个或多个)检测器信号中的相应局部最大值(即“峰”)。如下所述，(一个或多个)检测器信号可以用作用于导出描述从通过测量体积的颗粒散射的光的测量信号的基础。
作为用于实现发射器110和接收器120的上述布置的非限制性示例，发射器110可以被布置为在由箭头A指示的第一预定义的方向上发射光片，该方向可以被认为表示从发射器110发射的光束的传播路径的主方向，接收器120可以被布置为从箭头B指示的第二预定义的方向捕获光，该方向可以被认为是在光接收器120处可观察到的(散射)光的主方向。在光片的传播路径的主传播方向(箭头A)可以替代地称为发射器110的光轴或者从发射器110发射的光片的中心线，并且在接收器120处可观察到的光的主方向(箭头B)可替代地称为接收器120的光轴或者接收器120的视场的中心线。
图3A和3B示意性地图示了与发射器110和接收器120之间的体积关系有关的其他方面：图3A图示了前向散射传感器100的一些组件的顶视图，并且图3B示意性地图示了前向散射传感器100的一些组件的侧视图。这里，术语“顶视图”和“侧视图”指前向散射传感器100的“直立”位置，即前向散射传感器100的预期使用位置。发射器110和接收器120被布置在框架130中使得称为散射角，并且在图3B中用θ指示的它们各自的光轴之间的角优选地在40到45度的范围内。
图3A的图示示出了角α，其表示箭头A所指示的从发射器110发射的光束的主方向与箭头B所指示的在接收器120处可观察到的光的主方向之间的水平面角，其也可以被认为是水平面中的方位角。图3B的图示示出角βT和βR，其中，角βT表示水平面与箭头A所指示的发射器110的光轴之间的角，角βR表示水平面与由箭头B所指示的接收器120的光轴之间的角。角βT和βR也可以被认为是相对于水平面的相应倾斜角或倾角。期望的散射角θ定义了方位角α和倾斜角βR和βR的选择，或者相反地，通过选择方位角α和倾斜角βR和βR来定义的所得的散射角θ。根据非限制性示例，发射器110和接收器120可以被安装到框架130使得方位角α选自0到20度的范围，并且倾斜角βT和βR中的每个选自在10到30度的范围内，使得得到的散射角θ在20到60度的范围内，或者优选地在40到45度的范围内，而实验研究已经指示使用散射角θ＝42度在检测某种类型的降水颗粒(例如雪花)方面提供了最佳性能。倾斜角βT和βR中的每个优选地选自15至25度的范围，这有助于避免发射器110中和接收器120中的相应光学系统112、122的环境污染(例如，由于降水颗粒和/或其他颗粒落入或漂浮在测量体积中)。如果假设方位角α＝0度，则发射器110和接收器120在水平平面中彼此面对，并且它们各自的光轴在水平平面中的相应投影重叠，而发射器110和接收器120的相应光轴处于相同的垂直平面中，因此散射角θ(在所述垂直平面中)可以被导出为θ＝βT+βR。如果假设非零方位角α，则方位角α与倾斜角βT和βR之间的关系更复杂，并且得到的散射角θ>βT+βR。
作为非限制性示例，使用方位角α＝0度以及倾斜角βT＝βR＝21度导致散射角θ＝42度。作为另一非限制性示例，使用方位角α＝13度以及倾斜角βT＝βR＝20度也导致散射角θ＝42度。然而，这些值用作非限制性示例，并且在不脱离本公开的范围的情况下，可以采用角α、βT、βR和/或θ的不同值。进一步考虑倾斜角βT和βR，在替代设计中，每个倾斜角βT和βR可以选自0到60度的范围，使得得到的散射角θ在20到60度的范围内。如前所述，也在角α的这种布置中选择βT和βR，使得散射角θ优选地在40到45度的范围内，并且最优选地，应用散射角θ＝42度。
根据前向散射传感器110的预期使用场景的要求来选择发射器110和接收器120之间的距离并因此选择前向散射传感器110的物理大小。作为非限制性示例，设计用于降水分析的前向散射传感器110可以被设计使得从发射器110的光学系统111(沿箭头A)到测量体积(的中心)的距离大约在20到50厘米(例如30厘米)的范围内，并且从测量体积(的中心)到接收器120的光学系统121的距离大约在20到50厘米(例如30厘米)的范围内。
如前所述，从发射器110发射的光具有预定义的形状和大小，以便通过前向散射传感器100确保均匀的测量特性并因此确保可靠的测量结果。在这方面，如前所述，来自一个或多个光源111的光束由光学系统112成形为单个光片，该单个光片在横向和沿其传播路径(即沿着箭头A所示的发射器110的光轴)上具有基本均匀的高度(或“厚度”)。而且，与光片的宽度相比，光片的高度相对较小。这使得能够提供准直光的光片，其中，光能量分布在光片的横向方向上基本均匀(例如，“高礼帽”分布)。
因此，所得到的测量体积相对较薄并且其具有基本均匀的光能分布，这使得一定大小的颗粒在通过测量体积时无论其进入或退出测量体积的位置如何，在测量信号中产生基本相似的响应(例如，一个或多个局部最大值)。此外，由于将源自一个或多个光源111的光束成形为光片，因此与传统的锥形光束相比，从发射器110发射的光的强度(例如，功率密度)高。这增加了由通过测量体积的颗粒引起的测量信号中的响应(例如局部最大值)的相对幅度，这使得还能够在接收器120处观察到否则可能导致具有小得使得由光学和/或电噪声掩盖的幅度的响应的小颗粒的响应。因此，将源自一个或多个光源111的光束成形为光片有助于精确和可靠地检测降水颗粒，并因此精确可靠地分析降水特征。
作为非限制性示例，光学系统112可以被布置为将从一个或多个光源111发射的光成形为具有小于0.5毫米FWHM(半高全宽)的高度(或厚度)的光片，而光片的高度(或厚度)优选小于0.2毫米FWHM。根据非限制性示例，光片的宽度(在测量体积的区域中)在10到80毫米FWHM的范围内，而合适宽度的具体示例是大约60毫米FWHM。这种光学系统112在本领域中是已知的，并且如前所述，可以例如通过使用市售的线激光器来提供。
图4图示了根据示例的控制实体140的一些组件的框图。控制实体140包括控制器141和分析器142。控制器141被布置为控制来自发射器110中的一个或多个光源111的光片的发射，并控制描述了作为时间的函数的在接收器120处捕获的光的强度的测量信号的记录。可以由分析器142基于从接收器120的一个或多个光检测器元件121接收的一个或多个检测器信号来记录测量信号。作为一些示例，可以从多个检测器信号导出测量信号作为总和、作为平均值或作为检测器信号的另一预定义的线性组合。(一个或多个)检测器信号和测量信号表示作为时间的函数的由接收器120捕获的光的强度，并因此描述通过测量体积下落的降水颗粒：经由测量体积通过(例如下落)的降水颗粒以依赖于例如颗粒的形状、颗粒的大小和/或颗粒的下落速度的颗粒的各种特性的方式折射和/或反射源自发射器110的光。这些反射中的至少一部分被接收器120中的一个或多个光检测器元件121捕获，并且在(一个或多个)检测器信号中，并且因此在基于(一个或多个)检测器信号导出的测量信号中，它们表现为对应的局部最大值(即“峰”)。
控制器140可以被布置为控制发射器110的一个或多个光源111以连续地发送光片并控制分析器142以连续记录测量信号。可选地，控制器140可以被布置为控制发射器110的一个或多个光源111以发送强度调制光片，并控制分析器142以与光片的调制同步地记录测量信号。这使得能够改善测量信号的信噪比，这反过来能够通过以改进的精度和可靠性分析测量来检测降水颗粒。在示例中，所应用的强度调制包括在预定义的调制频率的脉冲调制。可以根据前向散射传感器100的预期用途和/或考虑到期望的检测性能来选择调制频率。优选地，无论其大小和速度如何，调制频率足以确保所有降水颗粒的可靠检测和分析，降水颗粒包括以高速度经由测量体积通过(例如下落)并因此位于测量体积内很短的时间(例如十分之几毫秒)的降水颗粒。换句话说，调制频率优选地足够高，以避免由于强度调制而在发射器110的非激活时段期间任何液滴通过测量体积下落。通常，调制频率是2kHz或更高，而在一些示例中，调制频率可以高达数百kHz。调制频率可以是固定的，或者其可以是可变的。
分析器142可以被布置为基于测量信号的时间区段来执行降水分析，其中，降水分析包括导出一个或多个降水参数，其描述在对应于分析的区段的时间段期间由测量信号表示的降水。这种降水参数的非限制性实例包括以下：识别的降水颗粒的数量、所识别的降水颗粒的相应大小、所识别的降水颗粒的相应下落速度、所识别的降水颗粒的相应类型(例如液体或冷冻颗粒)等。通过分析器142的降水分析可以还包括至少部分地基于一个或多个降水参数导出与对应于测量信号的分析的时间区段的时间段相关的一个或多个降水指示。这种降水指示的非限制性实例包括以下：存在降水的指示(例如降水/无降水)、检测到的降水类型的指示(例如液体降水或冷冻降水)、降水强度的指示、累积的降水的指示、液态水含量的指示、降水颗粒大小分布等。
图5示意性地图示了单个液体降水颗粒，即液滴与(一个或多个)检测器信号和测量信号中的结果局部最大值之间的关系。如图4的图示(a)和(b)所示，通过测量体积下落的液滴150在测量信号中产生两个局部最大值：第一个(图(a))由液滴150进入测量体积，从而从其底部产生光线的折射，从而在测量信号中产生相对高的局部最大值而产生。第二个(图示(b))由液滴150离开测量体积，从而产生来自其顶部的光线的反射，导致测量信号中的相对低的局部最大值而产生。因此，这两个局部最大值构成表示测量信号中的液滴150的信号事件(或特征)。这里，测量信号中的局部最大值也称为峰或脉冲，而由单个液滴通过测量体积下落引起的折射-反射对而产生的两个局部最大值的组合称为双峰。双峰的第一峰和第二峰的相应持续时间(即“宽度”)取决于双峰所表示的液滴的大小，但它们通常在50至100微秒FWHM的范围内。
图5在图示(c)中进一步描绘了雪花与测量信号中的结果信号事件之间的关系：当通过测量体积下落时，雪花引起雪花表面的多次反射，并且这些反射导致测量信号的一个幅度变化时间段，该时间段构成表示测量信号中的雪花的信号事件(或特征)。这种信号事件中幅度变化的程度和频率取决于雪花形状的精细结构，而信号事件的持续时间表示雪花的下落速度。然而，由雪花引起的信号事件表现出涉及明显不同于双峰的幅度变化，并且在时间上显著更长(约为双峰持续时间的60倍)的特征。
图6提供了由诸如液滴(左图)的液体降水颗粒和雪花(右图)产生的示例性信号事件(或特征)的比较。其他非液体降水颗粒通常导致相应信号事件，其类似于由雪花导致的信号事件，尽管例如在冰雹或冰粒的情况下，由于其较高的下落速度，信号事件的持续时间可能明显更短。因此，被识别为双峰的信号事件用作单个液体降水颗粒的指示，并且涉及不同特征的幅度变化的信号事件用作单个冷冻降水颗粒的指示。此外，分析器142可以被配置为利用双峰现象，使得它将存在被识别为测量信号中的双峰的信号事件认为液体降水(例如下雨或下毛毛雨)的指示，而它将信号事件的存在(包括由未被识别为双峰的幅度变化)看作固体降水(例如雪或冰雹)的指示。
图7图示了测量信号中的信号事件的更详细示例，该测量信号包括由液滴150进入测量体积(从上方)和液滴150离开测量体积(到下方)产生的双峰，其中，x轴表示时间(以毫秒为单位)，y轴表示测量信号的相对幅度。其中，所图示的双峰的第一峰，即从自液滴底部的折射产生的峰，在约为0.25毫秒处具有其最大值，并具有相对幅度约为0.58，而所示双峰的第二峰，即，由自液滴顶部的反射产生的峰，在约为2.7毫秒处具有其最大值，并具有相对幅度约为0.08。因此，在该示例中，所图示的双峰的第一峰大约比第二峰高一个数量级，而所图示的双峰的第一峰和第二峰之间的时间跨度约为2.5毫秒。通常，对于由液滴产生的双峰，第一峰的幅度是第二峰的幅度的5至20倍。
由单个液滴通过测量体积下落引起的折射-反射对而产生的双峰的固有特征是对应于由给定的双峰表示的液滴下落等于或基本上等于光片的厚度(或高度)的距离所花费的时间的给定双峰的第一峰和第二峰之间的时间差异。这里，我们将此时间测量称为(液滴的)停留时间。通过了解测量体积的厚度(高度)，停留时间使得能够估计液滴的下落速度。此外，液滴的终端速度遵循预定义的液滴大小函数(参见例如Ross Gunn和GilbertD.Kinzer在Journal of Meteorology，Vol.6，1949年8月的题为“The Terminal Velocityof Fall for Water Droplets in Stagnant Air(停滞空气中水滴的终端下落速度)”的文章)，虽然出于实际目的，可以安全地假设降水颗粒在通过测量体积时已达到其终端速度。因此，可以经由液滴大小的预定义的函数基于液滴的下落速度导出液滴大小(例如直径)的估计。
实际实验已经表明，由给定液滴引起的折射-反射对而产生的双峰中第一峰的幅度(即“高度”)与给定液滴的(最大)横截面积成正比。因此，第一峰的幅度也表示给定液滴的大小。实际实验进一步表明，由峰幅度的50％处的单个液滴产生的双峰的第一峰的前沿和后沿之间的时间跨度等于或近似等于测量体积的高度(例如，光束的“高度”或“厚度”)。
使用测量信号中双峰的第一峰的幅度与液滴大小之间的关系的上述观察，可以通过下述方式例如在制造或安装时预校准前向散射传感器100的操作：导出定义由给定液滴产生的双峰的第一峰的幅度与参数之间的关系的(第一)映射函数，该参数描述了用于不同的峰大小(因此对于不同大小的液滴)的给定液滴的大小。在这方面，描述液滴大小的参数可包括例如液滴的直径或液滴的(最大)横截面积。
作为非限制性示例，可以经由预校准过程创建(第一)映射函数，该预校准过程涉及在现场条件下操作前向散射传感器100以允许已知大小的液滴通过测量体积下落并且同时使用分析器142记录相应峰幅度。在这样的过程中，可以例如经由使用另一个降水传感器设备来已知液滴的大小。因此，可以应用记录的液滴大小和峰幅度对来定义(第一)映射函数，该(第一)映射函数定义由液滴产生的双峰的第一峰的幅度与用于在所感兴趣的液滴大小的范围内的液滴的大小(例如直径或者横截面积)之间的关系。作为另一非限制性示例，可以经由本领域已知的光学模拟，所谓的光线跟踪来创建(第一)映射函数。如此获得的(第一)映射函数可以由分析器142在用于基于在测量信号中识别的双峰的第一峰的相应幅度来估计液滴大小的前向散射传感器100的后续操作的过程中应用。
由于前述的液滴的下落速度与液滴大小之间的关系，在液滴大小和停留时间(即双峰的第一峰和第二峰之间的时间距离)之间也存在预定义的关系，并且分析器142可以应用停留时间和液滴大小之间的关系的第二预定义的映射函数。第二映射函数可以使得能够基于停留时间来估计液滴大小和/或基于液滴大小来估计停留时间。在分析器142中，可以应用第二映射函数，例如以基于使用第一映射函数导出的给定液滴的估计大小来估计表示给定液滴的双峰的停留时间。
如前所述，分析器142可以被布置为基于表示感兴趣的时间段的测量信号的时间区段来执行降水分析，其中，降水分析包括导出描述在对应于分析的时间区段的时间段期间由测量信号表示的降水的一个或多个降水参数。作为示例，可以针对测量信号的(非重叠的)时间区段重复执行降水分析，其中，每个时间区段表示测量信号的一分钟。这里，一分钟用作时间区段持续时间的非限制性示例，并且可以替代地应用任何其他合适的时间区段持续时间，例如，可以应用从5秒到10分钟的范围内的值。
在示例中，降水分析依赖于双峰中第一峰的幅度(即“高度”)作为用于估计在前向散射的正常操作期间由测量信号中的双峰表示的降水颗粒的大小的主要基础。使用第一峰的幅度和时间跨度(而不是停留时间)来估计液滴大小是有利的，因为该信息还使得能够检测可能不会产生第二峰(因此在测量信号中显现为分离的峰不是双峰)的小液滴，并且因此该信息容易使得能够检测到表示除液滴之外的降水颗粒的信号事件。
作为示例，对正在研究的测量信号的时间区段的降水分析可以包括：尝试识别包括在研究中的测量信号的时间区段中的相应双峰的一个或多个信号事件，并且至少部分地基于一个或多个识别的双峰来导出一个或多个降水参数。可以应用各种技术来识别双峰。在非限制性示例中，单个双峰的识别可以包括以下步骤：
a)识别满足第一预定义的幅度标准(例如，其具有超过第一预定义的幅度阈值A1的幅度)和在时间位置t1处的测量信号的时间区段内的预定义的时间跨度标准(例如，跨越小于第一预定义的时间阈值T1的时间)的第一候选峰，
b)使用第一映射函数基于第一候选峰的幅度来计算所估计的液滴大小d，
c)使用第二映射函数基于估计的液滴大小d来估计停留时间tr，
d)在时间位置t1+tr附近的预定义的搜索范围内识别测量信号中的第二候选峰，
e)如果在所述搜索范围内的位置t2处遇到满足与第一候选峰的幅度相关的预定义的标准的幅度的第二候选峰，则分别将第一候选峰和第二候选峰识别为表示从t1到t2的时间位置的大小d的液滴的双峰的第一峰和第二峰；
f)如果在所述搜索范围内没有遇到满足与第一候选峰的幅度相关的预定义的标准的幅度的第二候选峰，则不将第一候选峰认为属于双峰的峰。
可以重复用于识别单个双峰的从a)到f)的上述过程(或另一过程)，直到已经分析了满足第一预定义的幅度和时间跨度标准的研究中的测量信号的时间区段的每个峰。上面在步骤a)中提到的幅度阈值A1和时间阈值T1以及上面在步骤d)中提到的预定义的搜索范围可以被设置为例如基于实验结果和/或基于模拟数据的相应合适值。因此，分析器142可以导出和/或记录经由双峰识别过程获得的降水参数，用于在其中或由另一实体进行进一步分析。在这方面，所获得的降水参数可以包括所估计的液滴大小d以及研究中的测量信号的时间区段内的每个识别的双峰(并且因此每个识别的液滴)的第一峰和第二峰的相应时间位置t1和t2。这里，给定液滴的差值tr＝t2-t1用于指示给定液滴的停留时间。
在以上示例的变型中，单个双峰的识别可以仅涉及步骤a)和b)，而省略步骤c)至f)，并且满足关于其幅度和时间跨度的相应标准的每个第一候选峰被认为表示双峰的第一峰。在这种变化中，假设每个识别的第一候选峰以足够高的概率表示液滴。尽管可以认为这种变化部分地损害了分析的可靠性和/或准确性，但是在许多场景下，所产生的可靠性和准确性足以证明省略步骤c)至f)以便减少分析所需的计算。在进一步的变型中，在分析仅旨在找出双峰的数量并因此找出由研究中的测量信号的时间区段表示的液滴的数量的情况下，甚至可以省略步骤b)。
作为另一示例，可选地或另外地，对研究中的测量信号的时间区段的降水分析可以包括尝试识别包括测量信号中的幅度变化的相应时间段的一个或多个信号事件。可以应用用于信号事件识别的各种技术，而根据非限制性示例，包括幅度变化的时段的单个信号事件的识别可以包括以下步骤：
1)识别测量信号位置t3到位置t4的子时间段，其中，测量信号的幅度满足第二预定义的幅度标准(例如，具有连续超过第二预定义的幅度阈值A2的幅度和/或其平均幅度超过第三预定义的幅度阈值A3的子时间段)，
2)如果从t3到t4的时间段超过预定义的持续时间T2，则将该时间段识别为表示冻结降水颗粒的信号事件，
3)如果从t3到t4的时间段未能超过预定义的持续时间T2，则不将该时间段识别为信号事件。
可以在所研究的测量信号的时间区段上重复根据上述步骤1)至3)(或通过另一过程)的信号事件识别。上面在步骤1)中提到的幅度阈值A2和/或幅度阈值A3以及上面在步骤2)和3)中提到的持续时间T2可以被设置为基于实验结果和/或基于模拟数据的相应合适值。因此，分析器142可记录通过信号事件识别过程获得的降水参数，以便在其中或由另一实体进行进一步分析。在这方面，所获得的降水参数可以包括在所研究的测量信号的时间区段内如此识别的每个信号事件(并且因此每个识别的冷冻降水颗粒)的时间位置t3和t4。此外，分析器142还可以针对每个识别的信号事件记录描述在相应识别的信号事件内的幅度的参数。在这方面的示例是在从t3到t4的相应时间段内的平均幅度。
如前所述，降水分析还可以包括至少部分地基于由分析器142导出的降水参数来导出一个或多个降水指示。作为这方面的示例，分析器142可以基于使用上述过程导出的降水参数来导出降水类型的指示。降水类型识别可包括以下的一种或多种：
-响应于所识别的双峰的数量(因此识别的液滴的数量)超过第一阈值，指示存在液体降水；
-响应于包括幅度变化的相应时间段的所识别的信号事件的数量(并且因此识别的冷冻降水颗粒的数量)超过第二阈值，指示存在冷冻降水的。
因此，上述指示可用于指示没有降水、仅液体降水(例如下雨或毛毛雨)、仅冻结降水(例如雪或冰雹)或混合降水(例如雨与雪一起)。
因此，涉及在测量信号中幅度变化的(延长的)时间段的双峰和信号事件的识别有助于用于区分液体降水和冷冻降水或识别两者的组合，从而至少在粗略的水平上识别降水类型的计算上有效且可靠的方法。可选地或另外地，用于表征测量信号中所识别的双峰的降水参数使得能够至少部分地基于通过前述的降水分析导出的降水参数来导出许多其他降水参数或降水指示。在这方面，分析器142可以被布置为导出例如以下中的一个或多个：
-由在研究中的测量信号的时间区段表示的时间段期间的液滴大小分布的指示。这可以例如基于为各个双峰导出的计算的液滴大小d被导出。
-由研究中的测量信号的时间区段表示的时间段期间的降水强度(例如，累积降水)的指示。这可以基于所识别的液滴的数量和相应大小d(例如，基于为相应双峰导出的计算的液滴大小d的总和)来导出。
-由研究中的测量信号的时间区段表示的时间段期间的液滴下落速度的指示。这可以例如基于针对相应双峰导出的液滴大小d和/或停留时间被导出。
控制器141可以例如通过在作为前向散射传感器100的用户界面的一部分提供的显示器上显示降水分析的结果，和/或，通过使用前向散射传感器100中可用的通信装置将降水分析的结果发送到一个或多个远程站点以用于向其中的一个以上用户显示，来将一个或多个导出的降水参数和/或由此导出的一个或多个降水指示报告给一个或多个用户。
由于前向散射传感器100通常安装在室外以便连续操作，并且它可以在相对长的时间段(长达几年)内保持可操作，环境条件可能导致前向散射传感器100的光学(和其他)组件的逐渐污染、腐蚀和/或磨损，其反过来劣化了由此获得的测量结果的准确性和可靠性。类似的后果可能产生于外部冲击，该外部冲击可能不足以对前向散射传感器100造成实际损坏，但仍可能例如对于发射器110与接收器120和/或其任何部件之间的对准产生不利影响，从而可能导致测量性能受损或甚至错误操作。
如前所述，由于单个液滴落入测量体积而导致的折射-反射对在测量信号产生的双峰使得能够使用两种不同的方法来估计液滴的大小：
-可以例如经由使用前面描述的第一映射函数基于双峰的第一峰的幅度来估计液滴大小；
-可以例如经由使用前面描述的第二映射函数基于为液滴导出的停留时间来估计液滴大小。
分析器142可以被布置为利用估计液滴大小的这两种不同方式来基于在测量信号中识别的一个或多个双峰，例如，基于至少一个识别的双峰的第一峰的幅度和所述至少一个识别的双峰的相应停留时间执行验证过程，其中，给定双峰的停留时间由给定双峰的第一峰和第二峰的时间差异定义。此外，分析器142可以被布置为响应于指示在基于所述至少一个识别的双峰的第一峰的幅度并且基于所述至少一个识别的双峰指示的时停留时间而导出的各个大小估计之间的超过阈值的差异的验证过程，来调用预定义的维护动作。作为示例，验证过程可以包括：基于相应双峰的第一峰的幅度，导出由所述至少一个识别的双峰表示的液滴的相应第一估计大小，并且基于由相应双峰指示的停留时间导出由所述至少一个识别的双峰表示的液滴的相应第二估计大小，而响应于指示超过预定义的差异阈值的差异的在第一和第二估计大小之间的差异的差异测量，来执行调用预定义的维护动作。
作为示例，控制器141可以被布置为使得分析器142例如自动地以预定义的时间间隔、自动地在预定义的时刻和/或响应于经由前向散射传感器100的用户界面或经由前向散射传感器100的通信装置接收的用户输入来执行分析性能的验证。
考虑到单个所识别的液滴，验证可包括
-使用第一映射函数，基于给定双峰的第一峰的幅度，通过给定的双峰计算在测量信号中表示的液滴的第一估计大小d1；以及
-基于针对给定双峰导出的停留时间计算由给定双峰表示的液滴的第二估计大小d2。
此外，验证可以包括：在具有针对多个双峰(因此多个液滴)的计算出的第一估计大小d1和第二估计大小d2之后，响应于指示针对多个双峰分别计算的第一估计大小d1和第二估计大小d2之间的差异的差异测量指示超过预定义的差异阈值的差异，调用预定义的维护动作。
在上面概述的过程中，指示在估计大小d1和估计大小d2之间的差异的差异测量可以包括例如针对个体双峰计算的d1和d2之间的绝对差异(例如|d1-d2|)的平均值。在另一示例中，差异测量可以包括针对单独的双峰计算的d1和d2之间的平方差的平均值(例如(d1–d2)2))。在这两个示例中，可以应用预定义的差异阈值D，其中，可以相应地选择差异阈值D以指示仍被认为表示前向散射传感器100的不受干扰的操作的可允许的差异。在另一示例中，差异测量可以包括针对单独的双峰计算的d1和d2的比率(例如d1/d2或d2/d1)的平均值。在该示例中，可以应用两个预定义的差异阈值，例如，第一预定义的阈值D1和第二预定义的阈值D2(其中，D1>1且D2<1)，其被相应地选择以指示仍被认为表示前向散射传感器100的不受干扰操作的可允许的差异。考虑差异测量以响应于d1和d2的比率的平均值超过阈值D1或未能超过阈值D2，来指示超过差异阈值的差异。
在示例中，前面提到的预定义的维护动作可以包括控制器141操作以经由前向散射传感器100的用户界面显示警告指示或错误指示。在另一示例中，预定义的维护动作包括控制器141使用前向散射传感器100中可用的通信装置向一个或多个远程设备发送包括警告指示或错误指示的消息，以使能够在其中显示警告或错误指示。例如，可以通过在作为前向散射传感器100的用户界面的一部分提供的显示器或远程设备的显示器上显示预定义的符号或文本，或者激活布置在前向散射传感器100或远程设备中的专用警告或者错误指示(例如，用于指示警告或错误的专用灯)来显示警告或错误指示。
警告或错误指示容易地向前向散射传感器的用户(例如，维护人员的成员)指示可能需要人为干预来验证并确保前向散射传感器100的正确操作。可选地或另外地，预定义的维护动作可以包括控制器141使分析器142执行调整过程，以便以自动方式确保前向散射传感器的不受干扰的操作。根据示例，调整过程包括：基于针对多个双峰计算的相应第一估计大小d1和第二估计大小d2导出校正因子gc，并且修改分析器142的操作，使得测量信号乘以校正系数gc以导出修改的测量信号，并根据修改的测量信号进行降水分析。在示例中，校正因子gc被导出为针对多个单独的双峰计算的第二估计大小d2与第一估计大小d1的比率的平均值，例如，gc＝d2/d1。响应于基于所述至少一个识别的双峰的第一峰的幅度并且基于所述至少一个识别的双峰的停留时间导出的相应大小估计之间的超过差异的阈值的自动调用调整过程可以被认为自动校准过程，其提供避免人为干预以确保前向散射传感器100的正确操作的额外益处，从而减少对维护工作的需要甚至完全避免维护工作，以解决通常由于在现场条件下室外使用而随时间发生的性能的逐渐丧失。
可选地或另外地，分析器142可以被布置为至少部分地基于在测量信号中识别的双峰和/或通过前述的降水分析导出的降水参数来执行可见性分析。在这方面，分析器142可以被布置为至少部分地基于在测量信号中识别的双峰和/或通过前面描述的降水分析导出的降水参数来估计消光系数。特别地，可见性分析可以涉及估计消光系数的降水颗粒相关部分。消光系数描述了大气中光的衰减，消光系数的降水颗粒相关部分描述了由于降水颗粒引起的光衰减。或者，消光系数可以称为衰减系数。
与消光系数的非降水相关部分一起，总消光系数可以被计算为消光系数的降水颗粒相关部分与消光系数的非降水相关部分的总和或另一线性组合。该计算可以涉及例如根据所识别的降水类型和/或降水强度对消光系数的两个部分(或分量)进行加权。总消光系数可以进一步被转换为可见性值。消光系数的非降水相关部分是由小于在降水分析中识别的降水颗粒的水凝物和岩石测量仪引起的，该水凝物和岩石测量仪的特征在于明显更大的体积分布密度。这些小颗粒通常表示例如雾、薄雾和/或雾霾，其具有通常在1-50微米的范围内的直径。从这种小颗粒散射的光通常不能在测量信号中被识别为不同颗粒的相应指示。相反，来自由驻留在测量体积中的多个这样的颗粒形成的实体的光的散射可以导致测量信号的非降水相关分量，其可以通过从测量信号去除(例如减去)表示冷冻降水颗粒的所识别的双峰和/或识别的信号事件而从测量信号导出。因此，可以应用测量信号的非降水相关分量的平均值(例如，平均)作为描述测量体积中的水凝物和岩石测量仪的组合量的测量。
这里描述的前向散射传感器100允许单独评估消光系数的降水颗粒相关部分和消光系数的非降水相关部分，因此使得能够对这两个部分应用不同的校准常数。与以相同的方式处理消光系数的所有分量的传统的前向散射传感器相比，所得到的总消光系数在消光系数的降水颗粒相关部分中具有低得多的不确定性，并且因此不能对消光系数的降水颗粒相关部分和非降水相关部分进行单独的校准。
作为这方面的示例，降雨可能需要比例如雾所需的小20％(百分比随雨强度增加)的对于散射信号到消光系数的转换的校准常数。前面描述的降水相关信号事件的识别(在降雨的情况下通常是在测量信号中识别的双峰)并且从测量信号中消除它们以获得测量信号的非降水相关分量允许将因子0.8应用于降水颗粒相关信号部分，然后将降水颗粒相关信号部分转换为消光系数的降水相关部分，以与消光系数的非降水相关部分组合以导出使得能够导出可见性值的总消光系数。
图8图示了示例性装置200的一些组件的框图，该示例性装置200可以在实现控制实体140的一个或多个部分，例如，控制器141和/或分析器142中采用。装置200可以包括图8中未描绘的其他组件、元件或部件。装置200包括处理器216和用于存储数据和计算机程序代码217的存储器215。存储器215和存储在其中的计算机程序代码217的一部分可以进一步被布置为与处理器216一起实现在控制实体140的上下文中在前面描述的(一个或多个)功能，例如，为控制器141和/或分析器142描述的那些。装置200可以称为计算机或计算装置。
装置200可以包括用于与其他设备通信的通信部件212。通信部件212包括至少一个通信装置，其使得能够与其他装置进行有线或无线通信。通信部件212的通信装置也可以称为相应通信装置。
装置200还可以包括用户I/O(输入/输出)组件218，其可以可能与处理器216和计算机程序代码217的一部分一起被布置为使得能够接收来自装置200的用户的输入并且/或者向装置200的用户提供输出以便控制前向散射传感器100的操作的至少一些方面。用户I/O组件218可以包括硬件组件，诸如显示器、触摸屏、触摸板、鼠标、键盘和/或一个或多个键或按钮的布置等。用户I/O组件218也可以称为外围设备。处理器216可以被布置为例如根据计算机程序代码217的一部分并且可能还根据经由用户I/O组件218接收的用户输入和/或根据经由通信部件212接收的信息而控制装置200的操作。
虽然处理器216被描绘为单个组件，但是它可以实现为一个或多个单独的处理组件。类似地，尽管存储器215被描绘为单个组件，但是它可以被实现为一个或多个单独的组件，其中的一些或全部可以是集成的/可移除的和/或可以提供永久/半永久/动态/高速缓存的存储器。
存储在存储器215中的计算机程序代码217可以包括计算机可执行指令，其在被加载到处理器216中时控制装置200的操作的一个或多个方面。作为示例，计算机可执行指令可以被提供为一个或多个指令的一个或多个序列。处理器216能够通过从存储器215读取其中包括的一个或多个指令的一个或多个序列来加载和执行计算机程序代码217。一个或多个指令的一个或多个序列可以被配置为在由处理器216执行时使装置200执行在控制实体140的上下文中前面描述的操作、过程和/或功能，例如，为控制器141和/或为分析器142描述的那些。
因此，装置200可以包括至少一个处理器216和包括用于一个或多个程序的计算机程序代码217的至少一个存储器215，至少一个存储器215和计算机程序代码217被配置为与至少一个程序处理器216一起使得装置200执行在控制实体140的上下文中在前面描述的操作、过程和/或功能，例如，为控制器141和/或为分析器142描述的那些。
存储在存储器215中的计算机程序可以例如被提供为包括其上存储有计算机程序代码217的至少一个计算机可读非暂时性介质的相应计算机程序产品，该计算机程序代码在由装置200执行时使装置200至少执行在控制实体140的上下文中描述的操作、过程和/或功能，例如，为控制器141和/或为分析器142描述的那些。计算机可读的非暂时性介质可以包括存储器设备或记录介质，诸如CD-ROM、DVD、蓝光盘或有意识地体现计算机程序的制造的其他制品。作为另一示例，计算机程序可以被提供为被配置为可靠地传送计算机程序的信号。
处理器的(一个或多个)参考不应该被理解为仅包括可编程处理器，而是包括诸如现场可编程门阵列(FPGA)、专用电路(ASIC)、信号处理器等的专用电路。可以以除了明确描述的组合以外的组合使用在前面的描述中描述的特征。
尽管已经参考某些特征描述了前述功能，无论是否描述，这些功能可以通过其他特征来执行。尽管已经参考某些实施例描述了特征，无论是否描述，这些特征也可以存在于其他实施例中。
Claims (19)
1.一种用于降水分析的前向散射传感器，所述前向散射传感器包括：
发射器，所述发射器被布置为发射单个光片，所述单个光片具有与其宽度相比小的高度，并且具有在横向方向和沿其传播路径两者上基本均匀的高度，其中，光能分布在所述单个光片的所述横向方向上基本均匀；
接收器，所述接收器从所述光片的传播路径偏离，并且被布置为观察从通过测量体积下落的颗粒散射的光，所述测量体积由所述光片的所述传播路径与所述接收器的视场的交叉部定义；以及
控制实体，所述控制实体包括分析器，所述分析器被布置为记录描述作为时间的函数的由所述接收器捕获的光的强度的测量信号，其中，所述分析器被布置为在所述测量信号的时间区段的基础上来执行降水分析，所述分析包括：
在所述测量信号的所述时间区段中，识别一个或多个双峰，所述一个或多个双峰每个表示相应液滴，并且包括表示在进入所述测量体积时从相应液滴的底部折射的光的第一峰和表示在从所述测量体积离开时从所述相应液滴的顶部反射的光的第二峰；
至少部分地基于所识别的一个或多个双峰来导出一个或多个降水参数，其中，所述一个或多个降水参数包括以下中的一个或多个：降水颗粒的数量、所述降水颗粒的相应大小、所述降水颗粒的相应下落速度、所识别的降水颗粒的相应类型；并且
至少部分地基于所导出的一个或多个降水参数来导出一个或多个降水指示，其中，所述降水指示包括以下中的一个或多个：存在降水的指示、降水类型的指示、降水强度的指示、累积的降水的指示、液体水含量的指示、降水颗粒大小分布。
2.根据权利要求1所述的前向散射传感器，其中，
导出一个或多个降水参数包括导出所识别的双峰的数量的指示，以及
导出一个或多个降水指示包括响应于所识别的双峰的数量超过第一预定义的阈值，导出液体降水的存在的指示。
3.根据权利要求1所述的前向散射传感器，其中，识别所述测量信号中的双峰包括：在时间位置t 1识别满足第一预定义的幅度标准和在时间上的预定义的时间跨度标准的第一候选峰。
4.根据权利要求3所述的前向散射传感器，其中，识别所述测量信号中的双峰还包括：通过使用定义双峰的第一峰的幅度和由所述双峰表示的液滴的大小之间的关系的第一映射函数，基于所述第一候选峰的幅度来计算估计的液滴大小。
5.根据权利要求4所述的前向散射传感器，其中，识别所述测量信号中的双峰还包括：
通过使用定义停留时间和所述液滴的大小之间的关系的第二映射函数，基于所估计的液滴大小估计所述第一候选峰的所述停留时间t r；
在时间位置t 1 + t r附近的预定义的搜索范围内识别在所述测量信号中的第二候选峰；
如果在所述搜索范围内遇到具有满足与所述第一候选峰的幅度相关的预定义的标准的幅度的第二候选峰，则分别将所述第一候选峰和所述第二候选峰识别为双峰的第一峰和第二峰；并且
如果在所述搜索范围内没有遇到具有满足与所述第一候选峰的幅度相关的所述预定义的标准的幅度的第二候选峰，则不将所述第一候选峰视为属于双峰的峰。
6.根据权利要求1所述的前向散射传感器，还包括
在所述测量信号的所述时间区段中，识别一个或多个信号事件，所述一个或多个信号事件每个表示相应冻结的降水颗粒并且包括所述测量信号的相应子时间段，在所述相应子时间段中所述测量信号的幅度对于至少预定义的时间段满足第二预定义的幅度标准；以及
至少部分地基于所识别的一个或多个信号事件来导出一个或多个降水参数。
7.根据权利要求6所述的前向散射传感器，识别表示相应冻结的降水颗粒的信号事件包括：识别所述测量信号的子时间段，在所述子时间段中所述测量信号的幅度满足以下幅度标准中的一个或多个：
所述测量信号的幅度连续超过第二预定义的幅度阈值；
所述测量信号的平均幅度超过第三预定义的幅度阈值。
8.根据权利要求6所述的前向散射传感器，其中，
所述一个或多个降水参数还包括所识别的信号事件的数量的指示，以及
导出一个或多个降水指示包括响应于所识别的信号事件的数量超过第二预定义的阈值来导出存在冻结的降水的指示。
9.根据权利要求1所述的前向散射传感器，其中，导出一个或多个降水参数包括：使用定义双峰的第一峰的幅度和由所述双峰表示的液滴的大小之间的关系的第一预定义映射函数，在所识别的一个或多个双峰中的相应双峰中的第一峰的相应幅度的基础上，来导出估计的液滴大小的相应指示。
10.根据权利要求9所述的前向散射传感器，其中，导出一个或多个降水指示包括在所估计的液滴大小的所述指示的基础上导出液滴大小分布。
11.根据权利要求9或10所述的前向散射传感器，其中，导出一个或多个降水指示包括在液滴大小的所述指示的基础上导出所累积的降水的指示。
12.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述单个光片具有小于0.5毫米FWHM的厚度。
13.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述发射器包括线激光器，所述线激光器包括：
激光源，所述激光源用于发射光束；
第一透镜，所述第一透镜用于将所述光束转换为发散光片；以及
第二透镜，所述第二透镜用于将所述发散光片成形为与所述发散光片相比具有减小的发散角的所述单个光片。
14.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述发射器被布置为发射在从750至900纳米的范围中的一个或多个波长的光。
15.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述发射器和所述接收器被布置在框架中，使得所述发射器和所述接收器的相应光轴以在从20至60度的范围中的角彼此相遇。
16.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述发射器和所述接收器中的每个被布置在框架中，使得当所述前向散射传感器处于直立位置时，所述发射器和所述接收器的相应光轴以在从10到30度的范围中的角从水平面向下倾斜。
17.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述控制实体被布置为：
操作所述发射器以将所述单个光片发送为强度调制光片；以及
操作所述接收器以与所述光片的调制同步地记录所述测量信号。
18.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述接收器包括滤光器，所述滤光器被布置为：
使在波长的预定义的范围内的波长的光能够进入所述接收器的一个或多个检测器元件；以及
防止在其他波长的光进入所述接收器的所述一个或多个检测器元件。
19.根据权利要求1至10中的任一项所述的前向散射传感器，其中，所述分析器被布置为至少部分地基于所识别的双峰来估计描述大气中的光的衰减的消光系数。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP18198210.9A EP3633414B1 (en) | 2018-10-02 | 2018-10-02 | A forward scatter sensor |
| EP18198210.9 | 2018-10-02 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110987873A CN110987873A (zh) | 2020-04-10 |
| CN110987873B true CN110987873B (zh) | 2022-03-08 |
Family
ID=63722227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910933059.9A Active CN110987873B (zh) | 2018-10-02 | 2019-09-29 | 前向散射传感器 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11079312B2 (zh) |
| EP (1) | EP3633414B1 (zh) |
| CN (1) | CN110987873B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3633415B1 (en) * | 2018-10-02 | 2021-04-14 | Vaisala, OYJ | A forward scatter sensor |
| US20230122889A1 (en) * | 2021-10-18 | 2023-04-20 | Rosemount Aerospace Inc. | Detection of aircraft icing conditions and determination of liquid cloud droplet size |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4613938A (en) * | 1985-01-25 | 1986-09-23 | Hss Inc. | Present weather observing system utilizing particulate size and velocity measurements |
| CN102879835A (zh) * | 2012-07-19 | 2013-01-16 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种激光降水天气现象的测量方法和激光降水天气现象仪 |
| DE102012102363A1 (de) * | 2011-08-17 | 2013-02-21 | Technische Universität Darmstadt | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Größe eines transparenten Teilchens |
| WO2017223426A1 (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | Howard Hughes Medical Institute | Automated adjustment of light sheet geometry in a microscope |
| WO2018115385A1 (en) * | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Imec Vzw | Flow cytometer with multiple intensity peak design |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4289397A (en) * | 1979-07-20 | 1981-09-15 | Avco Everett Research Laboratory, Inc. | Laser ceilometer signal processing means |
| US5444530A (en) * | 1993-06-07 | 1995-08-22 | Scientific Technology, Inc. | Weather identifier and visibility sensor |
| FI98766C (fi) * | 1994-01-11 | 1997-08-11 | Vaisala Oy | Laite ja menetelmä näkyvyyden ja vallitsevan sään mittaamiseksi |
| DE4401755C2 (de) * | 1994-01-21 | 1997-08-28 | Jenoptik Jena Gmbh | Kombiniertes Sichtweiten- und Niederschlagsmeßgerät |
| DE10120747C1 (de) * | 2001-04-25 | 2002-10-17 | Vaisala Impulsphysik Gmbh | Verfahren zur Bestimmung der Sichtweite, Niederschlagsmenge und Niederschlagsart |
| US6914674B1 (en) * | 2003-02-22 | 2005-07-05 | Optical Scientific, Inc. | Weather identifier for snow, rain, and drizzle |
| FI125828B (en) * | 2013-11-18 | 2016-02-29 | Teconer Oy | rain sensor |
| WO2017117461A1 (en) * | 2015-12-30 | 2017-07-06 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Optical detection system for particles |
| US9645291B1 (en) * | 2016-04-18 | 2017-05-09 | Ii-Vi Incorporated | Voltage-tunable optical filters for instrumentation applications |
| EP3246692B1 (fr) * | 2016-05-16 | 2021-01-20 | Ecole Nationale des Ponts et Chaussées | Procédé et dispositif de mesure du diamètre équivalent d'une goutte d'eau |
| EP3633415B1 (en) * | 2018-10-02 | 2021-04-14 | Vaisala, OYJ | A forward scatter sensor |
-
2018
- 2018-10-02 EP EP18198210.9A patent/EP3633414B1/en active Active
-
2019
- 2019-09-29 CN CN201910933059.9A patent/CN110987873B/zh active Active
- 2019-10-02 US US16/591,383 patent/US11079312B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4613938A (en) * | 1985-01-25 | 1986-09-23 | Hss Inc. | Present weather observing system utilizing particulate size and velocity measurements |
| DE102012102363A1 (de) * | 2011-08-17 | 2013-02-21 | Technische Universität Darmstadt | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Größe eines transparenten Teilchens |
| CN102879835A (zh) * | 2012-07-19 | 2013-01-16 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种激光降水天气现象的测量方法和激光降水天气现象仪 |
| WO2017223426A1 (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | Howard Hughes Medical Institute | Automated adjustment of light sheet geometry in a microscope |
| WO2018115385A1 (en) * | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Imec Vzw | Flow cytometer with multiple intensity peak design |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3633414B1 (en) | 2022-03-02 |
| EP3633414A1 (en) | 2020-04-08 |
| CN110987873A (zh) | 2020-04-10 |
| US20200103330A1 (en) | 2020-04-02 |
| US11079312B2 (en) | 2021-08-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110987872B (zh) | 前向散射传感器 | |
| Hasirlioglu et al. | Test methodology for rain influence on automotive surround sensors | |
| US4605302A (en) | Cloud height measuring device with compensation for window fouling | |
| US7274448B2 (en) | Short range LIDAR apparatus having a flat spatial response | |
| US9658337B2 (en) | Large droplet detection by statistical fluctuations in lidar backscatter | |
| CN110987873B (zh) | 前向散射传感器 | |
| JP2013130564A (ja) | 雲の水滴サイズ分布を決定する方法 | |
| CN110006848B (zh) | 一种获取气溶胶消光系数的方法和装置 | |
| EP3351967B1 (en) | Controlled sampling volume of clouds for measuring cloud parameters | |
| JPWO2019116641A1 (ja) | 距離測定装置、距離測定装置の制御方法、および距離測定装置の制御プログラム | |
| JP6211857B2 (ja) | 天気判別システム | |
| SE467553B (sv) | Optisk metod att detektera och klassificera nederboerd genom detektering av spritt resp bakaatspritt ljus fraan en ljusstraale | |
| US20020158215A1 (en) | Method and combined visibility and precipitation measuring instrument for determining visibility, amount of precipitation and type of precipitation | |
| WO2006067513A1 (en) | A weather measurement device for determining the falling speed of hydrometers | |
| KR20180085336A (ko) | 통합기상검지기 | |
| KR101881418B1 (ko) | 기후환경을 고려한 라이다 장치 및 그의 출력조절 방법 | |
| CN107784261B (zh) | 一种路面状态检测方法及装置 | |
| KR20220064691A (ko) | 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법 | |
| KR101380675B1 (ko) | 구름의 유무 결정 장치 및 방법 | |
| US20220075072A1 (en) | Automatic LIDAR Performance Monitoring and Maintenance for Autonomous Driving | |
| CN110261874B (zh) | 基于相干激光的实时晴空颠簸探测方法及系统 | |
| KR20190081084A (ko) | 구름의 유무 결정 장치 및 방법 | |
| KR102524425B1 (ko) | 블랙 아이스 디텍팅 시스템 | |
| EP3594662B1 (en) | Optical rain sensor and method for determining a minimal rain drop radius | |
| CN114442105A (zh) | 具有干扰源识别的激光雷达系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |