CN113281826B - 基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质 - Google Patents

基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质 Download PDF

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CN113281826B CN202110841122.3A CN202110841122A CN113281826B CN 113281826 B CN113281826 B CN 113281826B CN 202110841122 A CN202110841122 A CN 202110841122A CN 113281826 B CN113281826 B CN 113281826B
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Abstract

本申请涉及基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质，方法包括：获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角；利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息；利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速。通过对多经纬仪协同探测获取的氢气球的高度角和方位角信息，代入扩展卡尔曼滤波算法获取氢气球的轨迹和速度。根据氢气球动力学方程实现背景风场三维风速的反演，达到了高精度、高可靠性地反演真实背景风场的效果。

Description

基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质
技术领域
本申请涉及航空气象保障技术领域，特别是涉及一种基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质。
背景技术
在航空气象领域，准确掌握精细的三维风场信息，能为飞机安全起降提供重要支撑。目前，用于风场探测技术主要包括探空氢气球、测风仪、风廓线雷达以及激光雷达，其中探空氢气球具有携行方便、操作简单、探测便捷等优点，成为高空气象探测和其他方式真值比对的主要手段之一，在国内外气象行业得到了广泛运用。探空氢气球探测方式是利用经纬仪连续跟踪探空氢气球获得风场信息，目前经纬仪实施空中风探测的主要方法有单经纬仪测风和双经纬仪基线测风方法。
单经纬仪测风通过获取特定时间内的探空氢气球的仰角和方位角数据，经过一定算法解算得到相应高度的空中风数据，使用方便灵活、准备时间短、操作人员少，便于在各种地形条件下完成作业任务，在气象野外、伴随保障中仍然发挥着较大作用。双经纬仪基线测风同时使用两台光学测风经纬仪观测氢气球的运动，读出仰角、方位角然后利用三角法或矢量法计算氢气球高度和风向、风速。然而，在实现本发明的过程中，发明人发现无论是单经纬仪还是双经纬仪计算空中风场信息，仍然存在着无法实现高精度反演出真实背景风场的技术问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高精度、高可靠性地实现真实背景风场反演的基于多经纬仪的三维风场反演方法、一种基于多经纬仪的三维风场反演装置、一种计算机设备以及一种计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：
一方面，本发明实施例提供一种基于多经纬仪的三维风场反演方法，包括步骤：
获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角；
利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息；
利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
另一方面，还提供一种基于多经纬仪的三维风场反演装置，包括：
数据获取模块，用于获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角；
三维速度模块，用于利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息；
风速解算模块，用于利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
又一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现任一项的上述基于多经纬仪的三维风场反演方法的步骤。
再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现任一项的上述基于多经纬仪的三维风场反演方法的步骤。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
上述基于多经纬仪的三维风场反演方法、装置、设备和介质，通过对多经纬仪协同探测获取的氢气球的高度角和方位角信息，然后代入扩展卡尔曼滤波算法，实现对于氢气球的精确轨迹和速度信息的解算获取。在此基础上，根据氢气球动力学方程，也即氢气球运动方程，实现由氢气球的速度对于背景风场三维风速的反演。如此，为实现基于多经纬仪的快速、准确、便捷高空风场精确测量提供了有效手段，达到了能够高精度、高可靠性地实现真实背景风场反演的效果。
附图说明
图1为一个实施例中基于多经纬仪的三维风场反演方法的流程示意图；
图2为一个实施例中MTLM观测网络的探测示意图；
图3为一个实施例中分布于整个空间的非线性风切变的U速度示意图；
图4为一个实施例中分布于整个空间的非线性风切变的V速度示意图；
图5为一个实施例中分布于整个空间的非线性风切变的Z速度示意图；
图6为一个实施例中仿真反演X轨迹结果示意图；
图7为一个实施例中仿真反演Y轨迹结果示意图；
图8为一个实施例中仿真反演Z轨迹结果示意图；
图9为一个实施例中仿真反演风速第一结果示意图；
图10为一个实施例中仿真反演风速第二结果示意图；
图11为一个实施例中仿真反演风速第三结果示意图；
图12为一个实施例中基于多经纬仪的三维风场反演装置的模块结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
目前，单经纬仪测风受各项误差源影响较大，准确度稍差。双经纬仪基线测风同时使用两台光学测风经纬仪观测氢气球的运动，读出仰角、方位角然后利用三角法或矢量法计算氢气球高度和风向、风速。双经纬仪基线测风方法能有效提高数据的准确度和精度，但其对基线长度和方向的选取直接影响风向风速计算的准确度。此外，无论是单经纬仪还是双经纬仪在计算空中风场信息时，均预先假定氢气球为风场的良好示踪物，其运动状态与背景风场一致。但氢气球虽然质量较小，但体积较大，在速度变化较大时，较显著的存在氢气球的运动状态与实际风场不一致现象，简单地将二者近似相等与实际不符。因此亟需提出一种基于经纬仪探测的高精度、高可靠性的，能够实现反演出真实背景风场的基于多经纬仪的三维风场反演方法。
综上，本申请针对上述传统的测风技术中，仍然存在着的无法实现高精度反演出真实背景风场的技术问题，提供了一种基于多经纬仪的三维风场反演方法（MTLM:Multi-Theodolite Location Method）。该方法通过对观测获取的多经纬仪的观测信息进行扩展卡尔曼滤波，获取氢气球的精确轨迹和速度信息，随后通过氢气球运动状态方程，基于曳力表达式，实现了由氢气球速度对于背景风场三维风速的高精度、高可靠性的反演。
请参阅图1，一方面，本发明提供一种基于多经纬仪的三维风场反演方法，包括如下步骤S12至S16：
S12，获取多经纬仪观测网络（也称MTLM观测网络）在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角。
可以理解，设定间隔时间点是指根据观测需要而选定的观测时间点，可以包含一个时段内或多个时段内的多个时间点，每个时间点之间的间隔可以相同也可以设置为不相同。各经纬仪对观测区域内的氢气球进行协同观测，可以是在设定间隔时间点上同时进行观测，也可以是按照设定间隔时间点分别进行独立观测，还可以是按照一定组合进行有序的先后观测。在正式观测开始前，可以预先测定各经纬仪之间的方位角和高度角，以便确定各经纬仪的初始观测状态，用于提供后续计算可能需要的参考状态。
S14，利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息。
可以理解，将各经纬仪的观测数据通过扩展卡尔曼滤波方法进行迭代计算，获得相应的氢气球位置及其速度信息。
S16，利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
具体的，通过对经纬仪观测获取的观测数据进行扩展卡尔曼滤波，获取氢气球的精确轨迹和速度信息，随后通过氢气球运动方程实现由氢气球速度对于背景风场速度的三维风场反演。
上述基于多经纬仪的三维风场反演方法，通过对多经纬仪协同探测获取的氢气球的高度角和方位角信息，然后代入扩展卡尔曼滤波算法，实现对于氢气球的精确轨迹和速度信息的解算获取。在此基础上，根据氢气球动力学方程，也即氢气球运动方程，实现由氢气球的速度对于背景风场三维风速的反演。如此，为实现基于多经纬仪的快速、准确、便捷高空风场精确测量提供了有效手段，达到了能够高精度、高可靠性地实现真实背景风场反演的效果。
在一个实施例中，可选的，上述基于多经纬仪的三维风场反演方法，还可以包括步骤：
S101，建立多经纬仪观测网络；各经纬仪之间的距离为60m-100m范围内的任意值，各经纬仪的连线之间的夹角为60°-90°范围内的任意值；
S102，以其中一个经纬仪的位置为坐标原点建立笛卡尔坐标系；
S103，根据三角形正弦公式获得各经纬仪的相对距离并转换为笛卡尔坐标系下的坐标值。
可以理解，各经纬仪可以布置成如图2所示（以1至3号经纬仪为例），各经纬仪之间的距离在60m-100m之间任意取值均可，各经纬仪的连线之间的夹角控制在60°-90°范围之内。可选的，在一些实施方式中，前述夹角也可以控制在比60°略小或者比90°略大的取值上。在正式观测前，可以预先（手动或利用现场配套设备自动）测定各经纬仪之间的方位角和高度角。如图2所示，以第1个经纬仪的位置为坐标原点
Figure 114474DEST_PATH_IMAGE001
建立笛卡尔坐标系，
Figure 411594DEST_PATH_IMAGE002
表示第
Figure 739807DEST_PATH_IMAGE003
个经纬仪的坐标，
Figure 4436DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 709086DEST_PATH_IMAGE005
次观测时氢气球的坐标。根据三角形正弦公式，可获得各经纬仪的相对距离，并将其进一步转化为笛卡尔坐标系下的相应坐标值
Figure 126292DEST_PATH_IMAGE006
。
通过上述步骤，可以在尚未部署有上述多经纬仪观测网络的观测地区进行快速的观测网络部署，从而方便该观测地区的三维风场反演所需数据的快速数据观测获取。
在一个实施例中，可选的，多经纬仪观测网络可以由3个经纬仪组成。如此，可以通过较少数量的经纬仪组网，实现基本可靠的观测数据的高效观测获得，应用成本较低。
在一个实施例中，关于上述的处理步骤S14，具体可以包括如下处理步骤：
S142，将氢气球的状态变量初值和各经纬仪的观测数据，逐次代入扩展卡尔曼滤波方程进行迭代计算，得到氢气球的三维坐标及速度信息。
上述扩展卡尔曼滤波方程可以包括：
状态预测方程：
Figure 359828DEST_PATH_IMAGE007
（1）
估计误差协方差方程：
Figure 721539DEST_PATH_IMAGE008
（2）
卡尔曼增益：
Figure 88935DEST_PATH_IMAGE009
（3）
测量更新方程：
Figure 219702DEST_PATH_IMAGE010
（4）
协方差更新方程：
Figure 889718DEST_PATH_IMAGE011
（5）
其中，
Figure 614091DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 129386DEST_PATH_IMAGE013
次观测的状态向量，
Figure 645818DEST_PATH_IMAGE014
表示氢气球的位置，
Figure 611369DEST_PATH_IMAGE015
表示氢气球的速度，
Figure 213252DEST_PATH_IMAGE016
表示第
Figure 673183DEST_PATH_IMAGE017
次观测的观测向量，
Figure 44122DEST_PATH_IMAGE018
分别表示第
Figure 914995DEST_PATH_IMAGE019
个经纬仪第
Figure 473015DEST_PATH_IMAGE020
次观测时氢气球的方位角和高度角；
Figure 861271DEST_PATH_IMAGE021
表示状态更新矩阵，
Figure 696503DEST_PATH_IMAGE022
表示控制矩阵，
Figure 613643DEST_PATH_IMAGE023
表示包含氢气球的加速度信息的控制向量，
Figure 190118DEST_PATH_IMAGE024
表示估计协方差矩阵，
Figure 975540DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 55492DEST_PATH_IMAGE026
分别表示状态转移误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵，
Figure 550058DEST_PATH_IMAGE027
表示卡尔曼增益，
Figure 82671DEST_PATH_IMAGE028
表示量测矩阵，
Figure 812729DEST_PATH_IMAGE029
表示
Figure 871821DEST_PATH_IMAGE030
在
Figure 396343DEST_PATH_IMAGE031
处的雅克比矩阵，
Figure 557197DEST_PATH_IMAGE032
表示单位矩阵。
可以理解，基于建立好的多经纬仪观测网络，经纬仪根据相应的时间协同对氢气球进行观测，当完成一次MTLM观测后，根据本领域已有的扩展卡尔曼滤波公式，可得到上述5个扩展卡尔曼滤波方程式（1）-式（5）。将氢气球的状态变量初值（可在正式观测开始前预先设置得到），以及各经纬仪的观测数据逐次代入上述式（1）-式（5），通过扩展卡尔曼算法迭代计算，获得相应的氢气球的位置和速度信息。
可选的，当完成一次MTLM观测后，将前述相应的矩阵按照下列相应各式（6）-式（11）进行设置，其中，
Figure 559788DEST_PATH_IMAGE033
为观测时间步长，
Figure 348753DEST_PATH_IMAGE034
为加速度误差标准差，
Figure 44176DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 676015DEST_PATH_IMAGE036
分别为观测方位角和高度角误差标准差。
Figure 482297DEST_PATH_IMAGE037
、
Figure 391347DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 867459DEST_PATH_IMAGE039
的初值可根据观测仪器的精度以及人员操作的熟练程度，通过预先分析已有历史资料进行相应设置。随后将通过经纬仪观测获得的高度角和方位角等观测数据代入上述式（1）-式（5）进行扩展卡尔曼滤波计算，即可获得氢气球的三维坐标和速度信息。
Figure 861960DEST_PATH_IMAGE040
（6）
Figure 471933DEST_PATH_IMAGE041
（7）
Figure 625702DEST_PATH_IMAGE042
（8）
Figure 397349DEST_PATH_IMAGE043
（9）
Figure 879146DEST_PATH_IMAGE044
（10）
Figure 168176DEST_PATH_IMAGE045
（11）
通过上述处理步骤，可靠地获得了氢气球的三维坐标及速度信息。
在一个实施例中，关于上述的步骤S16，具体可以包括如下处理步骤：
S162，根据预先获得的氢气球及探测区域的参数信息，计算氢气球在平衡状态下的上升速度；
S164，根据氢气球的速度信息，计算得到氢气球的加速度；
S166，将上升速度、速度信息和加速度，代入氢气球运动方程计算得到背景风场三维风速。
可以理解，氢气球及探测区域的参数信息可以直接根据所选观测地区已有的观测资料，以及选定的氢气球的固有参数来获取。
在一个实施例中，氢气球在平衡状态下的上升速度，通过下式计算得到：
Figure 786239DEST_PATH_IMAGE046
（12）
其中，
Figure 994367DEST_PATH_IMAGE047
表示上升速度，
Figure 822514DEST_PATH_IMAGE048
表示氢气球的曳力系数，
Figure 774290DEST_PATH_IMAGE049
表示氢气球直径，
Figure 512439DEST_PATH_IMAGE050
表示空气密度、
Figure 501254DEST_PATH_IMAGE051
表示氢气球自身、附属物及氢气的质量，
Figure 692064DEST_PATH_IMAGE052
表示重力加速度。
在一个实施例中，氢气球运动方程为：
Figure 447531DEST_PATH_IMAGE053
（13）
式中，
Figure 164820DEST_PATH_IMAGE054
（14）
其中，
Figure 980329DEST_PATH_IMAGE055
表示氢气球的加速度，
Figure 658435DEST_PATH_IMAGE056
表示背景风场三维风速，
Figure 561800DEST_PATH_IMAGE057
表示氢气球的速度，
Figure 8962DEST_PATH_IMAGE058
表示氢气球体积，
Figure 995373DEST_PATH_IMAGE059
表示空气密度、
Figure 285409DEST_PATH_IMAGE060
表示氢气球自身、附属物和氢气的质量，
Figure 382678DEST_PATH_IMAGE061
表示重力加速度、
Figure 684346DEST_PATH_IMAGE062
表示上升速度。
具体的，根据上述步骤S14获得的氢气球的速度信息，在此基础上，预先根据实时获取的氢气球的参数信息以及当地大气参数信息，根据式（12）计算求得氢气球初始平衡速度，将求得的平衡速度代入式（13），进一步对加速度进行分解可以求得氢气球速度
Figure 451445DEST_PATH_IMAGE063
和背景风速
Figure 369722DEST_PATH_IMAGE064
，即通过对速度求导
Figure 739524DEST_PATH_IMAGE065
获得氢气球的加速度，随后将氢气球的速度和加速度代入式（13）即可求解得到空中风速度信息。
通过上述步骤，通过对观测获取的经纬仪信息进行扩展卡尔曼滤波，获取氢气球的精确轨迹和速度信息，随后通过氢气球运动方程，基于曳力表达式，实现了由氢气球速度对于背景三维风场速度的反演。
在一个实施例中，为了更直观且全面地说明上述基于多经纬仪的三维风场反演，下面提供的是对上述基于多经纬仪的三维风场反演方法的其中一个仿真验证示例。需要说明的是，本说明书中给出的实施示例仅为示意性的，并非为本发明具体实施例的唯一限定，本领域技术人员可以在本发明提供的实施示例的示意下，同理实现对应用场景下的三维风场反演。
仿真氢气球在背景风场控制下的移动轨迹，设置仿真背景风场为：
Figure 285912DEST_PATH_IMAGE066
（15）
其中，
Figure 348545DEST_PATH_IMAGE067
分别为某点在1号经纬仪为原点的笛卡尔坐标系中的
Figure 488540DEST_PATH_IMAGE068
坐标，
Figure 802978DEST_PATH_IMAGE069
代表分布于整个空间中耗散率为
Figure 79238DEST_PATH_IMAGE070
的湍流速度；
Figure 578353DEST_PATH_IMAGE071
代表分布于整个空间的非线性风切变的速度，具体分别如图3、图4和图5所示。
仿真氢气球及附属物重70 g，直径为50 cm，假设氢气球为理想光滑球体，曳力系数为0.4，标准大气环境（气温0 ℃，1个标准大气压，空气密度1.293 kg/m3），重力加速度为9.8 m/s2。根据式（12）获得其初始平衡速度为1.68 m/s。因此，氢气球初始速度设为
Figure 64698DEST_PATH_IMAGE072
，在背景风场作用下，根据获得的各方向加速度，可通过对加速进行积分获得氢气球的轨迹：
Figure 776302DEST_PATH_IMAGE073
3个经纬仪如图2所示部署，其中，2号和3号经纬仪分别距1号经纬仪的距离均为100米，相对方位角分别为30°和90°，三个经纬仪坐标分别为
Figure 172648DEST_PATH_IMAGE074
、
Figure 718030DEST_PATH_IMAGE075
和
Figure 567037DEST_PATH_IMAGE076
。采用MTLM观测方法对氢气球进行观测时，在观测方位角和高度角上各加上满足
Figure 82332DEST_PATH_IMAGE077
正态分布的高斯随机误差。
图6至图8给出了本示例仿真反演氢气球轨迹结果，其中，图6、图7和图8的横坐标表示观测时间，纵轴分别表示不同方向上氢气球位移，实线（即实轨迹）表示仿真的真实轨迹，实-点（即测轨迹）表示加入观测误差后的氢气球的观测轨迹，而滤轨迹表示滤波轨迹。采用本申请的MTLM观测方法进行观测时，在复杂风场背景条件下（如存在湍流和/或风切变），定位结果具有较高准确性，各方向相关系数均超过0.99，均方根误差小于3米，反演算法具有较高性能。
图9至图11给出了本示例与传统的单经纬仪观测垂直风速的比对结果，其中，图9、图10和图11的横坐标表示观测时间，纵轴分别表示不同方向上风速误差的大小，实线-三角形（即气球误差）表示反演的氢气球速度误差，实线-圆形（即背景风场误差）表示反演的背景风场的速度误差。分析可知通过本申请上述方法反演的背景风速具有较高的准确性。水平方向上，反演的背景风场速度误差较氢气球速度误差有一定的提升，垂直方向上通过本申请上述方法反演的背景风场精度要远远高于氢气球所代表的风场速度。
请参阅图12，在一个实施例中，还提供了一种基于多经纬仪的三维风场反演装置100，包括数据获取模块11、三维速度模块13和风速解算模块15。其中，数据获取模块11用于获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角。三维速度模块13用于利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息。风速解算模块15用于利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
上述基于多经纬仪的三维风场反演装置100，通过各模块的协作，对多经纬仪协同探测获取的氢气球的高度角和方位角信息，然后代入扩展卡尔曼滤波算法，实现对于氢气球的精确轨迹和速度信息的解算获取。在此基础上，根据氢气球动力学方程，也即氢气球运动方程，实现由氢气球的速度对于背景风场三维风速的反演。如此，为实现基于多经纬仪的快速、准确、便捷高空风场精确测量提供了有效手段，达到了能够高精度、高可靠性地实现真实背景风场反演的效果。
在一个实施例中，上述三维速度模块13具体可以用于将氢气球的状态变量初值和各经纬仪的观测数据，逐次代入扩展卡尔曼滤波方程进行迭代计算，得到氢气球的三维坐标及速度信息。
其中，扩展卡尔曼滤波方程包括：
状态预测方程：
Figure 333185DEST_PATH_IMAGE078
估计误差协方差方程：
Figure 298736DEST_PATH_IMAGE079
卡尔曼增益：
Figure 635039DEST_PATH_IMAGE080
测量更新方程：
Figure 94970DEST_PATH_IMAGE081
协方差更新方程：
Figure 200330DEST_PATH_IMAGE082
其中，
Figure 946569DEST_PATH_IMAGE083
表示第
Figure 504589DEST_PATH_IMAGE084
次观测的状态向量，
Figure 751900DEST_PATH_IMAGE085
表示氢气球的位置，
Figure 977345DEST_PATH_IMAGE086
表示氢气球的速度，
Figure 894485DEST_PATH_IMAGE087
表示第
Figure 80747DEST_PATH_IMAGE088
次观测的观测向量，
Figure 741535DEST_PATH_IMAGE089
分别表示第
Figure 821487DEST_PATH_IMAGE090
个经纬仪第
Figure 299742DEST_PATH_IMAGE091
次观测时氢气球的方位角和高度角；
Figure 832354DEST_PATH_IMAGE092
表示状态更新矩阵，
Figure 31254DEST_PATH_IMAGE093
表示控制矩阵，
Figure 106658DEST_PATH_IMAGE094
表示包含氢气球的加速度信息的控制向量，
Figure 631180DEST_PATH_IMAGE095
表示估计协方差矩阵，
Figure 385509DEST_PATH_IMAGE096
和
Figure 43893DEST_PATH_IMAGE097
分别表示状态转移误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵，
Figure 832857DEST_PATH_IMAGE098
表示卡尔曼增益，
Figure 528281DEST_PATH_IMAGE099
表示量测矩阵，
Figure 910852DEST_PATH_IMAGE100
表示
Figure 717134DEST_PATH_IMAGE101
在
Figure 360604DEST_PATH_IMAGE102
处的雅克比矩阵，
Figure 226929DEST_PATH_IMAGE103
表示单位矩阵。
在一个实施例中，上述风速解算模块15具体可以包括上升速度子模块、加速度子模块和风速子模块。其中，上升速度子模块用于根据预先获得的氢气球及探测区域的参数信息，计算氢气球在平衡状态下的上升速度。加速度子模块用于根据氢气球的速度信息，计算得到氢气球的加速度。风速子模块用于将上升速度、速度信息和加速度，代入氢气球运动方程计算得到背景风场三维风速。
在一个实施例中，氢气球运动方程为：
Figure 346064DEST_PATH_IMAGE104
式中，
Figure 956037DEST_PATH_IMAGE105
其中，
Figure 719593DEST_PATH_IMAGE106
表示氢气球的加速度，
Figure 632186DEST_PATH_IMAGE107
表示背景风场三维风速，
Figure 113983DEST_PATH_IMAGE108
表示氢气球的速度，
Figure 262067DEST_PATH_IMAGE109
表示氢气球体积，
Figure 4764DEST_PATH_IMAGE110
表示空气密度、
Figure 212892DEST_PATH_IMAGE111
表示氢气球自身、附属物和氢气的质量，
Figure 916405DEST_PATH_IMAGE112
表示重力加速度、
Figure 9126DEST_PATH_IMAGE113
表示上升速度。
在一个实施例中，氢气球在平衡状态下的上升速度，通过下式计算得到：
Figure 481696DEST_PATH_IMAGE114
其中，
Figure 860725DEST_PATH_IMAGE115
表示上升速度，
Figure 176169DEST_PATH_IMAGE116
表示氢气球的曳力系数，
Figure 666056DEST_PATH_IMAGE117
表示氢气球直径，
Figure 258711DEST_PATH_IMAGE118
表示空气密度、
Figure 949587DEST_PATH_IMAGE119
表示氢气球自身、附属物及氢气的质量，
Figure 362113DEST_PATH_IMAGE120
表示重力加速度。
在一个实施例中，上述基于多经纬仪的三维风场反演装置100，还可以包括网络建立模块、坐标建立模块和相对转换模块。其中，网络建立模块用于建立多经纬仪观测网络；各经纬仪之间的距离为60m-100m范围内的任意值，各经纬仪的连线之间的夹角为60°-90°范围内的任意值。坐标建立模块用于以其中一个经纬仪的位置为坐标原点建立笛卡尔坐标系。相对转换模块用于根据三角形正弦公式获得各经纬仪的相对距离并转换为笛卡尔坐标系下的坐标值。
在一个实施例中，上述多经纬仪观测网络由3个经纬仪组成。
关于基于多经纬仪的三维风场反演装置100的具体限定，可以参见上文中基于多经纬仪的三维风场反演方法的相应限定，在此不再赘述。上述基于多经纬仪的三维风场反演装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于具体数据处理功能的设备中，也可以软件形式存储于前述设备的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作，前述设备可以是但不限于本领域已有的各型测风设备或计算机终端。
又一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时可以实现以下步骤：获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角；利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息；利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现上述基于多经纬仪的三维风场反演方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的氢气球的观测数据；多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，观测数据包括高度角和方位角；利用扩展卡尔曼滤波方法对各经纬仪的观测数据进行迭代计算处理，解算出氢气球的三维坐标及速度信息；利用氢气球运动方程对氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；氢气球的运动轨迹通过氢气球的三维坐标及速度信息确定。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，还可以实现上述基于多经纬仪的三维风场反演方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其他介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线式动态随机存储器（Rambus DRAM，简称RDRAM）以及接口动态随机存储器（DRDRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可做出若干变形和改进，都属于本申请保护范围。因此本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种基于多经纬仪的三维风场反演方法，其特征在于，包括步骤：
获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的所述氢气球的观测数据；所述多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，所述观测数据包括高度角和方位角；
利用扩展卡尔曼滤波方法对各所述经纬仪的所述观测数据进行迭代计算处理，解算出所述氢气球的三维坐标及速度信息；
利用氢气球运动方程对所述氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；所述氢气球的运动轨迹通过所述氢气球的三维坐标及速度信息表示；
利用氢气球运动方程对所述氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速的步骤，包括：
根据预先获得的所述氢气球及探测区域的参数信息，计算所述氢气球在平衡状态下的上升速度；
根据所述氢气球的速度信息，计算得到所述氢气球的加速度；
将所述上升速度、所述速度信息和所述加速度，代入所述氢气球运动方程计算得到所述背景风场三维风速；
所述氢气球运动方程为：
Figure 141775DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 631662DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 975050DEST_PATH_IMAGE003
表示所述氢气球的加速度，
Figure 259401DEST_PATH_IMAGE004
表示所述背景风场三维风速，
Figure 671928DEST_PATH_IMAGE005
表示所述氢气球的速度，
Figure 965506DEST_PATH_IMAGE006
表示氢气球体积，
Figure 147088DEST_PATH_IMAGE007
表示空气密度、
Figure 867920DEST_PATH_IMAGE008
表示氢气球自身、附属物和氢气的质量，
Figure 33322DEST_PATH_IMAGE009
表示重力加速度、
Figure 865012DEST_PATH_IMAGE010
表示所述上升速度；
所述氢气球在平衡状态下的上升速度，通过下式计算得到：
Figure 901101DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 792833DEST_PATH_IMAGE012
表示所述上升速度，
Figure 179952DEST_PATH_IMAGE013
表示所述氢气球的曳力系数，
Figure 549754DEST_PATH_IMAGE014
表示氢气球直径，
Figure 220776DEST_PATH_IMAGE015
表示空气密度、
Figure 283409DEST_PATH_IMAGE016
表示氢气球自身、附属物及氢气的质量，
Figure 892245DEST_PATH_IMAGE017
表示重力加速度。
2.根据权利要求1所述的基于多经纬仪的三维风场反演方法，其特征在于，利用扩展卡尔曼滤波方法对各所述经纬仪的所述观测数据进行迭代计算处理，解算出所述氢气球的三维坐标及速度信息的步骤，包括：
将所述氢气球的状态变量初值和各所述经纬仪的所述观测数据，逐次代入扩展卡尔曼滤波方程进行迭代计算，得到所述氢气球的三维坐标及速度信息；
所述扩展卡尔曼滤波方程包括：
状态预测方程：
Figure 65738DEST_PATH_IMAGE018
估计误差协方差方程：
Figure 341998DEST_PATH_IMAGE019
卡尔曼增益：
Figure 309954DEST_PATH_IMAGE020
测量更新方程：
Figure 671665DEST_PATH_IMAGE021
协方差更新方程：
Figure 648849DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 779616DEST_PATH_IMAGE023
表示第
Figure 184052DEST_PATH_IMAGE024
次观测的状态向量，
Figure 767480DEST_PATH_IMAGE025
表示所述氢气球的位置，
Figure 282775DEST_PATH_IMAGE026
表示所述氢气球的速度，
Figure 284361DEST_PATH_IMAGE027
表示第
Figure 859698DEST_PATH_IMAGE028
次观测的观测向量，
Figure 664843DEST_PATH_IMAGE029
分别表示第
Figure 983829DEST_PATH_IMAGE030
个所述经纬仪第
Figure 89189DEST_PATH_IMAGE031
次观测时所述氢气球的方位角和高度角；
Figure 569848DEST_PATH_IMAGE032
表示状态更新矩阵，
Figure 393448DEST_PATH_IMAGE033
表示控制矩阵，
Figure 250546DEST_PATH_IMAGE034
表示包含所述氢气球的加速度信息的控制向量，
Figure 210411DEST_PATH_IMAGE035
表示估计协方差矩阵，
Figure 127552DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 172868DEST_PATH_IMAGE037
分别表示状态转移误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵，
Figure 568077DEST_PATH_IMAGE038
表示卡尔曼增益，
Figure 897296DEST_PATH_IMAGE039
表示量测矩阵，
Figure 985338DEST_PATH_IMAGE040
表示
Figure 517951DEST_PATH_IMAGE041
在
Figure 716851DEST_PATH_IMAGE042
处的雅克比矩阵，
Figure 651309DEST_PATH_IMAGE043
表示单位矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于多经纬仪的三维风场反演方法，其特征在于，还包括步骤：
建立所述多经纬仪观测网络；各所述经纬仪之间的距离为60m-100m范围内的任意值，各所述经纬仪的连线之间的夹角为60°-90°范围内的任意值；
以其中一个所述经纬仪的位置为坐标原点建立笛卡尔坐标系；
根据三角形正弦公式获得各所述经纬仪的相对距离并转换为所述笛卡尔坐标系下的坐标值。
4.根据权利要求3所述的基于多经纬仪的三维风场反演方法，其特征在于，所述多经纬仪观测网络由3个所述经纬仪组成。
5.一种基于多经纬仪的三维风场反演装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取多经纬仪观测网络在设定间隔时间点上对氢气球进行协同观测时，各经纬仪得到的所述氢气球的观测数据；所述多经纬仪观测网络包括至少两台经纬仪，所述观测数据包括高度角和方位角；
三维速度模块，用于利用扩展卡尔曼滤波方法对各所述经纬仪的所述观测数据进行迭代计算处理，解算出所述氢气球的三维坐标及速度信息；
风速解算模块，用于利用氢气球运动方程对所述氢气球的运动轨迹进行处理，解算出背景风场三维风速；所述氢气球的运动轨迹通过所述氢气球的三维坐标及速度信息确定；
所述风速解算模块还用于根据预先获得的所述氢气球及探测区域的参数信息，计算所述氢气球在平衡状态下的上升速度；
根据所述氢气球的速度信息，计算得到所述氢气球的加速度；
将所述上升速度、所述速度信息和所述加速度，代入所述氢气球运动方程计算得到所述背景风场三维风速；
所述氢气球运动方程为：
Figure 910252DEST_PATH_IMAGE044
式中，
Figure 664581DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 932751DEST_PATH_IMAGE046
表示所述氢气球的加速度，
Figure 721716DEST_PATH_IMAGE047
表示所述背景风场三维风速，
Figure 885981DEST_PATH_IMAGE048
表示所述氢气球的速度，
Figure 393186DEST_PATH_IMAGE049
表示氢气球体积，
Figure 950200DEST_PATH_IMAGE050
表示空气密度、
Figure 328092DEST_PATH_IMAGE051
表示氢气球自身、附属物和氢气的质量，
Figure 194417DEST_PATH_IMAGE052
表示重力加速度、
Figure 923338DEST_PATH_IMAGE053
表示所述上升速度；
所述氢气球在平衡状态下的上升速度，通过下式计算得到：
Figure 267732DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 765709DEST_PATH_IMAGE055
表示所述上升速度，
Figure 802935DEST_PATH_IMAGE056
表示所述氢气球的曳力系数，
Figure 19153DEST_PATH_IMAGE057
表示氢气球直径，
Figure 901659DEST_PATH_IMAGE058
表示空气密度、
Figure 519722DEST_PATH_IMAGE051
表示氢气球自身、附属物及氢气的质量，
Figure 727849DEST_PATH_IMAGE052
表示重力加速度。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述基于多经纬仪的三维风场反演方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述基于多经纬仪的三维风场反演方法的步骤。
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