CN114488092A - 一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，涉及相干测风激光雷达技术领域，包括：相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，根据两者差值反推宽带载噪比；启动监测后读入功率谱数据，按照预设核心算法计算得到窄带载噪比；根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比；根据载噪比的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常，能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值；当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析，以及时提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测，提高相干测风激光雷达的测量精度。

Description

一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法

技术领域

本发明涉及相干测风激光雷达技术领域，具体是一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法。

背景技术

相干测风激光雷达由于具有高精度、高时空分辨率的特点，在边界层大气风廓线测量、风切变预警、飞机尾流探测和风能资源利用方面起着重要的应用。在风能资源的利用方面，相干测风激光雷达测量的精确的风场数据对风力发电机的偏航误差进行矫正，使风机能更好地对准风向，提高风能资源的发电效率。载噪比是度量激光雷达回波信号品质的重要参数，对测风激光雷达的载噪比的实际应用是研究者面临的一致问题。

目前相干测风激光雷达进行测量时，经常会受到外界环境的影响，导致测量结果不准确，可能会产生较大的安全隐患和经济损失；同时现有的相干测风激光雷达系统存在无法根据载噪比来判断激光雷达与处理器之间的通信状态，从而及时提醒用户进行处理的问题；针对以上存在的问题，本发明提出了一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法；本发明模拟信噪比方法，对回波信号各个距离门内窄带及宽带载噪比进行计算，为相干测风激光雷达系统的总体设计和测风数据测量精度提供数据支撑，并通过观察和分析回波信号载噪比，有助于分析激光雷达系统硬件通信状态，通过对载噪比的应用，能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值，提高相干测风激光雷达系统测量精度。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，包括如下步骤：

步骤一：相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，计算出搜索带宽与宽带总点数的差值，用于反推宽带载噪比；

步骤二：相干测风激光雷达在启动监测后，读入功率谱数据；按照预设核心算法计算得到距离门内窄带区域载噪比，即窄带载噪比；

步骤三：将步骤一中反推得到的宽带载噪比与计算得到的窄带载噪比进行比较，得到宽窄带载噪比差值；

步骤四：根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比ZP；根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常；

步骤五：当接收到通信异常信号，监测主机剔除此时接收到的相干测风激光雷达监测数据，重新发布采集指令至相干测风激光雷达。

本发明能够直观地查看相干测风激光雷达系统的载噪比时空变化趋势，通过观察和分析回波信号载噪比来判断相干测风激光雷达的通信状态，能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值，提高相干测风激光雷达的测量精度。

进一步地，所述预设核心算法的具体步骤如下：

根据功率谱数据拷贝基底噪声数组并计算噪声均值；

对功率谱数据进行对位滤除噪声，得到新的功率谱数据，根据新的功率谱数据计算距离门起始位置；

根据距离门起始位置分别计算得到门内噪声数据及门内波峰位置，在确认门内波峰位置后，向两边依次找到第一个趋势不同的点，获取驼峰数据区间；

对门内噪声数据进行平滑及剔除处理后进而计算得到噪声功率值Pn；

通过门内波峰位置计算驼峰数据区间得到驼峰信号数据，在对驼峰信号数据平滑处理之后进而求和计算得到信号功率值Pc；

计算窄带区域内载噪比C/N＝10lg(Pc/Pn)。

本算法在相干测风激光雷达中应用，相干测风激光雷达在启动后初始化该载噪比算法功能；开启监测进行数据采集后，可周期性地获取到功率谱数据，适时地应用该算法功能并进一步应用结果进行异常值判定和剔除，提高相干测风激光雷达的测量精度。

进一步地，其中基底噪声数组在整个功率谱的前M个距离门中选取，其中M为预设值。

进一步地，其中每一个距离门的信号滤除噪声基底后，均得到一个基底平坦的谱。

进一步地，其中宽带信噪比和窄带信噪比之间对于同一个搜索带宽有固定的差值，宽带信噪比＝窄带信噪比+10lg10(2*width/len)。

进一步地，其中步骤四中：根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常，具体分析步骤为：

建立载噪比ZP随时间变化的曲线图；将载噪比ZP与载噪阈值相比较，若ZP小于载噪阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并标注为红色，记为低质曲线段；

在预设时间段内，统计低质曲线段的数量为Q1，将所有的低质曲线段对时间进行积分并求和得到低质参考能量Q2，利用KP＝Q1×g1+Q2×g2计算得到当前相干测风激光雷达的信号低质系数KP，其中g1、g2为系数因子；

将信号低质系数KP与低质阈值相比较，若KP大于低质阈值，则判定当前相干测风激光雷达处于信号质量较差条件下，通信状态异常，生成通信异常信号。

进一步地，当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析，若通信偏值TP大于偏值阈值，则判定当前地点环境嘈杂或信号质量极差，生成预警信号，提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测；其中异常信号信息包括信号接收时刻和对应的信号低质系数KP。

进一步地，所述通信偏值TP的具体分析过程如下：

当监测到通信异常信号时，自动倒计时，倒计时时长为Td，Td为预设值；在倒计时阶段继续对通信异常信号进行监测，若再次监测到通信异常信号，则倒计时自动归为原值，重新按照Td进行倒计时；否则倒计时归零，停止计时；

统计倒计时阶段通信异常信号的出现次数为C1，当监测到通信异常信号时，将对应的信号低质系数KP与低质阈值进行差值计算，并将所有的差值进行求和得到差质总值CT；统计倒计时阶段的持续时长为Tc；

利用公式TP＝(C1×b1+CT×b2)/(Tc×b3)计算得到通信偏值TP，其中b1、b2、b3为系数因子。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，根据搜索带宽与宽带总点数的差值反推宽带载噪比；相干测风激光雷达在启动监测后，读入功率谱数据；按照预设核心算法计算得到距离门内窄带区域载噪比，即窄带载噪比；根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比ZP；根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常；当接收到通信异常信号，监测主机剔除此时接收到的相干测风激光雷达监测数据，重新发布采集指令至相干测风激光雷达；本发明能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值，提高相干测风激光雷达的测量精度；

2、当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析；当监测到通信异常信号时，自动倒计时；在倒计时阶段继续对通信异常信号进行监测；统计倒计时阶段通信异常信号的出现次数为C1、差质总值CT以及倒计时阶段的持续时长为Tc；利用公式TP＝(C1×b1+CT×b2)/(Tc×b3)计算得到通信偏值TP，若TP大于偏值阈值，则判定当前地点环境嘈杂或信号质量极差，生成预警信号，提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测，进一步提高相干测风激光雷达的测量精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法的原理框图。

图2为本发明中预设核心算法的流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1至图2所示，一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，应用于相干测风激光雷达，包括如下步骤：

步骤一：相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，计算出搜索带宽与宽带总点数的差值，用于反推宽带载噪比；

步骤二：相干测风激光雷达在启动监测后，读入功率谱数据；按照预设核心算法计算得到距离门内窄带区域载噪比，即窄带载噪比；具体为：

S21：根据功率谱数据拷贝基底噪声数组并计算噪声均值，其中基底噪声数组一般在整个功率谱的前几个距离门中选取；

S22：对功率谱数据进行对位滤除噪声，得到新的功率谱数据；根据新的功率谱数据计算距离门起始位置；其中每一个距离门的信号滤除噪声基底后，均得到一个基底平坦的谱；

S23：根据距离门起始位置分别计算得到门内噪声数据及门内波峰位置；在确认门内波峰位置后，向两边依次找到第一个趋势不同的点，获取驼峰数据区间；

S24：对门内噪声数据进行平滑及剔除处理后进而计算得到噪声功率值Pn；其中噪声和信号的功率值是计算信号曲线面积；

S25：通过门内波峰位置计算驼峰数据区间得到驼峰信号数据，在对驼峰信号数据平滑处理之后进而求和计算得到信号功率值Pc；

S26：计算窄带区域内载噪比C/N＝10lg(Pc/Pn)；

本算法在相干测风激光雷达中应用，相干测风激光雷达在启动后初始化该载噪比算法功能；开启监测进行数据采集后，可周期性地获取到功率谱数据，适时地应用该算法功能并进一步应用结果进行异常值判定和剔除，提高相干测风激光雷达的测量精度；

步骤三：将步骤一中反推得到的宽带载噪比与计算得到的窄带区域内载噪比进行比较，得到宽窄带载噪比差值；

由于宽带信噪比和窄带信噪比之间对于同一个搜索带宽有固定的差值，宽带信噪比＝窄带信噪比+10lg10(2*width/len)；

步骤四：根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比ZP；根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常；具体分析步骤为：

建立载噪比ZP随时间变化的曲线图；将载噪比ZP与载噪阈值相比较，若ZP小于载噪阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并标注为红色，记为低质曲线段；

在预设时间段内，统计低质曲线段的数量为Q1，将所有的低质曲线段对时间进行积分并求和得到低质参考能量Q2，利用KP＝Q1×g1+Q2×g2计算得到当前相干测风激光雷达的信号低质系数KP，其中g1、g2为系数因子；

将信号低质系数KP与低质阈值相比较，若KP大于低质阈值，则判定当前相干测风激光雷达处于信号质量较差条件下，通信状态异常，生成通信异常信号；

步骤五：当接收到通信异常信号，监测主机剔除此时接收到的相干测风激光雷达监测数据，重新发布采集指令至相干测风激光雷达；

在本实施例中，本发明能够直观地查看相干测风激光雷达系统的载噪比时空变化趋势，通过观察和分析回波信号载噪比来判断相干测风激光雷达的通信状态，能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值，提高相干测风激光雷达的测量精度；

在本实施例中，当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析，所述异常信号信息包括信号接收时刻和对应的信号低质系数KP；具体分析步骤为：

当监测到通信异常信号时，自动倒计时，倒计时时长为Td时间，Td为预设值；在倒计时阶段继续对通信异常信号进行监测，若再次监测到通信异常信号则倒计时自动归为原值，重新按照Td进行倒计时；否则倒计时归零，停止计时；

统计倒计时阶段通信异常信号的出现次数为C1，当监测到通信异常信号时，将对应的信号低质系数KP与低质阈值进行差值计算，并将所有的差值进行求和得到差质总值CT；统计倒计时阶段的持续时长为Tc；

利用公式TP＝(C1×b1+CT×b2)/(Tc×b3)计算得到通信偏值TP，其中b1、b2、b3为系数因子，例如b1取值0.22，b2取值0.47，b3取值0.58；

将通信偏值TP与偏值阈值相比较，若TP大于偏值阈值，则判定当前地点环境嘈杂或信号质量极差，生成预警信号，提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测，提高相干测风激光雷达的测量精度。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，在工作时，相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，计算出搜索带宽与宽带总点数的差值，用于反推宽带载噪比；相干测风激光雷达在启动监测后，读入功率谱数据，按照预设核心算法计算得到距离门内窄带区域载噪比，即窄带载噪比；将反推得到的宽带载噪比与计算得到的窄带区域内载噪比进行比较，得到宽窄带载噪比差值；根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比ZP；根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常；建立载噪比ZP随时间变化的曲线图；将载噪比ZP与载噪阈值相比较，计算得到当前相干测风激光雷达的信号低质系数KP，若KP大于低质阈值，则判定当前相干测风激光雷达处于信号质量较差条件下，通信状态异常，生成通信异常信号；当接收到通信异常信号，监测主机剔除此时接收到的相干测风激光雷达监测数据，重新发布采集指令至相干测风激光雷达；本发明能够有效地剔除信号质量较差条件下的突变异常结果值，提高相干测风激光雷达的测量精度；

当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析；当监测到通信异常信号时，自动倒计时；在倒计时阶段继续对通信异常信号进行监测；统计倒计时阶段通信异常信号的出现次数为C1；当监测到通信异常信号时，将对应的信号低质系数KP与低质阈值进行差值计算并求和得到差质总值CT；统计倒计时阶段的持续时长为Tc；利用公式TP＝(C1×b1+CT×b2)/(Tc×b3)计算得到通信偏值TP，若TP大于偏值阈值，则判定当前地点环境嘈杂或信号质量极差，生成预警信号，提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测，进一步提高相干测风激光雷达的测量精度。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，应用于相干测风激光雷达，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：相干测风激光雷达在启动监测之前读入搜索带宽以及宽带总点数，计算出搜索带宽与宽带总点数的差值，用于反推宽带载噪比；

步骤二：相干测风激光雷达在启动监测后，读入功率谱数据；按照预设核心算法计算得到距离门内窄带区域载噪比，即窄带载噪比；

步骤三：将步骤一中反推得到的宽带载噪比与计算得到的窄带载噪比进行比较，得到宽窄带载噪比差值；

步骤四：根据宽窄带载噪比差值最终计算获得相干测风激光雷达的载噪比ZP；根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常；

步骤五：当接收到通信异常信号，监测主机剔除此时接收到的相干测风激光雷达监测数据，重新发布采集指令至相干测风激光雷达。

2.根据权利要求1所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，所述预设核心算法的具体步骤如下：

根据功率谱数据拷贝基底噪声数组并计算噪声均值；

对功率谱数据进行对位滤除噪声，得到新的功率谱数据，根据新的功率谱数据计算距离门起始位置；

根据距离门起始位置分别计算得到门内噪声数据及门内波峰位置，在确认门内波峰位置后，向两边依次找到第一个趋势不同的点，获取驼峰数据区间；

对门内噪声数据进行平滑及剔除处理后进而计算得到噪声功率值Pn；

通过门内波峰位置计算驼峰数据区间得到驼峰信号数据，在对驼峰信号数据平滑处理之后进而求和计算得到信号功率值Pc；

计算窄带区域内载噪比C/N＝10lg(Pc/Pn)。

3.根据权利要求2所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，其中基底噪声数组在整个功率谱的前M个距离门中选取，其中M为预设值。

4.根据权利要求2所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，其中每一个距离门的信号滤除噪声基底后，均得到一个基底平坦的谱。

5.根据权利要求2所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，其中宽带信噪比和窄带信噪比之间对于同一个搜索带宽有固定的差值，宽带信噪比＝窄带信噪比+10lg10(2*width/len)。

6.根据权利要求1所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，其中步骤四中：根据载噪比ZP的时空变化趋势，判断相干测风激光雷达的通信状态是否异常，具体分析步骤为：

建立载噪比ZP随时间变化的曲线图；将载噪比ZP与载噪阈值相比较，若ZP小于载噪阈值，则在对应的曲线图中截取对应的曲线段并标注为红色，记为低质曲线段；

在预设时间段内，统计低质曲线段的数量为Q1，将所有的低质曲线段对时间进行积分并求和得到低质参考能量Q2，利用KP＝Q1×g1+Q2×g2计算得到当前相干测风激光雷达的信号低质系数KP，其中g1、g2为系数因子；

将信号低质系数KP与低质阈值相比较，若KP大于低质阈值，则判定当前相干测风激光雷达处于信号质量较差条件下，通信状态异常，生成通信异常信号。

7.根据权利要求6所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，当接收到通信异常信号，监测主机还用于记录异常信号信息，并根据异常信号信息进行通信偏值分析，若通信偏值TP大于偏值阈值，则判定当前地点环境嘈杂或信号质量极差，生成预警信号，提示管理人员更换监测地点或待噪声减弱后再继续监测；其中异常信号信息包括信号接收时刻和对应的信号低质系数KP。

8.根据权利要求7所述的一种相干测风激光雷达的载噪比处理方法，其特征在于，所述通信偏值TP的具体分析过程如下：

当监测到通信异常信号时，自动倒计时，倒计时时长为Td，Td为预设值；在倒计时阶段继续对通信异常信号进行监测，若再次监测到通信异常信号，则倒计时自动归为原值，重新按照Td进行倒计时；否则倒计时归零，停止计时；

统计倒计时阶段通信异常信号的出现次数为C1，当监测到通信异常信号时，将对应的信号低质系数KP与低质阈值进行差值计算，并将所有的差值进行求和得到差质总值CT；统计倒计时阶段的持续时长为Tc；

利用公式TP＝(C1×b1+CT×b2)/(Tc×b3)计算得到通信偏值TP，其中b1、b2、b3为系数因子。

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