CN114577360A - 一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法 - Google Patents

一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法 Download PDF

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Abstract

本发明的目的在于提供一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，使平滑去噪有依据性；包括以下步骤：S1：进行信号预处理，采用信噪比依赖可变窗口滑动平均；S2：参数自动校准，对信号进行分析进行预处理，分析信号线性区域及校准依据数据，综合分析获得反演参数；S3：配置合理高阶的线性拟合方式，配合着信号自动线性区域分析进行反演参数计算，提升准确性；此种方法包含信号的预处理，可以使平滑去噪更有依据性，保留更多的有效信息的同时进行平滑；参数校准时先自动判断出突变点间线性段最大区间，既可以保证不会发生阶数过高导致的龙格现象，又可以排除信号中的突变提升拟合的精度，增强反演可靠性。

Description

一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法
技术领域
本发明涉及测温雷达技术领域，尤其涉及一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法。
背景技术
大气温度是大气物理、天气分析与预报及环境监测中的一个重要的大气气象参数。实时探测大气温度垂直廓线，对研究太阳辐射，解释地球温暖化现象，提高气象预报的准确度有重要的意义。大气温度廓线在数值天气预报和雾霾生消过程中是非常重要的模型参数，激光雷达具有高时空分辨率的大气参数廓线探测能力，其高精度、高时空分辨率的实时探测能力与传统无线电探空仪比较具有重要意义。拉曼激光雷达利用转动拉曼谱线强度与大气温度的联系，实现温度的实时探测，具有高时空分辨率，在连续监测和测量精度等方面所具有的独到优势，是其它探测手段无法比拟的新颖大气遥感技术。
纯转动拉曼激光雷达利用N2和O2分子的转动谱线强度与温度的关系可以测量低层大气的温度分布，但雷达系统的噪声会影响测量效果，雷达噪声包括探测器及其放大器的固有电子噪声，太阳背景噪声等。激光雷达系统进行有效的滤波是提高系统探测信噪比的重要手段。激光雷达信号通常采取的滤波方法是窗口移动平均滤波。利用窗口移动平均法可以在单次测量的探空廓线中减小随机误差的影响，使回波信号的曲线更加平滑，但是这种方法在一定程度上降低了空间分辨率，数据也会随着平滑窗口的增大而失真。纯转动拉曼激光雷达正常工作需要配置并校正设备参数，校准过程的便捷性及准确性影响其在气象及环境监测领域中的实用化进程。
所以开发适配温雷达的去噪方法，以及可以自动判断温雷达信号特征并计算反演参数的计算方法，对温雷达的实际应用至关重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，使平滑去噪有依据性。
一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，包括以下步骤：
S1：进行信号预处理，采用信噪比依赖可变窗口滑动平均；
S2：参数自动校准，对信号进行分析进行预处理，分析信号线性区域及校准依据数据，综合分析获得反演参数；
S3：配置合理高阶的线性拟合方式，配合着信号自动线性区域分析进行反演参数计算，提升准确性。
优选的，S1中所述的信噪比公式为：
Figure BDA0002812721820000021
式中的Peffect为有效信号，
Figure BDA0002812721820000022
Figure BDA0002812721820000023
为噪声的标准偏差。
优选的，所述
Figure BDA0002812721820000024
其中，P为总信号，
Figure BDA0002812721820000025
为平均噪声。
优选的，S1中所述的平滑窗口的大小m依据所述信噪比来确定，为信噪比依赖可变窗口
Figure BDA0002812721820000031
优选的，经过信噪比依赖可变窗口滑动平均计算公式为：
Figure BDA0002812721820000032
优选的，在S1与S2中所述的平滑后距离校正信号和校准依据数据所有的突变点找出，所述突变点的计算公式为：
Figure BDA0002812721820000033
其中，F为整体代价函数，β为惩罚值，C为拟合函数用来计算残差，y为需要寻找突变点的值，即是平滑后的距离校正信号PRRMi的值。
优选的，C拟合函数残差计算公式为：
Figure BDA0002812721820000034
Figure BDA0002812721820000035
其中μ为均值，var为标准差。
优选的，S3中所述的反演计算公式为：
Figure BDA0002812721820000036
其中Z1为计算的突变点间线性段重合最大区间。
优选的，S3中所述的反演计算公式为：
Figure BDA0002812721820000041
其中Z是从地表到最远有效探测距离的Z。
此种方法包含信号的预处理，可以使平滑去噪更有依据性，保留更多的有效信息的同时进行平滑；参数校准时先自动判断出突变点间线性段最大区间，既可以保证不会发生阶数过高导致的龙格现象，又可以排除信号中的突变提升拟合的精度，增强反演可靠性；整个过程还可全自动分析雷达信号线性变化区间，对照实际探空数据看是否合理。
附图说明
图1为方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本实用进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。
本发明提供一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法：
1进行信号预处理，采用信噪比依赖可变窗口滑动平均；
2参数自动校准，由于实际探测数据为非线性，近地面受地表辐射较强，所以要对信号进行分析进行预处理，分析信号线性区域及校准依据数据，综合分析获得反演参数；
3满足实际需求，配置合理高阶的线性拟合方式，配合着信号自动线性区域分析进行反演参数计算，提升准确性；
第一步：信号预处理，信噪比依赖可变窗口滑动平均
雷达信号的空间分辨率为R，则可以获取Ri高度上的信号信息，文中所有的i＝0,1,…,n，n为信号计算范围，例如将通过反演拉曼信号获得温度廓线Ti，表示在垂直温廓线上Ri高度对应着温度Ti；某通道有效信号为Pi，则其距离平方校正信号为PRRi，表示在Ri高度距离平方校正信号PRRi强度值为:
PRRi＝Pi*Ri*Ri
由于高阶反斯托克斯信号能量较弱，总体信噪比低，是限制反演效果的主要原因，所以依照其信噪比限制平滑窗口m的大小。
在光电探测器的信号、各类背景噪声相互独立时，考虑n次测量结果，信噪比公式为
Figure BDA0002812721820000051
式中的Peffect为有效信号，
Figure BDA0002812721820000052
Figure BDA0002812721820000053
为噪声的标准偏差，具体为：
Figure BDA0002812721820000054
其中，P为总信号，
Figure BDA0002812721820000055
为平均噪声(在一次信号采集中，信号远端的有效信号非常微弱，几乎全部湮没在背景噪声中，可以看成是纯粹背景噪声)，l与L分别表示噪声计算起始高度和结束高度，N表示该高度区间之间的采集的数据点数。这样就可以求出雷达信号在每个各个高度上的信噪比。
那么滑动窗口的窗口大小m就可以依据信噪比来确定，变为信噪比依赖可变窗口
Figure BDA0002812721820000056
具体窗口还可以依照不同的雷达信号特征进行调整，I1、I2取正整数，I1可以用来控制与SNR相关的窗口变量，I2可控制固有的窗口变量。
那么经过信噪比依赖可变窗口滑动平均计算获得的
Figure BDA0002812721820000061
后面的计算中使用PRRM较为平滑，便于后期数据计算。
第二步：参数自动校准
由于实际探测数据为非线性，由于近地面受地表辐射较强，信号波动更大，强行拟合反演参数会导致过拟合，引入误差，所以要对信号进行分析进行预处理，分析信号线性区域及校准依据数据，综合分析获得反演参数。
可以将平滑后距离校正信号和校准依据数据所有的突变点全部寻找出来，而突变点间的信号部分可以认为符合线性趋势，再选用两者符合线性特征的重合部分计算出的反演参数可以提升反演准确性。
具体突变点可以利用计算残差的方式来进行，采用递归法计算，F为整体代价函数，β为惩罚值，C为拟合函数用来计算残差，y为需要寻找突变点的值，也就是平滑后的距离校正信号PRRMi的值；
计算的目标是让代价函数F取得全局最小值，实际判定高度随i增大顺序计算，当残差的变化大于惩罚值β时视为突变，此时的i为高度突变点序号；
Figure BDA0002812721820000071
C为拟合函数，分斜线段的残差拟合函数如下，例如线段起始点序号为a、终止点序号为b为计算，则C拟合函数残差计算如下
Figure BDA0002812721820000072
其中μ为均值，var为标准差。
通过上述计算就可以获得数个突变点的序号，也就知道了所有的关于距离平方的突变点高度值，同理可以计算出校准依据数据的探测距离和强度相关突变点；
第三步：自动线性拟合参数计算并反演
如果没有前面突变点的判断，想要拟合时拥有较高的拟合度是比较困难的，下式中的Z1为前面计算的突变点间线性段重合最大区间：
Figure BDA0002812721820000073
由于所提取的N2分子转动拉曼谱线附近可能提取到了多条N2分子谱线，并且夹杂不属于该通道的O2分子的谱线，为了减少反演大气温度的误差，通常也会引入临近拉曼通道的拉曼信号，即相当于在中引入高次项，
Figure BDA0002812721820000081
为平滑后的距离校正高阶拉曼信号，
Figure BDA0002812721820000082
为平滑后的距离校正低阶拉曼信号，目前科研人员多计算至2阶，就n＝2，只计算系统待校正的常数k0，k1和k2，通常Tstd(Z1)是由同步的无线探空仪等其它探测设备的温度廓线校正获得。此时未知数是ki可计算求解，解得ki就是系统校正常数。
后面就可以进行反演，下式的未知数只有Tinv(Z)，求解就可以获得整条温度廓线，这里的Z是从地表到最远有效探测距离的Z。
Figure BDA0002812721820000083
需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，包括以下步骤：
S1：进行信号预处理，采用信噪比依赖可变窗口滑动平均；
S2：参数自动校准，对信号进行分析进行预处理，分析信号线性区域及校准依据数据，综合分析获得反演参数；
S3：配置合理高阶的线性拟合方式，配合着信号自动线性区域分析进行反演参数计算，提升准确性。
2.根据权利要求1所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，S1中所述的信噪比公式为：
Figure FDA0002812721810000011
式中的Peffect为有效信号，
Figure FDA0002812721810000012
Figure FDA0002812721810000013
为噪声的标准偏差。
3.根据权利要求2所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，所述
Figure FDA0002812721810000014
其中，P为总信号，
Figure FDA0002812721810000015
为平均噪声。
4.根据权利要求3所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，S1中所述的平滑窗口的大小m依据所述信噪比来确定，为信噪比依赖可变窗口
Figure FDA0002812721810000016
5.根据权利要求4所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，经过信噪比依赖可变窗口滑动平均计算公式为：
Figure FDA0002812721810000021
6.根据权利要求5所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，在S1与S2中所述的平滑后距离校正信号和校准依据数据所有的突变点找出，所述突变点的计算公式为：
Figure FDA0002812721810000022
其中，F为整体代价函数，β为惩罚值，C为拟合函数用来计算残差，y为需要寻找突变点的值，即是平滑后的距离校正信号PRRMi的值。
7.根据权利要求6所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，C拟合函数残差计算公式为：
Figure FDA0002812721810000023
Figure FDA0002812721810000024
其中μ为均值，var为标准差。
8.根据权利要求7所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，S3中所述的反演计算公式为：
Figure FDA0002812721810000025
其中Z1为计算的突变点间线性段重合最大区间。
9.根据权利要求8所述的一种拉曼测温雷达信号自动分析校准及反演方法，其特征在于，S3中所述的反演计算公式为：
Figure FDA0002812721810000031
其中Z是从地表到最远有效探测距离的Z。
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