一、双极化多普勒天气雷达测速精度的模拟分析（论文文献综述）
张福贵,舒毅,唐佳佳,魏洁,罗赞[1]（2021）在《天气雷达定标、测试与故障诊断技术发展与趋势》文中研究表明回顾70年来天气雷达发展历程,对比国内外天气雷达保障技术现状,从天气雷达定标、测试与故障诊断技术发展与趋势阐述国内天气雷达保障技术需求。国内单极化天气雷达定标技术形成了规范化、标准化的操作方法和流程。双通道一致性和极化隔离度是双偏振天气雷达定标技术的重要指标,国外双偏振天气雷达定标技术已经成熟,重点在双偏振天气雷达数据质量控制;国内双偏振天气雷达定标技术在太阳法、小雨法、标校平台（源）法、无人机定标技术等方面不断深入研究,探索相控天气雷达定标技术对加快我国天气雷达系统技术发展和促进业务化应用有重大意义。国外天气雷达测试与故障诊断技术已经向智能化、远程化方向发展。国内天气雷达测试与故障诊断技术早期依赖于人工和经验,目前处于传统技术与智能化诊断技术交替时期。国内研制的天气雷达标准输出控制器系统和天气雷达测试与故障诊断平台使得天气雷达系统测试与故障诊断技术水平跃升到一个新的台阶和高度——集成化、模块化和智能化。依托虚拟仪器和软件算法的智能化诊断技术提高了天气雷达测试与故障诊断的效率、准确性,以及系统的"自适应性"和"智能性"是主要的发展趋势。未来智能化天气雷达技术不断发展,天气雷达系统固态化、智能化水平较高,将对天气雷达的定标、测试和故障诊断技术带来新的挑战。
李鑫[2]（2020）在《面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》文中指出智能驾驶代表着现代汽车技术与产业发展的大趋势,而环境感知则是汽车智能驾驶的关键核心技术,也是学术界长期研究的热点领域。毫米波雷达具有波长短、频段宽、波束窄,抗天气干扰能力强等特点,可实现对被测目标的检测以及距离、速度和方位角等的高精度测量,具有技术成熟、应用广泛、成本低廉等优势。因此,毫米波雷达已经成为汽车智能驾驶不可或缺的环境传感器,具有广阔的应用前景。由于汽车行驶环境具有高度动态、复杂和不确定性,测试验证成为了汽车智能驾驶技术发展与产业化面临的重要挑战,而模拟仿真技术被广泛地视为有效解决传统道路或场地测试中存在的周期长、成本高、安全性难以保障等瓶颈问题的关键技术,也必将成为未来智能汽车产品验证和评价的重要且必备途径。因此,开展对毫米波雷达等在内的环境传感器的建模研究,是高效、安全且可靠地开展智能驾驶系统研究所急需解决的关键课题,具有迫切且重要的意义。车载毫米波雷达建模研究极具挑战性,其建模面临的挑战一方面来自雷达的黑盒本质,包括雷达内部电子器件特性及结构、数据采集及处理算法等的未知和多样性;另一方面则来自目标电磁散射、地表杂波和环境噪声等对雷达检测影响的动态随机性。现有的面向汽车智能驾驶仿真测试的毫米波雷达模型普遍存在简单化、理想化等现象,对影响雷达检测的诸多环境因素、目标特性等反映不够、置信度不高,包括环境杂波模型的简单化,目标雷达散射面积（RCS）常量化等。而另一些采用散射统计特性的杂波建模途径和采用有限元方法的目标RCS建模途径等,其模型不仅十分复杂,而且不适用于处理电大尺寸近场电磁问题,同时,其计算时间也远远无法满足汽车智能驾驶仿真测试所需的实时性要求。基于对上述问题的深入调研,本文以突破上述难题为目标开展了面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究。通过深入研究雷达电磁波发射机理,建立对雷达发射波形和雷达发射天线等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过深入研究雷达电磁波传播机理,建立对雷达内部传输衰减和外部环境传播衰减等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过深入研究雷达电磁波反射机理,建立对雷达目标RCS和雷达环境杂波等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过研究雷达电磁波接收与处理机理,建立对雷达接收天线、雷达接收机特性和雷达回波处理方法等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解。其次,本文在雷达机理分析的基础上,针对汽车行驶场景的地物特点,开展地杂波建模方法研究;针对汽车行驶场景的天气特点,开展雨、雪、雾等天气杂波的建模方法研究;针对汽车行驶场景中潜在的人为干扰特点,开展人为有源干扰的建模方法研究。设计了典型场景,开展了杂波建模方法仿真验证,证实了杂波建模方法的有效性。同时,本文深入研究了雷达目标RCS精确实时估算方法。针对汽车行驶场景中雷达目标的特点,开展了RCS估值影响因素研究,开展了雷达目标尺寸因子、材料因子、形状因子等的计算方法研究,开展了车辆和行人等目标的RCS估算方法仿真验证研究,通过FEKO电磁仿真平台与估算方法的对比,验证了雷达目标RCS实时估算方法的有效性。本文进一步基于雷达目标检测机理、杂波建模方法、目标RCS估算方法等,开展了雷达建模方法研究,包括考虑雷达虚警概率分布特点,建立雷达虚警模型;基于目标之间的空域遮挡、雷达与环境之间的能域衰减及频域遮挡等的定量分析,建立雷达漏报模型;在综合分析雷达内外部因素对测距、测速和测角的影响关系的基础上,建立雷达测距误差、测速误差、测角误差的建模方法。通过设计典型交通仿真场景,开展虚警、漏报、测量误差等建模方法的仿真验证,仿真结果证明了虚警,漏报,测量误差建模方法的正确性。最后,为展示车载雷达模型在汽车智能驾驶仿真测试中的应用,设计了基于雷达目标检测的AEB和ACC决策算法,相应地构建AEB和ACC测试仿真场景,展示了雷达模型在仿真测试中的应用。应用结果证实,基于本文雷达模型开展仿真测试,可有效测试出AEB算法和ACC算法中的潜在问题,可为算法有效改进提供重要技术支撑。
郎亚军[3]（2020）在《基于双重频脉冲压缩技术的毫米波测云雷达数据分析》文中进行了进一步梳理云是重要的气象要素,在大气科学研究中的各个领域均有重要地位。在地面气象观测业务中对云状的观测主要依靠人工,人工观测存在诸多弊端,主观性大,观测结果的可靠性无法保障,自动化程度低等。由于毫米波波长接近云粒子的尺寸,频率很高的毫米波测云多普勒效应明显,适合于探测云粒子,因此,毫米波云雷达被广泛应用于云物理与降水物理研究中,为此,对毫米波测云雷达数据处理和质量控制研究具有重要的应用价值和实际意义。本文对毫米波测云雷达基数据进行了解析,生成回波图像,设计可视化界面;分析了测云雷达技术,提出了基于余弦相似度的数据质量控制算法,解决了双重频脉冲压缩技术引起的距离旁瓣以及二次回波问题;利用测云雷达的回波数据,分析了云状特征参数,提出了基于模糊逻辑的云状识别算法,与人工观测进行了对比实验;研究了基于测云雷达的风场模拟,给出了毫米波测云雷达的风场图像分布。论文的主要研究内容和研究结果如下:（1）分析了毫米波测云雷达基数据格式和各组成要素,对雷达基数据进行了二进制解码、数值计算、高度订正、坐标转换,生成了雷达回波图像。设计了雷达回波可视化界面,开发了回波图像显示软件,分别实现了对RHI、PPI、VOL、THI四种格式的回波图像读取,可用于毫米波雷达气象观测、云物理及降水物理研究领域。（2）分别分析了测云雷达脉冲压缩技术和双脉冲技术,提出了解决回波扩展、二次回波问题的余弦相似度方法,通过处理雷达回波数据,相似度超过50%即判定为存在二次回波、回波扩展问题,通过实例分析,说明了该方法具有较好的识别效果。同时,指出了数据质量控制中需要考虑的衰减订正和Mile散射问题。（3）研究了云状识别的一般方法,分析了云状识别特征参数,提出了基于模糊逻辑的云状识别算法,选取反射率因子的平均强度（Zave）、椭圆长轴方向（θ）、云底高（CB）等八种参数作为模糊逻辑算法的识别参量并设置不同的权重,利用观测站点的雷达回波数据,进行了实验验证,实现了对云状的自动识别;并与人工观测进行了实验对比,识别准确率均超过了70%,证明了该方法的有效性。（4）分析了基于RHI多普勒的风场特征,分别在风向不变风速随高度变化、风速不变风向随高度变化、风向风速均随高度变化三种情形下对风场进行了模拟,得出了毫米波测云雷达RHI多普勒速度的图像分布,说明了风场反演也是测云雷达应用的一个方面。
周鑫[4]（2020）在《基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究》文中进行了进一步梳理大风（包括台风、龙卷风等）是指近地面风力达到8级（平均风速17.2m/s）或以上的风,会对人们生产生活造成危害,并可能引发多种次生灾害。利用多普勒效应进行探测并具有测速功能的多普勒天气雷达,是实现中小尺度下大风气象监测和天气现象跟踪的有效工具之一。对大风的研究、分析与预警,大多建立在利用雷达速度数据反演得到的风场结构基础上。同时,有效利用地理信息对大风发生发展的定位,在预警模式规范下,建立大风预警平台,能够准确分析大风时空特性和结构特征,对可能引起的大风灾害进行及时准确的判断和预警。研究表明,传统多普勒天气雷达风场反演采用固定的方位夹角,限定了的反演网格分辨率,在到雷达不同距离处,会出现风场结果混叠或不能反演的问题。在结合地理信息进行大风分析中,由于数据匹配与定位准确性受到大气折射、地球曲率、雷达探测要素等的影响,在雷达中远距离回波处,会出现比较明显的定位偏差问题。在雷达数据（风场信息）与地理信息融合时,由于雷达回波数据过大,而出现无法融合地理数据或融合运算量极大的问题。针对这三个问题,在已有研究基础上,开展适应不同雷达回波距离的网格化风场反演算法研究,构建准确的风场结构,保证角度和距离分辨率要求,提高反演质量。开展雷达定位方法研究,建立风场与地理信息之间的准确定位与匹配。进行多源数据融合方法研究,支撑大风短临预报预警平台的综合数据构架。这些研究提高了近地面大风预警的准确性,保证了预警的时效性。主要研究内容和成果包括:（1）根据中尺度风场分辨率和反演精度要求,提出了基于精细化网格的多分辨率和速度矢量平均处理（Multi-resolution and Velocity Vector Average Processing,以下简称MVVAP）风场反演算法。该算法的特点是,采用最大不模糊距离处的径向夹角对应的切向距离作为反演网格的最低距离分辨率,保证远端反演网格内数据的完整性。近端网格内的多径向速度采用不同的角度分辨率,在矢量速度平均后进行风场反演,避免了出现混叠。然后以VAP算法为基础,进行速度方位运算,反演出了风场。该方法能够保持低空大气流场的真实状况,有效提高反演风场的空间分辨率和反演质量。（2）综合分析雷达数据与地理数据的差异性,考虑影响雷达数据定位的因素,基于经纬度数据定位和匹配的思想,提出了雷达同心投影（Concentric Projection,以下简称CP）方法,解决了雷达数据以及二次气象产品与地理信息准确定位的问题,提高了定位精确度,为数据融合提供了支撑。该方法提高了基于地理信息的大风短临预报的可靠性和准确性。（3）雷达体扫数据量过大而不利于叠加融合到地理信息系统中,因此提出了反向数据融合的思路和方法。利用二进制雷达数据格式排列简单和数据结构易修改的特点,以雷达基数据结构为基础,建立新的数据结构并扩充数据容量。提取地理信息相关数据,并将地理数据、风场信息、预警信息等有效地融合到新数据结构体中。这种方法提高了数据融合效率,降低了融合运算量。在建立大风短临预报平台时,数据更易于移植,有效地提高了运算速度。（4）建立大风临近预报预警模式,按照国家标准的基础四级预警模式,主要用于龙卷风、强台风和雷暴大风的预警;加入地理灾害预警点数据的综合预警模式,并采用风力等级进行预警,可以适应不同地理空间环境下的应用要求,提高了预警的灵活性。（5）利用雷达基本反射率数据对大风预警进行研究,垂直液态水含量算法结果可以对基本速度以及风场的准确性进行验证。利用速度方位显示和风暴跟踪算法,推算下一时次回波的位置和范围,位置的变化即可代表风场的变化。建立的风场外推模型,可以对大风产生及发展进行预判。创新点包括:（1）提出了一种中尺度条件下基于速度矢量处理的网格化动态角度分辨率风场反演算法,并将风场反演结果与大风预警模式相结合,形成了大风分级预警的方法。（2）提出了一种以雷达数据结构为基础的地理数据和雷达数据融合的方法,建立了多源数据融合的新数据结构。风场反演、数据定位及融合、预警模式是短时临近大风预报的重要组成部分,但在对不同波段雷达回波数据的适应性上,还需要做进一步的深入分析。在多源数据融合上,提取地理数据的手段、方法还需要优化。未来在利用多部多普勒天气雷达进行三维风场反演与地理信息应用,以支撑短临大风预报时空效应上,具有研究的广阔空间和广泛意义。
高颖[5]（2020）在《基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水》文中提出随着雷达遥感探测技术的不断发展,利用天气雷达定量估测降水得到愈来愈广泛的应用。由于雷达受系统复杂与外界干扰影响测量准确性低,且降雨的时空特性强,变化较快,目前通过雷达反射率因子（Z）和降雨强度（I）建立关系式Z=AIb进行估测降水的效果并不是很理想。本文围绕提高雷达定量估测降水精度进行研究,提高雷达探测资料质量,并利用人工神经网络（Artifical Neural Network,ANN）出色的非线性问题解决能力,寻求一种适宜的估测降水方法。本文主要研究内容如下:1.研究了X波段雷达功率谱数据处理方法。首先在分析气象回波时域和频域特性基础上,进行气象回波的仿真;其次利用模拟的气象回波定量评估三种噪声电平计算方法;重点分析对比频域估计算法和脉冲对算法的谱矩估计性能,针对谱矩估计性能受噪声影响较大的问题,提出了一种改进的FFT/NS方法,通过仿真实验表明,该方法减小了噪声对谱矩估计性能的影响,提高了抗干扰性;最后利用谱点数阈值和SNR阈值进行气象信号识别,提高气象回波信号质量。2.研究了神经网络在雷达定量估测降水中的应用。首先利用2019年6月份西安市东南地区的雷达探测资料和地面雨量站实测资料,根据空间和时间一致性原则建立反射率因子-雨强数据对,并对数据进行质量控制;其次通过反向传播（Back Propagation,BP）和径向基函数（Radical Basis Function,RBF）神经网络结合数据对建立雷达估测降水模型用于地面降水估测,并与利用最小二乘法拟合得到的Z-I关系式进行试验比较;然后根据平均误差（ME）、平均相对误差(Wabs)、均方根误差（RMSE）和相关系数（R2）四个评价指标,以及累计降雨量估测结果表明:两种神经网络估测降水模型测量精度要优于Z-I关系式;最后考虑研究区域处于黄土台塬且地势起伏较大,考虑模型的输入量加入雷达-雨量站相对海拔高度和相对距离两个参数,该方法在小时降雨和累积降雨上均能得到准确的降雨估测值,提高了降水估测精度。3.天气雷达信号处理驱动软件的设计与实现。根据系统需求进行功能模块划分和软件架构设计;使用Qt图形应用框架作为开发工具,采用模块化设计思想和多线程编程方法,设计了网络通信模块、系统控制模块、数据采集模块、信息显示模块和仿真测试模块;该软件为神经网络训练提供大量历史数据,并为提高雷达基本产品质量提供保障。
何建新,曾强宇,王皓,史朝[6]（2018）在《龙卷的雷达探测研究进展》文中认为综述国内外龙卷探测技术、外场观测试验、组网观测技术等研究进展,总结全球龙卷风雷达探测技术和分析方法现状,介绍龙卷探测雷达,展望中国龙卷风探测、研究和预警业务发展的未来。
高磊[7]（2018）在《W波段测云雷达系统设计与实现》文中进行了进一步梳理云是探索温室效应和全球变暖成因的关键因素,在形成降水和地球能量传输过程中扮演重要角色。如何能够更好分析大气成分中云辐射的影响,包括云动力生成,云目标的物理特性等探测数据的获取,尚缺乏有效的探测设备。为探测大气中的云目、雾等气象目标,人们应用了毫米波雷达,利用微小的云雾粒子对波长很短的毫米波散射特性能力强的特点,来增强雷达对云雾的探测能力。地基W波段测云雷达是国家重大科研仪器设备研制专项——多波段多大气成分主被动探测系统的重要组成部分。通过对该雷达的研制,可实现对云目标的有效探测,相对比Ka波段,W波段的波长更短,精细化探测能力更强,可用于探测包括高卷云在内的非降水云层的分布及其相态。本文开展地基W波段测云雷达系统的设计与实现,其主要内容包括:（1）在对毫米波雷达工作原理和特性分析的基础上,开展了W波段测云雷达系统总体设计,对系统关键指标进行了可靠性分析;（2）对天馈分系统的指标和电性能进行了详细设计,方针结果表明本文采用的后馈式圆口径卡塞格伦天线能满足系统总体指标要求;（3）信号处理分系统部分,论文研究了地物对消、解速度模糊和解距离模糊等关键算法,提升了系统核心指标;（4）针对引进的发射分系统,论文进行了详细的指标测试,验证了发射分系统能够满足系统总体指标要求;（5）为打破西方技术垄断,实现核心部件的技术突破,论文还开展了基于EIK的高压电源、脉冲调制器和控保电路等核心部件的专题研究及国产化设计。外场试验验证了本文研制的地基W波段雷达整机的探测性能满足了系统设计要求。
安豪[8]（2017）在《全球导航卫星信号极化相移监测降雨强度技术研究》文中研究指明随着全球导航卫星系统GNSS的蓬勃发展,充分挖掘GNSS大数据价值的GNSS大气海洋遥感技术得到了广泛关注,部分技术已实现业务化应用。论文以GNSS信号感知降雨信息为研究对象,针对GNSS信号极化相移监测降雨强度的关键技术和科学问题开展了研究,重点进行了以正演模型和反演算法为主的理论研究,以实验设备研制、实验设计、数据处理算法和结果对比分析为主的实验验证研究,以区域雨团信息反演为主的仿真研究,为自主发展我国的GNSS信号遥测降雨系统提供技术支撑。在理论研究方面,根据GNSS信号穿过降雨介质的微物理过程,建立了极化相移与降雨强度的关系模型,即正演模型;通过数值模拟,分析了利用该模型监测降雨强度的可行性,系统研究了雨滴谱分布、非球形粒子散射算法、雨滴形状、雨滴倾角、雨区路径长度、温度、频率和卫星仰角等因素对该模型的影响。数值模拟结果表明:该模型具有监测降雨强度的可行性。针对反演问题,提出了利用模拟退火算法寻找最优解的Bayesian方案,通过仿真数据验证了该方案的可行性。针对大气路径上的电离层、云中冰晶粒子和融化层粒子对极化相移的影响进行了评估,得出了电离层没有影响,云中冰晶粒子可忽略不计,而融化层粒子需要考虑的结论。在实验验证研究方面,首先在上述理论研究的基础上,研制了专门用于接收GNSS双极化信号的圆锥喇叭天线,搭建了地基GNSS双极化降雨探测实验系统,并以GPS信号为例,开展了两次（2015年69月、2016年711月）GNSS信号极化相移监测降雨强度的地基实验。针对实验接收原始数据是双极化的GPS载波相位的情况,逐一分析和提出了解决质量控制、失锁问题、周跳问题、电离层、中性大气、硬件效应、初值不确定、多路径效应等问题的数据处理算法,以及多源数据对比分析的数据处理方法。通过对2015年2颗和2016年13颗卫星数据的个例分析和统计分析得出:极化相移可被获取,且可判定该极化相移是由降雨引起的;极化相移和部分气象站雨量计数据、雷达反演路径平均降雨强度都具有较好的相关性,但极化相移和雷达反演路径平均降雨强度的相关性明显高于和雨量计数据的相关性;29个个例的1小时累计极化相移和4个台站的累计降雨量相比,最优的相关系数都超过0.96,甚至多个个例达到0.99,充分验证了数据处理算法的有效性以及所得极化相移的可信度。在区域仿真研究方面,为解决路径长度和降雨强度之间存在的模糊问题,同时获取区域降雨信息,以GNSS-LEO掩星事件为背景,借鉴CT技术,建立了利用一维GNSS掩星信号极化相移反演雨团二维结构的层析模型;提出了利用两种正则化算法（TSVD法、Tikhonov法）和两种正则化参数选取方法（L曲线准则、广义交叉检验准则）的反演方案;最后通过仿真方法,验证了上述反演方案分别在超定和欠定条件下的可行性和有效性,为后续该技术的天基数据处理和应用作了有益的探索研究。
于莹洁[9]（2018）在《多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究》文中研究指明灾害性天气对飞机的飞行安全带来很大的危害和影响,多普勒气象雷达可以实现对台风、湍流和风切变等极端天气的有效探测和预警,目前仍是一项重要的技术手段并获得了广泛应用。由于大气环境变化的突发性和复杂性,多普勒气象雷达对恶劣气象的探测还存在许多技术难题,例如地杂波抑制和湍流目标的解速度模糊等问题。信号处理是多普勒气象雷达系统的重要组成部分,开展多普勒气象雷达信号处理关键技术的深入研究,有助于提高雷达检测气象目标的性能,具有重要的学术研究意义和较大的应用价值。本文深入研究了多普勒气象雷达的湍流目标检测方法、解速度模糊和地杂波抑制等关键技术,主要贡献和创新工作如下:1.提出了一种机载多普勒气象雷达湍流目标检测的仿真方案,采用湍流三维风场模型提高了仿真系统的逼真度。该方法采用理论模型的相关函数矩阵来生成三维风场模型,建立了基于Von Karman模型和Dryden模型的三维仿真湍流模型,进行了两种模型的理论分析和数值仿真对比。仿真结果及分析表明,基于Von Karman的湍流仿真模型的相关特性与理论值有较好的一致性,可以较好满足机载多普勒气象雷达湍流检测对湍流风场模型的仿真要求。2.提出了一种机载多普勒气象雷达湍流目标的检测方法:涡旋耗散率（EDR）法,EDR法不仅考虑了湍流目标的速度谱宽,而且参考了雷达工作参数和目标相对距离等参数,与传统的简单谱宽的判定法相比,不仅适用于湍流区域判定,还能实现湍流强度的分级。仿真结果及分析表明,EDR法具有较好的湍流检测性能,而且适用面更宽。3.基于BoXPol雷达强对流天气过程的观测数据,采用了模糊逻辑水凝物分类法（FHC）,并结合双线偏振多普勒气象雷达偏振参量,对实测数据进行了降水粒子相态的识别分析,并将偏振参量与湍流强度相结合,分析了湍流对降水系统中粒子相态的影响,采用FHC法获得了降水粒子相态的识别结果,采用EDR法获得了湍流强度分布。数据分析结果表明,湍流强度较大时会导致降水粒子下落过程中速度和形态的变化趋势发生改变,符合实际天气情况。4.提出了一种在距离高度显示（RHI）扫描方式下三维模型的速度模糊修正方法,较好解决了多普勒气象雷达速度测量中的速度模糊问题。在RHI扫描方式下,依据扫描风场的分布特点和多普勒速度分布建立了三维圆筒模型,并采用最小二乘法估计奈奎斯特数,实现了速度测量的解模糊。在无其它辅助测量设备条件下与基于线性外推的自动判别法进行了对比分析。仿真结果及分析表明,所提出的方法在不同尺度的风场环境下能够准确解算速度模糊值,且计算简单,具有较高的应用价值。5.设计了一种基于时域参数化方法（PTDM）的多重脉冲重复周期工作方式下的杂波抑制方案,进行了三种不同脉冲重复周期组合条件下的地杂波抑制性能分析和数值仿真。在雷达发射单一重复周期信号时,与高斯模型自适应处理方法相比,PTDM方法的信号参数估计精度更高;在雷达采用参差双重复周期时,与谱矩估计方法相比,PTDM法具有较高的杂波抑制性能;当应用于多重脉冲重复周期时,与参差双重重复周期相比,杂波抑制效果得到进一步提升。仿真结果及分析表明,在雷达多重脉冲重复周期工作方式下,所提出的杂波抑制方案较好克服了常规技术的局限性,实现了地杂波的有效抑制。
唐顺仙,吕达仁,何建新,李睿,王皓[10]（2017）在《天气雷达技术研究进展及其在我国天气探测中的应用》文中指出天气雷达在对突发性、灾害性的中小尺度天气系统监测和预警中发挥着重要的作用。天气雷达技术的发展将大幅度提升对中小尺度天气发生、发展及演变过程的研究水平。因此,为了更准确、更全面地了解中小尺度天气系统在发生、发展过程中的动力、热力及微物理特性,近年来发展了多项天气雷达技术。首先对以单基地天气雷达为载体发展并应用的技术,如双线偏振天气雷达技术、固态天气雷达脉冲压缩技术、相控阵天气雷达快速扫描技术、毫米波测云技术等进行了概述,其次介绍了这些技术的国内外研究进展以及在我国天气探测中的应用,特别是利用这些技术在对降水定量估测、云微观结构和物理特性的探测以及新体制天气雷达探测性能提升等方面的研究,最后讨论了这些技术在气象业务应用中存在的问题及未来发展方向。
二、双极化多普勒天气雷达测速精度的模拟分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、双极化多普勒天气雷达测速精度的模拟分析（论文提纲范文）
（1）天气雷达定标、测试与故障诊断技术发展与趋势（论文提纲范文）
| 0 天气雷达发展简史 |
| 1 天气雷达保障技术现状 |
| 1.1 国外现状 |
| 1.2 国内现状 |
| 2 天气雷达定标技术发展与趋势 |
| 2.1 国外天气雷达定标技术发展 |
| 2.2 国内天气雷达定标技术发展 |
| 2.2.1 单极化天气雷达定标技术 |
| 2.2.2 双极化天气雷达定标技术 |
| 2.2.3 相控阵天气雷达定标技术 |
| 2.2.4 定标技术发展趋势 |
| 3 天气雷达测试与故障诊断技术发展与趋势 |
| 3.1 传统技术 |
| 3.2 智能化诊断技术 |
| 3.3 智能化诊断算法 |
| 3.4 测试与故障诊断技术发展趋势 |
| 4 总结与展望 |
（2）面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 现有研究的不足与难点 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 车载毫米波雷达目标检测机理分析 |
| 2.1 雷达电磁波发射机理分析 |
| 2.1.1 雷达发射波形分析 |
| 2.1.2 雷达发射天线分析 |
| 2.2 雷达电磁波传播机理分析 |
| 2.2.1 雷达内部传输衰减 |
| 2.2.2 环境传播衰减 |
| 2.3 雷达电磁波反射机理分析 |
| 2.3.1 雷达目标反射特性分析 |
| 2.3.2 雷达环境杂波分析 |
| 2.4 雷达电磁波接收与处理机理分析 |
| 2.4.1 雷达接收天线分析 |
| 2.4.2 雷达接收机特性分析 |
| 2.4.3 雷达回波处理方法分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 雷达环境杂波建模研究 |
| 3.1 地杂波建模及模型应用验证 |
| 3.1.1 地杂波建模 |
| 3.1.2 地杂波建模应用验证 |
| 3.2 天气杂波建模及模型应用验证 |
| 3.2.1 天气杂波建模 |
| 3.2.2 天气杂波建模应用验证 |
| 3.3 人为干扰建模及模型应用验证 |
| 3.3.1 人为干扰建模 |
| 3.3.2 人为干扰建模应用验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 雷达目标RCS实时估算方法研究 |
| 4.1 RCS估算方法设计 |
| 4.1.1 实时估算流程 |
| 4.1.2 RCS尺寸因子计算 |
| 4.1.3 RCS材料因子计算 |
| 4.1.4 RCS形状因子计算 |
| 4.2 估算方法验证 |
| 4.2.1 车辆RCS估算验证 |
| 4.2.2 行人RCS估算验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于目标检测机理的雷达建模方法研究 |
| 5.1 雷达模型设计 |
| 5.1.1 雷达虚警建模 |
| 5.1.2 雷达漏报建模 |
| 5.1.3 雷达测距误差建模 |
| 5.1.4 雷达测速误差建模 |
| 5.1.5 雷达测角误差建模 |
| 5.2 雷达模型仿真验证 |
| 5.2.1 雷达虚警仿真验证 |
| 5.2.2 雷达漏报仿真验证 |
| 5.2.3 测量误差仿真验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 雷达模型在汽车智能驾驶仿真测试中的应用研究 |
| 6.1 基于雷达模型的AEB算法测试 |
| 6.1.1 AEB决策算法设计 |
| 6.1.2 AEB测试场景构建 |
| 6.1.3 算法仿真测试 |
| 6.2 基于雷达模型的ACC算法测试 |
| 6.2.1 ACC决策算法设计 |
| 6.2.2 ACC测试场景构建 |
| 6.2.3 算法仿真测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 全文总结及展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于双重频脉冲压缩技术的毫米波测云雷达数据分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 毫米波测云雷达数据可视化 |
| 2.1 毫米波测云雷达 |
| 2.1.1 测云雷达的基本参数 |
| 2.1.2 测云雷达的极化方式 |
| 2.1.3 测云雷达的特点 |
| 2.2 雷达基数据处理 |
| 2.2.1 基数据格式分析 |
| 2.2.2 基数据预处理 |
| 2.2.3 基数据高度订正 |
| 2.2.4 雷达回波图像编程实现 |
| 2.3 雷达数据可视化 |
| 2.3.1 可视化界面设计 |
| 2.3.2 雷达数据可视化实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 测云雷达数据质量控制 |
| 3.1 测云雷达数据质量控制 |
| 3.1.1 测云雷达脉冲压缩技术分析 |
| 3.1.2 测云雷达双脉冲技术分析 |
| 3.1.3 基于余弦相似度算法的数据质量控制 |
| 3.2 数据质量控制的其它考虑 |
| 3.2.1 衰减订正 |
| 3.2.2 Mile散射 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于RHI扫描方式的云状识别 |
| 4.1 云状识别的一般方法 |
| 4.2 基于模糊逻辑的云状识别算法 |
| 4.2.1 云状识别特征参数分析 |
| 4.2.2 云状识别算法 |
| 4.3 杭州、宁波观测站点的云状识别实验 |
| 4.4 与人工观测对比实验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 测云雷达的多普勒风场模拟 |
| 5.1 基于RHI多普勒的风场分析 |
| 5.2 基于RHI多普勒的风场模拟 |
| 5.2.1 风向不变、风速随高度变化 |
| 5.2.2 风速不变、风向随高度变化 |
| 5.2.3 风向、风速均随高度变化 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 6.3.1 不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 附录 |
（4）基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气象雷达发展现状 |
| 1.2.2 风场反演方法研究现状 |
| 1.2.3 短时临近预报研究现状 |
| 1.2.4 GIS技术在气象领域应用现状 |
| 1.3 科学问题及研究内容 |
| 1.3.1 科学问题及依据 |
| 1.3.2 主要研究内容及思路 |
| 1.4 技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 多普勒天气雷达及测速原理 |
| 2.1 多普勒天气雷达简介 |
| 2.1.1 基本原理简介 |
| 2.1.2 WSR-98D雷达结构与数据 |
| 2.2 多普勒天气雷达数据的获取 |
| 2.2.1 雷达I和Q数据简介 |
| 2.2.2 基数据的产生 |
| 2.3 多普勒天气雷达测速 |
| 2.3.1 多普勒效应 |
| 2.3.2 速度模糊 |
| 第3章 研究区特征及数据处理 |
| 3.1 研究区特征概述 |
| 3.1.1 研究区基本情况 |
| 3.1.2 研究区中的数据 |
| 3.2 多普勒天气雷达数据预处理 |
| 3.2.1 地物杂波抑制 |
| 3.2.2 平滑滤波 |
| 3.2.3 速度退模糊处理 |
| 3.3 地理信息空间数据预处理 |
| 3.3.1 数据格式的转换 |
| 3.3.2 属性数据的处理 |
| 第4章 多普勒天气雷达地面风场反演方法研究 |
| 4.1 风场反演网格的确定 |
| 4.1.1 满足分辨率要求的反演区域 |
| 4.1.2 反演网格中速度数据的确定 |
| 4.2 矢量平均速度-多分辨率方位算法 |
| 4.3 风场反演结果验证与分析 |
| 4.3.1 通过雷达速度场进行对比验证 |
| 4.3.2 通过自动气象站数据进行对比验证 |
| 4.3.3 利用交叉相关法对雷达风场反演结果进行验证 |
| 第5章 雷达数据定位融合方法研究 |
| 5.1 地理信息与雷达回波的定位 |
| 5.1.1 雷达回波数据坐标定位方法研究 |
| 5.1.2 大气折射对定位影响及修正 |
| 5.1.3 定位误差分析 |
| 5.2 地理信息与雷达数据匹配与融合 |
| 5.2.1 数据匹配分析 |
| 5.2.2 数据融合思路及方法 |
| 5.2.3 融合应用分析 |
| 第6章 地面大风预警方法研究 |
| 6.1 对地面大风发生的预测 |
| 6.1.1 基本理论和方法 |
| 6.1.2 VIL在大风预警中的应用分析 |
| 6.2 地面大风实时监测和预警 |
| 6.2.1 预警模式 |
| 6.2.2 预警方法 |
| 6.3 大风外推预警 |
| 总结与展望 |
| (1)主要结论 |
| (2)研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（5）基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外相关技术及领域发展现状 |
| 1.2.1 多普勒天气雷达数据处理研究现状 |
| 1.2.2 雷达定量估测降水研究现状 |
| 1.2.3 神经网络应用于气象的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及安排 |
| 第二章 雷达定量测量降水理论基础 |
| 2.1 雷达测量降水基本原理 |
| 2.1.1 雷达气象方程 |
| 2.1.2 Z-I关系推导 |
| 2.2 雷达定量估测降水的误差来源 |
| 2.2.1 Z的估计错误 |
| 2.2.2 Z-I关系造成的误差 |
| 2.3 雷达定量估测降水现行方法 |
| 2.3.1 Z-I关系法 |
| 2.3.2 雷达联合雨量计实时估测法 |
| 2.4 雨滴谱仪 |
| 2.4.1 工作原理 |
| 2.4.2 技术指标及测量参数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 X波段雷达功率谱数据处理 |
| 3.1 X波段雷达信号处理简介 |
| 3.2 气象回波信号特性与模拟 |
| 3.2.1 气象回波信号时域和频域特性 |
| 3.2.2 气象回波信号模拟 |
| 3.3 噪声电平计算方法和准确性定量测估 |
| 3.3.1 噪声电平计算方法 |
| 3.3.2 噪声电平计算方法定量评估 |
| 3.4 气象雷达信号处理谱矩估计算法 |
| 3.4.1 频域估计算法原理 |
| 3.4.2 频域估计算法性能分析 |
| 3.4.3 脉冲对算法原理 |
| 3.4.4 脉冲对算法性能分析 |
| 3.4.5 改进的频域估计算法 |
| 3.5 气象回波数据处理流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 神经网络在雷达定量估测降水中的应用 |
| 4.1 神经网络模型 |
| 4.1.1 神经元结构模型 |
| 4.1.2 神经网络的互连方式 |
| 4.1.3 BP神经网络模型 |
| 4.1.4 RBF神经网络模型 |
| 4.2 资料来源与处理 |
| 4.2.1 观测区域以及观测资料介绍 |
| 4.2.2 雷达雨量站数据空间时间一致性处理 |
| 4.2.3 雷达雨量站数据质量控制 |
| 4.3 基于神经网络的雷达估测降水 |
| 4.3.1 训练集和检验集的建立 |
| 4.3.2 BP与RBF网络参数配置 |
| 4.3.3 估测降水性能分析 |
| 4.3.4 相对高度和距离对估测降水的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 天气雷达信号处理驱动软件设计 |
| 5.1 天气雷达系统软件 |
| 5.2 SPD系统方案设计 |
| 5.2.1 总体功能需求 |
| 5.2.2 软件架构设计 |
| 5.3 模块详细设计 |
| 5.3.1 网络通信模块 |
| 5.3.2 系统控制模块 |
| 5.3.3 数据采集模块 |
| 5.3.4 信息显示模块 |
| 5.3.5 仿真测试模块 |
| 5.4 SPD软件平台实现 |
| 5.4.1 系统运行环境 |
| 5.4.2 软件运行效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）龙卷的雷达探测研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 龙卷观测 |
| 1.1 观测试验 |
| 1.1.1 VORTEX (1994-1995年) |
| 1.1.2 VORTEX2 (2009-2010年) |
| 1.1.3 VORTEX-SE (2016-2017年) |
| 1.2 观测方法 |
| 1.2.1 IPs |
| 1.2.2 DFW |
| 1.2.3 其他雷达网络 |
| 2 技术与方法 |
| 2.1 龙卷探测技术 |
| 2.1.1 多普勒天气雷达探测 |
| 2.1.2 双极化天气雷达探测 |
| 2.1.3 快速扫描雷达探测 |
| 2.2 龙卷分析方法 |
| 2.2.1 双 (多) 多普勒三维风场反演 |
| 2.2.2 基于地基速度的示踪法 (ground-based velocity track display, GBVTD) |
| 2.2.3 雷达资料在数值模式中的同化 |
| 3 存在的问题及展望 |
| 附表 |
（7）W波段测云雷达系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 科学意义 |
| 1.1.2 技术目的 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外状况 |
| 1.2.2 国内状况 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 毫米波测云雷达概述 |
| 2.1 毫米波测云雷达工作原理 |
| 2.2 毫米波雷达的特性 |
| 2.3 毫米波的传播效应 |
| 2.3.1 大气衰减 |
| 2.3.2 大气散射 |
| 第三章 W波段测云雷达系统设计 |
| 3.1 雷达系统总体功能及技术体制 |
| 3.1.1 总体功能 |
| 3.1.2 技术体制 |
| 3.2 雷达系统系统技术指标 |
| 3.3 雷达系统组成及工作流程 |
| 3.4 雷达系统总体性能指标可行性分析 |
| 3.4.1 探测威力分析 |
| 3.4.2 探测距离误差分析 |
| 3.4.3 方位角测量误差 |
| 3.4.4 仰角测量误差 |
| 3.5 雷达各系统性能指标 |
| 3.5.1 天馈分系统 |
| 3.5.2 发射分系统 |
| 3.5.3 接收分系统 |
| 3.5.4 信号处理分系统 |
| 3.5.5 伺服分系统 |
| 3.5.6 终端分系统 |
| 3.6 设计思想和设计原则 |
| 第四章 天馈分系统设计 |
| 4.1 天馈系统结构和组成 |
| 4.2 天馈系统设计和实现 |
| 4.2.1 天线设计 |
| 4.2.2 天线主要部件设计 |
| 4.2.3 馈线设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 信号处理分系统设计 |
| 5.1 算法设计 |
| 5.1.1 地物对消算法分析 |
| 5.1.2 多普勒参数分析 |
| 5.1.3 解速度模糊算法分析 |
| 5.1.4 解距离模糊算法分析 |
| 5.1.5 双偏振处理分析 |
| 5.1.6 中频数字接收机设计 |
| 5.2 系统设计与实现 |
| 5.2.1 硬件设计 |
| 5.2.2 软件设计 |
| 5.2.3 资源分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 发射分系统设计 |
| 6.1 发射系统的组成及性能指标 |
| 6.2 发射系统系统测试 |
| 6.2.1 系统验证和测试的工作条件 |
| 6.2.2 带内功率测量 |
| 6.2.3 RF功率传输曲线的测量 |
| 6.2.4 RF谐波功率输出的测量 |
| 6.2.5 RF包络的上升/下降时间 |
| 6.2.6 PMPS各监测参数参考值 |
| 6.2.7 发射系统指标的符合性 |
| 6.3 专题研究及国产化设计 |
| 6.3.1 高压电源专题研究 |
| 6.3.2 窄脉冲调制器的研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 W波段测云雷达实际探测结果 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）全球导航卫星信号极化相移监测降雨强度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 降雨强度监测技术 |
| 1.2.2 GNSS大气海洋遥感技术 |
| 1.2.3 GNSS信号估测降雨强度新技术 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 GNSS系统及降雨粒子相关理论 |
| 2.1 GNSS系统相关介绍 |
| 2.1.1 GNSS概述 |
| 2.1.2 GNSS信号特征 |
| 2.2 降雨粒子特征 |
| 2.2.1 雨滴的实际形状 |
| 2.2.2 雨滴谱分布 |
| 2.2.3 雨滴倾角分布 |
| 2.3 粒子散射算法 |
| 2.3.1 复折射率计算方法 |
| 2.3.2 非球形粒子散射算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 正演模型及反演算法研究 |
| 3.1 正演模型的建立 |
| 3.2 数值模拟及可行性分析 |
| 3.2.1 数值模拟的参数选取 |
| 3.2.2 极化相移随降雨强度变化分析 |
| 3.3 正演模型的影响因素分析 |
| 3.3.1 雨滴形状影响 |
| 3.3.2 雨滴倾角影响 |
| 3.3.3 雨区路径长度影响 |
| 3.3.4 温度影响 |
| 3.3.5 频率影响 |
| 3.3.6 卫星仰角影响 |
| 3.4 信号路径大气极化相移评估 |
| 3.4.1 电离层极化相移评估 |
| 3.4.2 云中冰晶极化相移评估 |
| 3.4.3 融化层极化相移评估 |
| 3.5 基于仿真数据的反演算法构建及验证 |
| 3.5.1 反演算法构建 |
| 3.5.2 反演算法验证 |
| 3.6 GNSS信号强降雨异源被动监测软件示范系统 |
| 3.6.1 概述 |
| 3.6.2 运行环境要求 |
| 3.6.3 操作说明及功能介绍 |
| 3.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 外场实验开展及数据处理方法研究 |
| 4.1 GNSS双极化降雨探测系统构建 |
| 4.1.1 实验条件及实验关键指标研究 |
| 4.1.2 GNSS双极化降雨探测系统设计 |
| 4.2 外场实验实施 |
| 4.2.1 天线架设指向分析 |
| 4.2.2 架设GNSS降雨探测系统 |
| 4.3 实验数据处理方法研究 |
| 4.3.1 数据处理总体方案 |
| 4.3.2 数据处理算法研究 |
| 4.4 对比验证数据处理研究 |
| 4.4.1 雷达体扫数据处理 |
| 4.4.2 数据时空匹配处理 |
| 4.4.3 路径平均降雨强度计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 实验数据预处理中周跳问题研究 |
| 5.1 周跳相关基本理论 |
| 5.1.1 周跳的定义 |
| 5.1.2 周跳产生的原因 |
| 5.2 周跳检测与修复算法研究 |
| 5.2.1 高次差法 |
| 5.2.2 多项式拟合法 |
| 5.2.3 多普勒观测值法 |
| 5.2.4 双频相位求差法 |
| 5.2.5 电离层残差法 |
| 5.2.6 伪距相位组合法 |
| 5.2.7 卡尔曼滤波法 |
| 5.2.8 小波变换法 |
| 5.3 周跳检测与修复算法个例仿真分析 |
| 5.3.1 双频相位求差法个例分析 |
| 5.3.2 电离层残差法个例分析 |
| 5.3.3 多普勒观测值法个例分析 |
| 5.3.4 伪距相位组合法个例分析 |
| 5.3.5 改进的高次差法个例分析 |
| 5.4 算法对比选择与实测数据处理 |
| 5.4.1 GPS27 号卫星原始数据分析 |
| 5.4.2 GPS22 号卫星原始数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 实验结果分析 |
| 6.1 总体概况 |
| 6.2 2015 年实验数据分析 |
| 6.2.1 基本情况 |
| 6.2.2 GPS27 号卫星的情况 |
| 6.2.3 GPS22 号卫星的情况 |
| 6.3 多源资料对比分析 |
| 6.3.1 GPS27 号卫星结果对比 |
| 6.3.2 GPS22 号卫星的情况 |
| 6.4 2016 年实验数据分析 |
| 6.4.1 数据基本情况 |
| 6.4.2 个例分析 |
| 6.4.3 统计分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 区域雨团信息反演算法研究 |
| 7.1 CT技术的基本原理 |
| 7.1.1 医学CT技术基本原理 |
| 7.1.2 GNSS电离层层析技术 |
| 7.1.3 地基GNSS水汽层析技术 |
| 7.1.4 GNSS雨团结构层析 |
| 7.2 雨团结构反演的数学模型及方案 |
| 7.2.1 层析数学物理模型建立 |
| 7.2.2 反演实现方案 |
| 7.2.3 层析反演算法 |
| 7.3 数值模拟与分析 |
| 7.3.1 掩星事件模拟与射线追踪 |
| 7.3.2 超定条件下雨团垂直结构反演与分析 |
| 7.3.3 欠定条件下雨团垂直结构反演与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 主要工作与结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 存在不足与展望 |
| 致谢 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（9）多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 湍流建模 |
| 1.2.2 湍流检测 |
| 1.2.3 降水粒子相态识别 |
| 1.2.4 解速度模糊技术 |
| 1.2.5 杂波抑制技术 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 |
| 2 气象目标与探测 |
| 2.1 电磁波传播特性 |
| 2.1.1 电磁波在大气中的散射 |
| 2.1.2 电磁波在大气中的衰减 |
| 2.1.3 电磁波在大气中的折射 |
| 2.2 气象目标回波信号 |
| 2.2.1 气象目标特性 |
| 2.2.2 回波信号特性 |
| 2.2.3 回波信号仿真 |
| 2.3 气象目标探测 |
| 2.3.1 多普勒气象雷达基本组成 |
| 2.3.2 气象雷达方程 |
| 2.3.3 降水区域探测 |
| 2.3.4 冰雹区域探测 |
| 2.3.5 湍流区域探测 |
| 2.3.6 下击暴流探测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 湍流目标的建模与检测方法 |
| 3.1 湍流风场建模 |
| 3.1.1 大气湍流风场特性 |
| 3.1.2 湍流Von Karman模型 |
| 3.1.3 湍流Dryden模型 |
| 3.1.4 湍流风场建模仿真 |
| 3.1.5 湍流模型分析及对比 |
| 3.2 湍流回波信号检测 |
| 3.2.1 湍流回波信号建模 |
| 3.2.2 回波信号谱矩估计 |
| 3.2.3 基于涡旋耗散率的湍流判定 |
| 3.2.4 湍流判定算法分析 |
| 3.2.5 仿真结果与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 双线偏振多普勒气象雷达降水测量数据分析 |
| 4.1 双线偏振多普勒气象雷达的测量参数 |
| 4.1.1 雷达基本组成 |
| 4.1.2 水平和垂直反射率因子 |
| 4.1.3 差分反射率 |
| 4.1.4 零延迟的相关系数 |
| 4.1.5 比差分相位 |
| 4.1.6 偏振参量的组合测量 |
| 4.2 FHC降水粒子相态识别法 |
| 4.2.1 模糊化 |
| 4.2.2 推理规则 |
| 4.2.3 合成 |
| 4.2.4 去模糊化 |
| 4.3 相态识别实测数据分析 |
| 4.3.1 平面位置扫描(PPI)方式下实测数据分析 |
| 4.3.2 距离高度扫描(RHI)方式下实测数据分析 |
| 4.4 基于降水粒子相态实测数据的湍流特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多普勒气象雷达解速度模糊方法 |
| 5.1 速度模糊 |
| 5.2 模糊速度修正技术 |
| 5.2.1 平面位置扫描(PPI)方式下速度模糊修正 |
| 5.2.2 平面位置扫描(PPI)方式下算法仿真 |
| 5.2.3 距离高度扫描(RHI)方式下速度模糊修正 |
| 5.2.4 距离高度扫描(RHI)方式下算法仿真 |
| 5.3 参差脉冲重复周期技术 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 参差双PRT技术算法及仿真分析 |
| 5.3.3 MPRT技术算法及仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 多普勒气象雷达PTDM杂波抑制方法 |
| 6.1 地杂波及分析 |
| 6.1.1 地杂波特性 |
| 6.1.2 地杂波及总回波信号功率谱 |
| 6.2 PTDM杂波抑制技术 |
| 6.2.1 基本原理 |
| 6.2.2 算法仿真分析 |
| 6.2.3 扩展应用于SPRT技术原理 |
| 6.2.4 应用于SPRT技术算法仿真分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加科研情况 |
（10）天气雷达技术研究进展及其在我国天气探测中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 天气雷达技术研究现状 |
| 2.1 双线偏振技术 |
| 2.2 脉冲压缩技术 |
| 2.3 相控阵天气雷达技术 |
| 2.4 毫米波测云技术 |
| 3 我国天气探测中的应用 |
| 3.1 双线偏振雷达定量估测降水 |
| 3.2 脉冲压缩技术在全固态天气雷达中的应用 |
| 3.3 相控阵天气雷达探测能力及资料对比 |
| 3.4 毫米波测云雷达对云微物理特征的探测 |
| 4 问题与展望 |
四、双极化多普勒天气雷达测速精度的模拟分析（论文参考文献）
- [1]天气雷达定标、测试与故障诊断技术发展与趋势[J]. 张福贵,舒毅,唐佳佳,魏洁,罗赞. 气象科技进展, 2021(04)
- [2]面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究[D]. 李鑫. 吉林大学, 2020
- [3]基于双重频脉冲压缩技术的毫米波测云雷达数据分析[D]. 郎亚军. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [4]基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究[D]. 周鑫. 成都理工大学, 2020
- [5]基于X波段雷达的功率谱数据处理与定量估测降水[D]. 高颖. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]龙卷的雷达探测研究进展[J]. 何建新,曾强宇,王皓,史朝. 成都信息工程大学学报, 2018(05)
- [7]W波段测云雷达系统设计与实现[D]. 高磊. 国防科技大学, 2018(01)
- [8]全球导航卫星信号极化相移监测降雨强度技术研究[D]. 安豪. 国防科技大学, 2017(02)
- [9]多普勒气象雷达湍流目标检测与信号处理研究[D]. 于莹洁. 西北工业大学, 2018(02)
- [10]天气雷达技术研究进展及其在我国天气探测中的应用[J]. 唐顺仙,吕达仁,何建新,李睿,王皓. 遥感技术与应用, 2017(01)