一、707型雷达—电子探空系统使用中出现的问题及技术改进措施（论文文献综述）
傅志豪[1]（2021）在《无人机载干涉SAR系统性能分析及应用研究》文中指出无人机差分干涉测量技术（UAV D-InSAR）既可以获得高空间分辨率和高密度覆盖的地壳形变场,又可以有效规避时间失相关等一系列技术难题,进而实现各类地质、地震灾害的近实时监测需求。小型无人机SAR（UAVSAR）由于载机平台轻小,易受飞行速度、方向、姿态、气流扰动等影响,且装配的组合惯性导航系统精度较低,在满足轻小型无人机系统的载荷装机要求时,难以保证高分辨成像及高精度姿态控制能力。围绕国家自然科学基金“无人机差分干涉SAR监测地壳形变的关键技术”课题,本文作者在参与无人机差分干涉SAR系统前期调研与装配的基础上,主要研究该型UAVSAR系统成像参数及系统性能、航线设计准则、图像定位精度及应用能力,取得的主要成果包括:（1）无人机载干涉SAR系统性能分析在总结国内外机载重轨干涉系统搭建、算法研究现状及UAVSAR重轨干涉形变测量技术的基础上,基于项目组研制的无人机SAR系统,分析该型无人机系统性能如系统载重、续航时间、工作高度等,同时分析了 SAR系统条带宽度、分辨率、采样间隔等与成像有关的参数。（2）小型无人机SAR航线设计及几何定标实验研究了适用于活动断裂带等复杂作业环境下的UAVSAR航线设计方案,基于上述航线设计准则,在四川北川县城设计了飞行试验及外业定标试验。针对实测航迹数据进行分析,研究了满足干涉条件下的基线、运动误差限度。同时为满足实际应用需求,分析了适用于灾害应急、高精度地形测绘等条件下的UAVSAR图像定位精度。（3）无人机SAR数据处理及图像质量评估基于该型雷达数据特点,针对性开发相应数据接口,研究了 UAVSAR集成系统数据处理流程。最后基于业务化应用需求,分析了图像信息量、地物分类效果、干涉精度和立体像对性能,为后续应用及飞行试验提供指导性建议及参考。
沈璐[2]（2020）在《中国59型、GTS1型探空仪的发展研究》文中指出气象事业发展水平的高低是一个国家现代化水平的重要标志之一。气象观测的正确与否,直接影响整个国民经济的正常运转。气象仪器服务于气象、环保、交通、国防等国家重要部门,在灾害预报中也发挥着巨大作用,为人民财产安全提供了强有力的保障。探空仪是高空气象探测中最主要的仪器,它被探空气球带上高空,利用无线电遥测和定位方法,综合探测从地面至高空30公里范围内的大气温度、相对湿度、气压和风向风速等气象要素,为气象部门天气分析提供依据,是气象综合探测的重要组成部分,在国防建设和经济建设中都发挥着不可替代的作用。20世纪50-60年代,我国优先发展重工业和国防工业,探空仪作为国防业务的重要仪器自然开始受到重视。我国探空仪的发展走的是“引进、仿制、自主研发”的道路,其中,59型探空仪和GTS1型探空仪的成功研制对我国高空气象探测的发展起着里程碑的作用。1963年,我国第一台自主研发的59型转筒式电码探空仪通过生产定型,并在全国气象台站进行了装备,维持了我国三十多年的高空探测业务稳步发展。随着59型电码探空仪的广泛应用,我国建立了全新的、完整的高空探测系统,高空气象探测水平在国际上属于中高水准。2001年,由上海无线电23厂研制的GTS1型数字式探空仪成功通过设计定型,这标志着我国高空探测体制跨过了一个新的里程碑。GTS1型数字式探空仪采用了全电子传感器和副载波二进制数字代码遥测的方法,具有探测精度高、采样速度快、抗干扰能力强等优点,实现了数字化、模块化,整体性能接近20世纪90年代中期世界同类先进水平。建国以来,我国探空仪的发展之路曲折又徘徊。回顾这段历程,我们可以探讨探空仪的发展过程以及各时段的思想、技术、运作机制等综合因素对其发展的影响;同时59型、GTS1型技探空仪的技术更新对气象探测学以及气象服务行业的发展也有着重要作用。本文以59型转筒式探空仪和GTS1型数字探空仪为研究对象,从国内外探空仪的发展背景、国内政治、经济需求等方面具体分析59型、GTS1型探空仪的立项经过、工程实施、技术难题以及探空仪的改型换代对气象探测学、气象服务行业产生的影响。
袁悦[3]（2020）在《基于天气雷达数据的对流性大风智能化临近预报方法研究》文中指出对流性大风是我国常见的强对流灾害天气之一,每年造成巨大的经济损失,具有局地性、突发性、破坏力大的特点,这使得对流性大风的临近预报非常困难。多普勒天气雷达可以生成高时空分辨率数据,是观测和预报对流性大风的重要设备。但现有的关于对流性大风的智能预报算法不能充分地利用雷达数据所提供的信息,临近预报效果有待提高。为了改善对流性大风的智能预报效果,本文研究使用图像处理和机器学习方法,在雷达数据质量控制、与对流性大风相关的多种雷达现象的自动识别、与对流性大风相关特征的算法设计、多种对流性大风自动预报模型的构建等方面进行研究,具体工作如下:（1）改善基于径向速度数据预报对流性大风的数据环境,包括优化了退径向速度模糊的算法和改进了基于大风区的对流性大风预报模型两部分。针对强切变、噪声和孤立回波等影响退速度模糊算法效果的干扰因素,将退速度模糊算法改进为区域内退速度模糊和区域间退速度模糊两步,并通过判断区域块间速度差是否异常的方式实施退速度模糊操作。在退速度模糊的基础上,从与对流性大风相关性和抗噪声干扰两个方面改进大风区的自动识别算法,并通过大风区的参数与对流性大风的相关性分析,设计实现了基于大风区的对流性大风预报模型。（2）设计了阵风锋自动识别算法及基于阵风锋的对流性大风预报模型。在设计阵风锋自动识别算法时,根据阵风锋在雷达反射率图中的呈现为弱窄带回波的特点,首先设计了一种局部二值化双模板提取弱窄带回波疑似区域,然后使用细化、主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）等图像处理方法滤除各类干扰,提取完整的弱窄带回波,最后根据阵风锋与风暴母体的位置关系,从弱窄带回波中提取真实阵风锋,减少误报,提高阵风锋自动识别效果。在自动识别阵风锋的基础上,根据阵风锋的参数与对流性大风的相关性,设计实现了基于阵风锋的对流性大风预报模型。（3）设计了线状中尺度对流系统（MCS）自动识别算法及其引发对流性大风的预报模型。在自动识别线状MCS的算法时,首先设计了一种基于多尺度思想的MCS对流区域分割方法,提出构造一个标准化窗口（8×8区域）用于“尺度标准化”MCS的思想,进而将该8×8区域特征化以训练一个用于识别线状MCS的支持向量机模型。在自动识别线状MCS的基础上,提取了线状MCS中与对流性大风相关的入流缺口和高梯度回波前沿两个特征,并根据相关研究设计实现了基于线状MCS的对流性大风预报模型。（4）提出了基于机器学习方法的对流性大风预报模型,包括基于单体特征的随机森林模型和基于Stacking方法的综合模型。在设计基于单体特征的随机森林模型时,首先根据各种与对流性大风相关的雷达现象的局部相似属性,设计了七组单体图像特征;然后根据互信息方法确定特征中的阈值并通过L1范数进行特征选择;最后,将选择后的特征和足量样本用于生成基于随机森林的对流性大风预报模型。在设计基于Stacking方法的综合模型时,将多种对流性大风预报模型构造成初级学习器,将它们的输出作为输入来训练一个新的综合模型,以提高对流性大风预报模型的品质。
彭洁[4]（2019）在《多普勒天气雷达回波数据可视化技术研究》文中提出近年来,大量相关科学技术投入到气象领域。其中,多普勒天气雷达是目前探测中小尺度对流天气系统的重要观测工具之一,可帮助气象人员对强对流天气做出准确及时的分析和判断,降低气象灾害造成的经济损失。随着我国静止轨道气象卫星的升级换代,如何在有限时间内从探测的海量气象数据中汲取有价值的信息,并将枯燥晦涩的数据转换成直观的图形或图像,对气象工作者是一项严峻的挑战。目前,在现有发展成熟的多普勒天气雷达业务系统中,雷达回波数据常以简单且直观的二维平面图像进行展示,严重约束对雷达回波细节、空间三维轮廓结构分布的显示。纵观现有少量的雷达三维可视化研究,学者大多都采用具有局限性的常规栅格作为三维重建的框架模型。其局限性体现在两方面:其一插值计算消耗内存资源,降低处理效率;其二插值后的数据量剧增,导致后续处理涉及更多数据点。此外,多普勒天气雷达一次完整的体积扫描不仅能探测气象目标,也能探测到地物、飞鸟和昆虫等非气象目标,因此,为了提高回波数据的准确性,有必要对非气象目标进行过滤。基于此,本文面向多普勒天气雷达回波数据可视化研究,主要工作和成果如下:1.分析天气雷达体扫数据的特点,分析多种把雷达数据从极坐标插值到笛卡尔坐标系下的插值方法,以反射率场空间连续性和结构特征为衡量标准,评估了各种插值方法的优劣,结果发现基于光谱分析的傅里叶插值法效果最优,最接近观测值。2.针对原始栅格三维可视化的低效率,提出了一种新的基于“点、线、扇区、雷达簇”结构的雷达建模方案。基于新建模方案,本文将雷达体扫资料中的正立方体替代为六面体单元,并通过比较等值线交点与四边形顶点解决面二义性改进传统等值面算法。与传统MC算法相比,本文算法具有解决面二义性、减少体素数量和提高重建速度等优点。3.基于雷达建模方案,利用引入“锥帽体”包围盒、修改采样结束条件和采用变步长采样法来加速并改进光速投射算法。与GPU加速的光线投射算法对比,本文算法不仅能够保证图像绘制的质量,而且降低了首屏绘制和用户视点改变时重绘的耗时,提高绘制速度。4.介绍雷达回波的特征,通过对预处理后的雷达回波点计算水平纹理、垂直梯度和径向速度,识别并剔除回波数据中存在的非降水回波,最后利用上层仰角回波数据填补并平滑“回波空洞”,提高算法识别的效果。本文基于雷达数据特征,提出一种新的建模方案,结合回波质量控制算法,能高效且准确地对雷达回波进行二、三维可视化,为气象预测提供重要的依据。
武艳伟[5]（2018）在《星载混合体制测风激光雷达仿真设计及数据处理》文中指出星载混合体制测风激光雷达利用相干和直接测风激光雷达的优势,减少了单独直接或相干探测时所受高度测量范围的限制,降低了技术成本、时间成本,成为全球对流层风场探测的最佳解决方案。本文针对星载混合体制测风激光雷达0～30 km垂直距离风场探测开展研究。首先根据星载风场反演技术指标需求对星载混合体制测风激光雷达系统进行仿真设计及回波信号仿真;其次对测风激光雷达回波信号进行数据处理算法研究;然后应用混合体制数据处理算法进行0～30 km三维风场反演;最后针对星载混合测风激光雷达系统各个模块,编写出三维风场反演GUI演示界面,并应用混合体制风场反演技术对1000组仿真信号的风场反演结果进行时空分布分析。论文完成的主要创新性工作如下:1、针对星载混合体制测风激光雷达相干探测远场信号功率谱基线不平坦问题,提出了自适应背景噪声去除算法。应用该算法与傅里叶变换算法、自适应迭代加权惩罚最小二乘算法分别对仿真数据和实验数据进行去噪处理。结果表明:应用自适应背景噪声去除算法与上述两种算法相比,具有更好的噪声抑制效果,风场探测距离分别提高了40%、16.7%。2、针对星载混合体制测风激光雷达相干探测远场信号信噪比较低的问题,提出了加权子空间拟合算法。应用加权子空间拟合算法与傅里叶变换算法、特征值分解算法分别对仿真信号和实验数据对进行处理。处理结果表明:加权子空间拟合算法与傅里叶变换算法、特征值分解算法相比,能够减少估计风速的统计不确定度,风场探测距离分别提高了26.6%、14.2%。3、针对星载混合体制测风激光雷达相干回波信号处理中最大似然算法需要预知参数的问题,提出了基于协方差矩阵的最大似然算法。应用这两种算法分别对仿真信号和实验数据进行处理。处理结果表明:基于协方差矩阵的最大似然算法不需预知谱宽和信噪比参数,避免了估计参数带来的误差,风速无偏估计的可靠性更高,风场探测距离提高了20%。4、根据0～30 km星载混合体制测风激光雷达仿真回波信号,研究了三维风场反演技术,并编写了集成回波信号仿真、风速误差分析和风速反演功能的交互式仿真软件。其中,对0～6 km距离处风场采用相干外差技术进行风场反演;对3～30 km距离处风场采用直接双边缘技术进行风场反演。应用混合体制风场反演技术对1000组仿真信号进行处理,并对风场反演结果的时空分布图进行分析。分析结果表明:设计的星载混合体制测风激光雷达系统满足风速误差小于3 m/s,风向误差小于10°的技术指标要求。
刘永莲,李沅桥,李宇中,黎锦雷,胡建明[6]（2018）在《基于GFE（L）1型雷达测风资料失测的类型及原因分析》文中认为通过分析2011年至2017年期间广西六个高空气象观测站使用GFE（L）1型高空气象雷达系统获取的高空气象观测记录,对失测的高空风数据进行统计,分析和总结了常规高空气象观测业务工作中高空风失测的主要类型及其原因,包括:雷达故障、气球过顶、丢球或旁瓣抓球、探空仪频率漂移、计算机故障、外信号干扰等,并针对各种失测类型提出了相应的避免高空风资料缺测的一些措施和方法;藉此也可为相关部门开展雷达设备和业务系统软件的升级改进研究提供一些科学依据。最后指出,新设备新技术能否充分发挥出效能,有赖于观测人员在系统设备的维护技术和业务软件的操作技巧等方面的能力素质;状态良好的软硬件探测系统设备和观测员熟练的技术操作及较强的业务应变能力,是获取高质量气象观测数据的两个不可或缺的重要条件。
刘俊[7]（2018）在《区域数值预报技术在航路气象预报中的应用研究》文中研究说明气象数值预报在航空业有着相当重要的作用,天气情况能得到精准预报对于航空业务的来说,不仅能够增加经济利益,同时更重要的是在保证航空安全方面有着一定的作用。如今的区域数值预报技术难以满足航空业务所提出的要求,其中在航空气象预报过程中,对于航路气象预报的研究尤为缺少。本文主要基于WRF模式下的区域数值预报技术,对2015年1月27日,西南地区发生特殊天气的航班进行一次天气模拟,并且结合实际机载QAR数据和AMDAR数据对模拟结果进行相关性和判断正确率的分析,综合评价了该模式下的模拟效果。同时,利用三维变分同化技术对航路区域数值预报技术进行资料同化处理,并通过分析判断实验的模拟结果已满足航空业务所要求的预报精度,可将本文提出的方法进一步应用到航空气象预报业务当中。本文的创新点在于将传统的区域数值预报技术加以改进,首次结合航班飞行计划中的相关信息,针对航线运行时所在航路周围的区域,将预报的区域具体到特定位置,使区域数值预报更加适用于航路气象预报领域。同时,本文对区域数值预报的改进更有利于将该技术应用到航空气象预报的业务以及航空气象预报产品的开发当中,对于降低因气象原因而导致的航空事故率以及航班返航备降率有着一定的帮助,对航空公司利润提升也有着一定的作用。
郭超宇[8]（2017）在《光纤陀螺输入轴失准角误差及补偿技术研究》文中指出光纤陀螺仪作为全固态仪表,具有寿命长、质量轻、体积小、动态范围大、精度应用覆盖面广、抗冲击等特点,已成为新一代捷联惯性导航系统及其它应用中较理想的陀螺仪表。随着光纤陀螺精度的提升,陀螺失准角及其误差的影响越发突出。例如:在地面静态试验中,1.5角分的失准角误差将会导致光纤陀螺产生0.0066°/h的零偏测试误差、0.0123°/h的零偏位置误差与0.1ppm的标度因数不稳定性。这一失准角误差同样会导致光纤惯组产生超过1角分的初始对准误差与随时间成指数型增长的导航定位误差。因此,为了能有效提升光纤陀螺的使用精度,有必要深入开展陀螺失准角误差机理的研究并寻找有效的技术解决措施。首先,论文理论推导了螺旋绕制的光纤环导致失准角及失准角误差的产生原因。经分析,理想的对称绕法不会产生失准角,诸多工艺问题是导致失准角产生的主要原因。合理的改善工艺措施有利于在研制、生产过程中降低陀螺失准角。当前光纤陀螺常见的应用环境因素中,温度、应力释放、振动、长期辐照均会引起难以补偿的失准角变化（即失准角误差）;短期辐照与磁场虽然会对零偏与标度因数造成较大影响,但在光纤陀螺正常工作的范围内不会产生失准角误差。其次,论文分析了陀螺失准角误差对零偏漂移测试、多位置零偏测试（用于衡量陀螺零偏在不同空间位置的重复性）、标度因数稳定性、初始对准、导航定位等性能指标的作用机理及影响结果。通过分析可知,输入轴失准角及其误差不仅会严重影响导航精度,对高精度光纤陀螺的其它性能指标也会有较大影响。最后,论文开展了失准角及失准角误差抑制的相关研究。本文在现有技术基础上提出了失准角温度误差的补偿方法,对补偿方法的物理意义、方法误差、精确建模进行了深入研究,通过试验证明了该补偿方法的有效性与实用性。但是,该补偿方法需要三个正交轴的角速度信息作为补偿输入,所以不适用于独立应用的单轴光纤陀螺。针对独立使用的单轴速率陀螺,本文提出了一种利用尾纤倾斜绕制补偿单轴陀螺失准角的方法。在研究过程中不仅证明了该补偿方法的可行性,也结合工程实际分析了可能遇到的问题。鉴于该补偿方法的实现尚有诸多工艺问题需要考虑,本文仅进行理论推导。本文研究表明,全面开展陀螺失准角的研究工作,不仅可以有效地提高我们对失准角产生机理与误差影响的认识,也可以有效地抑制陀螺失准角及其误差,提升高精度光纤陀螺及惯组的应用精度。
闵昌红,周和平[9]（2016）在《GFE（L）1型雷达大修总结及探测环境影响评估分析》文中研究指明L波段雷达即GFE（L）1型二次测风雷达,与GTS1型数字探空仪构成新一代高空气象探测系统。L波段雷达于2003年1月在贵阳正式投入业务运行,是全国120个常规高空探测站最早建设投入业务运行的5个台站之一。2011年8月,该系统完成大修。本文依据《GFE（L）1型二次测风雷达大修标准（初稿）》及中国气象局《2010年GFE（L）1型二次测风雷达大修试点实施方案大修标准（初稿）对L波段高空气象探测雷达大修技术工作进行总结,以期为后继业务工作提供借鉴。
刘永莲,黎朝钧[10]（2015）在《L波段雷达探空异常记录的分析与处理》文中研究说明L波段雷达探空资料的获取,是通过对自由大气各气象要素的直接或间接观测。观测期间存在着一些偶然性和不确定性,某些现象例如:仪器变性、气球下沉会导致观测记录的异常。该文通过实例分析,总结出异常探空记录的判别方法和处理技巧;提出了避免异常记录出现的一些预防措施,在实际的应用中获得了较为合理、客观的高空气象资料,为相关部门的研究和应用提供可靠数据。
二、707型雷达—电子探空系统使用中出现的问题及技术改进措施（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、707型雷达—电子探空系统使用中出现的问题及技术改进措施（论文提纲范文）
（1）无人机载干涉SAR系统性能分析及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机载重轨干涉SAR技术研究历程 |
| 1.2.2 机载重轨干涉SAR系统发展历程 |
| 1.2.3 机载重轨干涉SAR应用现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 无人机载干涉SAR遥感系统集成 |
| 2.1 飞行平台参数指标 |
| 2.1.1 飞行平台分类山 |
| 2.1.2 CW-30无人机参数指标 |
| 2.2 微型SAR系统参数 |
| 2.2.1 微型SAR主机 |
| 2.2.2 高精度组合导航系统及伺服系统 |
| 2.3 集成系统参数 |
| 2.4 成像参数 |
| 2.4.1 分辨率 |
| 2.4.2 采样间隔 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无人机载干涉SAR航线设计及平台姿态分析 |
| 3.1 单架次航线参数设计 |
| 3.1.1 基于外源DEM数据的航迹角估算 |
| 3.1.2 干涉基线设计 |
| 3.2 多架次飞行航摄分区 |
| 3.3 飞行平台姿态分析 |
| 3.3.1 运动误差分析 |
| 3.3.2 实测数据分析 |
| 3.3.3 基线分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 无人机载干涉SAR原始数据处理 |
| 4.1 无人机载干涉SAR数据特点 |
| 4.1.1 原始数据处理 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 运动补偿原理 |
| 4.2.1 运动误差来源 |
| 4.2.2 机载SAR运动补偿 |
| 4.3 运动误差补偿结果分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 无人机载干涉SAR图像定位 |
| 5.1 地面定标试验 |
| 5.1.1 地面定标场选取 |
| 5.1.2 角反射器布设 |
| 5.1.3 角反射器识别 |
| 5.2 绝对定位精度评定 |
| 5.2.1 定位几何模型 |
| 5.2.2 仿真和实测数据处理 |
| 5.3 相对定位精度评定 |
| 5.3.1 定位模型 |
| 5.3.2 实测数据分析 |
| 5.4 匹配定位精度分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 无人机载干涉SAR系统应用研究 |
| 6.1 无人机载干涉SAR影像信息度量 |
| 6.1.1 北川飞行试验地物类别 |
| 6.1.2 图像信息量 |
| 6.1.3 邻元相关性 |
| 6.1.4 图像分类 |
| 6.2 立体像对 |
| 6.2.1 机载SAR立体定位模型 |
| 6.2.2 立体像对测量及定位精度评定 |
| 6.3 干涉性能评估 |
| 6.3.1 干涉处理 |
| 6.3.2 定性评价 |
| 6.3.3 定量评价 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 |
| 攻读硕士期间发表的文章 |
（2）中国59型、GTS1型探空仪的发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 1.选题依据与研究意义 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究意义 |
| 2.国内外相关研究概述 |
| 2.1 科学仪器史的发展 |
| 2.2 气象仪器的发展 |
| 2.3 探空仪的发展 |
| 3.研究方法与主要内容 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 主要研究内容 |
| 4.论文的创新之处 |
| 第一章 建国以来气象仪器的发展 |
| 1.1 建国初气象仪器的初步发展 |
| 1.1.1 观测方法的统一 |
| 1.1.2 地面观测仪器 |
| 1.1.3 高空探测仪器 |
| 1.1.4 气象仪器的检定 |
| 1.2 改革开放后气象仪器的快速发展 |
| 1.2.1 地面观测仪器 |
| 1.2.2 高空探测仪器 |
| 1.3 探空仪的发展 |
| 1.3.1 探空仪简介 |
| 1.3.2 国外探空仪 |
| 1.3.3 中国探空仪 |
| 第二章 59型探空仪的研制 |
| 2.1 仿制苏式探空仪 |
| 2.1.1 背景 |
| 2.1.2 探空仪的型号选择 |
| 2.1.3 试制仿苏式P3-049探空仪 |
| 2.2 59型探空仪的研制 |
| 2.2.1 研制背景 |
| 2.2.2 59型探空仪的研发 |
| 2.2.3 59型探空仪的整顿与定型 |
| 2.2.4 59型探空仪与国外探空仪的比较 |
| 2.3 59型探空仪的使用反馈 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 GTS1型探空仪——新世纪的改型换代 |
| 3.1 59型探空仪的落后 |
| 3.2 电子探空仪的研究 |
| 3.2.1 仿制PK3-1型电子探空仪 |
| 3.2.2 GZZ3型电子探空仪 |
| 3.2.3 GZZ3-1型改进 |
| 3.2.4 GZZ7型电子探空仪 |
| 3.3 GTS1型数字探空仪的诞生 |
| 3.3.1 国际通报 |
| 3.3.2 研讨与决策 |
| 3.3.3 选择与试验 |
| 3.4 GTS1型数字探空仪的基本原理和关键技术 |
| 3.4.1 工作原理 |
| 3.4.2 传感器的关键技术 |
| 3.4.3 探空仪的转换器和发射机 |
| 3.4.4 探空仪的技术指标 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 GTS1型数字探空仪的性能评估 |
| 4.1 性能评估方法 |
| 4.2 GTS1型、59型、RS80型探空仪误差对比 |
| 4.2.1 100hPa位势高度误差情况 |
| 4.2.2 100~30hPa厚度误差情况 |
| 4.3 GTS1型探空仪的使用反馈和影响 |
| 4.3.1 GTS1型探空仪的使用反馈 |
| 4.3.2 GTS1型探空仪对气象学的影响 |
| 第五章 结语 |
| 参考文献 |
| 附录一 李吉明工程师访谈录 |
| 附录二 李敏娴老师访谈录 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）基于天气雷达数据的对流性大风智能化临近预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 对流性大风与雷达数据图像的关联特点 |
| 1.3 基于雷达数据图像的临近预报方法研究现状 |
| 1.4 对流性大风临近预报的困难与挑战 |
| 1.5 论文的研究内容与组织结构 |
| 第2章 径向速度数据处理及大风区识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 退速度模糊 |
| 2.1.2 大风区 |
| 2.2 数据 |
| 2.2.1 退速度模糊数据 |
| 2.2.2 大风区数据及关联对流性大风的大风区 |
| 2.3 退速度模糊方法 |
| 2.3.1 区域内退速度模糊 |
| 2.3.2 区域间退速度模糊 |
| 2.4 退速度模糊实验结果的分析和讨论 |
| 2.4.1 评价指标 |
| 2.4.2 对比实验结果与分析 |
| 2.5 大风区自动识别与分析 |
| 2.5.1 大风区自动识别算法 |
| 2.5.2 基于大风区的对流性大风预报 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 阵风锋自动识别及基于阵风锋的对流性大风自动预报 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据与数据预处理 |
| 3.3 阵风锋自动识别算法 |
| 3.3.1 阵风锋的雷达图像特征及分析 |
| 3.3.2 局部二值化双模板(LBDT)的设计与使用 |
| 3.3.3 分割与连接 |
| 3.3.4 滤除边缘和径向干扰回波 |
| 3.3.5 基于光流法跟踪识别阵风锋 |
| 3.4 阵风锋自动识别算法的实验与分析 |
| 3.4.1 评价指标 |
| 3.4.2 对比实验与分析 |
| 3.5 基于阵风锋的对流性大风预报 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 线状中尺度对流系统自动识别及其引发的对流性大风自动预报 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 线状中尺度对流系统自动识别算法 |
| 4.2.1 雷达数据预处理 |
| 4.2.2 多尺度分割方法 |
| 4.2.3 特征提取 |
| 4.2.4 分类器 |
| 4.3 线状中尺度对流系统自动识别实验与分析 |
| 4.3.1 样本 |
| 4.3.2 对比评价基准及评价指标 |
| 4.3.3 对比实验 |
| 4.4 由线状中尺度对流系统引发的对流性大风预报 |
| 4.4.1 入流缺口和回波前沿的识别 |
| 4.4.2 相关性分析与模型构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于系列特征及综合模型的对流性大风自动预报 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据预处理和样本制作 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 样本制作 |
| 5.3 对流性大风图像特征体系构建 |
| 5.3.1 LBP描述子 |
| 5.3.2 特征设计 |
| 5.3.3 特征参数选择 |
| 5.3.4 特征降维方法 |
| 5.4 基于特征的对流性大风预报模型与实验分析 |
| 5.4.1 随机森林方法 |
| 5.4.2 评价指标 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 基于Stacking方法的对流性大风综合预报模型 |
| 5.5.1 初级对流性大风预报模型 |
| 5.5.2 综合模型的评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文情况 |
| 致谢 |
（4）多普勒天气雷达回波数据可视化技术研究（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 三维可视化技术 |
| 1.2.1 面绘制 |
| 1.2.2 体绘制 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 气象数据可视化研究现状 |
| 1.3.2 雷达可视化研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及技术路线 |
| 第二章 多普勒天气雷达回波三维格点化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多普勒天气雷达回波数据特征 |
| 2.2.1 雷达体扫方式 |
| 2.2.2 雷达数据结构 |
| 2.2.3 球坐标系下回波空间分辨率 |
| 2.3 雷达数据坐标转换 |
| 2.4 三维格点化插值方法 |
| 2.4.1 最近邻居法 |
| 2.4.2 八点插值法(EPI) |
| 2.4.3 Barnes插值法 |
| 2.4.4 Cressman插值法 |
| 2.4.5 傅里叶插值法 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 一种新的基于雷达数据特征的多维建模策略 |
| 3.1 基于雷达数据特征的多维建模策略 |
| 3.1.1 建模方案描述 |
| 3.1.2 雷达数据的面、体表示 |
| 3.1.3 雷达二维可视化效果 |
| 3.2 Marching Cubes算法 |
| 3.2.1 体素结构 |
| 3.2.2 等值面搜索 |
| 3.3 MC算法不足 |
| 3.3.1 面二义性 |
| 3.3.2 二义性解决方法 |
| 3.4 基于雷达特征的等值面改进算法 |
| 3.4.1 基于雷达特征的体素结构 |
| 3.4.2 等值面搜索 |
| 3.4.3 二义性面连接方式的确定 |
| 3.4.4 回波盲区 |
| 3.4.5 算法流程 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于雷达特征改进的光线投射算法 |
| 4.1 光线投射算法 |
| 4.1.1 数据分类 |
| 4.1.2 透明度和颜色赋值 |
| 4.1.3 重采样 |
| 4.1.4 图像合成 |
| 4.2 GPU加速的光线投射算法 |
| 4.3 改进的GPU加速光线投射算法 |
| 4.3.1 包围盒 |
| 4.3.2 终止条件 |
| 4.3.3 重采样改进 |
| 4.3.4 算法流程 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于模糊逻辑的反射率质量控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 雷达回波特征分析及分类 |
| 5.2.1 非气象回波特征 |
| 5.2.2 气象回波特征 |
| 5.3 反射率质量控制研究现状 |
| 5.4 基于模糊逻辑的反射率质量控制算法 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 特征参数 |
| 5.4.3 隶属度函数及权重 |
| 5.4.4 设定阈值 |
| 5.4.5 回波空洞的填补 |
| 5.4.6 算法流程 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 学位论文数据集 |
（5）星载混合体制测风激光雷达仿真设计及数据处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大气风场探测研究背景及探测手段 |
| 1.1.1 大气风场探测研究背景 |
| 1.1.2 大气风场探测的主要手段 |
| 1.2 星载测风激光雷达研究概况 |
| 1.2.1 多普勒测风原理 |
| 1.2.2 星载相干测风激光雷达发展概述 |
| 1.2.3 星载直接测风激光雷达发展概述 |
| 1.2.4 星载混合体制测风激光雷达发展概述 |
| 1.3 相干测风激光雷达数据处理算法研究现状 |
| 1.3.1 相干测风激光雷达噪声去除算法研究现状 |
| 1.3.2 相干测风激光雷达风速反演算法研究现状 |
| 1.4 星载混合体制测风激光雷达技术难点 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第2章 星载混合体制测风激光雷达系统仿真设计 |
| 2.1 混合体制测风激光雷达原理 |
| 2.1.1 外差探测原理 |
| 2.1.2 双边缘直接测风激光雷达原理 |
| 2.2 激光在大气中的传输 |
| 2.2.1 瑞利散射及米散射 |
| 2.2.2 大气消光和透过率 |
| 2.2.3 激光雷达方程 |
| 2.3 星载混合体制测风激光雷达系统指标分析 |
| 2.3.1 星载混合体制测风激光雷达系统设计指标 |
| 2.3.2 星载混合体制测风激光雷达系统架构 |
| 2.4 星载混合体制测风激光雷达系统设计 |
| 2.4.1 星载混合体制测风激光雷达系统图设计 |
| 2.4.2 星载混合体制测风激光雷达系统与地基系统设计的区别 |
| 2.4.3 星载混合体制测风激光雷达系统仿真参数设计 |
| 2.5 星载混合体制测风激光雷达系统仿真性能评价 |
| 2.5.1 星载相干测风激光雷达信噪比及误差 |
| 2.5.2 星载直接测风激光雷达信噪比及误差 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 相干测风激光雷达背景噪声去除算法 |
| 3.1 相干测风激光雷达系统及数据处理流程 |
| 3.1.1 相干测风激光雷达地面原理样机实验 |
| 3.1.2 相干测风激光雷达回波信号仿真 |
| 3.1.3 相干测风激光雷达数据处理流程 |
| 3.2 相干测风激光雷达数据处理谱阶估计及统计评价 |
| 3.2.1 均匀风场谱阶估计 |
| 3.2.2 湍流风场谱阶估计 |
| 3.2.3 概率密度函数 |
| 3.3 相干测风激光雷达去噪算法 |
| 3.3.1 相干探测系统噪声来源 |
| 3.3.2 自适应迭代加权惩罚最小二乘 |
| 3.3.3 自适应背景去除算法 |
| 3.4 相干测风激光雷达去噪算法验证 |
| 3.4.1 仿真信号验证 |
| 3.4.2 仿真信号处理结果统计分析 |
| 3.4.3 实验比较 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 相干测风激光雷达实验及数据处理算法研究 |
| 4.1 现有的相干测风激光雷达数据处理算法 |
| 4.2 信号子空间分解算法描述 |
| 4.2.1 特征值分解算法描述 |
| 4.2.2 加权子空间拟合算法描述 |
| 4.3 子空间分解算法数据处理 |
| 4.3.1 信号仿真参数 |
| 4.3.2 特征值分解和加权子空间拟合算法性能比较 |
| 4.3.3 仿真信号处理结果统计分析 |
| 4.3.4 实验数据处理 |
| 4.4 最大似然法 |
| 4.4.1 预知谱宽和信噪比的最大似然法 |
| 4.4.2 基于协方差矩阵的最大似然法 |
| 4.5 最大似然算法数据处理 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 星载混合体制测风激光雷达风场反演 |
| 5.1 星载卫星平台技术指标参数 |
| 5.1.1 轨道选择及参数设置 |
| 5.1.2 星下点位置探测 |
| 5.2 三维矢量风场反演技术 |
| 5.2.1 星载高速平台大尺度风场反演技术流程 |
| 5.2.2 星载相干探测风速反演 |
| 5.2.3 星载直接探测风速反演 |
| 5.3 目标风速提取 |
| 5.4 星载混合体制测风激光雷达仿真软件设计 |
| 5.4.1 星载混合体制测风激光雷达仿真软件输入单元 |
| 5.4.2 星载混合体制测风激光雷达仿真软件输出单元 |
| 5.5 星载混合体制测风激光雷达仿真软件界面及风场反演结果 |
| 5.5.1 星载混合体制测风激光雷达仿真软件界面 |
| 5.5.2 星载混合体制测风激光雷达仿真软件风场反演结果 |
| 5.5.3 星载混合体制测风激光雷达风场反演时空分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（6）基于GFE（L）1型雷达测风资料失测的类型及原因分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 高空风失测原因分析及措施建议 |
| 1.1 雷达故障 |
| 1.1.1 雷达故障分析 |
| 1.1.2 一些常见雷达故障和排除方法 |
| 1.2 气球过顶 |
| (1) 放球地点选择不当, 容易造成雷达过顶丢球 |
| (2) 雷达出现高仰角丢球 |
| (3) 高空风发生切变, 气球穿过这一高度过顶丢球 |
| 1.3 雷达跟踪丢球或旁瓣抓球 |
| 1.4 探空仪频率漂移造成雷达异常跟踪 |
| 1.5 计算机故障 |
| 1.6 外信号干扰 |
| 2 结语 |
（7）区域数值预报技术在航路气象预报中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域数值预报技术的研究现状 |
| 1.2.2 区域数值预报在航空领域的研究现状 |
| 1.2.3 同化技术在区域数值预报领域的研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第二章 研究基础及研究方法 |
| 2.1 WRF模式及实验方法 |
| 2.2 三维变分同化技术 |
| 2.3 统计分析方法 |
| 2.3.1 相关性分析 |
| 2.3.2 模拟精度分析 |
| 2.3.3 绝对误差分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 特例航线选取与资料准备 |
| 3.1 所选特例航线 |
| 3.1.1 选取特定航线 |
| 3.1.2 确定航线资料信息 |
| 3.1.3 确定所选航路 |
| 3.2 航路资料准备 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于WRF模式的航路区域数值预报模拟实验 |
| 4.1 数值模拟实验方案设计 |
| 4.1.1 实验区域设计 |
| 4.1.2 实验方案预处理 |
| 4.1.3 实验参数化方案设计 |
| 4.2 实验模拟结果提取 |
| 4.2.1 针对QAR数据进行结果提取 |
| 4.2.2 针对AMDAR数据进行结果提取 |
| 4.3 模拟结果对比分析 |
| 4.3.1 与QAR数据进行对比分析 |
| 4.3.2 与AMDAR数据进行对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 航路区域数值预报模拟实验的优化处理 |
| 5.1 WRF模式中三维变分同化技术算法 |
| 5.2 利用三维变分技术对航路区域预报模拟进行资料同化处理 |
| 5.2.1 三维变分技术的计算步骤 |
| 5.2.2 实现三维变分技术技术的实验流程 |
| 5.3 资料同化后模拟结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 文章总结 |
| 6.2 本文研究创新点 |
| 6.3 问题讨论及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（8）光纤陀螺输入轴失准角误差及补偿技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 国内外光纤陀螺技术研究与应用概述 |
| 1.2.2 光纤陀螺零偏与标度因数的研究现状 |
| 1.2.3 光纤陀螺失准角研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 失准角及失准角误差产生机理分析 |
| 2.1 失准角及失准角误差的定义 |
| 2.2 螺旋绕制光纤环失准角产生原因分析 |
| 2.2.1 四极对称绕法 |
| 2.2.2 螺旋绕制光纤环失准角产生原因分析 |
| 2.3 不同应用环境引起失准角变化的机理研究 |
| 2.3.1 温度环境引起失准角变化的机理 |
| 2.3.2 应力释放引起失准角变化的机理 |
| 2.3.3 振动环境引起失准角变化的机理 |
| 2.3.4 辐照环境引起的失准角变化的机理 |
| 2.3.5 磁场环境引起失准角变化的机理 |
| 2.4 减少失准角及其误差的工艺改进措施 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 陀螺失准角误差对不同应用的影响研究 |
| 3.1 失准角误差对陀螺零偏漂移测试的影响 |
| 3.2 失准角误差对陀螺多位置零偏误差的影响 |
| 3.3 失准角误差对标度因数稳定性的影响 |
| 3.4 失准角误差对初始对准精度的影响 |
| 3.4.1 二位置寻北法原理 |
| 3.4.2 失准角误差对二位置寻北精度影响的仿真 |
| 3.5 失准角误差对导航精度的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 失准角温度误差抑制技术研究 |
| 4.1 失准角温度误差补偿技术研究 |
| 4.2 失准角误差补偿的方法误差分析 |
| 4.3 失准角误差建模研究 |
| 4.4 补偿结果的验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 单轴陀螺失准角硬件补偿技术研究 |
| 5.1 光纤陀螺尾纤介绍 |
| 5.2 单轴陀螺失准角硬件补偿原理 |
| 5.3 单轴陀螺失准角补偿流程 |
| 5.4 实际数据分析 |
| 5.5 存在的问题 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（9）GFE（L）1型雷达大修总结及探测环境影响评估分析（论文提纲范文）
| 1 L波段雷达大修的推进、实施介绍 |
| 2 贵阳GFE (L) 1型雷达探测环境影响评估分析 |
| 2.1 评估依据 |
| 2.2 评估内容和方法 |
| 2.3 评估结果分析 |
| 2.3.1 台站基本情况 |
| 2.3.2 下垫面地貌概况 |
| 2.3.3 台站环境 |
| 2.3.4 施放环境影响分析 |
| 2.3.5 环境影响评分 |
| 3 讨论与结论 |
（10）L波段雷达探空异常记录的分析与处理（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 异常探空记录实例诊断及处理方法 |
| 2. 1 高空探测记录中温度、气压、相对湿度变性的异常记录 |
| 2. 2 气球下沉记录 |
| 3 结语 |
四、707型雷达—电子探空系统使用中出现的问题及技术改进措施（论文参考文献）
- [1]无人机载干涉SAR系统性能分析及应用研究[D]. 傅志豪. 应急管理部国家自然灾害防治研究院, 2021
- [2]中国59型、GTS1型探空仪的发展研究[D]. 沈璐. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [3]基于天气雷达数据的对流性大风智能化临近预报方法研究[D]. 袁悦. 天津大学, 2020(01)
- [4]多普勒天气雷达回波数据可视化技术研究[D]. 彭洁. 浙江工业大学, 2019(02)
- [5]星载混合体制测风激光雷达仿真设计及数据处理[D]. 武艳伟. 北京理工大学, 2018(06)
- [6]基于GFE（L）1型雷达测风资料失测的类型及原因分析[J]. 刘永莲,李沅桥,李宇中,黎锦雷,胡建明. 自动化与仪器仪表, 2018(05)
- [7]区域数值预报技术在航路气象预报中的应用研究[D]. 刘俊. 中国民航大学, 2018(09)
- [8]光纤陀螺输入轴失准角误差及补偿技术研究[D]. 郭超宇. 中国航天科技集团公司第一研究院, 2017(02)
- [9]GFE（L）1型雷达大修总结及探测环境影响评估分析[J]. 闵昌红,周和平. 科技风, 2016(19)
- [10]L波段雷达探空异常记录的分析与处理[J]. 刘永莲,黎朝钧. 贵州气象, 2015(02)