基于多智能体的边界层水汽探测方法研究

发布时间：2024-03-11 06:09

　　水汽是大气重要的组成部分,大气中水汽含量分布情况及水汽变化情况非常复杂,推动天气和气候变化,在中小尺度灾害性天气形成和演变过程中起重要作用。如何有效地、准确地获取水汽分布的信息,对天气预报、气候监测及防灾减灾具有特别重要的意义。一般大气水汽探测受到探测精度和时空分辨率影响,无法获取高精度、高时空分辨率的水汽信息。当前的水汽监测系统在观测时间和空间分辨率、设备造价、布网密度和监测精度等方面存在很多不足。针对当前水汽监测系统存在的问题,以电磁波载波信号作为介质反演大气折射指数,进行水汽探测。借助于目前广泛应用的第四代移动通信网络,采用多智能体系统接收电磁波信号,构建水汽监测网络,作为现有水汽监测网络的重要补充。本文提出了一种基于多智能体的边界层水汽探测方法,深入研究该探测方法中的核心技术,以下为本文的主要工作。论证了多智能体方法反演大气折射指数的可行性。对于采用通信基站发出的载波频率为2.45GHz的电磁波作为介质的探测方式研究,实质上是对于电磁波在边界层低层大气中传播路径上衰减的研究。很显然,其衰减与电磁波传播路径上大气温度、气压和湿度相关,即与电磁波传播路径上的水汽含量相关。根据利用电...

【文章页数】：130 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．２?（ａ）?ＤＭＢ信号复自相关图像［ｋｍ］?（ｂ）?ＤＭＢ信号相位复自相关图像［ｋｍ］??Ｆｉｇｌ＿２：?（ａ）?ＤＭＢ?Ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｍｐｌｅｘ?ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ，?（ｂ）?ＤＭＢ?Ｓｉｇｎａｌ?Ｐｈａｓｅ?ｃｏｍｐｌｅｘ??－

Ｆｉｇｌ＿２：?（ａ）?ＤＭＢ?Ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｍｐｌｅｘ?ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ，?（ｂ）?ＤＭＢ?Ｓｉｇｎａｌ?Ｐｈａｓｅ?ｃｏｍｐｌｅｘ??ａｕｔｏ－ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ．??图１．２为在巴斯大学观察到的约３７．５ｋｍ?（ｘ轴）处的前２５....

图１．３自相关方法ＤＭＢ水汽观测结果??Ｆｉｇｌ．３：?Ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ?ＤＭＢ?ｗａｔｅｒ?ｖａｐｏｒ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ．??

ａｎ??０?５?１０?ＩＳ?２０?２５?３０?３５??（ｂ）??图１．２?（ａ）?ＤＭＢ信号复自相关图像［ｋｍ］?（ｂ）?ＤＭＢ信号相位复自相关图像［ｋｍ］??Ｆｉｇｌ＿２：?（ａ）?ＤＭＢ?Ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｍｐｌｅｘ?ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ，?（ｂ）?ＤＭ....

图2.4入射波与散射波

ｍ?＝?ｎ?—?ｉｋｍ中实部ｎ而言，由于水汽和氧气对于２．４５ＧＨｚ乎可以忽略不计；而电磁波传播路径高度变化一较短的情况下，电磁波以近似直线的方式传播，取决于电磁波在介质中传播时衰减状况的一个系于电磁波衰减的影响。??气中传播时，大气中的大气介质、云、降水粒子散射。其散射产生的原....

图2.5散射的物理过程

图２．６偶极子??Ｆｉｇ２．６：?Ｄｉｐｏｌｅ??的散射能力，与粒子的大小、形状、复折指数、谱分不规则外形的粒子散射模型的描述，数学处理较困难，形状比较简单的粒子的散射。气象上一般将云滴、雨型。球形粒子的散射与粒子直径ｄ和雷达入射波长Ａ为小球形粒子，其散射称为瑞利散射（Ｒａｙｌｅ....

本文编号：3925941