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基于速度结构函数的多普勒激光雷达低空湍流预警算法
  • ISSN号:1007-2276
  • 期刊名称:《红外与激光工程》
  • 时间:0
  • 分类:TN958.98[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300, [2]民航气象技术研究所,天津300300, [3]香港天文台,香港999077
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(U1433202);国家自然科学基金(U1533113);中央高校基本科研基金(3122016D007);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(31220168001)
中文摘要:

为提高激光雷达对小尺度低空湍流的预警率,提出了一种将下滑道扫描与横向速度结构函数相结合的预警算法。首先,把下滑道扫描方式下得到的扫描扇区分成多个重叠的子扇区,采用空间波动法计算每个子扇区的横向结构函数。其次,将结构函数与Von Karman模型预测的结构函数拟合得到涡流耗散率,并以国际民航组织规定的湍流阈值来判断湍流强度。使用香港天文台安装在香港国际机场实的激光雷达采集数据进行了实验验证,结果表明新方法能够检测出纵向速度结构函数未能检测出的小尺度湍流。该方法是有效的,对于提高湍流的预警率有重要意义。

英文摘要:

To raise the alarm rate of small scale and low-level turbulence detected by lidar, an alerting algorithm based on the combination of glide-path scanning and transverse velocity structure function was presented in this paper. Firstly, the scanning sector of the glide-path was divided into several overlapping subsectors, and the transverse structure function of each subsector was calculated by using the spatial fluctuation method. Secondly, the structure function was fitted with that predicted by the theoreitical Von Karman model to give eddy dissipation rate, and the results on provisions of the International Civil Aviation Organization's turbulence threshold was compared to come to the conclusion. The performance of the proposed method was verified through the lidar collecting data of Hong Kong International Airport installed by Hong Kong Observatory. The results show that the proposed algorithm detects the small scale turbulence which longitudinal velocity structure function fails to detect. The new proposed method is effective, it is significant to raise the alarm rate.

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期刊信息
  • 《红外与激光工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:天津津航技术物理研究所
  • 主编:张锋
  • 地址:天津市空港经济区中环西路58号
  • 邮编:300308
  • 邮箱:irla@csoe.org.cn
  • 电话:022-58168883 /4/5
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2276
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1261/TN
  • 邮发代号:6-133
  • 获奖情况:
  • 1996年获航天系统第五次科技期刊评比三等奖,1998年获航天系统第六次科技期刊评比二等奖,1997-2001年在天津市科技期刊评估中被评为一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17466