基于拉曼激光雷达的全天时大气水汽含量探测与分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11-14页 |
| 2 拉曼激光雷达水汽含量探测原理 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 现有激光雷达系统 | 第14-15页 |
| 2.3 基于拉曼激光雷达的水汽含量探测原理 | 第15-18页 |
| 2.3.1 水汽混合比的反演 | 第15-16页 |
| 2.3.2 水汽含量以及与其有关的气象要素 | 第16-18页 |
| 2.4 拉曼激光雷达系统通道信噪比分析 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 全天时水汽探测拉曼激光雷达系统的仿真与优化 | 第20-28页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 全天时水汽拉曼激光雷达系统仿真 | 第20-24页 |
| 3.2.1 仿真原理 | 第20-22页 |
| 3.2.2 系统参数对白天探测结果的影响 | 第22-24页 |
| 3.3 全天时水汽拉曼激光雷达系统搭建 | 第24-25页 |
| 3.4 系统优化的初步实验验证 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 全天时水汽探测中去噪算法的实现 | 第28-50页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 小波变换的基本理论 | 第28-34页 |
| 4.2.1 傅立叶变换到小波变换 | 第28-29页 |
| 4.2.2 小波变换 | 第29-30页 |
| 4.2.3 多分辨分析和Mallat算法 | 第30-31页 |
| 4.2.4 小波阈值去噪原理 | 第31-32页 |
| 4.2.5 去噪效果的评价体系 | 第32-34页 |
| 4.3 小波阈值去噪实现过程 | 第34-42页 |
| 4.3.1 小波基的选取 | 第34-37页 |
| 4.3.2 阈值选取方法及其改进 | 第37-40页 |
| 4.3.3 阈值函数的选取及改进 | 第40-42页 |
| 4.4 全天时的水汽探测去噪结果对比与分析 | 第42-49页 |
| 4.4.1 白天水汽混合比探测示例 | 第42-44页 |
| 4.4.2 连续水汽混合比探测示例 | 第44-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 西安地区大气水汽含量的统计分析 | 第50-68页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 大气水汽含量的时空变化特性分析 | 第50-58页 |
| 5.2.1 各层水汽含量的时空分布 | 第50-51页 |
| 5.2.2 边界层内大气水汽含量的日变化特性 | 第51-54页 |
| 5.2.3 特殊天气过程前后水汽含量的变化特性 | 第54-58页 |
| 5.3 基于长期探测的水汽含量统计分析 | 第58-66页 |
| 5.3.1 水汽含量的月变化 | 第58-60页 |
| 5.3.2 水汽含量和地面气象要素的相关性 | 第60-62页 |
| 5.3.3 水汽含量和降水的相关性 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 在校期间参与发表的文章 | 第76页 |
