發(fā)布時(shí)間：2018-11-25 18:34

【摘要】：在不良?xì)庀髼l件下,能見度的精確探測(cè)對(duì)機(jī)場(chǎng)飛機(jī)安全起降有著舉足輕重的地位。然而激光雷達(dá)能見度系統(tǒng)在強(qiáng)光照條件工作時(shí),易受到背景噪聲的影響,該背景噪聲主要來(lái)自于太陽(yáng)、天空的光輻射和內(nèi)部元件熱輻射,且隨地點(diǎn)、時(shí)間和天氣狀況不同而變化。本文基于激光雷達(dá)能見度儀進(jìn)行了微弱信號(hào)檢測(cè)工作,能夠有效地抑制背景噪聲,從而大幅度地提高能見度設(shè)備的測(cè)量范圍和精度,對(duì)于確保民航安全有著很高的實(shí)際價(jià)值。本文研究系統(tǒng)基于后向散射原理,采用具有低脈沖能量、高脈沖重復(fù)頻率的二極管泵浦固體激光器(DPSSL)和具有低噪聲、高量子效率的雪崩光電二極管(APD)探測(cè)器,確保了系統(tǒng)的測(cè)量精確性;特別的,采用了嵌入式計(jì)算機(jī)作為系統(tǒng)的控制和數(shù)據(jù)處理核心,并實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)工作時(shí)序的控制。針對(duì)強(qiáng)光照條件下回波信噪比惡化的實(shí)際情況,本文采用系統(tǒng)改進(jìn)與信號(hào)處理相結(jié)合的辦法,提出了一種新的實(shí)時(shí)背景噪聲補(bǔ)償法配合采用閾值分割的移動(dòng)平均法的組合方法處理信號(hào),大幅度地去除了回波信號(hào)中的背景噪聲,提高了回波信噪比,進(jìn)而提高了后續(xù)能見度的反演精度。最后經(jīng)過(guò)數(shù)值仿真和外場(chǎng)對(duì)比實(shí)驗(yàn),該檢測(cè)方法的能見度探測(cè)總體誤差小于20%,表明該方法具有較高的準(zhǔn)確性和有效性。
[Abstract]:Under bad weather conditions, the accurate detection of visibility plays an important role in the safe take-off and landing of airport aircraft. However, the visibility system of lidar is easily affected by background noise, which comes mainly from the sun, the sky and the heat radiation of the internal elements, and it is affected by the background noise when operating in the strong illumination condition, and the background noise comes from the sun, the sky and the heat radiation of the internal elements. Time and weather vary. In this paper, the weak signal is detected based on the lidar visibility meter, which can effectively suppress the background noise, thus greatly improve the measurement range and accuracy of the visibility equipment, which has a high practical value to ensure the safety of civil aviation. Based on the principle of backscattering, a diode pumped solid-state laser (DPSSL) with low pulse energy and a high pulse repetition rate and an avalanche photodiode (APD) detector with low noise and high quantum efficiency are used in this paper. The accuracy of the system is ensured. In particular, the embedded computer is used as the control and data processing core of the system, and the control of the working sequence of the system is realized. Aiming at the deterioration of echo signal to noise ratio (SNR) under strong illumination condition, the method of system improvement and signal processing is adopted in this paper. In this paper, a new real-time background noise compensation method combined with moving average method with threshold segmentation is proposed to process the signal, which removes the background noise in the echo signal and improves the signal-to-noise ratio of the echo signal. Furthermore, the inversion accuracy of subsequent visibility is improved. Finally, through numerical simulation and field contrast experiments, the overall error of visibility detection is less than 20, which shows that the method has high accuracy and effectiveness.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN958.98

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6 ;著名微弱信號(hào)檢測(cè)專家唐鴻賓教授[J];中國(guó)高新技術(shù)企業(yè);2013年10期

7 ;會(huì)議消息[J];激光與紅外;1982年01期

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9 魏建;微弱信號(hào)檢測(cè)學(xué)會(huì)第四次理事會(huì)簡(jiǎn)訊[J];數(shù)據(jù)采集與處理;1986年01期

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6 黃冠欽;楊坤德;馬遠(yuǎn)良;;微弱信號(hào)的自適應(yīng)相干累積檢測(cè)[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2011年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

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4 馬騰躍;多節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)算法研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

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7 唐坤鵬;時(shí)間分辨微弱信號(hào)檢測(cè)及其在LIBS中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2016年

8 黃煒;基于激光雷達(dá)能見度儀的微弱信號(hào)檢測(cè)方法[D];中國(guó)民航大學(xué);2014年

9 崔芹;基于混沌理論的微弱信號(hào)檢測(cè)[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

10 王夢(mèng)蛟;非共振參數(shù)混沌控制在微弱信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];湘潭大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：2357049