光电系统选址中关键大气光学参数测量与分析

摘要

激光在大气中传播时会与大气介质相互作用产生一系列线性与非线性效应，这些效应引起光束漂移、扩展、相位畸变，使得传播路径上光束能量和功率密度下降。激光大气传输研究这些效应，进而回避或减小大气对光束传播的影响。激光大气传输是光电系统应用的重要环节，也是光电系统试验与评估的重要内容。光电系统的仪器效能和技术发展受制于台站环境，对台站的大气光学条件做出可靠评估至关重要。本文从实测数据出发，结合数值模拟的方法，根据数据特征引入合适的数据分析方法分析典型地区的大气光学条件，并研究一些关键大气光学参数的不确定度。主要工作如下:
　　1.对光电系统选址的大量数据进行整理和分析。搜集了多年气象观测资料，给出不同数据的全国分布。用常规气象参数估算全国不同地区的气溶胶光学厚度，并用太阳辐射计的实际观测数据验证估算算法的精度。对全国多个站点的大气光学参数进行长期观测，分析大气光学湍流数据，给出了大气相干长度和等晕角的对数概率分布;考虑光学湍流的分层特性，定义相干长度比评估近地面光学湍流对整层光学湍流的贡献。用多年常规探空资料分析风速廓线，建立符合站址实际情况的风速模式，拟合了不同季节的Greenwood风速模式。
　　2.根据光学湍流数据的特点，引入改进版的Hilbert-Huang变换分析高分辨率光学湍流实测廓线。完备集合经验模态分解将光学湍流实测廓线分解为不同尺度的分量，采用不同方法探究每个分量的物理意义。定义方差贡献率评估不同分量里的振动对于原始廓线的贡献，最终给出光学湍流廓线的定量描述。提出光学湍流模式应该包含一个趋势项和若干特定尺度的精细结构，定义了本征光学湍流模式，该模式中不同阶次的廓线能够嵌入原始廓线中不同尺度的变化分量。分析光学湍流廓线中不同尺度的分量对相关参数的影响，以大气相干长度、等晕角和闪烁指数对应的湍流动量为例，比较不同阶次本征光学湍流模式廓线的计算结果。
　　3.热晕效应和光束传输路径上的风速、大气消光系数等众多参数有关。在典型传输场景下，引入全局敏感性分析方法探索热畸变参数的数值模型对不同输入参数的敏感性。采用主效应检测方法定性地评估各个参数对热畸变参数数值模型的影响，将输入参数分为重要参数和不重要参数。采用基于方差分解的敏感性分析方法定量地评估重要参数的敏感性。结果表明，这些参数既可以直接地对热畸变参数产生影响，也可以通过和其它参数相互作用对热畸变参数产生影响，且这些参数间的相互作用对热畸变参数的影响较大。用自举法计算了敏感性统计量的置信区间，给出了各个敏感性指数的置信度。
　　4.探索人工智能算法在大气光学中的应用。构建多层感知器估算近地面光学湍流，使用基于偏互信息的特征选择和基于遗传算法的特征选择方法对多层感知器的输入特征进行筛选，使用试错尝试的方法确定最优神经元的个数。将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集和验证集用来训练和优化神经网络，测试集用来评估多层感知器的泛化性能。结果表明，训练数据和测试数据来自同一站点时多层感知器的性能较好，来自不同站点时训练出的多层感知器泛化能力较弱。用广义Hufnagel-Valley模式拟合多个地区的平均光学湍流廓线，引入遗传算法反演模式中的七个参数，拟合的模式能较好地表示光学湍流廓线的平均变化。
　　本文以光电系统选址工程为应用背景，内容上，一方面对大量的数据进行了分析，探索数据的变化规律;另一方面，基于对数据变化规律的深入理解，评估了若干关键参数的精度，如气溶胶光学厚度，大气相干长度、等晕角和热畸变参数。方法上，一方面采用传统的数据处理方法;另一方面，引入了若干新的方法，不仅克服了传统方法的局限，还提供了研究相关问题的新角度。结论上，不仅可用于光电系统选址工程，还可服务于大气光学理论研究和实际应用。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 文章结构

第2章 激光大气传输综述

2．1 大气介质特性

2．1．1．大气的分层结构

2．1．2．大气分子

2．1．3．大气气溶胶

2．1．4．大气光学湍流

2．2 大气传输效应

2．2．1．大气消光效应

2．2．2．大气光学湍流效应

2．2．3．稳态热晕效应

2．3 大气光学模式

2．3．1．大气参数模式

2．3．2．光学湍流模式

2．3．3．大气风速模式

第3章 大气光学参数分析

3．1 测量仪器

3．2 典型地区大气光学湍流的观测与分析

3．2．1．光学湍流测量数据的统计结果

3．2．2．近地面湍流对整层湍流的贡献

3．3 大气气溶胶光学厚度估算

3．3．1．数据与算法

3．3．2．估算结果的精度评估

3．4 大气风速模式

3．5 本章小结

第4章 高空光学湍流廓线分析

4．1 传统的数据分析方法

4．1．1．傅立叶变换及其变形

4．1．2．小波分析方法

4．2 Hilbert-Huang变换及其改进

4．2．1．经验模态分解

4．2．2．集合经验模态分解

4．2．3．完备集合经验模态分解

4．3 基于Hilbert-Huang变换的光学湍流廓线分析

4．3．1．仪器与数据

4．3．2．光学湍流廓线分解

4．3．3．本征光学湍流模式

4．3．4．关键光学湍流参量的积分精度

4．4 本章小结

第5章 热畸变参数的敏感性分析

5．1 不确定性分析

5．1．1．不确定性的定义

5．1．2．不确定性分析方法

5．2 敏感性分析

5．2．1．局部敏感性分析

5．2．2．全局敏感性分析

5．3 稳态热晕的敏感性分析

5．4 本章小结

第6章 人工智能算法的相关应用

6．1．1．人工神经网络简介

6．1．2．特征选择

6．1．3．近地面C2n的估算

6．2 基于遗传算法的光学湍流模式反演

6．3 本章小结

第7章 总结与展望

7．1 主要研究结论

7．2 创新点

7．3 展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果