Алгоритм и методика измерения ветра в пограничном слое атмосферы импульсно-когерентной РЛС

2007

НА УЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА сер. Радиофизика и радиотехника

№ 117

УДК 551.501.8

АЛГОРИТМ И МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ ВЕТРА В ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ АТМОСФЕРЫ ИМПУЛЬСНО-КОГЕРЕНТНОЙ РЛС

М.А. КОНОНОВ

Статья представлена доктором физико-математических наук, профессором Стерлядкиным В.В.

Радиолокационные измерения ветра традиционно сложны из-за высокой изменчивости векторного поля скоростей воздушных потоков, пространственной неоднородности скалярного поля отражаемости рассеивателей. Особенно это важно для импульсного когерентного радиолокатора при работе в условиях “ясного неба” на пределе чувствительности системы. В настоящей работе на основании многолетнего экспериментального опыта обосновываются методика измерений и алгоритм обработки и отображения данных для ветрового импульсно-когерентного радиолокатора.

Важность ветровых измерений и создание измерительных систем достаточно очевидна, особенно систем, способных работать независимо от погодных условий и сезонов года. В качестве основы дистанционных измерителей ветра уже давно предложены и применяются импульсно-когерентные радиолокаторы (ИКР) [1-4]. ИКР, использующие одну антенну на передачу коротких импульсов излучения и прием рассеянного сигнала, позволяют проводить пространственную селекцию отраженных сигналов от различных атмосферных неоднородностей. Увлекаемые ветром рассеиватели формируют отраженный сигнал, доплеровский сдвиг которого дает информацию о проекции скорости ветра на направление зондирования вдоль луча. По первым моментам доплеровских спектров, полученных при Фурье-преобразовании зарегистрированных сигналов, пришедших с определенных дальностей, можно определить профиль проекций скорости ветра на направление зондирования. Совместная обработка данных, полученных с нескольких направлений зондирования, позволяет восстановить высотный профиль скорости ветра У(И) и направления ветра а(Н).

Для описания структуры ветрового поля, поведения рассеивателей в атмосфере и формирования радиоэха существует множество подходов и моделей. В качестве базиса выбираем модель, при которой происходит “слежение” за перемещением в пространстве каждого из рассеивателей, находящихся в пределах рассеивающего объема, а отраженный от метеоцели сигнал при этом представляется как сумма сигналов, пришедших от совокупности движущихся в пространстве рассеивателей, составляющих данный метеоцель. На “мгновенное” значение напряженности рассеянного электрического поля, принятое антенной радиолокатора, влияет как отражающая способность отдельных рассеивателей, так и фазы пришедшего от них излучения [57]. При этом предполагается следующее. Рассеивателей в рассеивающем объеме “много” и рассеивающая среда рассматривается не сплошной, т.е. расстояние между рассеивателями соизмеримо или больше длины волны зондирования 1. Сигнал одновременно приходит от всех облучаемых рассеивателей, находящихся в пределах рассеивающего объема. Эффект ослабления внутри рассеивающего объема не учитывается. Рассеиватели либо перемещаются как единое целое, либо их движение хаотично и независимо друг от друга, либо для них можно использовать более сложные модели. Время наблюдения тн, достаточно велико, так что за время тн фазовые соотношения от каждого из рассеивателей могут многократно изменяться в интервале 2р. Отражающая способность метеоцели описывается в виде распределения по размерам рассеивателей р(ё) и ее изменения за время наблюдения тн не происходит. Также не происходит и смены рассеивающих частиц. Скорость движения частиц остается постоянной за время изменения фазы отраженного сигнала на 2р. Цель облучается передатчиком, у которого излучение можно считать монохроматическим. Предполагается, что данная схема справедлива на всех рабочих длинах волн метеорологического радиолокатора.

Отметим, что поле скоростей воздушных потоков является быстро изменчивым, на которое налагается пространственная неоднородность поля отражаемости рассеивателей. В то время как термин “ветер в атмосфере” подразумевает относительно стабильное поле скоростей, усредненное по пространству несколько десятков км2 и за время нескольких минут. Статистика показывает, что корреляция ветра на любой отдельно взятой высоте H в пространстве составляет сотни км2, а во времени - несколько часов. В этом случае можно считать, что ветер в атмосфере слоисто однороден. Отметим, что с увеличением высоты Н это условие все лучше выполняется, а наибольшая пространственная и временная изменчивость скорости ветра V(H) отмечается в самых нижних слоях атмосферы. Это связано устойчивым нарушением “слоистой” структуры поля ветра из-за обтекания воздушным потоком неровностей подстилающей поверхности, например, холмов, высотных зданий и т.д. Степень неоднородности воздушного потока зависит не только от скорости ветра, но и от формы и высоты препятствий, возникающих на его пути. Обычно полагают, что высота возмущенной зоны примерно на 50% выше высоты препятствий. Еще раз обратим внимание на то, что при “сложном” рельефе местности пользоваться моделью слоисто-однородного ветра нужно довольно осторожно. Следовательно, методики радиолокационных доплеровских измерений ветра должны надежно фиксировать нарушения слоистой однородности ветрового поля и указать области, в которых такие нарушения происходят. При слоисто-неоднородном ветровом поле данные, полученные на одной высоте H, но при разных местных углах визирования b (т.е. различных дальностях от радиолокатора), могут не совпадать.

Итак, можно сделать вывод о том, что для определения параметров ветрового поля необходимо проводить усреднение измерительных данных как по времени, так и по пространству. Данный вывод лег в основу метода “круговых диаграмм”, предложенный Д. Атласом (метод VAD - Velocity Azimuth Display) [8]. Метод “круговых диаграмм” предполагает круговое сканирование пространства по азимуту при постоянном угле места b, отсюда и название метода, т.е. вместо одного измерения или пары измерений для разных направлений зондирования осуществляется набор измерений для всех значений азимута а. Такой подход к измерению и совместная обработка отраженных сигналов от рассеивателей в круговом по азимуту пространстве позволяет осуществить пространственное усреднение поля ветра с учетом влияния всех пространственных неоднородностей поля ветра. Годограф проекций вектора скорости ветра на все направления зондирования на каждой высоте H формирует некоторую картину, получившей название - “круговая диаграмма”. Для слоисто-однородной среды типичная “круговая диаграмма” представлена на рис. 1. На рис. 1, а представлена “круговая диаграмма”, полученная измерительной системой, обладающей средствами определения “знака” скорости (различающая приближение или удаление рассеивателей от ИКР), а на рис. 1, б - данная же диаграмма проекций скоростей, взятая по модулю. На рис. 1 принято, что скорость ветра составляет V^t-ра=7.5м/с, направление северо-восточное (N-E), т.е. ветер дует в направлении на юго-запад (SW) аветра=45°, скорость гравитационного падения капель Vг=2м/с, угол места зондирования b=20°; в качестве нулевого направления зондирования принято направление на север (N); в виде жирных точек обозначены измеренные значения проекций вектора скорости ветра на направления зондирования, т.е. точки, составляющие круговую диаграмму.

Принимая во внимание современный уровень вычислительной техники (обработка сигналов ИКР цифровыми методами), в качестве оптимального решения мы предлагаем заменить полное круговое сканирование пространства по азимуту группой из двенадцати измерений [9]. Каждое измерение проводится с шагом по направлению зондирования равным 30°. Такое построение измерения позволит сократить продолжительность цикла измерений, что очень важно при обеспечении “единства метеообстановки”, особенно при неустойчивом поле ветра. По результатам измерений при разных направлениях зондирования а формируются высотные профили проекции вектора скорости ветра на соответствующие направления зондирования. Для каждой высоты по значениям проекций вектора скорости ветра формируется круговая диаграмма. Круговая диаграмма скорости ветра на каждой высоте позволяет сформировать специальную функцию невязки, минимум которой наиболее близко описывает параметры поля ветра

на данной высоте. Такое построение эксперимента обеспечивает наилучшую работу указанного метода для восстановления параметров ветра в атмосфере. Ниже приводится последовательность действий при измерении и восстановлении профиля ветра, отраженная в виде обобщенной схемы алгоритма на рис. 2.

Рис. 1. Типичная круговая диаграмма скорости для однородного поля ветра без пульсаций: а - с учетом знака скорости рассеивателей; б - скорости взяты по модулю

Устанавливается следующая последовательность проведения измерений с последующим восстановлением профиля ветра: а) устанавливается фиксированный угол места Ь, например Ь=270; б) проводится регистрация сигнала для 12-ти различных направлений азимута: а=00, 300, 600, 90°...270°, 300°, 3300 (шаг по азимуту Да=30°); в) проводится спектральный анализ сигнала от каждого направления зондирования с определением проекции профиля скорости ветра; д) производится совместная обработка данных по всем направлениям зондирования. Число используемых измерений из группы при совместной обработке может отличаться от двенадцати и при этом метод “круговых диаграмм” дает устойчивое решение. Средствами математического моделирования мы произвели оценку устойчивости метода невязки. Моделирование показало то, что для достижения устойчивой работы метода невязки группа измерений не должна включать менее трех разных направлений зондирования [9]. При моделировании, в зависимости от величины случайной пульсации ветра, погрешности определения скорости и направления ветра составляли 10^30% от первоначально заданных значений параметров ветра (пульсации скорости до 20% от модуля вектора скорости ветра).

Определение параметров ветра - обработка результатов измерений по методу “круговых диаграмм” осуществляется следующим образом. Скорость движения рассеивателей определяется с применением эффекта Доплера, который выражен значением доплеровского сдвига частотой отраженного сигнала, измеренного радиолокатором. Процесс обработки полученных сигналов можно условно разделить на этапы. На первом этапе - этапе ввода информации осуществляется селекция сигнала по дальности посредствам аналого-цифрового преобразователя. В результате получается массив данных, записываемый в файл и представляющих собой временную реализацию отраженных сигналов, принятых радиолокатором с определенных дальностей. На следующем этапе осуществляется подготовка записанных файлов к специальному спектральному анализу [9, 10]. Далее вычисляются спектры мощности сигнала, которые в дальнейшем подвергаются преобразованиям с выделением доплеровской частоты и вычислением проекции скорости ветра на направление зондирования, с которого были зарегистрированы сигналы. В результате выполнения спектрального анализа сигнала определяется высотный профиль проекции скорости ветра на направление зондирования. При реализации метода “круговых диаграмм” мы располагаем набором профилей проекций скорости ветра по всем направлениям зондирования. Далее все профили проекций скорости ветра подвергаются совместной обработке по методу невязки с последующим определением истинного профиля скорости ветра.

Рис. 2. Обобщенная схема алгоритма измерения и восстановления профиля параметров ветра Ув, ав

Ввод в персональный компьютер регистрируемых сигналов и селекция сигнала по дальности посредствам АЦП осуществляются следующим образом. Радиолокатор работает в импульсном режиме и, в результате посылки каждого импульса, принимается сигнал радиоэхо вдоль всей трассы распространения излучения, но каждая компонента импульса радиоэха регистрируется с некоторой задержкой по времени от момента излучения импульса. По величине временной задержки можно судить о дальности, с которой пришла данная компонента радиоэха от одного зондирующего импульса. Работа АЦП должна быть синхронизирована с посылкой зондирующих импульсов, а частота дискретизации АЦП определяется, в том числе, в зависимости от требуемого пространственного разрешения. Величина частоты дискретизации АЦП должна обеспечить подробное “описание” радиоэха от каждого зондирующего импульса. В результате каждый отсчет АЦП рассматривается как компонента радиоэха, соответствующая определенной дальности. Поэтому каждый отсчет АЦП, в результате оцифровки радиоэха от одного зондирующего импульса, записывается в отдельную ячейку “строки” массива данных, а последовательность множества зондирующих импульсов формируют “столбцы” массива данных. Таким образом, осуществляется пространственная селекция сигнала, и каждый “столбец” файла дан-

ных, записанного в виде массива, представляет собой полную временную реализацию сигнала, отраженного и зарегистрированного ИКР за время измерения с одной определенной дальности.

Зарегистрированные и записанные в виде файлов радиолокационные сигналы подвергаются спектральному анализу с целью определения доплеровской частоты. При наличии по трассе излучаемой волны рассеивателей обязательно будет присутствовать отраженный сигнал, а в результате накопления последовательности импульсов на выходе фазового детектора установиться сигнал стабильной доплеровской частоты. Данный сигнал обычно зашумлен (см. рис. 3) так, что компонента радиолокационного сигнала, несущая в себе полезную информацию о проекции скорости движения рассеивателей на плоскость луча зондирования, не является характерной для сигнала в целом и не может быть определена без какой-либо специальной обработки сигнала. Именно такой специальной обработкой является предлагаемый спектральный анализ.

{ ифд. Б

Рис. 3. Фрагмент сигнала, зарегистрированный 23 января 2002г. в ЦАО (г. Долгопрудный) средствами 18мм ИКР в условиях выпадения осадков в виде снега

При накоплении спектров мощности максимум, соответствующий частоте сигнала, возрастает больше, чем максимумы помех, поскольку последние имеют случайный характер. При этом доплеровскую частоту сигнала можно определить по положению соответствующего максимума в спектре мощности. От размера частиц, а также их природы (капли, кристаллы льда и т. д.) зависит мощность отраженного сигнала, т.е. сигнальный доплеровский максимум в спектре может и не быть первым моментом. В определении частоты (положения в спектре по частотной оси) данного максимума заключается цель спектрального анализа. Спектральный анализ подразумевает два этапа: получение спектров и их обработка. Для каждой дальности (“столбца” массива данных в записанном файле) определяется средний спектр мощности сигнала. Получение спектров осуществляется с применением алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ). Для выполнения операции БПФ необходимо сигнал от каждой дальности разделить на отрезки - реализации по 1024 отсчета АЦП. При этом в результате БПФ получает спектр в виде последовательности 513 комплексных чисел. Средний спектр мощности для каждой дальности определяется путем усреднения по всем возможным реализациям спектра.

Спектр мощности реальных регистрируемых сигналов представляет собой “рваную” кривую и выделить максимум у такого спектра довольно затруднительно (см. рис. 4, а). Особенно трудно обрабатывать сигналы отражений от ясного неба, когда измерительная система работает на пределе чувствительности. Требуется специальная методика повышения соотношения сигнал/шум и отбраковки неверных результатов [9, 10]. В условиях “слабых” сигналов важную роль играет накопление сигнала во времени и усреднение спектров мощности. При этом стабильный доплеровский сигнал более четко выделяется на фоне случайных шумов, но спектр мощности необходимо еще подвергать дополнительным операциям сглаживания, которые улучшают форму спектра и не изменяют ее характер. Сглаживание спектров мощности осуществляется с применением “окна Хемминга” по пяти соседним элементам спектра. Результат такого сглаживания представлен на рис. 4, б.

Из анализа большого количества спектров был сделан вывод о том, что максимум, соответствующий сигналу доплеровской частоты, в спектре мощности необязательно должен быть главным. Чаще получается, что мощность низкочастотных помех превышает мощность полезного

сигнала. Подобные обстоятельства затрудняют выделения частоты слабого полезного сигнала на фоне сильных помех в автоматическом режиме. Для решения задачи автоматического выделения “сигнального” максимума в спектре на фоне шумов спектр мощности можно подвергнуть нормировке, т.е. привести спектр мощности сигнала к спектру мощности собственных шумов измерительной аппаратуры путем деления спектра мощности зарегистрированного сигнала на частотный спектр мощности собственных шумов измерительной аппаратуры (рис. 4, г). В результате нормировки спектром шумов соотношение сигнал-шум значительно улучшается по сравнению с исходным спектром (рис. 4, в). Однако бывают и настолько слабые сигналы, у которых не удается однозначно определить максимум методом вышеуказанной “шумовой коррекции”. Это в первую очередь связано с условиями накопления и усреднения спектров внутри реализации сигнала при получении конечного спектра мощности сигнала (сглаженного и сокращенного спектра). Идеально гладкий спектр с помощью операций сглаживания получить не удается, операция деления спектра на нормирующий спектр шумов не изменяет шумовую дорожку. Однако уровень шумов скорректированного спектра напрямую зависит от исходного спектра, а значит от времени накопления сигнала на каждой дальности. Поэтому увеличение числа реализаций спектров (накопление спектров) на каждой дальности путем увеличения длительности измерения позволит нам более уверенно идентифицировать слабые сигналы. Однако накапливать сигнал можно не бесконечно. Время накопления зависит от метеообстановки, т.к. поле ветра наиболее изменчивый параметр атмосферы, а согласно методу “круговых диаграмм” важным является “единство” метеообстановки во время всего цикла измерений. Время накопления составляет 10-15 секунд на одно направление зондирования, а полный цикл порядка 2-3 минуты. Другим важным фактором, возможно, является несовершенство корректирующего спектра шумов. В связи с этим приходится вводить критерий достоверности результата при определении позиции “сигнального” максимума в спектре, который зависит от числа накопленных спектров. Сущность вводимого критерия заключается в том, что величина главного “сигнального” максимума в определенной степени должна превышать средний уровень шумов.

Рис. 4. Результаты спектрального анализа на примере обработки сигналов, полученных 23 января 2002г. в ЦАО (г. Долгопрудный) средствами 18мм ИКР в осадках в виде снега: а - исходный спектра; б - сглаженный спектр; в - результат нормировки спектра; г - частотная характеристика шумов аппаратуры

В результате всех указанных преобразований, выполненных над спектрами, определяется позиция на частотной оси спектра, соответствующая главному максимуму. После определения точки максимума ее проверяют на достоверность. Если точка максимума считается “достоверной”, то определяют регистрируемую радиолокатором скорость в зависимости от ее положения

на частотной оси спектра в соответствии с параметрами ИКР, условиями сбора данных (частота работы АЦП) и теоремой Котельникова.

Проработав сигналы от всех дальностей на данном направлении зондирования в соответствии с указанной выше методикой спектрального анализа, получаем высотный профиль проекции поля ветра на данное направление зондирования. Также необходимо контролировать качество получаемых значений проекции скорости в профиле для каждой высоты. Для этого вводится специальный критерий достоверности, зависящий от соотношения сигнал/шум в спектре. Максимальной “достоверности” (D=3) соответствуют значения проекции скорости ветра в высотном профиле, при определении которых главный максимум спектра в три раза и более превышает средний уровень шумов, а “достоверности” D=2 соответствуют значения проекции скорости ветра, у которых максимумы в спектре имеют двукратное превышение над мощностью шумов. Если положение максимума в соответствующем спектре признано “не достоверным”, то величина проекции скорости ветра в профиле на данной высоте будет назначаться методом аппроксимации в зависимости от “достоверных” значений проекции скорости на соседних высотах профиля.

Так как по методу “круговых диаграмм” проводится серия измерений для разных направлений зондирования, то в результате получается набор проекции высотного профиля поля ветра на все направления зондирования, соответствующие точки которых образуют на каждой высоте свою круговую диаграмму. Анализ полученных результатов (круговых диаграмм) ведется на основании формулы невязки:

И

5=1

где N - число направлений зондирования (при полном обороте N=12); Ув, ав - искомые параметры ветра, соответствующие минимуму невязки; Уг - скорость гравитационного падения частиц; ax, Vx - направление зондирования и проекция на нее скорости ветра; Dx - показатель достоверности (весовая функция каждого измерения); b - угол места антенны радиолокатора при зондировании.

В невязке (1) с наибольшим весом участвуют измерения с максимальной достоверностью. Параметры Ув и ав, которые будут соответствовать минимуму невязки (1) и будут являть искомыми параметрами ветра. Если из 12 направлений зондирования количество достоверных точек меньше 3, то измерение на заданной дальности считается недостоверным и невязка не минимизируется, а параметры ветра приходится определять другими методами.

Отметим, что рассеиватели, например, капли дождя полностью увлекаются ветром, но дополнительно с ветровым переносом они участвуют в гравитационном падении, которое мы учитываем в функции невязки (1) в виде дополнительной компоненты VrSÍn(b). На компоненту Уг в составе невязки (1) могут влиять вертикальные потоки воздуха. Среднее значение скорости таких потоков усредняется пространством несколько км2 за время цикла измерений и составляет, как правило, всего несколько см/с, т.е. средний вклад воздушных потоков в Уг можно считать незначительным. Для определения высотного профиля скоростей гравитационного падения рассеивателей можно дополнительно проводить измерение при угле места b=90°. При вертикальном зондировании измерение тоже необходимо проводить с накоплением, т. к. имеют место неоднородность состава рассеивателей и прочие факторы, которые приводят к неоднозначности определения скорости гравитационного падения рассеивателей. В случае, когда проведение такого измерения по тем или иным причинам невозможно, например, в связи с временными ограничениями на полный цикл измерений, компоненту Уг невязки (1) можно определять по принципу. Если существует две проекции вектора ветра на два противоположные направления зондирования на одной высоте, т.е. ai=a2+p, то их значения определяются как:

Va1 (H) = V (H)•Cos(a - aB (H))• c°s p - V • sm P ,

Va2 (H) = V (H) • COs (П +( a1 - ав (H))) • COs P - V • sÍn P ,

где Н - высота, на которой находится рассеиватель; Ув(И), ав(Н) - параметры вектора ветра на некоторой высоте Н; Уа1(Н) - проекция вектора на направление а^ Уа2(Н) - проекция вектора на направление а2=а1+л:.

Из

У,,

В реальных условиях имеют место пульсации ветра, условие (3) будет выполняться с некоторой случайной добавкой в виде компоненты | АУ,+АУ2 |, где АУ1 и АУ2 - пульсации ветра на направлениях а, и а2. Поэтому для определения гравитационной составляющей скорости рассеивателя необходимо усреднить оценки от всех возможных пар противоположно направленных проекций скорости рассеивателя. В соответствии с алгоритмом проведении измерений по методу “круговых диаграмм” необходимо осуществлять 12 измерений с шагом по азимуту

Аа=30°. Поэтому для каждого измерения будет иметься противоположно направленное измере-

ние (каждое шестое), а всего возможно шесть таких пар. Потому и в соответствии с (3) гравитационную составляющую скорости движения рассеивателя можно выразить формулой (4):

1 п

У=:т-Цг ЦУ

2 • п • 81Пр ~1

где 1 - номер пары проекций противоположных направления зондирования; п - количество возможных пар противоположных направлений зондирования (птах=6); У1(Н) - проекция вектора скорости рассеивателя на 1-е направление 1-й пары, а1=1Аа; У1+6(Н) - проекция вектора скорости рассеивателя на 2-е направление 1-й пары, а1+6=(1+6) Аа.

Итак, оценив по указанному принципу гравитационную составляющую скорости движения рассеивателей, или посредствам измерения при вертикальном зондировании, по значениям проекций высотного профиля скорости ветра для каждой высоты формируется функция невязки (1). При этом невязка (1) представляет собой уже функцию двух переменных - модуля вектора скорости ветра и направления. Истинные параметры вектора будут удовлетворять минимальному значению невязки, т.е. для решения задачи по определению профиля ветра необходимо решить экстремальную задачу - задачу поиска минимума. Решается задача методом “градиентного (наискорейшего) спуска”. Качество результатов такого решения существенно зависит от степени близости точки начального приближения к точке минимума невязки. В качестве такого приближения для невязки, сформированной для некоторой высоте, может выступать значение скорости в профиле, полученное при минимизации невязки на предыдущей высоте. Для первой высоты в профиле (первой невязки) в качестве приближения может выступать результат наземного измерения параметров ветра. В то же время в качестве приближения можно принять значение максимальной проекции скорости ветра как наиболее вероятное (см. рис.1). Процедура формирования и минимизации функции невязки с последующим определением параметров вектора ветра последовательно повторяется для всех значений высоты, т.о. восстанавливается высотный профиль параметров ветра (профиль скорости ветра и профиль направления ветра) и решается поставленная перед нами задача.

Разработанная методика измерения ветра с восстановлением высотного профиля его параметров в пограничном слое атмосферы была успешно отработана и испытана в натурных условиях в Центральной Аэрологической Обсерватории (г. Долгопрудный) в период 2001-2004гг. [10, 11] с применением ИКР с рабочими длинами волн 1, равными 18мм и 8мм. В сентябре 2004г. были проведены первые сравнительные испытания 8мм ИКР, работающей по разработанным методикам и алгоритмам, и 300м метеовышки (г. Обнинск). На рис. 5 представлена статистика полученных результатов, из которой следует, что среднеквадратическое отклонение по скорости ветра укладывается в значение 1м/с, а по направлению ветра - 2°.

о

2

>

•  & *

< Ч ♦

3 4

\гмачта« м с

360

116м • • 201м

286м ♦ ♦

240

180

S

S

5 120 Е1

С5

* 60

и

60 120 180 240 300

направление мачта, град.

Рис. 5. Статистика сравнительных испытаний метеовышки (300м) и 8мм ИКР, работающей по разработанной методике и оснащенной программным обеспечением, реализующей данный алгоритм

ЛИТЕРАТУРА

1.Довиак Р., Зрнич Д. Доплеровские радиолокаторы и метеорологические наблюдения. Л.: Гидрометеоиздат, 1988.

2.Баттан Л.Дж. Радиолокационная метеорология. Л.: Гидрометеоиздат, 1962.

3.Степаненко В.Д. Радиолокация в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1978.

4.Князев Л.В. Применение импульсно-когерентных радиолокаторов дециметрового диапазона длин волн для исследования атмосферы. // Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. М.: ИФА АН СССР, 1972.

5.Розенберг В.И. Рассеяние и ослабление электромагнитного излучения атмосферными частицами. Л.: Гидрометеоиздат, 1972.

6.Горелик Г.С. О влиянии корреляции скоростей рассеивателей на статистические свойства рассеянного излучения. // Радиотехника и электроника, Т.11, Вып. 10, 1957.

7.Горелик А.Г., Мельничук Ю.В. О связи спектра флуктуаций радиолокационного сигнала с движением рассеивателей в метеообъектах. // ДАН СССР, Т.140, Вып.3, 1961.

8.Атлас Д. Успехи радарной метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1967.

9.Кононов М.А., Стерлядкин В.В. Разработка методики измерения ветра и математического обеспечения всепогодной ветровой РЛС. М.: МГАПИ, 2005.

10.Кононов М.А., Лобанов Д.В. Методика восстановления профиля ветра с помощью импульсной доплеров-ской РЛС. // Сборник трудов СНО МГАПИ, №4, 2002.

11.Кононов М.А., Стерлядкин В.В. Натурные измерения профиля ветра с помощью импульсного 8мм радара. // Сборник трудов молодых ученых и специалистов МГАПИ, №6, Ч.1, 2004.

ALGORITHM AND TECHNIQUE OF A MEASUREMENT OF A WIND IN A BOUNDARY LAYER OF ATMOSPHERE BY THE IMPULSE COHERENT RADAR

Kononov M.A.

The radar measurements of a wind are traditionally complicated because of a high variability of a field of vectors of velocities of air streams, space heterogeneity of a scalar field of reflectors. Especially it is important for the impulse coherent radar working on a limit of sensitivity of a system in conditions “of the clear sky”. In the present work because of longterm experimental experience are justified a philosophy of measurement both algorithm of processing and map of data for the wind impulse coherent radar.

Сведения об авторе

Кононов Михаил Александрович, 1979 г.р., окончил МГАПИ (2001), аспирант МГАПИ, старший преподаватель кафедры ПР-1 “Точные приборы и измерительные системы” МГАПИ, автор 20 научных работ, область научных интересов - метеорологическая радиолокация, приборы и методы контроля природной среды.