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臭氧激光雷达硬件故障数据的识别方法

Identification Method of Ozone Lidar Hardware Failure Data

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摘要

对大气臭氧探测激光雷达出现硬件故障时的回波特征进行了分析。根据回波形态和雷达强度等, 采用基于模糊逻辑的质量控制方法, 对雷达硬件故障数据进行了识别检验, 识别率高达93%, 即能较好地实现对硬件故障数据的质量控制。比较了硬件故障时的数据和被误判的正常数据在300~500 m高度上对应的臭氧浓度和信噪比均值, 找出统计特性, 降低了对正常数据的误判率。

Abstract

The echo characteristics of the atmospheric ozone detection laser lidar in the event of hardware failure are analyzed. According to the echo shape and intensity of the radar, we use the fuzzy logic-based quality control method to identify and test the lidar hardware failure data. The recognition rate reaches 93%, which means that the method can better realize the quality control of hardware failure data. The mean values of ozone concentration and signal-to-noise ratio (SNR) at the height of 300-500 m of hardware failure data and misjudged normal are compared. The statistical characteristics are found and the false positive rate for data without hardware failure is reduced.

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中图分类号:P413

DOI:10.3788/cjl201946.0404004

所属栏目:测量与计量

基金项目:大气重污染成因与治理攻关项目(DDGG0102)、国家重点研发计划(2016YFC0200401,2017YFC0213002)、国家重点基础研究发展规划项目(2014CB447900)、国家自然科学基金项目(41605020)

收稿日期:2018-11-19

修改稿日期:2018-12-05

网络出版日期:2018-12-29

作者单位    点击查看

郑朝阳:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031中国科学技术大学, 安徽 合肥 230037
张天舒:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
范广强:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
刘洋:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
吕立慧:安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230039
项衍:安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230039

联系人作者:郑朝阳(zyzheng@aiofm.ac.cn); 张天舒(tszhang@aiofm.ac.cn);

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引用该论文

Zheng Zhaoyang,Zhang Tianshu,Fan Guangqiang,Liu Yang,Lü Lihui,Xiang Yan. Identification Method of Ozone Lidar Hardware Failure Data[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(4): 0404004

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