法布里珀罗干涉仪的简化算法：高效反演大气风速与温度

本文主要探讨了基于法布里珀罗干涉仪(Fabry-Perot Interferometer, FPI)在中高层大气风速和温度测量中的应用。FPI是一种精密的光学仪器，通过干涉效应能够捕捉到大气中的微小变化，从而推断出高层大气的物理参数。文章首先介绍了FPI的基本工作原理，即通过分析干涉条纹的变化，与输入光谱线的响应关系来获取大气参数信息。 传统FPI反演过程通常涉及复杂的数学模型，如完整的傅里叶级数描述，这可能涉及到激光校准和波长变换等步骤，这些步骤不仅耗时，而且精度受到一些因素的影响。为了简化这一过程，作者提出了一种矩阵简化算法。该算法利用分解和近似的方法，将系统的响应表达式转化为矩阵形式，这样可以更有效地进行计算，尤其是使用最小二乘法进行数据拟合和风速、温度的反演。 通过仿真结果，作者验证了这种简化算法的有效性和可靠性。当预估的风速和温度与实际值偏差小于150 m/s和80 K时，反演结果的误差控制在±3 m/s和±10 K以内，这表明算法对于常规的测量误差具有良好的鲁棒性。矩阵简化算法的优点在于，它保持了傅里叶级数描述法的精度，同时避免了繁琐的激光校准和波长变换步骤，显著提高了测量效率。 因此，本研究对于提高FPI在大气科学中的应用效率具有重要意义，特别是在实时监测和气候预测等领域，简化后的矩阵简化算法有望成为一种实用且高效的工具。此外，它也为其他领域的光学测量技术提供了一种新的思考路径，即如何通过数学优化来简化复杂模型，提高测量的准确性和便捷性。