相干多普勒LiDAR风场仿真：实相关算法验证与能量耗散率估算

本文主要探讨了相干多普勒激光雷达（Coherent Doppler LiDAR）在实相关随机风场生成中的应用和数值模拟验证。相干多普勒LiDAR是一种先进的遥感技术，它通过测量目标散射回波的多普勒频移来获取风场信息，尤其在气象学和大气科学领域有广泛应用。然而，为了确保信号的精确分析，仿真过程中需要处理复杂的、具有特定空间统计特性的均匀随机风场。 文章首先强调了模拟相干多普勒LiDAR信号时对随机风场精确计算的需求。作者基于协方差函数这一关键工具，设计了一种改进的实相关随机风场生成算法。协方差函数是描述随机过程在空间上的统计依赖关系的重要数学工具，它决定了风场的局部结构和动态特性。 该算法针对实随机过程进行了优化，旨在生成与协方差函数给出的空间统计特性相匹配的随机风场。作者通过比较仿真结果与给定的协方差函数，验证了实相关算法的有效性，表明该算法能够准确地模拟出具有预期空间结构的风场。 文章的核心部分深入到湍流能量耗散率（Turbulence Energy Dissipation Rate, TEDR）的估计。TEDR是衡量大气湍流强度的重要参数，通过多普勒频谱宽度可以直接推算。通过使用生成的实相关随机风场，研究者计算了TEDR的估计值，并分析了这些估计值与实际值之间的相对偏差。结果显示，仿真结果与实验数据高度吻合，这进一步证实了实相关随机风场生成算法的精度和可靠性。 这篇文章在相干多普勒LiDAR信号处理的背景下，提供了一种有效的实相关随机风场生成方法，对于提高风场数据的模拟质量和对大气湍流的理解具有重要意义。此外，通过与实验数据的对比，展示了该方法在实际应用中的稳定性和准确性，为未来更精细的风场建模和数据分析奠定了坚实的基础。