臭氧激光雷达硬件故障识别方法及数据质量控制

"臭氧激光雷达硬件故障数据的识别方法 - 郑朝阳, 张天舒, 范广强, 刘洋, 吕立慧, 项衍 - 中国激光 - 第46卷第4期 - 2019年4月" 本文主要探讨了如何有效地识别大气臭氧探测激光雷达在发生硬件故障时的数据问题，以提高数据质量和分析的准确性。臭氧激光雷达是一种用于探测大气中臭氧浓度的重要工具，其工作原理是通过发射激光并接收回波信号来测量臭氧分布。然而，硬件故障可能导致数据异常，影响到数据分析的可靠性。 作者首先分析了在硬件故障状态下雷达回波的特征，这些特征可能包括回波形态的变化和雷达强度的异常。为了准确识别这些故障数据，他们提出了一种基于模糊逻辑的质量控制方法。模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的数学工具，它允许数据在不同类别之间具有一定程度的“模糊”归属，而非传统的二元（是/否）判断。 在该方法中，他们利用隶属函数来量化数据点与正常状态或故障状态的相似程度。通过对回波形态、雷达强度等多个参数进行模糊评估，可以构建一个综合的故障识别模型。通过这个模型，他们能够对故障数据进行识别，识别率达到了93%，显著提高了数据筛选的效率。 为了进一步减少正常数据被误判的情况，研究者对比了硬件故障数据和被误判为正常的数据显示，在300至500米高度上的臭氧浓度和信噪比的均值。通过对这些统计特性的深入分析，他们能够优化识别算法，降低误判率，确保正常数据的正确性。 关键词涵盖了测量、数据质量控制、模糊逻辑、隶属函数、信噪比和臭氧浓度，这些都是本研究的核心概念。通过这种方法，不仅可以及时发现和排除硬件故障导致的异常数据，还能保证大气臭氧监测的精确性和连续性，对于大气环境研究和气象预报具有重要意义。 中图分类号P413和文献标识码A表明这是属于光学和大气科学领域的专业研究，doi:10.3788/CJL.201946.0404004则提供了文章的数字对象标识符，便于后续引用和检索。 这项工作展示了如何结合硬件特征分析和模糊逻辑理论来解决臭氧激光雷达数据质量控制的问题，对于提升大气环境监测的精度和可靠性提供了有力的技术支持。