低信噪比下激光雷达风场反演：SQP-FSWF算法的优势

"这篇论文探讨了一种在低信噪比环境下提高相干多普勒激光雷达风场矢量反演精度的算法。通过应用非线性最优化理论中的序列二次规划(SQP)解决滤波正弦波拟合(FSWF)问题，该方法能够在速度方位显示(VAD)算法中实现风场的精确反演。与直接正弦波拟合(DSWF)相比，SQP-FSWF算法在低信噪比条件下的反演性能更优。此外，研究还对比了SQP算法和无约束最优化算法中的拟牛顿法，证明SQP算法在低信噪比下能更好地保持风场反演结果的时空连续性。通过激光雷达和探空气球的实地测量对比实验，证实了SQP-FSWF算法的可靠性，其反演的风速和风向与探空气球测量结果的吻合度极高。" 在低信噪比的复杂环境中，激光雷达风场测量的精度往往受到严重影响。传统的方法，如直接正弦波拟合(DSWF)，在这样的条件下可能无法提供足够准确的风速和风向信息。为了解决这个问题，该研究提出了使用序列二次规划(SQP)优化的滤波正弦波拟合(SQP-FSWF)算法。SQP-FSWF算法是基于VAD算法的改进版，它通过非线性最优化策略来处理低信噪比数据，从而提高了反演的准确性和稳定性。 论文进行了大量的模拟数据实验，以均方根误差为评价标准，对比了DSWF和SQP-FSWF两种算法的性能。结果表明，在低信噪比下，SQP-FSWF算法的反演误差明显低于DSWF算法，从而证明了其优越性。同时，研究还考虑了风场反演结果的时空连续性，SQP算法在这一方面也表现出更好的性能，这归功于其在优化过程中对风场连续性的考虑。 为了验证SQP-FSWF算法在实际应用中的有效性，研究人员进行了激光雷达和探空气球的现场测量实验。实验数据显示，SQP-FSWF算法反演出的风速和风向与探空气球测量值的相关系数分别达到了0.993和0.988，平均误差和均方根误差也远低于其他方法。这进一步确认了SQP-FSWF算法在低信噪比环境中的可靠性和精确性。 这项工作为低信噪比条件下相干多普勒激光雷达风场测量提供了新的解决方案，通过SQP-FSWF算法实现了风场矢量的高精度反演，对于气象监测、大气科学研究以及环境预测等领域具有重要的实践价值。