一种基于深度信念网络的气溶胶消光系数反演方法

    公开(公告)号:CN110108672B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN201910293077.5

    申请日:2019-04-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络的气溶胶消光系数反演方法,包括如下步骤:S1:获取米散射激光雷达的回波功率信号和拉曼激光雷达反演得到的气溶胶消光系数,形成训练和测试样本集;S2:获得归一化后的训练样本集;S3:根据归一化后的训练样本集构建深度信念网络,调整网络参数,训练网络;S4:将测试样本集的回波功率信号输入优化后的网络,获得网络输出;将网络输出结果与测试样本集的气溶胶消光系数进行比对,判断是否满足预期;S5:如果比对结果满足预期,则网络优化结束;如果不满足,则返回S3继续训练深度信念网络,直到比对结果满足预期。本发明提高了米散射激光雷达的探测精度,实现了气溶胶消光系数的快速、准确反演。

    基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法

    公开(公告)号:CN108896456B

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201810397787.8

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法,包括1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络;将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入,将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出;2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。本发明利用反馈型RBF神经网络来反演气溶胶消光系数,通过样本模式的学习将信息之间的内在机制存储在网络中,有效避免了诸多假设带来不确定性,具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性。

    一种基于深度信念网络的气溶胶消光系数反演方法

    公开(公告)号:CN110108672A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910293077.5

    申请日:2019-04-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络的气溶胶消光系数反演方法,包括如下步骤:S1:获取米散射激光雷达的回波功率信号和拉曼激光雷达反演得到的气溶胶消光系数,形成训练和测试样本集;S2:获得归一化后的训练样本集;S3:根据归一化后的训练样本集构建深度信念网络,调整网络参数,训练网络;S4:将测试样本集的回波功率信号输入优化后的网络,获得网络输出;将网络输出结果与测试样本集的气溶胶消光系数进行比对,判断是否满足预期;S5:如果比对结果满足预期,则网络优化结束;如果不满足,则返回S3继续训练深度信念网络,直到比对结果满足预期。本发明提高了米散射激光雷达的探测精度,实现了气溶胶消光系数的快速、准确反演。

    一种可调节式红外气体传感器系统及温湿度补偿方法

    公开(公告)号:CN110006838A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910366244.4

    申请日:2019-05-05

    Abstract: 本发明涉及一种可调节式红外气体传感器系统,其特征在于:包括红外传感器单元、微处理器、无线通信模块和上位机,所述微处理器分别和红外传感器单元和无线通信模块连接,所述无线通信模块和上位机连接。本发明的红外传感器系统具有性能稳定、精度高、结构简单等特点,弥补了硬件电路功耗大,经验公式法适配性不好等方面的不足,且本发明的方法通过对各个气体传感器的测量通道与参比通道输出电压的比值、温湿度传感器电信号处理后,得到具有温湿度补偿功能的待测气体浓度信息。使温湿度补偿变得更加简便、适用性更强,有利于设备的小型化和低成本。

    基于变分模态分解的激光雷达回波信号去噪方法

    公开(公告)号:CN108845306A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201810732305.X

    申请日:2018-07-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的激光雷达回波信号去噪方法,该方法先根据激光雷达方程,对激光雷达回波信号进行仿真;然后利用去趋势波动分析选择变分模态分解的最优分解层数K;然后对激光雷达回波信号进行变分模态分解;然后通过巴氏距离计算激光雷达回波信号和分解后各个模态概率密度函数之间的相似性,区分相关模态与非相关模态;然后采用移动平均法对非相关模态进行处理,并提取相关信号;最后将相关模态和处理后的非相关模态进行重构实现激光雷达回波信号去噪。该方法可有效地滤除激光雷达回波信号中的噪声,提高激光雷达的有效探测距离和精度。

    一种多功能高精度大气能见度仪及能见度测量方法

    公开(公告)号:CN107421917A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710345793.4

    申请日:2017-05-17

    CPC classification number: Y02A90/18 G01N21/59 G01S13/95

    Abstract: 本发明公开了一种多功能高精度大气能见度仪及能见度测量方法,包括外壳,所述外壳的内部设有电源、电源控制器、望远镜、激光触发器、激光器、耦合器、第一聚焦透镜、第二聚焦透镜、窄带滤光片、FPGA核心控制与数据处理模块、光电探测器和外部环境探测模块,所述外壳的前侧表面设有激光触发器按键和液晶显示屏,所述电源通过电源控制器分别与所述激光触发器、激光器、光电探测器、FPGA核心控制与数据处理模块、外部环境探测模块和液晶显示屏电连接,所述激光触发器按键和FPGA核心控制与数据处理模块电连接,所述FPGA核心控制与数据处理模块和激光触发器电连接,本发明体积小、重量轻、多功能、低成本和测量精度高。

    一种高效的激光雷达回波信号去噪方法

    公开(公告)号:CN107144829B

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201710512546.9

    申请日:2017-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种高效激光雷达回波信号去噪方法,将激光雷达回波信号作经验模态分解,得到有限个本征模态函数和残差;将本征模态函数由低阶到高阶依次去除,按顺序将每个剩余分量对应的相关系数与设定的阈值依次进行比较,当某个相关系数开始小于设定的阈值时,确定该相关系数对应的剩余分量中的本征模态函数为低频本征模态函数分量,而剩余分量之前的本征模态函数分量为高频本征模态函数分量;对于高频本征模态函数分量,采用软阈值处理方法对其进行去噪;对于低频本征模态函数分量,采用粗糙惩罚平滑模型进行处理;将处理后的本征模态函数分量与残差进行重构。本发明对于高、低频两个函数组分别进行处理,提高激光雷达回波信号的去噪性能。

    基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法

    公开(公告)号:CN108896456A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810397787.8

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法,包括1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络;将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入,将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出;2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。本发明利用反馈型RBF神经网络来反演气溶胶消光系数,通过样本模式的学习将信息之间的内在机制存储在网络中,有效避免了诸多假设带来不确定性,具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性。

    一种微型脊波导的制作方法及具有该波导的激光器

    公开(公告)号:CN108493746A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810454173.9

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种微型脊波导的制作方法及具有该波导的激光器,包含以下步骤:对LiNbO3晶体进行抛光,并清洗抛光后样品的表面;在晶体表面蒸发一层纳米级别厚度的镱膜,并在高温环境进行扩散处理;对晶体进行软质子交换处理,形成平面光波导;在平面波导两端面镀上激光谐振腔膜;利用金刚石划片切割技术,切割成脊形结构;将泵浦光耦合进脊波导激光器中,产生1061nm的激光。本发明降低了光折变损伤,保持晶体原有的晶相,从而减少了晶体中晶格的损伤,提高了激光变频效率,产生了稳定的连续波激光振荡。

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