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摘要：本发明提供一种基于相干检测的激光雷达信号处理与风速估计方法及系统，涉及激光测量技术领域，包括：获取测风激光雷达的回波信号和参考信号，进行混频和滤波处理，生成差频信号并进行降噪和背景抑制，得到差频信号数据，频谱分析的窗函数和分辨率，进行时频分析，生成多普勒频谱和时频谱；提取多普勒频移、频谱宽度和信噪比，估计风场参数，进行精细化修正并自适应补偿，识别特殊流动模式，提取高级语义特征，得到精细化风场参数；构建全局风场模型，将自适应扫描优化转换为马尔可夫决策过程，确定动作空间和状态空间，设置奖励函数，结合强化学习算法求解得到最优扫描策略，进行风场状态预测，生成状态预测报告。
主权项：1.基于相干检测的激光雷达信号处理与风速估计方法，其特征在于，包括：获取测风激光雷达的回波信号和参考信号，根据所述回波信号和所述参考信号的统计特性和噪声水平自适应选择混频方式和滤波参数，对所述回波信号和所述参考信号进行混频和滤波处理，生成差频信号并通过自适应阈值和迭代优化算法进行降噪和背景抑制，得到差频信号数据，基于所述差频信号数据的时频特性，自适应选择频谱分析的窗函数和分辨率，通过短时傅里叶变换对所述差频信号数据进行时频分析，生成多普勒频谱和时频谱；从所述多普勒频谱中提取多普勒频移、频谱宽度和信噪比，结合气象学知识和机器学习算法估计视线方向的风速、风向、湍流强度和大气稳定度作为风场参数，通过深度神经网络对所述风场参数进行精细化修正并自适应补偿大气湍流和气溶胶消光，根据修正后的风场参数，通过失控关联分析和数据挖掘识别风场中的特殊流动模式，通过卷积神经网络提取所述特殊流动模式中的高级语义特征，得到精细化风场参数；基于所述精细化风场参数，构建全局风场模型，根据所述全局风场模型将自适应扫描优化转换为马尔可夫决策过程，根据环境状态和任务需求确定动作空间和状态空间，同时设置对应的奖励函数，结合强化学习算法求解所述马尔可夫决策过程，得到最优扫描策略，基于所述最优扫描策略，通过长短时记忆网络进行风场状态预测，生成状态预测报告。
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百度查询： 北京新宏能源科技有限公司 基于相干检测的激光雷达信号处理与风速估计方法及系统
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