申请/专利权人：北方民族大学

申请日：2021-12-24

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114384548B

主分类号：G01S17/95

分类号：G01S17/95;G01S7/48;G01N21/65;G01D21/02;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.05.10#实质审查的生效;2022.04.22#公开

摘要：本发明公开了一种生物气溶胶数浓度廓线拉曼荧光激光雷达系统，包括固体脉冲激光器，固体脉冲激光器的光路前方设有全反射镜片A，全反射镜片A的正下方设有望远镜，固体脉冲激光器产生的紫外脉冲激光经全反射镜片调整光路后与大气中的生物气溶胶、气溶胶及氮气分子发生作用产生信号，信号经光纤引至凸透镜A，凸透镜A的光路前方设有三组平行的反射光路；本发明还公开了拉曼荧光激光雷达生物气溶胶浓度廓线的计算方法，本发明还公开了生物气溶胶数浓度廓线拉曼荧光激光雷达系统的预测方法，采用本发明能够实现大气中生物气溶胶数浓度廓线的预测。

主权项：1.生物气溶胶数浓度廓线拉曼荧光激光雷达系统，其特征在于：包括固体脉冲激光器，固体脉冲激光器的光路前方设有全反射镜片A，全反射镜片A的正下方设有望远镜，固体脉冲激光器产生的紫外脉冲激光经全反射镜片调整光路后与大气中的生物气溶胶、气溶胶及氮气分子发生作用产生信号，信号经光纤引至凸透镜A，凸透镜A的光路前方设有二向色镜A，二向色镜A的其中一个方向的光路上依次设有滤光镜片A、凸透镜B、光电倍增管A；二向色镜A的另一个方向的光路上依次设有二向色镜B，二向色镜B的其中一个方向的光路上依次设有滤光镜片B、凸透镜C及光电倍增管B；二向色镜B的另一个方向的光路上设有全反射镜片B；全反射镜片B的反射光路上依次设有滤光镜片C、凸透镜C及光电倍增管C，光电倍增管C、光电倍增管B及光电倍增管A均连接计算机；生物气溶胶数浓度廓线拉曼荧光激光雷达系统的预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，固体脉冲激光器发射紫外激光脉冲，通过全反射镜片调整光路方向与大气中生物气溶胶、气溶胶和氮气分子发生作用产生米散射信号、荧光散射信号以及拉曼散射回波信号，并由望远镜同时接收；步骤2，望远镜将接收的米散射信号、荧光散射信号以及拉曼散射回波信号由光纤引导至凸透镜A，然后由二向色镜片A将米散射信号与荧光散射信号、拉曼散射回波信号分开，米散射信号由二向色镜片A全反射，荧光散射信号、拉曼散射回波信号由二向色镜片A全透过；步骤3，二向色镜片B将荧光散射信号与拉曼散射回波信号分开，拉曼散射回波信号由二向色镜片B全反射，荧光散射信号由二向色镜片B全透过；接着荧光散射信号由全反射镜片B调整光路方向；步骤4，滤光镜片A对米散射信号进行滤波处理并提取，然后经由凸透镜B聚焦导入到光电倍增管A进行光电转换，滤光镜片B对米散射信号进行滤波处理并提取，然后经由凸透镜C聚焦导入到光电倍增管B进行光电转换，滤光镜片C对米散射信号进行滤波处理并提取，然后经由凸透镜C聚焦导入到光电倍增管C进行光电转换；步骤5，光电倍增管A、光电倍增管B、光电倍增管C分别将荧光散射信号、米散射信号以及拉曼散射回波信号转换后，经过AD转换后导入计算机进行数据存储和处理，然后反演出生物气溶胶数浓度廓线；步骤6，在计算机中，结合神经网络算法，利用反演得到的生物气溶胶数浓度廓线作为输出参量，与生物气溶胶相关的影响因素作为输入参量，最后预测出生物气溶胶数浓度廓线；步骤6中，根据荧光激光雷达连续测量得到大气中生物气溶胶数浓度廓线数据后，将得到的数据作为输出参量导入到程序中，同时将同时刻的与大气生物气溶胶浓度存在直接相关的影响因素：大气温湿度、气溶胶消光系数、后向散射系数、PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化硫、二氧化碳、臭氧、风速这些测量得到的大批量大气环境参数作为输入参量导入到计算机中；步骤7，在计算机中导入数据以后，对训练参量数据和预测参量数据进行归一化处理；步骤8，对所有参量数据样本归一化后，接着对神经网络进行设计，确定神经网络中输入神经元的个数；步骤9，在确定神经网络各节点参数后，采用随机梯度下降的方法用于训练神经网络，该方法用于调整权重，能在每次反向传播步骤之后使结果更接近最小值；步骤10，然后利用步骤9训练好的生物气溶胶数浓度廓线预测模型，以大气温湿度、气溶胶消光系数、后向散射系数、PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化硫、二氧化碳、臭氧、风速等这些新测量得到的大气环境参数作为输入参量，输入已经训练好的神经网络预测模型的输入层，并且对神经网络中的学习率、迭代次数、目标、误差参数进行调节，以使得对大气生物气溶胶浓度廓线的预测效果达到最好，最后在计算机程序中运行该神经网络预测模型，在神经网络输出层得到预测的生物气溶胶数浓度廓线。

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