一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置与流程

1.本发明涉及激光雷达领域，特别是涉及一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置。


背景技术：

2.精确的大气风场测量对检测大气污染，获取军事环境情报，提高航空航天安全性，提高天气预报准确性，改进气候模型等具有重大意义。激光雷达是风场测量的有效手段，分为直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。直接探测激光雷达和相干探测激光雷达均基于多普勒原理，通过测量多普勒频移来探测风速。根据多普勒原理，表征风速的大气分子或气溶胶粒子的整体运动，会使后向散射激光的频率发生偏移，即多普勒频移。径向风速为v1时，大气后向散射光产生的多普勒频移为δν＝
–
2v1/λ（其中λ为激光波长)。
3.本发明的发明人研究发现：应用现有的激光雷达测量风速，不论是直接探测还是相干探测，都只能获得视线方向（line of sight）的风速，即径向风速，无法得到准确的二维风速分布。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置，能够大大缩小检索范围，提高风速反演效率；通过将检索范围限定在索引直线区域，不仅能够大大提高检索范围，还能够最大限度地避免奇异点的干扰，从而显著提高检索的准确性。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法，包括：利用激光雷达的预设扫描策略对目标测量区域进行多次水平扫描；获取每次扫描得到的回波信号，并依据各个所述回波信号确定每次扫描在所述目标测量区域中的气溶胶浓度的二维分布平面；所述气溶胶浓度包括载噪比、信噪比、后向散射系数、消光系数和pr2中的一种或几种表征；分别对每个所述二维分布平面进行图形化处理，获取每次扫描对应的径向风速分布的二维图像；对于任一所述二维图像，在所述二维图像中选取第一图像和第二图像；其中，所述第二图像对应的时间较所述第一图像对应的时间滞后时间间隔t；生成预定尺寸的询址窗口；获取所述询址窗口在所述第一图像中对应的第一窗口数据，并获取所述询址窗口的中心的第一目标位置a的径向风速vy；在所述第二图像中，根据所述第一目标位置a的径向风速vy和所述时间间隔t确定索引直线，所述索引直线与所述径向风速vy垂直；在所述第二图像中，沿所述索引直线滑动所述询址窗口，获取所述询址窗口在所述第二图像中每个位置对应的滑动窗口数据，并将所有所述滑动窗口数据与所述第一窗口
数据之间做互相关运算，确定互相关系数；根据所述互相关系数确定所述第一目标位置a在所述第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v。
6.优选的，所述第一图像和所述第二图像的扫描次序相邻。
7.优选的，根据所述第一目标位置a的径向风速vy和所述时间间隔t确定索引直线，包括：将所述径向风速vy的大小和所述时间间隔t之间的乘积作为径向位移ab，其中，所述径向位移ab包括a点和b点，a点为所述第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；根据所述径向位移ab的垂直方向确定所述索引直线，所述索引直线经过所述b点。
8.优选的，根据所述第一目标位置a的径向风速vy和所述时间间隔t确定索引直线，包括：根据所述径向风速vy的大小和所述时间间隔t确定径向位移ab，其中，所述径向位移ab包括a点和b点，a点为所述第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；其中，所述径向位移ab的宽度不小于vy
×
t-y1且不大于vy
×
t+y2；其中，y1为预设的径向位移减小量，y2为预设的径向位移增加量；根据所述径向位移ab的垂直方向确定所述索引直线，所述索引直线经过所述b点。
9.优选的，根据所述第一目标位置a的径向风速vy和所述时间间隔t确定索引直线，包括：根据所述径向风速vy的大小和所述时间间隔t确定径向位移ab，根据所述径向风速vy的变化确定径向位移区间，根据所述径向位移区间确定索引区间，所述索引区间包括多个相互平行的所述索引直线；其中，所述径向位移ab包括a点和b点，a点为所述第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；所述径向位移ab的大小等于所述径向风速vy的大小和所述时间间隔t之间的乘积；径向位移区间为：abr∈[ab1,ab2]；ab1=(vy-v1)
×
t；ab2=(vy+v2)
×
t；其中，abr为所述径向位移区间，所述径向位移区间包括所述a点、b1点和b2点；v1为预设的径向风速减小量，v2为预设的径向位移增加量；ab1为最小径向位移；ab2为最大径向位移；b1点为最小径向位移末端位置，b2点为最大径向位移末端位置；所述索引区间的边界包括两条平行的所述索引直线，其中一条垂直于ab1且经过b1点，另一条垂直于ab2且经过b2点。
[0010]
优选的，所述二维图像包括时间信息、位置信息以及所述位置信息对应的表示径向风速大小的颜色信息和径向方向。
[0011]
优选的，根据所述互相关系数确定所述第一目标位置a在所述第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v，包括：获取所述互相关系数最大的所述询址窗口的中心位置，并根据所述中心位置确定第三目标位置c；
根据所述第三目标位置c确定切向位移bc和水平位移ac；根据所述切向位移bc和所述时间间隔t确定所述切向风速vx；根据所述水平位移ac和所述时间间隔t确定所述水平风速v，或，根据所述切向风速vx和所述径向风速vy确定所述水平风速v。
[0012]
本技术还提供一种基于激光雷达的水平二维风场获取装置，包括：扫描模块，用于利用激光雷达的预设扫描策略对目标测量区域进行多次水平扫描；二维分布获取模块，用于获取每次扫描得到的回波信号，并依据各个所述回波信号确定每次扫描在所述目标测量区域中的气溶胶浓度的二维分布平面；所述气溶胶浓度包括载噪比、信噪比、后向散射系数、消光系数和pr2中的一种或几种表征；二维图像获取模块，用于分别对每个所述二维分布平面进行图形化处理，获取每次扫描对应的径向风速分布的二维图像；图像选取模块，用于对于任一所述二维图像，在所述二维图像中选取第一图像和第二图像；其中，所述第二图像对应的时间较所述第一图像对应的时间滞后时间间隔t；询址窗口生成模块，用于生成预定尺寸的询址窗口；第一窗口数据获取模块，用于获取所述询址窗口在所述第一图像中对应的第一窗口数据，并获取所述询址窗口的中心的第一目标位置a的径向风速vy；索引直线生成模块，用于在所述第二图像中，根据所述第一目标位置a的径向风速vy和所述时间间隔t确定索引直线，所述索引直线与所述径向风速vy垂直；互相关确定模块，用于在所述第二图像中，沿所述索引直线滑动所述询址窗口，获取所述询址窗口在所述第二图像中每个位置对应的滑动窗口数据，并将所有所述滑动窗口数据与所述第一窗口数据之间做互相关运算，确定互相关系数；水平风速确定模块，用于根据所述互相关系数确定所述第一目标位置a在所述第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v。
[0013]
优选的，所述索引直线生成模块包括：第二目标位置获取单元，用于将所述径向风速vy的大小和所述时间间隔t之间的乘积作为径向位移ab，其中，所述径向位移ab包括a点和b点，a点为所述第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；索引直线获取单元，用于根据所述径向位移ab的垂直方向确定所述索引直线，所述索引直线经过所述b点。
[0014]
优选的，所述水平风速确定模块包括：第三目标位置获取单元，用于获取所述互相关系数最大的所述询址窗口的中心位置，并根据所述中心位置确定第三目标位置c；位移确定单元，用于根据所述第三目标位置c确定切向位移bc和水平位移ac；切向风速确定单元，用于根据所述切向位移bc和所述时间间隔t确定所述切向风速vx；水平风速确定单元，用于根据所述水平位移ac和所述时间间隔t确定所述水平风速v，或，根据所述切向风速vx和所述径向风速vy确定所述水平风速v。
[0015]
综上，本发明公开了一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置，涉及激
光雷达领域。本发明通过利用传统激光雷达测量得到的气溶胶浓度，创造性地提出利用径向风速缩小示踪范围，气溶胶浓度作为示踪物，生成相应的气溶胶浓度二维图像，将图像识别分析技术中的互相关算法与激光雷达技术结合起来，实现单个激光雷达反演二维水平风场，至少具有以下有益效果：（1）本发明利用传统激光雷达测量得到的径向风速信息，创造性地将径向风速作为一种示踪物，生成相应的二维图像，将图像识别分析技术中的互相关算法与激光雷达技术结合起来，通过寻找二维风速轨迹，能够实现单个雷达反演二维水平风场，为反演水平风场提供了一种非常好的手段。较之于传统激光雷达只能测量径向风速信息，本发明直接增加了一个风速维度，极大提高了二维风速测量的准确性。
[0016]
（2）本发明通过结合径向风速确定索引直线，创造性地将图像检索范围由二维图像简化为一维直线，可提前预测下一时刻物体可能运动到的位置，大大缩小检索范围。通过降维检索，本发明不需要遍历整个图像，极大地减小数据处理量，降低运算时间，从而显著提高风速反演效率。
[0017]
（3）由于二维图像数据较大，遍历整个图像可能会得到多个互相关系数很高的结果，因此，二维检索可能存在若干个奇异点，从而对检索结果造成很大的干扰，甚至导致结果出现明显偏离。而本发明通过将检索范围限定在索引直线区域，不仅能够大大提高检索范围，还能够最大限度地避免奇异点的干扰，从而显著提高检索的准确性。
附图说明
[0018]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
[0020]
图1为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的流程图；图2为本技术提供的另一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的流程图；图3为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的原理图；图4为本技术提供的一种应用场景中的实验数据图；图5为本技术提供的另一种应用场景中的实验数据图；图6为本技术提供的一种应用场景中的互相关系数统计图；图7为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取装置的结构框示意图。
具体实施方式
[0021]
本发明的核心是提供一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置，能够大大缩小检索范围，提高风速反演效率；通过将检索范围限定在索引直线区域，不仅能够大大提高检索范围，还能够最大限度地避免奇异点的干扰，从而显著提高检索的准确性。
[0022]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0023]
请参见图1，图1为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的流程图，该方法具体包括：s1：利用激光雷达的预设扫描策略对目标测量区域进行多次水平扫描；本发明中的激光雷达为扫描式激光雷达，激光雷达可以是直接探测激光雷达或相干探测激光雷达，本技术对实际使用的激光雷达的类型不作限定。
[0024]
预设的扫描策略包括预设的扫描方位角、扫描速度和扫描频率，每隔一个预设的时间间隔对目标测量区域进行扫描，以达到在规定的扫描时段内，对目标测量区域进行多次扫描。
[0025]
s2：获取每次扫描得到的回波信号，并依据各个回波信号确定每次扫描在目标测量区域中的气溶胶浓度的二维分布平面；气溶胶浓度包括载噪比、信噪比、后向散射系数、消光系数、pr2中的一种或几种表征；激光雷达对目标测量区域进行扫描时，同时获取每次扫描对应的回波信息，并对获取的回波信号进行处理，得到在扫描时段内，方位角范围内气溶胶浓度的多个二维分布平面。
[0026]
s3：分别对每个二维分布平面进行图形化处理，获取每次扫描对应的径向风速分布的二维图像；其中提到的径向是指以扫描中心为中心，激光雷达的激光光束指向方向。
[0027]
进一步的，在一个实施例中，二维图像包括时间信息、位置信息和对应的代表径向风速大小的颜色信息和径向方向。其中，每一帧二维图像中的位置信息与激光雷达扫描的目标大气的位置一一对应，每一帧二维图像的时间信息为对应的扫描时刻。
[0028]
s4：对于任一二维图像，在二维图像中选取第一图像和第二图像；其中，第二图像对应的时间较第一图像对应的时间滞后时间间隔t；进一步的，为了提高二维水平风速的时间分辨率，第一图像和第二图像的扫描次序相邻。
[0029]
请参照图3，图3为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的原理图，其中，左图为第一图像，对应的时间为t1，右图为第二图像，对应的时间为t2。
[0030]
s5：生成预定尺寸的询址窗口。
[0031]
s6：获取询址窗口在第一图像中对应的第一窗口数据，并获取询址窗口的中心的第一目标位置a的径向风速vy；s7：在第二图像中，根据第一目标位置a的径向风速vy和时间间隔t确定索引直线，索引直线与径向风速vy垂直；具体的，在一个实施例中，根据第一目标位置a的径向风速vy和时间间隔t确定索引直线，包括：s71：将径向风速vy的大小和时间间隔t之间的乘积作为径向位移ab，其中，径向位移ab包括a点和b点，a点为第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；
s72：根据径向位移ab的垂直方向确定索引直线，索引直线经过b点。
[0032]
索引直线在第二图像内，索引直线的长度为预设的长度，可根据预估的切向风速设定，图3中bc所在的直线为一条索引直线。
[0033]
考虑到两帧图像扫描时间间隔内风场非均匀变化，图像寻址时，y方向根据径向速度大小，适当放宽寻址范围，即寻址空间是沿着x方向（切向）一个带状分布，而非一条直线。
[0034]
在一个优选的实施例中，根据第一目标位置a的径向风速vy和时间间隔t确定索引直线，包括：根据径向风速vy的大小和时间间隔t确定径向位移ab，其中，径向位移ab包括a点和b点，a点为第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；其中，径向位移ab的宽度由下式确定：vy
×
t-y1≤ab≤vy
×
t+y2；其中，y1为预设的径向位移减小量，y2为预设的径向位移增加量；根据径向位移ab的垂直方向确定索引直线，索引直线经过b点。
[0035]
在一个优选的实施例中，如图3所示，根据径向风速vy和时间间隔t确定索引直线，包括：根据径向风速vy的大小和时间间隔t确定径向位移ab，根据径向风速vy的变化确定径向位移区间，根据径向位移区间确定索引区间，索引区间包括多个相互平行的索引直线；其中，径向位移ab包括a点和b点，a点为第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；径向位移ab的大小由下式确定：ab=vy
×
t；径向位移区间由下式确定：abr∈[ab1,ab2]；ab1=(vy-v1)
×
t；ab2=(vy+v2)
×
t；其中，abr为径向位移区间，径向位移区间包括a点、b1点和b2点；v1为预设的径向风速减小量，v2为预设的径向位移增加量；ab1为最小径向位移；ab2为最大径向位移；b1点为最小径向位移末端位置，b2点为最大径向位移末端位置。
[0036]
当风速在两帧图像扫描间隔时间t内变小，则可设v2为0，v1为正数；当风速在两帧图像扫描间隔时间t内变大，则可设v1为0，v2为正数。
[0037]
索引区间的边界包括两条平行的索引直线，其中一条垂直于ab1且经过b1点，另一条垂直于ab2且经过b2点。其他索引直线位于上述两条索引直线之间。
[0038]
索引直线的数量和间距由索引区间的宽度和询址窗口的大小确定。
[0039]
由于引入索引区间，当径向风速在两帧图像扫描间隔时间内变化时，通过适当索引区间来扩大询址空间，能够更加准确地找到，从而提高切向速度计算的准确性。
[0040]
s8：在第二图像中，沿索引直线滑动询址窗口，获取询址窗口在第二图像中每个位置对应的滑动窗口数据，并将所有滑动窗口数据与第一窗口数据之间做互相关运算，确定互相关系数；s9：根据互相关系数确定第一目标位置a在第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v。
[0041]
径向位移也可以表示为δy；切向位移可以表示为δx。
[0042]
具体的，在一个实施例中，根据计算得到的互相关系数确定切向风速vx和水平风
速矢量v，包括：s91：获取互相关系数最大的询址窗口的中心位置，并根据获取的中心位置确定第三目标位置c；s92：根据第三目标位置c确定切向位移bc和水平位移ac；s93：根据切向位移bc和时间间隔t确定切向风速vx；其中，vx=bc/t。
[0043]
s94：根据水平位移ac和时间间隔t确定水平风速v，或，根据切向风速vx和径向风速vy确定水平风速v。
[0044]
由于确定了c点的位置，即可确定水平位移ac的大小和方向。水平风速v的大小由下式确定：v=ac/t。
[0045]
当然，由于确定了切向风速vx，也可以根据切向风速vx和径向风速vy合成水平风速矢量v。
[0046]
下面具体阐述本发明的方法。
[0047]
互相关算法是通过两帧图像计算互相关系数，互相关系数的峰值相对于其原点的位置表明了主要图像特征的位移。风速是一个矢量，一组矢量的平均值可以通过矢量平均(先对分量求和，然后计算平均矢量)或标量平均(对一组矢量中每个矢量的速度和方向求平均)来计算。前者会产生平均位移，后者平均速度可能与平均位移的大小不同，该种计算方法较适合用于计算风速的平均值。此外，由于在询问窗口内风和气溶胶场的结构，互相关估计得到的平均值值可能不等于询问窗口中所有风场矢量的平均值，现有技术认为速度估计值是询问窗口中所有风场矢量的平均值，但是schols和eloranta(1992)没有详细说明它们对询问窗口内平均数的使用，因此不能直接将速度估计值作为实际的平均值。基于此，本技术将计算得到的结果认作是雷达数据点处的风速，并将其作为附近风场较好的一个估计，相比于使用上述的速度估计值而言更准确。
[0048]
对于互相关计算。通过识别示踪物前后两个时刻的空间位置，可以求得空间流场。
[0049]
定义互相关函数：式中为时刻一的风速分布，为时刻二的风速分布。时刻一对应第一图像的时间，时刻二对应第二图像的时间。
[0050]
设，根据傅立叶变换有：式中为的傅里叶变换，为的傅里叶变换。由卷积和互相关函数的定义，有：
由卷积定理有：式中为的傅里叶变换，为的复共轭，为的复共轭。进行傅立叶反变换，有：式中为的傅立叶反变换。可知的峰值出现在处，即前后时刻和的偏移量。
[0051]
已知a点某一时刻的径向风速vy，假设大气风场连续、变化缓慢，即dv/dtt/v
≪
1，则有：则有：即只要知道前后两幅图像(扫描一个周期获得的雷达数据点阵称为一幅图像)之间的时间间隔t，由于已知初始时刻的径向速度vy(0)，则可以计算出风矢量在第二幅图像中应运动到图中直线bc上，考虑到风速并不是恒定不变的，可以在直线bc附近的区域里寻找，其宽度设为询址窗口的长度，长度由雷达数据可覆盖的区域以及当时天气条件确定。设第一图像对应的时刻为时刻一t1，第二图像对应的时刻为时刻二t2；则t=t2-t1。
[0052]
取时刻二指定区域的数据和时刻一以a点为中心的询址窗口数据进行互相关计算，得到互相关系数最大的位置c即可求出a点的切向风速vx。
[0053]
进一步的，在进行互相关计算之前，要对获得的雷达径向风速数据进行预处理，删除因为雷达扫描出错时而获得的无效、重复数据。
[0054]
获得的径向风速数据是以极坐标存储的，在一个具体的应用场景中，利用多普勒激光雷达图像中大气径向风场的明显运动，实现了6km内的水平风场的获取。径向分辨率在2220m以下为30m，2220m-5220m为60m，5220m以上为150m，角向分辨率为1
°
。
[0055]
请参照图2，图2为本技术提供的另一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法的流程图，在计算时刻一第一目标位置a的切向风速时，以该点为原点，径向指向雷达方向为y正方向建立笛卡尔坐标系。以该点为中心取一个边平行x、y轴的正方形区域作为询址窗口window1，其内的值由雷达数据插值(x、y方向插值的分辨率可以为15m)得到并用于计算互相关，边长设为上文中的时刻二预测风矢量在y方向的偏差，可以设为60m。已知径向风速和两幅图像之间的时间间隔t可求得风矢量沿径向方向的偏移量
∆
y（即图2中的ab），通过改
变切向方向偏移量
∆
x(距离分辨率为d=15m)找到下一个询址窗口window2，插值(边长60m,x、y方向插值的分辨率均为15m)后与window1进行互相关计算求得互相关系数。找到互相关系数最大的点，便可计算得到切向风速。
[0056]
请参照图4，图4为本技术提供的一种应用场景中的实验数据图。图4对应径向风场变化不剧烈的情形，(a)时刻一的径向风速；(b)时刻二的径向风速；计算得到的风矢量在统一的以雷达为原点，向右0
°
方向（对应现实向北）为x正方向，向上90
°
方向（对应现实向东）为y正方向的笛卡尔坐标系下分解，(c)x方向速度；(d)y方向速度；(e)速度矢量图(0
°
方向为正南，90
°
方向为正西)；(f)互相关系数。
[0057]
请参照图5，图5为本技术提供的另一种应用场景中的实验数据图。图5对应径向风场变化较剧烈的情形， (a)时刻一的径向风速；(b)时刻二的径向风速；计算得到的风矢量在统一的以雷达为原点，向右0
°
方向（对应现实向北）为x正方向，向上90
°
方向（对应现实向东）为y正方向的笛卡尔坐标系下分解，(c)x方向速度；(d)y方向速度；(e)速度矢量图(0
°
方向为正南，90
°
方向为正西)；(f)互相关系数。
[0058]
请参照图6，图6为本技术提供的一种应用场景中的互相关系数统计图。由统计图可见：互相关系数平均值为0.8653，高度相关（ccc》0.8）的数据占比76.25%。由以上实验数据可知：采用本发明的方法计算水平风速具有较高的准确性。ccc代表互相关系数。
[0059]
请参照图7，图7为本技术提供的一种基于激光雷达的水平二维风场获取装置的结构框示意图，该装置包括：扫描模块1，用于利用激光雷达的预设扫描策略对目标测量区域进行多次水平扫描；二维分布获取模块2，用于获取每次扫描得到的回波信号，并依据各个回波信号确定每次扫描在目标测量区域中的气溶胶浓度的二维分布平面；气溶胶浓度包括载噪比、信噪比、后向散射系数、消光系数和pr2中的一种或几种表征；二维图像获取模块3，用于分别对每个二维分布平面进行图形化处理，获取每次扫描对应的径向风速分布的二维图像；图像选取模块4，用于对于任一二维图像，在二维图像中选取第一图像和第二图像；其中，第二图像对应的时间较第一图像对应的时间滞后时间间隔t；询址窗口生成模块5，用于生成预定尺寸的询址窗口；第一窗口数据获取模块6，用于获取询址窗口在第一图像中对应的第一窗口数据，并获取询址窗口的中心的第一目标位置a的径向风速vy；索引直线生成模块7，用于在第二图像中，根据第一目标位置a的径向风速vy和时间间隔t确定索引直线，索引直线与径向风速vy垂直；互相关确定模块8，用于在第二图像中，沿索引直线滑动询址窗口，获取询址窗口在第二图像中每个位置对应的滑动窗口数据，并将所有滑动窗口数据与第一窗口数据之间做互相关运算，确定互相关系数；水平风速确定模块9，用于根据互相关系数确定第一目标位置a在第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v。
[0060]
进一步的，索引直线生成模块7包括：第二目标位置获取单元，用于将径向风速vy的大小和时间间隔t之间的乘积作为
径向位移ab，其中，径向位移ab包括a点和b点，a点为第一目标位置，b点为径向位移末端对应的第二目标位置；索引直线获取单元，用于根据径向位移ab的垂直方向确定索引直线，索引直线经过b点。
[0061]
进一步的，水平风速计算模块9包括：第三目标位置获取单元，用于获取互相关系数最大的询址窗口的中心位置，并根据中心位置确定第三目标位置c；位移确定单元，用于根据第三目标位置c确定切向位移bc和水平位移ac；切向风速确定单元，用于根据切向位移bc和时间间隔t确定切向风速vx；水平风速确定单元，用于根据水平位移ac和时间间隔t确定水平风速v，或，根据切向风速vx和径向风速vy确定水平风速v。
[0062]
综上，本发明提供了一种基于激光雷达的水平二维风场获取方法和装置，利用激光雷达按预设的扫描策略对目标测量区域进行多次水平扫描，获取每次扫描对应的回波信号，并依据各个回波信号，获得每次扫描在目标测量区域中的气溶胶浓度的二维分布平面，分别对每个二维分布平面进行图形化处理，获取每次扫描对应的径向风速分布的二维图像；在二维图像中，选取第一图像和第二图像；生成一预定尺寸的询址窗口；在第一图像中，获取询址窗口在第一图像中对应的第一窗口数据，其中，询址窗口的中心为第一目标位置a；在第二图像中，获取第一目标位置a的径向风速vy；根据径向风速vy和时间间隔t确定索引直线；索引直线与第一径向风速垂直；在第二图像中，沿索引直线段滑动询址窗口，获取询址窗口在第二图像中每个位置对应的滑动窗口数据；对滑动窗口数据与第一窗口数据进行互相关运算，计算互相关系数；最终，根据计算得到的互相关系数确定第一目标位置a在第一图像对应的时间的切向风速vx和水平风速矢量v。
[0063]
本发明至少具有以下有益效果：（1）本发明利用传统激光雷达测量得到的径向风速信息，创造性地将气溶胶浓度作为一种示踪物，生成相应的二维图像，将图像识别分析技术中的互相关算法与激光雷达技术结合起来，通过寻找二维风速轨迹，能够实现单个雷达反演二维水平风场，为反演水平风场提供了一种非常好的手段。较之于传统激光雷达只能测量径向风速信息，本发明直接增加了一个风速维度，极大提高了二维风速测量的准确性。
[0064]
（2）本发明通过结合径向风速确定索引直线，创造性地将图像检索范围由二维图像简化为一维直线，可提前预测下一时刻物体可能运动到的位置，大大缩小检索范围。通过降维检索，本发明不需要遍历整个图像，极大地减小数据处理量，降低运算时间，从而显著提高风速反演效率。
[0065]
（3）由于二维图像数据较大，遍历整个图像可能会得到多个互相关系数很高的结果，因此，二维检索可能存在若干个奇异点，从而对检索结果造成很大的干扰，甚至导致结果出现明显偏离。而本发明通过将检索范围限定在索引直线区域，不仅能够大大提高检索范围，还能够最大限度地避免奇异点的干扰，从而显著提高检索的准确性。
[0066]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范
围为准。
[0067]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。