一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及一種水汽探測方法，具體設及一種基于多智能體的邊界層水汽探測方 法，本發(fā)明屬于大氣探測領域。
【背景技術】
[0002] 水汽是大氣中含量較少的一種微量氣體，主要分布在大氣的底層，尤其是高度在 10~12公里W下，水汽占全部水汽總量的99%。雖然水汽的含量較少，確是大氣中最活躍 的組成部分，對地球上的生命具有重要意義。水汽在大氣中會隨著溫度的變化呈現(xiàn)=種狀 態(tài)，是云和降水形成的物質基礎。地球上的水分在大氣、陸地和海洋之間循環(huán)，大氣水汽在 全球水循環(huán)過程中起著重要作用。天氣現(xiàn)象大多是大氣水汽變化的結果，水汽在相變過程 中吸收和釋放大量潛熱，直接影響地面和空氣溫度，進而影響大氣垂直穩(wěn)定度和對流天氣 系統(tǒng)的形成和演變。水汽是一個多變參數，在大氣能量傳輸和天氣系統(tǒng)演變中起著非常重 要的作用，大氣中的水汽含量是預報中尺度或局地尺度的降雨強度的一個必要參數。因此， 有效獲取高精度、高時空分辨率的大氣水汽信息能夠準確分析中尺度惡劣天氣系統(tǒng)的形成 和演變，對于中尺度災害性天氣的預報和防災減災具有重要作用。
[0003] 大氣中影響水汽分布和含量的因素非常復雜，同時水汽也是大氣中時空變化最為 明顯的要素。由于探測經費、探測組網和探測技術的局限性，目前，高時空分辨率的水汽資 料的探測和獲取依然是一個困難的問題，而高時空分辨率的水汽資料又是實現(xiàn)準確數值預 報的前提，因此應用新的技術手段提高水汽觀測精度和分辨率是當前大氣探測領域最為活 躍的研究方向。目前已經使用的較為有效的探測大氣水汽含量的方法有地面氣象站濕度 計的觀測方法、太陽光譜水汽分析儀方法、氣象飛機探測、激光探測、雷達探測、衛(wèi)星水汽觀 測、地基微波福射計觀測、無線電水汽探測技術、GI^S測量水汽方法。其中無線電水汽探測 技術是目前高空氣象數據探測的最主要手段。其缺點是無線電探空儀的使用成本過高，其 布網密度更低，同時觀測數據的時間分辨率很低，不足W分辨水汽的快速的時空變化；受 探空氣球跟蹤定位技術的限制，探空氣球在高空復雜素流條件和雷暴天氣發(fā)生的時段定位 精度很低，不能有效的監(jiān)測強對流天氣過程中的水汽變化。而GI^S測量水汽方法是近年來 發(fā)展起來的一種全新的大氣觀測手段。GI^S測量系統(tǒng)缺點是GI^S接收機成本過高，高密度 布網難W實現(xiàn)，下一代的高分辨率數值天氣預報模式在預報中尺度災害性天氣的時候需要 2km-5km尺度的高分辨率氣象資料。GI^S觀測系統(tǒng)不能滿足該一要求?？梢?，目前現(xiàn)有的大 氣水含量探測技術普遍存在W下幾點問題；1)使用成本高，不宜全面普及；2)時空分辨率 低，不能提供高分辨率氣象資料；3)抗干擾能力較弱，不能適用于特殊天氣環(huán)境下。

【發(fā)明內容】

[0004] 為解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多智能體的邊界層水汽 探測方法，W解決現(xiàn)有技術使用成本高，時空分辨率低，抗干擾能力弱的技術問題。
[0005] 為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術方案：
[0006] 一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，包括：多智能體系統(tǒng)接收 由通信基站發(fā)射并經大氣折射的電磁波信號，同時獲取當前位置及環(huán)境信息，計算出對應 的水汽含量數據。
[0007] 前述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所述環(huán)境信息包 括溫度、氣壓。
[000引前述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，包括如下步驟：
[0009] 步驟一；所述多智能體包括傳感器智能體、管理者智能體、接口智能體，多個傳感 器智能體接收由通信基站發(fā)射并經大氣折射的電磁波信號，傳感器智能體獲取當前自身的 位置信息及環(huán)境信息，計算出對應的水汽含量數據，然后將位置信息、環(huán)境信息及計算所得 的水汽含量數據上傳到管理者智能體；
[0010] 步驟二：管理者智能體接收來自傳感器智能體的數據，對接收到的水汽含量數據 根據位置信息進行驗證，將有問題的數據排除掉，得到有效數據；再對有效數據進行預處 理，將預處理完畢的數據上傳接口智能體，根據接口智能體發(fā)送的控制信息更改傳感器智 能體發(fā)送數據的頻率；
[0011] 步驟接口智能體匯總管理者智能體處理過的數據并進行再處理，將所有傳感 器智能體當前位置信息、狀態(tài)W及有效數據實時顯示在地圖上，并控制和更改整個系統(tǒng)的 參數。
[0012] 前述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所述步驟二中，對 有效數據進行預處理的步驟包括如下：
[0013] 步驟a;將樣本空間劃分為互不重疊的子空間，每個子空間稱為一層；
[0014] 步驟b;在每一層進行隨機抽樣。
[0015] 前述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所述步驟a包括： W通信基站為中屯、，Wr為半徑的覆蓋范圍劃分為k個環(huán)；分別設定k個距離di，d2,ds，…， dk，k為正整數，di為第i個環(huán)與通信基站之間的距離，1《i《k，確定每一層環(huán)的大小。
[0016] 前述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所述步驟b包括： 確定每一層的樣本數ni，n,，…，Hk，使得抽樣結果均勻分布在整個空間；每一層的樣本 數：
【主權項】
1. 一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，包括：多智能體系統(tǒng)接收 由通信基站發(fā)射并經大氣折射的電磁波信號，同時獲取當前位置及環(huán)境信息，計算出對應 的水汽含量數據。
2. 根據權利要求1所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述環(huán)境信息包括溫度、氣壓。
3. 根據權利要求1所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，包 括如下步驟： 步驟一：所述多智能體包括傳感器智能體、管理者智能體、接口智能體，多個傳感器智 能體接收由通信基站發(fā)射并經大氣折射的電磁波信號，傳感器智能體獲取當前自身的位置 信息及環(huán)境信息，計算出對應的水汽含量數據，然后將位置信息、環(huán)境信息及計算所得的水 汽含量數據上傳到管理者智能體； 步驟二：管理者智能體接收來自傳感器智能體的數據，對接收到的水汽含量數據根據 位置信息進行驗證，將有問題的數據排除掉，得到有效數據；再對有效數據進行預處理，將 預處理完畢的數據上傳接口智能體，根據接口智能體發(fā)送的控制信息更改傳感器智能體發(fā) 送數據的頻率； 步驟三：接口智能體匯總管理者智能體處理過的數據并進行再處理，將所有傳感器智 能體當前位置信息、狀態(tài)以及有效數據實時顯示在地圖上，并控制和更改整個系統(tǒng)的參數。
4. 根據權利要求3所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述步驟二中，對有效數據進行預處理的步驟包括如下： 步驟a :將樣本空間劃分為互不重疊的子空間，每個子空間稱為一層； 步驟b :在每一層進行隨機抽樣。
5. 根據權利要求4所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述步驟a包括：以通信基站為中心，以r為半徑的覆蓋范圍劃分為k個環(huán)；分別設定k個距 離屯，d 2, d3，…，dk，k為正整數，Cli為第i個環(huán)與通信基站之間的距離，I < i < k，確定每一 層環(huán)的大小。
6. 根據權利要求5所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述步驟b包括：確定每一層的樣本數Ii1, n2, n3,…，nk，使得抽樣結果均勾分布在整個空間； 每一層的樣本數：
其中設定的樣本基數1000個，每一層所覆蓋的對象個 數 500 個；S(Cl1) = RQCr1), S(d2) = RQ(r2)-RQCr1),…，S(Cli) = RQ(Iri)-RQOv1),…而= (I1, r2 = r ^d2,…，a = r Η+φ。
7. 根據權利要求6所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述R通過傳感器智能體范圍查詢實現(xiàn)。
8. 根據權利要求7所述的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，所 述范圍查詢是指查詢以通信基站所在位置GPS坐標點為中心，半徑長度等于查詢半徑100M 的圓內的對象子集。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法，其特征在于，包括：多智能體系統(tǒng)接收由通信基站發(fā)射并經大氣折射的電磁波信號，同時獲取當前位置及環(huán)境信息，計算出對應的水汽含量數據。本發(fā)明的一種基于多智能體的邊界層水汽探測方法可以基于現(xiàn)有的通信網絡，觀測成本降低；觀測精度更高；豐富觀測數據；多拓展了時間分辨率；多智能體間的通信可以根據數據產生的位置信息合并數據；多智能體個體的數據處理能力可以對數據進行預處理，使得后期的數據處理變得簡單。
【IPC分類】G01W1-02, G01S13-95
【公開號】CN104865616
【申請?zhí)枴緾N201510291020
【發(fā)明人】徐冬冬, 周杰, 夏景明, 陸振宇, 宦海
【申請人】南京信息工程大學
【公開日】2015年8月26日
【申請日】2015年5月29日