一种基于神经网络的低空大气波导测量方法及系统与流程

本发明属于低空大气波导测量，更具体地，涉及一种基于神经网络的低空大气波导测量方法及系统。

背景技术：

1、低空波导测量是一种用于研究大气中低空层次的大气参数和现象的技术。

2、低空波导测量通常包括以下步骤：

3、发射器：使用特定的微波或毫米波辐射源，将电磁波辐射送入大气中。

4、传播路径：电磁波在大气中传播，会受到大气中各种因素的影响，如湿度、温度和气流等。这些因素会改变波导中的电磁波传播速度和路径。

5、接收器：在远处设置接收器，用于接收从大气中传播回来的电磁波。

6、数据处理：接收到的信号数据将被处理和分析，以获取有关大气参数的信息。这通常涉及使用雷达和其他传感器技术。

7、但是由于低空层次具有很多不确定性，单纯通过传感器测量低空波导误差很大。

技术实现思路

1、为解决以上技术问题，本发明提出一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，包括：

2、设置电场的幅值平方对电极化的影响函数，使用神经网络拟合电场的幅值平方对电极化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x, y, z)处的电场，计算非线性电极化响应值；

3、设置磁场的幅值平方对磁化的影响函数，使用神经网络拟合磁场的幅值平方对磁化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x, y, z)处的磁场，计算非线性磁化响应值；

4、设置低空大气波导测量模型，并根据所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值，完成对低空大气波导的测量。

5、进一步的，所述低空大气波导测量模型包括：

6、,

7、,

8、其中，为拉普拉斯算子，e为时间t时在空间坐标(x, y, z)处的电场，c为光速，为真空磁导率，为非线性电极化响应值，h为时间t时在空间坐标(x, y, z)处的磁场，为非线性磁化响应值。

9、进一步的，计算所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值为：

10、，

11、 ，

12、其中，为电场的幅值平方对电极化的影响函数，为磁场的幅值平方对磁化的影响函数。

13、进一步的，所述电场的幅值平方对电极化的影响函数包括：

14、,

15、其中，a、b、c和d为调整因子。

16、进一步的，所述磁场的幅值平方对磁化的影响函数包括：

17、,

18、其中，a、b、c和d为调整因子。

19、进一步的，所述神经网络为卷积神经网络或循环神经网络。

20、进一步的，将均方误差函数作为损失函数，判断通过所述低空大气波导测量模型测量的低空大气波导与真实值的差异。

21、进一步的，设置所述神经网络中的多个隐藏神经元，用于优化所述低空大气波导测量模型。

22、本发明还提出一种基于神经网络的低空大气波导测量系统，包括：

23、计算非线性电极化响应值模块，用于设置电场的幅值平方对电极化的影响函数，使用神经网络拟合电场的幅值平方对电极化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x, y, z)处的电场，计算非线性电极化响应值；

24、计算非线性磁化响应值模块，用于设置磁场的幅值平方对磁化的影响函数，使用神经网络拟合磁场的幅值平方对磁化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x, y, z)处的磁场，计算非线性磁化响应值；

25、测量模块，用于设置低空大气波导测量模型，并根据所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值，完成对低空大气波导的测量。

26、进一步的，所述低空大气波导测量模型包括：

27、,

28、,

29、其中，为拉普拉斯算子，e为时间t时在空间坐标(x, y, z)处的电场，c为光速，为真空磁导率，为非线性电极化响应值，h为时间t时在空间坐标(x, y, z)处的磁场，为非线性磁化响应值。

30、通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

31、本发明设置电场的幅值平方对电极化的影响函数，使用神经网络拟合电场的幅值平方对电极化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x, y, z)处的电场，计算非线性电极化响应值；设置磁场的幅值平方对磁化的影响函数，使用神经网络拟合磁场的幅值平方对磁化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x,y, z)处的磁场，计算非线性磁化响应值；设置低空大气波导测量模型，并根据所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值，完成对低空大气波导的测量。本发明通过以上技术方案能够对低空大气波导进行准确的测量。

技术特征：

1.一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，所述低空大气波导测量模型包括：

3.如权利要求2所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，计算所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值为：

4.如权利要求3所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，所述电场的幅值平方对电极化的影响函数包括：

5.如权利要求3所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，所述磁场的幅值平方对磁化的影响函数包括：

6.如权利要求1所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，所述神经网络为卷积神经网络或循环神经网络。

7.如权利要求1所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，将均方误差函数作为损失函数，判断通过所述低空大气波导测量模型测量的低空大气波导与真实值的差异。

8.如权利要求1所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量方法，其特征在于，设置所述神经网络中的多个隐藏神经元，用于优化所述低空大气波导测量模型。

9.一种基于神经网络的低空大气波导测量系统，其特征在于，包括：

10.如权利要求9所述的一种基于神经网络的低空大气波导测量系统，其特征在于，所述低空大气波导测量模型包括：

技术总结
本发明公开一种基于神经网络的低空大气波导测量方法及系统，该方法包括：设置电场的幅值平方对电极化的影响函数，使用神经网络拟合电场的幅值平方对电极化的影响函数中的调整因子，并根据时间t时在空间坐标(x,y,z)处的电场，计算非线性电极化响应值；设置磁场的幅值平方对磁化的影响函数，使用神经网络拟合磁场的幅值平方对磁化的影响函数，并根据时间t时在空间坐标(x,y,z)处的磁场，计算非线性磁化响应值；设置低空大气波导测量模型，并根据所述非线性电极化响应值和所述非线性磁化响应值，完成对低空大气波导的测量。

技术研发人员：许亚海,朱强华,李意全,王卫星,邱志文,程龙,梁艳梅,李成,刘兵,李梦元
受保护的技术使用者：宁波麦思捷科技有限公司武汉分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16