基于多波长激光探测海洋大气波导机理及技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41306036
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    吴荣华
  • 依托单位：
    中国人民解放军海军工程大学
  • 学科分类：
    D0608.海洋物理与观测探测技术
  • 结题年份：
    2016
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The changeful law of the atmospheric duct is drawn and its occurring time and extension are estimated and forecasted,thesurveillance equipments can exert all their powers to work well,based onfrequency,launching elevation and so on.So based on the real data fromthe atmosphere and sea,atmospheric ducts can be analysed,estimated and forecasted,which has great theoretical significance and is of great valueespically to military when effects of atmospheric duct on propagation ofradio waves and functions of surveillance equipments are estimated.In order to realize the radar silence under the condition of Marine atmospheric duct detection research problems,using a new laser detection atmospheric duct technology. This method can realize atmospheric duct of remote sensing detection with comprehensive, high real-time, high flexibility, high security advantages. Through the study of Marine atmospheric duct formation mechanism and characteristics, radar wave atmospheric transmission and refractive index structure constant, light wave band and radar wave refractive index structure constant correlation, set up light wave atmospheric transmission Monte-carlo numerical simulation and polarization detection model, based on neural network of wavelength light wave refractive index structure constant inversion model and laser detection atmospheric band theory model. Developing laser detection atmospheric duct model and the traditional atmospheric duct detection method contrast and laser detection atmospheric duct experimental research.
掌握大气波导的变化规律，准确而及时地预测、预报其出现的时间和地域，结合频率、射线波束、天线仰角和发生功率的选择，就能更好地发挥探测及通信设备的作用，根据实际大气环境，分析、预测和预报大气波导，对于评估大气环境对电磁波传播和探测系统性能具有重要的理论意义和实际价值。为了实现雷达静默条件下的海洋大气波导探测研究问题，采用一种全新的激光探测大气波导技术，该方法能实现大气波导的遥感探测，具有全方位、高实时性、高灵活性、高保密性等优点。通过研究海洋大气波导形成机理及特征、海洋大气多波长激光传输特性、雷达波段大气传输及折射率结构常数、光波波段与雷达波段折射率结构常数相关性，建立光波大气传输蒙特卡罗数值模拟及偏振探测、基于神经网络的多波长光波折射率变化率反演及多波长激光探测大气波导理论模型。开展激光探测大气波导模型与传统波导判据比对和激光探测大气波导实验研究。

结项摘要

掌握大气波导的变化规律，准确而及时地预测、预报其出现的时间和地域，结合频率、射线波束、天线仰角和发生功率的选择，就能更好地发挥探测及通信设备的作用，根据实际大气环境，分析、预测和预报大气波导，对于评估大气环境对电磁波传播和探测系统性能具有重要的理论意义和实际价值。为了实现雷达静默条件下的海洋大气波导探测研究问题，采用一种全新的激光探测大气波导技术，该方法能实现大气波导的遥感探测，具有全方位、高实时性、高灵活性、高保密性等优点。通过研究海洋大气波导形成机理及特征、海洋大气多波长激光传输特性、雷达波段大气传输及折射率结构常数、光波波段与雷达波段折射率结构常数相关性，建立光波大气传输蒙特卡罗数值模拟及偏振探测、基于神经网络的多波长光波折射率变化率反演及多波长激光探测大气波导理论模型。开展激光探测大气波导模型与传统波导判据比对和激光探测大气波导实验研究。

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于泛化回归神经网络的激光多波长反演技术及对红外探测距离影响研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    ICOPEN 2016 OF SPIE
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘中华;吴荣华;黄高明
  • 通讯作者：
    黄高明

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其他文献

液体中激光声传输特性
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    红外与激光工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李胜勇;吴荣华;王晓宇;王江安;宗思光
  • 通讯作者：
    宗思光
基于舰船尾流激光雷达的Monte Carlo模型及方差消减方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    梁善勇;王江安;张峰;吴荣华;宗思光;王雨虹;王乐东
  • 通讯作者：
    王乐东
月球目标监测风云二号静止气象卫星可见光辐射响应变化
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    遥感学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈林;张鹏;吴荣华;胡秀清;张璐
  • 通讯作者：
    张璐
FY-3A/MWHS冷空测值受月球影响分析及修正
  • DOI：
    10.11898/1001-7313.20150406
  • 发表时间：
    2015-07
  • 期刊：
    应用气象学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谷松岩;吴荣华;游然
  • 通讯作者：
    游然
舰船致生物受激发光的水中传输特性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    舰船电子工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张显峰;曹静;宗思光;吴荣华;梁善永
  • 通讯作者：
    梁善永

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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