[发明专利]基于领域自适应的微波衰减的大气PM2.5监测方法

说明书

本发明公开了一种基于领域自适应的微波衰减的大气PM2.5监测方法，获取微波衰减信号强度数据，去除干扰，得到有效强度数据，获取能见度数据，以能见度数据作为原域，以有效强度数据作为目标域，在原域和目标域的分布一致后，获取原域和目标域之间的对应关系，并建立原域与PM2.5浓度之间的关系，获取当前监测强度数据，根据原域和目标域之间的对应关系将所述当前监测强度数据替换为原域数据，得到当前原域数据，根据原域与PM2.5浓度之间的关系确定当前原域数据对应的PM2.5浓度，以实现对当前大气中的PM2.5的监测，可以提高监测结果的准确性，降低相应的监测成本。

技术领域

本发明涉及空气质量监测技术领域，尤其涉及一种基于领域自适应的微波衰减的大气PM2.5监测方法。

背景技术

PM2.5这些大气中的细颗粒物是造成大气环境质量恶化及危害人类身体健康的污染原之一。实时与精准测量大气中PM2.5浓度对保障人民的生命健康具有极其重要的意义。目前，PM2.5浓度的测定方式按其基本原理可分为4大类。第一类是质量和质量当量法，典型的代表是重量法、β射线吸收法、微量振荡天平法；第二类是可见光散射法,典型的代表是浊度计、凝结核计数器；第三类是可见光吸收法,典型的代表是吸收光度计、光声光谱；第四类是电迁移法，典型的代表有电溶胶分析仪等。上述方法大多基于化学方法对大气中的PM2.5进行测量，具有相对较高的精度。然而，这些传统方法需要征用或租用大面积的土地来建设测量设施与设备，在城市化地区，这种方法会带来高昂的经济成本和社会成本。另外，这些传统方法还需要大量的具有高精度的仪器，这些仪器除了价格昂贵之外，还需要每年投入非常可观的人力、物力进行仪器的运行维护。可见在实际应用过程中，传统方法具有操作难度高、监测成本高的问题。

发明内容

针对以上问题，本发明提出一种基于领域自适应的微波衰减的大气PM2.5监测方法。

为实现本发明的目的，提供一种基于领域自适应的微波衰减的大气PM2.5监测方法，包括如下步骤：

S10，获取微波信号接收端在设定时段接收的微波衰减信号强度数据，去除微波衰减信号强度数据中的干扰数据，得到有效强度数据；

S20，获取能见度仪在所述设定时段获得的能见度数据，以所述能见度数据作为原域，以所述有效强度数据作为目标域，采用子空间变化法，通过数据分布角度，使原域和目标域的分布一致；

S30，在原域和目标域的分布一致后，获取原域和目标域之间的对应关系，并采用神经网络模型建立原域与PM2.5浓度之间的关系；

S40，获取微波信号接收端当前接收的微波衰减信号强度数据，得到当前监测强度数据，根据原域和目标域之间的对应关系将所述当前监测强度数据替换为原域数据，得到当前原域数据，根据原域与PM2.5浓度之间的关系确定所述当前原域数据对应的PM2.5浓度。

在一个实施例中，去除微波衰减信号强度数据中的干扰数据的过程包括：

识别所述微波衰减信号强度数据中的丢失数据，对所述丢失数据进行插补，并去除超过响应阈值的干扰数据。

作为一个实施例，去除微波衰减信号强度数据中的干扰数据的过程还包括：

剔除所述微波衰减信号强度数据中由固体颗粒导致的信号衰减数据、水蒸气引起的信号衰减数据、湿天线导致的信号衰减数据、以及系统量化噪声。

在一个实施例中，采用子空间变化法，通过数据分布角度，使原域和目标域的分布一致的过程包括：

分别获取原域的边缘概率分布特征和目标域的边缘概率分布特征；

根据原域的边缘概率分布特征和目标域的边缘概率分布特征计算原域和目标域之间边缘概率分布特征的分布距离，根据所述分布距离确定原域和目标域的分布一致。