Long-range wind monitoring in real time with optimized coherent lidar
Surveillance du vent à longue distance en temps réel avec un Lidar cohérent optimisé.
Résumé
Two important enabling technologies for pulsed coherent detection wind lidar are the laser and real-time signal processing. In particular, fiber laser is limited in peak power by nonlinear effects, such as stimulated Brillouin scattering (SBS). We report on various technologies that have been developed to mitigate SBS and increase peak power in 1.5-μm fiber lasers, such as special large mode area fiber designs or strain management. Range-resolved wind profiles up to a record range of 16 km within 0.1-s averaging time have been obtained thanks to those high-peak power fiber lasers. At long range, the lidar signal gets much weaker than the noise and special care is required to extract the Doppler peak from the spectral noise. To optimize real-time processing for weak carrier-to-noise ratio signal, we have studied various Doppler mean frequency estimators (MFE) and the influence of data accumulation on outliers occurrence. Five real-time MFEs (maximum, centroid, matched filter, maximum likelihood, and polynomial fit) have been compared in terms of error and processing time using lidar experimental data. MFE errors and data accumulation limits are established using a spectral method.
Deux technologies importantes pour la détection du vent par lidar cohérent pulsé sont le laser et le traitement de signal en temps réel. En particulier, le laser fibré est limité en puissance crête par des effets non linéaires, tels que la diffusion Brillouin stimulé (SBS). Nous présentons diverses technologies qui ont été élaborées pour atténuer le SBS et augmenter la puissance crête dans les lasersà fibre à 1,5 μm, comme la conception de fibres spéciales à grande surface modale ou la gestion des contraintes. On a obtenu des profils de vent résolus en distance jusqu'à une distance record de 16 km avec temps de moyennage de 0,1 s, grâce à ces lasers à fibre de haute puissance. À longue portée, le signal lidar devient beaucoup plus faible que le bruit et un soin particulier est nécessaire pour extraire le pic Doppler du bruit spectral. Pour optimiser le traitement en temps nous avons étudié différents estimateurs de la fréquence moyenne Doppler (MFE) et l'influence de l'accumulation de données sur l'occurrence des valeurs aberrantes. Cinq MFE en temps réel (maximum, centroïde, filtre adapté, maximum de vraisemblance et ajustement polynomial) ont été comparés en termes d'erreur et de temps de traitement en utilisant des données lidar expérimentales.Les erreurs des MFE et les limites d'accumulation de données sont établies par une méthode spectrale.