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微波衰减是微波信号在空气传输过程中不可避免的功率损耗现象,也是造成无线通信质量下降的重要原因之一。无论是在晴朗干净的天气条件下所存在的自由空间路径损耗以及大气中的水汽、氧气所产生的散射及吸收现象,还是在遇到如降雨、雾、霾以及沙尘等复杂气候条件所引发的附加影响,均会对微波信号传输造成显著的功率衰减。分析微波衰减的产生原因、对微波衰减进行准确地观测与估计,对于微波通信系统的设计、无线通信质量损失的弥补,以及对衰减源进行反演等应用具有重要意义。本文针对微波链路在复杂天气条件下所经历的功率衰减的估计问题,以及基于链路衰减估计对二维与三维衰减场进行重构等问题展开研究,提出了复杂天气所致微波链路衰减估计的方法,建立了二维与三维衰减场的重构模型,并着重对多种链路衰减估计方法的性能进行了理论研究与仿真分析。本论文首先对现有基于测量接收信号电平(Received Signal Level,RSL)的复杂天气所致链路衰减估计方法进行研究,针对目前缺少对其性能进行理论分析的问题,在不考虑量化误差的情况下,提出了一种理想RSL模型,并利用该模型给出了基于RSL测量的复杂天气所致链路衰减估计的理论性能极限,弥补了对其理论分析的缺失。理论与仿真结果表明,该方法在接收机工作信噪比较高的情况下,性能良好,而在信噪比较低的情况下性能变差。同时,链路在复杂天气条件下遭受衰减较大的情况下,对衰减的估计分辨率较低。在对现有复杂天气所致微波链路衰减估计与衰减场重构技术的研究基础上,本论文利用信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)估计对微波链路所受复杂天气所致衰减进行估计,并提出基于纯净信号功率(Clean Signal Power,CSP)估计的复杂天气所致链路衰减估计方法。通过理论推导的方式,分别得出了基于SNR估计以及基于CSP估计的链路衰减估计器的理论性能极限。将上述三种复杂天气所致微波链路衰减估计器综合对比,理论与仿真结果均表明,在接收机工作信噪比较低的情况下,基于SNR估计与基于CSP估计的复杂天气所致链路衰减估计方法具有更为显著的性能优势;在接收机工作信噪比较高的情况下,基于SNR估计的链路衰减估计器的估计分辨率无法持续提高,而基于CSP估计的复杂天气所致链路衰减估计器在绝大部分情况下均具有最佳的估计性能;当链路于复杂天气条件下遭受的微波衰减较大时,基于SNR与基于CSP的估计方法性能亦有所下降,但下降趋势均缓于基于RSL测量的复杂天气所致链路衰减估计方法。对于利用微波链路对复杂天气所产生的微波衰减场进行观测与重构的问题,本论文以降雨事件为例,利用基于SNR估计与基于CSP估计的复杂天气所致链路衰减估计器,对由降雨所产生的近地面二维衰减场进行层析重构,并基于卫星通信链路,利用基于CSP估计的链路衰减估计器对由降雨产生的三维衰减场进行层析重构。通过对比利用基于RSL测量、基于SNR估计以及基于CSP估计的链路衰减估计器对二维与三维衰减场重构的结果表明,在近地面二维衰减场的重构问题中,基于CSP与基于SNR方法的重构精度均优于基于RSL的方法,但前二者的性能差异相对较小;对于三维衰减场的重构问题,基于RSL的方法难以实现对衰减场的重构,基于CSP的方法则表现出了明显的性能优势,而基于SNR的方法虽然也能较为精确的对衰减场重构,但其重构精度与利用本文所提出的基于CSP估计的复杂天气所致链路衰减估计器的重构结果有较为明显的差距。本论文不仅基于微波信号提出了新的复杂天气所致链路衰减估计的方法,提高了衰减估计精度,还通过理论推导与仿真相结合的方式,弥补与完善了多种链路衰减估计器的性能分析。同时,基于不同链路衰减估计器分别实现了二维衰减场与三维衰减场的重构,扩大了微波链路衰减估计的应用范围,从而完成了从单微波链路衰减估计到多维衰减场重构的研究。本论文有图56幅,表21个,参考文献174篇。