基于小型无人飞行器的大气边界层湍流感知对飞行轨迹的依赖性
流体动力学
2018-07-13 v1
摘要
大气湍流,尤其是近地面边界层中的湍流,因需捕捉长度和时间尺度的巨大跨度以及传感器数量有限,已知处于欠采样状态。过去十年中,无人驾驶飞机系统(UAS)技术的应用在各类场景中已近乎普及,尤其随着近期 FAA 对飞行限制的放宽。从地球物理科学视角,此类技术将允许感知大尺度大气流动,特别是大气边界层(ABL)湍流、城市环境中的空气质量监测——其中大量小型、最小侵入性和移动传感器可极大改变我们研究此类复杂现象的能力。当前可用的大气边界层物理观测数据极为稀疏和稀少,严重限制了分析。利用可由 UAS 群测量的数据的数量和分辨率,ABL 湍流中相干结构的三维重建与推断或可行。然而,关键挑战仍在于确定飞行 UAS 以获取湍流相关量化的最优轨迹、解释来自移动传感器的数据,以及理解稀疏测量对整体湍流边界层的代表性程度。这引出了许多根本上有趣的问题,本文探讨了其中少数几个。
引用
@article{arxiv.1807.04304,
title = {On the Trajectory Dependence of Atmospheric Boundary Layer Turbulence Sensing using Small Unmanned Vehicles},
author = {Balaji Jayaraman and Sam Allison and He Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.04304},
year = {2018}
}
备注
Manuscript being prepared for Boundary Layer Meteorlogy