为了能在低信噪比情况下获得高精度矢量风速，采用非线性最优化理论中的序列二次规划(SQP)求解滤波正弦波拟合(FSWF)，实现了速度方位显示(VAD)算法中矢量风场的反演。基于模拟数据进行仿真实验，以反演结果的均方根误差作为评价指标，对比直接正弦波拟合(DSWF)和SQP-FSWF两种算法，结果表明在低信噪比条件下SQP-FSWF算法的反演效果优于DSWF算法。在FSWF计算中，基于风场反演结果的时空连续性，对比SQP算法和无约束最优化算法中的拟牛顿法，结果表明，SQP算法在低信噪比下效果更好。开展了激光雷达和探空气球的风场测量对比实验，获取了真实的激光雷达回波信号和同步探空气球数据，以进一步评估算法的可靠性。实验结果显示，SQP-FSWF算法得到的风速反演结果，同作为对比对象的探空气球的测量结果（水平风速、水平风向），两者间的相关系数分别为0.993和0.988，平均误差分别为0.2 m/s和3.28°，均方根误差分别为0.28 m/s和4.62°。对比分析反演结果的时空连续性发现，所提出方法在低信噪比下时空连续性更好，与模拟数据实验结果的效果表现一致。

提出基于共轭梯度算法的速度方位显示(VAD)风场反演方法，应用最优化理论，将共轭梯度算法代替传统VAD方法中的傅里叶级数展开来求取最优解，并针对算法在风场反演应用时存在不收敛于最优解的问题，使用Hessian矩阵对算法进行了修正。同时开展了多普勒激光雷达与符合IEC 61400-12-1国际标准的高精度风杯风速计的43天对比实验，结果显示，当激光雷达的方位角扫描范围为60°、径向个数为7个时，两者的风速、风向相关系数分别为0.991和0.998，风速、风向标准偏差分别为0.52 m/s和5.1°，风速、风向偏差分别为-0.02 m/s和3.6°。对比实验结果表明，基于共轭梯度算法的VAD风场反演方法使用较小的扫描方位角仍能保证其测量的准确性满足国际标准，具有更强的适用性，同时印证了激光雷达系统的测量性能，为动态复杂风场的监测提供了更佳的选择。

为了研究机载测风激光雷达对机下空域3维风场分布进行探测的问题，基于陆基测风激光雷达建立风场模型，采用Levenber-Marquardt(LM)最小二乘法优化径向速率，与传统反演算法进行了仿真对比。结果表明，机载测风激光雷达的工作原理和扫描方式与陆基测风激光雷达类似，不同的是，机载测风激光雷达不仅受飞机速度干扰，而且存在飞机飞行状态不稳定性影响、地球曲率影响、地面强散射回波干扰、地面杂波干扰等特有误差来源，使得风场反演难度更大；而LM最小二乘法具有Newton-Gaussian最小二乘法的快速收敛特性和梯度下降法的保证收敛特性，能满足风场快速和准确的反演。相关结果对测风激光雷达的优化具有参考价值。

为了弥补激光测风雷达风场反演速度方位显示法的不足、提高反演风速精度，提出了一种改进的方法。运用迭代预处理的方法提高原始雷达数据质量，消除小幅值风速和奇异点的影响，用统计求和平均的方法反演出3维风场；并建立了风场模型，通过数值计算软件进行了仿真和误差分析。结果表明，改进的方法反演出风速的误差不超过0．5m／s，比传统速度方位显示算法的精度提高了1倍。