路径积分差分吸收（IPDA）激光雷达可装载于飞机或卫星上探测大范围大气CO₂浓度，具有全天时和探测精度高的优势。全球云的平均覆盖率可达60%，因此在激光穿透大气射向地面的探测过程中，除了地面和海洋回波信号，还有很多云层回波信号。结合机载大气探测激光雷达（ACDL）信号采集特点，针对复杂的云层回波信号，提出一种基于中位数绝对偏差的离群值筛选法提取信号，可分离多层云回波信号及云层与地面回波信号同时存在的信号。分析云信号的探测能力，并利用云层回波信号积分值反演云上CO₂柱浓度，结果与原位测量仪测量结果变化趋势一致，二者偏差为2.8 μL/L。

过去几十年中激光雷达的发展对于海洋监测有着重大意义,而星载单光子激光雷达以更高的分辨率和测量精度展现了其在海洋遥感中的优势地位。结合单光子探测器的响应特性,依据海面反射模型,提出了一个定量计算海面回波信号强度的理论模型。使用ICESat-2(The Ice, Cloud, and land Elevation Satellite 2)对地观测激光测高卫星搭载的先进地形激光测高系统(ATLAS)的参数作为输入,采用ICESat-2获取的ATL03数据统计回波信号强度和全球风场数据验证模型,模型在菲律宾海域统计的多轨数据较好,在海面风速为4~10 m/s的情况下,其均值误差为0.0037个光子/脉冲,均方根误差为0.153个光子/脉冲。分析得出了星载单光子海洋测高仪回波强度和海平面上方平均风速的关系,该结论对海平面上方风速反演提供了重要的理论依据。

浅水激光雷达回波信号中混有高斯白噪声及系统自由振动时产生的固有频率成分,因此较难从较低信噪比的回波信号中获取目标的距离与特征,需要进行降噪处理。根据全波形回波及固有频率的频域特点,提出了一种改进的经验小波变换方法,并将其用于浅水激光雷达信号的降噪。首先对实验室自制的测深激光雷达系统测到的回波信号进行分解,得到降噪后的回波、噪声及固有频率成分,然后针对降噪后的回波信号,进行非线性阻尼最小二乘算法拟合优化,最终得到全波形回波的分解信号并测得水深。利用MATLAB建立信号模型,对比常用降噪算法处理的降噪效果,结果显示,改进的算法在计算时间、信噪比和均方误差等方面有明显优势;对比0.5~3.0 m水深范围内不同降噪算法的实测回波处理效果,经所提方法降噪后,回波信号的测深误差小于0.1 m。

在航迹起始领域,针对复杂电磁环境下大量杂波剩余造成的虚假航迹问题,提出了新的剩余杂波处理方法。该方法是基于自适应提升(AdaBoost)算法,将杂波抑制问题转化为AdaBoost决策树分类。首先,训练基学习器,得出一个粗略的分类结果;在此基础上,组合多个基学习器的结果进行更全面的分类,解决了弱学习器在特征不明显的杂波点迹上表现不佳的问题。实验结果表明,提出的方法相较于传统的SVM和KNN分类器更加有效地抑制了剩余杂波点迹,减少了剩余杂波对航迹起始的影响。

针对箔条微动对回波信号调制的问题, 提出一种单根箔条回波构建方法。首先建立单根箔条的典型微动模式的运动学方程, 然后基于散射中心对该微动模式下的单根箔条回波进行仿真, 最后通过时频方法对单根箔条回波信号的微动变化规律进行分析。仿真结果表明, 建立的单根箔条微动模型能够有效地反映箔条回波信号的微动特性, 为精确建立箔条云回波模型提供了技术支撑, 并为有效识别箔条干扰、改善雷达性能提供了理论依据。

采用半解析蒙特卡洛方法, 开发了一套星载海洋激光雷达回波信号的仿真系统。通过输入激光雷达系统参数和仿真的环境参数, 该系统能够模拟具有不同光学特性的大气和海洋的激光雷达回波信号。同时该仿真系统设计了用户友好的软件界面方便用户对输入参数进行操作, 并直观地看到输出结果。利用该系统进行了多种仿真, 例如不同类型水体以及不同散射相函数的情况, 并将仿真结果与理论的激光雷达信号做了对比, 具有较高的一致性。该系统对星载海洋激光雷达探测机理的研究有一定的指导意义。

设计了三维成像激光雷达高带宽数据采集与存储系统。为保证系统存储的实时性,通过PCIE 3.0 (peripheral component interface express 3.0)将数据传输到计算机,将回波数据存储到固态硬盘(SSD)大容量盘阵中。针对系统中多片模数转换器(ADCs)采样数据不同步问题,提出了高速信号同步触发电路及现场可编程逻辑门阵列(FPGA)固有路径延迟校准算法。为了精确测量激光雷达内光路触发脉冲与系统时钟之间的延时量,设计了基于多级输入输出延迟(IODELAY)单元的时间数字计数器(TDC)算法,时间分辨率高达52 ps。结果表明,系统最大存储带宽为5.12 GByte/s,存储容量为24 TByte,在数据采集和存储上表现出很强的实时性和同步性,有较高的实用价值。

高光谱分辨率激光雷达(High Spectral Resolution Lidar, HSRL)系统利用窄带滤波器将激光雷达回波信号中的大气粒子(云或气溶胶)散射和分子散射成分分开, 提升了云或气溶胶光学特性的反演质量。提出了一种基于HSRL探测原理的HSRL回波信号模拟方法, 其原理是利用CALIPSO云/气溶胶消光系数产品和数值天气预报数据被用来仿真星载HSRL 532 nm回波信号。两种典型的窄带光谱滤波器: FPI(Fabry-Pérot Interferometer)和碘吸收滤波器, 作为分子通道滤波器的性能通过仿真的星载HSRL回波信号进行分析。对三种典型: 晴空、卷云、气溶胶(两层厚云)的HSRL回波廓线进行详细的敏感分析表明碘分子吸收滤波器的性能明显优于FPI滤波器, 其中碘吸收滤波能保持可以忽略不计的相对偏差(<4.0×10-3%), 这是由低光学厚度(<1.0)的粒子后向散射效应引起的。但是, 如果FPI滤波器的粒子后向散射透过率能保持在10-3水平以下, 其仍不失为是一个好的选择。