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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

激光雷达(lidar)是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物，它通过探测远距离目标的散射光特性来获取目标的相关信息。随着超短脉冲激光技术、高灵敏度的信号探测和高速数据采集系统的发展和应用, 激光雷达成为一种重要的主动式的现代光学遥感工具。其中，mie散射激光雷达是利用探测大气气溶胶及分子的mie散射信号，反演气溶胶和云的消光系数及后向散射系数，被广泛应用于边界层、云层、大气污染物的观测和测量中。其优点是构造简单、易于操作、对激光器的要求较低，且系统稳定性强、测量跨度大、分辨率高、可以进行长时间连续自动观测。 在实际应用中，激光雷达回波信号传播随距离平方衰减，当探测距离较大时，其回波信号十分微弱。而且在进行大气探测时，接收到的激光雷达回波信号往往夹杂着许多噪声，包括背景光噪声、探测器的噪声。这些噪声使得回波信号容易被淹没，从而造成系统有效探测距离以及精度的降低。因此，需要对回波信号进行有效的去噪处理以获得更准确的测量结果，这对激光雷达技术的发展和完善具有深远的意义，需要引起我们足够的重视。

国内外研究现状

1961年，激光雷达概念得以提出，并迅速被各国专家开始研究，50多年来，激光雷达从激光测距开始，逐步发展，在国际上已得到各种用途的应用。 在激光雷达回波信号处理方面，目前国内外已经研究出许多先进的方法，如：维纳滤波、卡尔曼滤波、匹配滤波、相关检测技术和取样积分器等。

在国外，激光雷达信号的去噪方法已经有了多年的研究。stanford大学的donoho等人组成的学术群致力于信号去噪，于1995年提出了软阈值和硬阈值的信号去噪方法，推导出计算阈值的通用公式。gao和bruce又对此进行了推广，提出了simisoft阈值方法。1997年，jansen等人采用gcv来估计小波阈值，实现了对图像中相关噪声的去除。emd是由huang等人于1999年提出的一种新的适用于处理非线性、非平稳信号的方法，该方法可自适应地将信号进行分解。由于模态混叠的影响，简单地部分重构会导致有用信号的丢失。为了保持有用信号的完整性，小波阈值、平滑等技术用于处理不相关分量，gong等证明了将emd与软阈值相结合，可有效保留激光雷达信号突变相关的有用信息。

2. 研究的基本内容

本论文主要通过分析Mie散射激光雷达回波信号的噪声来源与特征， 提出一种基于EMD的去噪方法。利用仿真实验，评估所提方法的去噪效果，并与其他常用去噪方法进行比较。将该方法应用于实测的激光雷达信号中，利用Fernald方法反演获得消光系数。通过分析对比去噪前后的消光系数廓线分布，验证所提方法的有效性及准确性。最后对整个研究进行总结，点出本论文不足之处并提出今后的研究方向。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

1、理解并掌握emd的基本原理与分解过程。

2、通过分析雷达回波信号的噪声特性，提出一种基于emd的信号去噪方法（emd-stsg）。通过分析本征模态函数与回波信号的相关性，确定相关分量和不相关分量；在此基础上，采用小波软阈值和平滑滤波技术分别对这两种分量进行处理，从强背景噪声中提取出有用信号。

4. 参考文献

[1]熊兴隆,蒋立辉,冯帅.mie散射激光雷达回波信号处理方法[j].红外与激光工程,2012,41(01):89-95.

[2]周智荣,华灯鑫,杨蓉,闫庆,陈浩,宋跃辉.mie散射激光雷达回波信号小波去噪方法[j].光子学报,2016,45(07):150-155.

[3]s. twomey. atmospheic aerosols[m].new york: elsevier, 1977:1-21.