沙氏激光雷达信号降噪及反演方法研究

发布时间：2021-09-03 07:41

　　大气是人类赖以生存的环境,大气监测是改善大气环境的重要环节。沙氏大气激光雷达技术（以下简称为SLidar技术）是一种可探测大气气溶胶特性的新型大气激光雷达技术。SLidar技术以沙氏原理为基础,融合了先进的激光器技术、图像传感器等技术,实现对大气回波信号的探测与研究。SLidar技术探测到的大气回波信号不可避免地受到噪声的影响,其主要来源为太阳背景光噪声及图像传感器噪声。噪声会降低信噪比,缩短测量距离,导致反演误差增加。因此,对大气回波信号进行降噪处理,从而提高信噪比,对SLidar技术的研究和应用具有非常重要的意义。本文重点开展了两个方面的研究工作:沙氏大气激光雷达降噪技术与大气参数反演技术,并分别介绍了其理论依据与具体实现方法。首先介绍了大气激光雷达技术研究的背景和意义;第二章针对沙氏大气激光雷达的原理、特点及系统各部分组成进行了详细的介绍;第三章探讨了大气激光雷达信号的不同降噪技术,重点介绍了小波变换原理,并利用小波阈值降噪方法对沙氏大气激光雷达所测得的信号进行降噪处理,通过实验分析、参数优化、实验对比分析等技术手段,最终确定了分解层数为5,小波基为sym6,以及改进规则阈值与改... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 大气激光雷达技术研究进展
        1.2.2 大气激光雷达降噪技术研究进展
        1.2.3 大气激光雷达反演算法研究进展
    1.3 论文各部分主要内容
    1.4 本文创新点
2 沙氏大气激光雷达技术
    2.1 常见大气激光雷达
        2.1.1 米散射激光雷达
        2.1.2 瑞利散射激光雷达
        2.1.3 偏振激光雷达
        2.1.4 拉曼激光雷达
    2.2 沙氏大气激光雷达技术
        2.2.1 基本原理
        2.2.2 SLidar技术特点
    2.3 米散射SLidar系统
        2.3.1 发射单元
        2.3.2 接收单元
        2.3.3 信号处理单元
    2.4 本章小结
3 大气回波信号降噪技术
    3.1 噪声来源
        3.1.1 背景光噪声
        3.1.2 图像传感器噪声
    3.2 常见降噪方法
        3.2.1 滑动平均降噪
        3.2.2 Savitzky-Golay滤波降噪
        3.2.3 经验模式分解降噪
    3.3 小波分析降噪
        3.3.1 傅里叶变换
        3.3.2 短时傅里叶变换
        3.3.3 小波变换原理
        3.3.4 小波分析特点
    3.4 本章小结
4 小波阈值降噪实现方法研究
    4.1 小波阈值降噪基本过程
    4.2 降噪效果评价体系
        4.2.1 统计分析
        4.2.2 图形分析
        4.2.3 能量分析
    4.3 小波阈值降噪关键步骤
        4.3.1 分解层数以及小波基的选取
        4.3.2 小波规则阈值的选取
        4.3.3 小波阈值函数的选取
    4.4 信噪比改善效果分析
    4.5 本章小结
5 大气回波信号处理与反演分析研究
    5.1 信号处理步骤
        5.1.1 纵向累加
        5.1.2 中值平均
        5.1.3 降噪预处理
        5.1.4 重采样
    5.2 大气消光系数反演算法
        5.2.1 Collis算法
        5.2.2 Klett算法
        5.2.3 Fernald算法
        5.2.4 边界值求解
    5.3 反演结果分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]瑞利激光雷达反演中层大气温度算法[J]. 刘星,杨国韬,王继红,杜丽芳,焦菁,王泽龙,荀宇畅.  空间科学学报. 2019(02)
[2]便携式双视场米散射激光雷达系统的研制[J]. 王界,刘文清,张天舒,李岭,高洁.  仪器仪表学报. 2019(02)
[3]偏振激光雷达探测大气—水体光学参数廓线[J]. 周雨迪,刘东,徐沛拓,毛志华,陈鹏,刘志鹏,刘群,唐培钧,张与鹏,王雪霁,任佳炜,金时伟.  遥感学报. 2019(01)
[4]基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号处理技术[J]. 刘国梁,胡坚,王震,周梅,李伟.  半导体光电. 2018(05)
[5]大气探测激光雷达技术综述[J]. 田晓敏,刘东,徐继伟,王珍珠,王邦新,吴德成,钟志庆,谢晨波,王英俭.  大气与环境光学学报. 2018(05)
[6]沙氏大气激光雷达技术及其研究进展[J]. 梅亮.  激光与光电子学进展. 2018(09)
[7]基于微脉冲激光雷达的能见度反演算法[J]. 李红旭,常建华,朱玲嬿,刘秉刚,徐帆.  电子测量与仪器学报. 2017(10)
[8]电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究[J]. 施兢业,刘俊,陆龚琪.  光学技术. 2017(02)
[9]拉曼激光雷达测温的综合多级质量控制技术[J]. 李博,华灯鑫,周艳,张铭,王玉峰,刘君,狄慧鸽.  光学学报. 2017(04)
[10]集合背景误差方差中小波阈值去噪方法研究及试验[J]. 刘柏年,皇群博,张卫民,任开军,曹小群,赵军.  物理学报. 2017(02)

博士论文
[1]高稳定性高光谱分辨率激光测风系统关键技术[D]. 吴松华.中国海洋大学 2004
[2]基于小波理论的变形分析模型研究[D]. 文鸿雁.武汉大学 2004
[3]希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究[D]. 钟佑明.重庆大学 2002

硕士论文
[1]基于主成分分析算法的气溶胶微物理特性的反演与分析[D]. 张佳琪.西安理工大学 2018
[2]偏振及双波长气溶胶Scheimpflug激光雷达（SLidar）技术研究[D]. 关鹏.大连理工大学 2018
[3]基于拉曼激光雷达的全天时大气水汽含量探测与分析[D]. 曹小明.西安理工大学 2017
[4]大气遥感激光雷达信号处理关键技术研究[D]. 段绿林.浙江大学 2017
[5]基于小波变换的图像去噪算法与实现[D]. 袁红梅.上海交通大学 2008
[6]地震信号的小波去噪方法研究[D]. 姚胜利.中南大学 2007
[7]海洋大气激光探测中的数字信号处理[D]. 张娜.中国海洋大学 2007
[8]小波变换及其在地震资料去噪中的应用[D]. 张旭莲.西安科技大学 2006



本文编号：3380707