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激光雷达观测斜程能见度反演方法田飞;罗佳;胡大平;叶一东【摘要】目前基于激光雷达测量能见度的反演算法可以较为准确地反演均匀大气条件下的水平能见度,对云雨雾等非均匀大气条件下斜程能见度的准确反演较为困难.为了准确探测复杂大气条件下的斜程能见度,分析了激光雷达探测大气能见度的反演算法,重点针对非均匀大气条件下能见度难以准确反演的问题,提出了一种将Collis斜率法与Klett后向法相结合的能见度反演迭代算法,适用于不同天气条件下不同倾角路径平均能见度的反演.利用车载式激光雷达系统对能见度进行了实际测量,实验表明:在均匀大气条件下,该迭代算法与广泛使用的Collis斜率法和Klett后向法完全吻合；对于非均匀大气条件,该迭代算法也可克服Collis斜率法和Klett 后向法的局限,更为快速稳定准确地反演出需要的大气能见度信息.%Present inversion method for atmospheric visibility based on lidar technique is only able to inverse horizontal visibility accurately. Many disadvantages exist for slant visibility inversion in condition of inhomogeneous atmosphere such as rainy, cloudy and foggy. In order to measure slant visibility accurately, the principles of atmospheric visibility measurement with lidar was investigated, and experiments for visibility measurement with mobile lidar were conducted , especially a new iteration algorithm used for visibility inversion was posed. The algorithm is a combination of the well-known Collis slope method and Klett backward method, and it is able to retrieve the value of atmospheric visibility in different weather condition. The comparison experiment results show that this iteration algorithm agrees with Collis slope method and Klett backward method completely incondition of homogeneous atmosphere. For inhomogeneous atmosphere,this iteration algorithm can make up the shortages of Collis slope method and Klett backward method and retrieve the value of atmospheric visibility quickly,stably and accurately.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)011【总页数】5页(P1239-1243)【关键词】激光雷达;斜程能见度;消光系数;气溶胶;迭代算法【作者】田飞;罗佳;胡大平;叶一东【作者单位】中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院研究生部,北京100088;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;四川中物科技集团有限公司,四川绵阳621900;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900【正文语种】中文【中图分类】TN958.981 引言能见度的好坏直接影响人们的工作生活、水陆空交通运输、工农业生产、天文观测以及空间遥感遥测等，快速准确地探测不同天气条件下不同倾角路径的能见度具有十分重要的意义。
脉冲激光雷达信号降噪方法对比陈冬;王江安;康圣【摘要】The property of lidar backscattering signal in atmosphere was discussed in the paper.A new filter method——empirical mode decomposed method (EMD)which is based on Hilbert-Huang transplantation(HHT) was applied.The extend Kalman filtering method(EKF), wavelet threshold method were compared with.The simulation based on typical atmosphere conditions, showed effect of each method,including its advantages and disadvantages.It is proved by simulation that EKF method works well only when the backscattering signal SNR is high, the wavelet threshold method is the best method in most case, and the EMD method has best result when high SNR.The EMD method that is proved to be valid is worthy of further researching on.As a result,integrating three methods is the best way for lidar signal filtering.%研究了脉冲激光雷达大气后向散射回波信号特性,介绍了一种以Hilbert-Huang变换(HHT)为基础的滤波新方法--固有模态(EMD)分解滤波,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)、小波阈值滤波算法进行对比.针对典型大气条件下回波信号特点进行仿真,对各种方法在不同信噪比信号条件下滤波效果进行评价,分析它们的优缺点.仿真结果证明:EKF法仅在均匀大气高信噪比条件下滤波效果较好;小波阈值方法具有更强的适应性,是中低信噪比条件下的最优算法;EMD分解滤波具有很高研究价值,该方法在高信噪比条件下处理效果最好,是现有方法的必要补充.综合运用3种方法才能使滤波效果达到最佳.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2011(033)004【总页数】5页(P93-97)【关键词】激光雷达;后向散射;小波阈值滤波;经验模态分解【作者】陈冬;王江安;康圣【作者单位】海军工程大学,电子工程学院光电研究所,湖北,武汉,430033;海军工程大学,电子工程学院光电研究所,湖北,武汉,430033;海军工程大学,电子工程学院光电研究所,湖北,武汉,430033【正文语种】中文【中图分类】TP274.20 引言在激光遥感领域，研究者的注意力主要集中在信号反演方法上而忽视了降噪处理算法的深入研究。
一种无需定标的地基激光雷达气溶胶消光系数精确反演方法刘厚通;毛敏娟【摘要】如何对低云下雾霾的激光雷达探测数据进行准确定标,一直是米散射激光雷达数据反演中一个有待解决的问题.对于低云和雾霾同时出现的天气,激光很难穿透云层,不能利用大气清洁层对激光雷达信号定标.而对于探测高度小于6 km的便携式米散射激光雷达,由于探测高度较低,也很难利用大气清洁层对激光雷达数据进行定标.本文根据Fernald前向积分方程的特点,提出了一种气溶胶消光系数迭代算法.通过对反演过程进行特定设置,每经过一次迭代,利用气溶胶消光系数迭代算法得到的气溶胶消光系数反演值与其真实值之间的差值就会相应减小.经过几次迭代后,气溶胶消光系数反演值与真实值之间的差值就会小到可以忽略不计.初步反演结果表明:利用气溶胶消光系数迭代算法,无需对激光雷达探测数据定标就能精确反演出气溶胶消光系数廓线.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2019(068)007【总页数】8页(P161-168)【关键词】激光雷达;雾霾;气溶胶消光系数;Fernald前向积分方程【作者】刘厚通;毛敏娟【作者单位】安徽工业大学数理科学与工程学院,马鞍山243002;浙江省气象科学研究所,杭州310017【正文语种】中文1 引言如何对地基米散射激光雷达回波信号进行准确定标一直是激光雷达数据反演中的一个重要研究课题[1]. 对于探测高度较高的米散射激光雷达,标定高度一般选取近乎不含气溶胶粒子的清洁大气层所在的高度来确定, 这个高度一般选在对流层顶附近[2−4]. 但对于探测最高高度在6 km左右的米散射激光雷达, 可以选取4–6 km高度范围内X(z ")/ (z ")的最小值所在的高度为标定高度[5−7],X(z "), (z ")的物理意义见参考文献[7], 由于4–6 km高度范围内X(z ")/ (z ")的最小值所对应的气溶胶消光系数或后向散射系数是变化的, 所以这种定标法得到的标定值存在一定的误差. 利用激光雷达对雾霾探测数据进行探测, 如果雾霾层上无云且激光能够透过雾霾层到达较高的高度, 可以采用“大气清洁层”对激光雷达信号定标[2−4], 或者采用斜率法进行定标[8,9], 利用斜率法对水平探测的激光雷达信号进行定标时, 能够获得比较准确的标定值, 但对于垂直探测的激光雷达数据, 利用斜率法得到的标定值存在一定的误差, 有时误差还比较大; 如果雾霾上无云但激光束穿透雾霾后只能到达6 km左右的高度, 此时仍然可以利用4–6 km的某个高度区域进行定标[5−7], 但是由于4–6 km高度范围内的气溶胶受到地面雾霾颗粒的“污染”, 定标误差较大; 如果雾霾上有低云,利用激光雷达对低云和雾霾同时出现的大气进行探测时, 由于雾霾和低云都具有很强的消光特性,有时激光很难穿透云层, 也就是说很难利用云上的大气清洁层对激光雷达探测信号进行定标, 而处于云层和雾霾之间的气溶胶层, 由于受云层和雾霾的“污染”, 其消光系数变化较大而且很难找到所谓的“均匀层”, 一般也不能利用斜率法进行定标, 这时利用传统的定标法将无法对激光雷达信号进行准确定标, 从而影响雾霾消光系数垂直分布数据的准确获取.本文提出了一种基于Fernald前向积分方程的气溶胶消光系数反演方法, 为了表达方便, 该法在本文中简称为气溶胶消光系数迭代算法. 利用气溶胶消光系数迭代算法, 无需对激光雷达信号定标就能准确求出气溶胶消光系数, 这种方法不仅适用于激光雷达对低云下雾霾探测数据的消光系数反演, 也可应用于探测高度较低(小于6 km)的米散射激光雷达信号(例如微脉冲激光雷达)的气溶胶消光系数求解.2 理论基础当米散射激光雷达垂直向大气中发射532 nm波长的激光时, 对每一发激光脉冲, 望远镜接收到高度处大气后向散射回波功率可以用米散射激光雷达方程表示为[10−13]其中C是激光雷达系统标定常数, 可以通过实验测得 . = + , 和分别是高度处的气溶胶粒子和大气分子的后向散射系数. 是地面到高度的大气透过率. 利用(1)式, 可以得到激光雷达距离校正信号为根据激光脉冲能量和实验测得的激光雷达几何重叠因子, 可以获得归一化激光雷达距离校正信号为由(3)式可得到大气后向散射系数表示式为在 (4)式中, 只要知道和 , 就能求得高度处的气溶胶和分子的总后向散射系数. 本文中分子后向散射系数垂直分布采用美国标准大气模式[12]. 根据 = , 可以得到高度处的气溶胶后向散射系数 . 高度处的气溶胶消光系数可以利用下式求得：其中的S1为气溶胶激光雷达比, 在本文中S1 = 50 sr.从地面到高度处大气透过率可表示为[14]：其中 , 是高度处的大气分子消光系数.利用米散射激光雷达数据反演气溶胶消光系数, 通常采用Klett算法和Fernald算法, 其中根据Fernald提供的前向积分算法对激光雷达信号进行处理得到的气溶胶消光系数廓线表达式为[15,16]：Fernald后向积分算法的表达式为[15,16]3 雾霾消光系数精确反演3.1 气溶胶消光系数迭代算法简介激光雷达不但能够探测雾霾的强度, 还能够探测雾霾的垂直分布[17−19], 但是对于无法利用“清洁层”进行定标的雾霾探测数据的普适定标方法研究, 至今没见相关文献报道. 图1所示的是2017年3月30日凌晨1点在安徽工业大学东区, 利用安徽工业大学拉曼−米散射激光雷达探测雾霾时得到的532 nm通道激光雷达归一化距离校正回波信号, 该回波信号已经过激光雷达几何重叠因子订正. 从图1中可以看出, 由于雾霾上方存在水云层,激光束不能同时穿透雾霾和水云层, 难以利用“大气清洁层”对激光雷达信号进行定标. 激光雷达在工作时有一段信号盲区, 在信号盲区内几何重叠因子几乎为 0, 难以获得准确的激光雷达回波信号.本文参考美国标准大气模式, 依据文献[20]中的方法得到盲区的激光雷达回波信号数据. 安徽工业大学拉曼−米散射激光雷达由中国科学院安徽光学精密机械研究所研制, 共有四个探测通道： 532 nm偏振平行通道、532 nm偏振垂直通道、607 nm通道及660 nm通道, 其接收望远镜直径为400 mm.532 nm通道的激光脉冲能量为210 mJ, 对晴天气溶胶进行探测时激光雷达回波信号的有效高度一般在15 km以上.图1 雾霾的激光雷达距离校正回波信号Fig. 1. The range corrected lidar signal about fog and haze.下面以这组信号的气溶胶消光系数反演为例说明气溶胶消光系数迭代算法的主要步骤.1)根据激光功率计监测得到的激光脉冲能量,对图1中的激光雷达信号廓线进行归一化处理, 得到归一化信号 .2)第一次迭代. 以图1中A点为迭代起点, 该点选在激光雷达激光发射口处, 以某高度处的B点的消光系数值为迭代结束项, B点的位置应在激光雷达几何重叠因子范围之外, 当然在具体计算中应该固定一个高度, 例如本文中的B点选在1.02 km高度处(因为激光雷达的垂直探测分辨率为0.03 km), 这样有利于计算程序的编写. A 点选在激光发射口处, 也即中的0高度处, 这样可以直接利用(4)式得到B点的气溶胶后向散射系数, 进而得到B高度处气溶胶消光系数.假定A, B两点之间大气透过率为T1(本文中T1 = 0.8), 根据(4)式和(5)式算出B点的气溶胶消光系数 . 令地面A点的气溶胶消光系数的取值范围为 0–2 km–1, 的取值从 0 km–1开始, 以 0.01 km–1的步长递增. 对应每一个A点的气溶胶消光系数值, 根据(7)式和激光雷达归一化信号 , 就会得到一条气溶胶消光系数廓线 , 同时也得到B点的气溶胶消光系数 . 迭代结束条件为当和的值满足(9)式时, 迭代结束,此时所对应的气溶胶消光系数廓线即为所求. (9)式中的应根据实际反演的需要取值, 本文中的取值为 0.00001 km–1.3)第二次迭代. 根据第一次迭代得到的气溶胶消光系数廓线 , 利用(6)式再次求出0–1.02 km高度范围内的大气透过率T2, 然后重复第一次迭代的步骤, 再次得到气溶胶消光系数廓线……..4)最终反演结果确定. 假设根据第k–1次迭代得到的气溶胶消光系数廓线和第k次迭代得到的消光系数廓线在1.02 km高度处的气溶胶消光系数之差小于某一设定值c =0.00001 km–1, 即则即为所求的雾霾消光系数廓线.3.2 大气透过率初始值范围确定方法在上面的反演中, 由于大气透过率初始值T1是任意设置的, 可能出现因为T1的初设值和真实值相差太大而无法迭代反演出准确的气溶胶消光系数的情况.对于图1中的激光雷达数据, 当0–1.02 km高度范围内的大气透过率分别预设为50%, 55%,60%, 65%, 70%和75%时, 第一次迭代获得的对应高度范围内的大气透过率分别为57.43%,61.33%, 64.88%, 68.09%, 71.10%和73.69%. 可以看出, 当大气透过率初设值在50%–70%范围内时, 第一次迭代得到的0–1.02 km大气透过率均比初设值高. 初步反演表明：利用(7)式和3.1节的迭代步骤进行消光系数反演时, 随着迭代次数的增加, 得到的0–1.02 km范围内的大气透过率有趋于真值的趋势, 由此可知0–1.02 km的大气透过率应该高于70%. 而当大气透过率初设值为75%时, 第一次迭代反演得到的0–1.02 km的大气透过率为73.69%, 小于初设值75%, 也就是说0–1.02 km高度范围内的大气透过率小于75%.从上面的分析可以得到0–1.02 km范围的大气透过率在70%–75%之间. 大气透过率初设值和第一次迭代结果对应的大气透过率值之间的关系如图2所示. 图2中的纵坐标表示大气透过率的初设值, 横坐标表示大气透过率初设值的赋值序号.图2 大气透过率初始值与第一次迭代值之间的关系Fig. 2. The relationship between the initial values and the first iterative values of atmospheric transmittance.3.3 反演结果根究上面的分析, 取大气透过率初始值为0.7,根据3.1节的迭代步骤, 经过7次迭代, 反演得到雾霾的消光系数如图3所示, 图3中第7次迭代得到的气溶胶消光系数即为所求. 由于经过3.2节的估算, 0–1.02 km大气透过率的初设值0.7和真实值相差不大, 所以在图3中的7次迭代反演得到的气溶胶消光系数之间差别较小.图3 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线Fig. 3. The aerosol extinction coefficient profiles retrieved by the iterative algorithm of aerosol extinction coefficient.3.4 反演结果验证与分析利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的雾霾的消光系数垂直分布是否正确？由于利用现有的定标方法不能对低云下雾霾的激光雷达探测信号进行准确定标, 使得上述反演结果无法得到验证. 但是, 对于探测高度较高的激光雷达信号, 利用气溶胶消光系数迭代算法进行消光系数反演得到的气溶胶消光系数廓线, 和利用大气清洁层定标得到的气溶胶消光系数廓线比较, 如果两者符合得很好, 则证明利用气溶胶消光系数迭代算法能够准确反演得到气溶胶消光系数廓线.图4是在2005年2月22日晚8点, 利用中国科学院安徽光学精密机械研究所研制的偏振–米散射激光雷达对合肥上空的气溶胶进行探测时, 根据激光脉冲能量及(1)式–(3)式得到的一组归一化激光雷达距离校正回波信号. 偏振–米散射激光雷达探测波长为532 nm, 单发激光脉冲能量可达180 mJ,接收望远镜孔径为254 mm, 设有两种可切换的探测模式(米散射探测模式和米散射–偏振探测模式)能够对气溶胶消光系数、后向散射系数及偏振特性进行测量.图4 米散射激光雷达距离校正信号Fig. 4. The range corrected lidar signal of the Mie scatter−ing lidar.利用3.1节中的气溶胶消光系数迭代算法对图4中的激光雷达信号进行处理, 经过4次迭代,得到气溶胶消光系数廓线如图5中曲线A所示.由于图4中的激光雷达回波信号探测高度较高, 可以利用8–14 km的“大气清洁层”进行定标, 并在标定点上、下分别利用(7)式和(8)式进行气溶胶消光系数反演, 反演结果如图5中的B线所示, 由于利用8–14 km高度范围内“大气清洁层”定标法和Fernald方程(7)式和(8)式获得的气溶胶消光系数比较可靠, 本文把图5中的B曲线作为气溶胶消光系数标准廓线.图5 利用气溶胶消光系数迭代算法与其他定标方法获得的气溶胶消光系数比较Fig.5. Comparison of aerosol extin ction coefficients ob−tained by the iterative algorithm of aerosol extinction coef−ficient and other calibration methods.从图5中可以看出, 基于Fernald积分方程,利用“大气清洁层”定标法获得的气溶胶消光系数廓线和利用气溶胶消光系数迭代算法获得气溶胶消光系数廓线基本符合, 说明利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数是准确的.对于雾霾上有云且激光没有穿透云层的激光雷达探测数据, 斜率法是一种常用的定标方法. 利用斜率法对图4中的激光雷达信号进行定标(拟合高度范围为3–4.6 km, 在此范围内的大气符合均匀层的条件), 在标定点上、下分别采用Fernald前向积分方程和Fernald后向积分方程进行反演, 得到的气溶胶消光系数廓线如图5中曲线C所示.从图中可以看出, 利用斜率法定标和气溶胶消光系数迭代算法获得的气溶胶消光系数廓线之间存在一定的差别, 如果以图5中曲线B的反演结果作为标准, 则利用斜率法定标得到的气溶胶消光系数廓线的精度低于利用气溶胶消光系数迭代算法获得的气溶胶消光系数廓线的精度.需要说明的是, Fernald前向积分公式在地基激光雷达气溶胶消光系数反演中很少用到, 根本原因是该公式具有“误差发散特性”, 容易得到不稳定的解. 但是根据气溶胶消光系数迭代算法, 对(7)式按照本文3.1节的反演方法设置A, B两点, 尽管开始时A, B两点之间的大气透过率初始值和大气透过率真实值之间相差较大, 但是每经过一次迭代, 反演得到的A, B两高度之间的大气透过率反演值和真实值之间的差值就会相应减小, 经过几次迭代, A, B两高度之间的大气透过率反演值和真实值之间的差值已经很小, 这时得到的B高度处的气溶胶消光系数接近B点气溶胶消光系数的真实值. 尽管气溶胶消光系数迭代算法是以Fernald前向积分方程为基础的,但是只要参照本文3.1节的设置, 利用气溶胶消光系数迭代算法求解A,B之间的大气透过率时能够获得“稳定解”, 进而得到准确的气溶胶消光系数垂直分布.3.5 几何重叠因子的影响由于用于迭代的两点之间的大气透过率所在的高度范围包含整个几何重叠因子区, 激光雷达几何重叠因子的误差会直接导致定标高度范围内的大气透过率的误差, 从而对整条气溶胶消光系数廓线的反演精度产生影响. 对地基米散射激光雷达来说, 如果在晴朗、微风的傍晚进行激光雷达几何重叠因子的测量, 并把多次测量的平均值作为激光雷达几何重叠因子的标准值, 可知每次测量的激光雷达几何重叠因子的误差都不大, 其相对误差一般不会超过10%, 且实验测得的激光雷达几何重叠因子的误差一般在500 m以下.图6是在晴空、微风的傍晚, 利用偏振–米散射激光雷达水平对大气探测时得到的激光雷达几何重叠因子, 该激光雷达几何重叠因子的距离范围为0–0.72 km, 当激光雷达几何重叠因子在0–0.72 km距离范围内的每个值不存在误差、存在5%及10%的误差时(见图6), 对应的归一化激光雷达距离校正回波信号有明显的差别(图7), 由于在几何重叠因子以上激光雷达回波信号相同, 图7只显示0–3 km高度范围内的激光雷达回波信号.图6 激光雷达几何重叠校正因子的相对误差Fig. 6. The relative errors of lidar overlap function.图7 不同的激光雷达几何重叠因子误差所对应的激光雷达距离校正信号Fig. 7. The range corrected lidar signals corresponding to different errors of lidar geometric overlap function.图8 几何重叠因子误差对气溶胶消光系数反演值的影响Fig. 8. The influence of lidar overlap function error on the retrievals of aerosol extinction coefficients.根据激光雷达几何重叠因子不存在误差、存在5%及10%的误差时得到的激光雷达距离校正信号, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线如图8所示, 可以看出, 尽管几何重叠因子存在一定的误差, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线和几何重叠因子不存在误差时的气溶胶消光系数廓线几乎重合. 对激光雷达几何重叠因子的多次实际测量表明, 单次测得的几何重叠因子的误差一般不会大于5%, 所以几何重叠因子的误差对气溶胶消光系数迭代算法的反演结果影响不大.4 结论到目前为止, 难以对低空大气探测激光雷达数据和低云下雾霾的激光雷达探测数据进行准确定标. 本文根据Fernald前向积分方程的特点, 提出了一种新的大气探测激光雷达数据反演方法––气溶胶消光系数迭代算法. 这种算法可以先预设某一高度范围内大气透过率一系列的值, 然后根据气溶胶消光系数迭代算法的第一次迭代结果找到大气透过率初始值的准确范围, 进而利用相对精确的大气透过率初始值及气溶胶消光系数迭代算法得到准确的气溶胶消光系数.初步反演结果表明：该算法不用对米散射激光雷达数据进行定标就能准确求出气溶胶消光系数,这对不能凭借“大气清洁层”定标的激光雷达数据的气溶胶消光系数反演具有重要的意义. 激光雷达几何重叠因子对气溶胶消光系数迭代算法的反演结果影响不大, 当然几何重叠因子越准确, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数误差越小.参考文献【相关文献】[1]Sun G D, Qin L A, Zhang S L, He F, Tan F F, Jing X, Hou Z H 2018 Acta Phys. Sin. 67 054205 （in Chinese） [孙国栋, 秦来安, 张巳龙, 何枫, 谭逢富, 靖旭, 侯再红 2018 物理学报 67 054205][2]Chi R L, Wu D C, Liu B, Zhou J 2009 Spectrosc. Spect.Anal. 29 001468 （in Chinese） [迟如利, 吴德成, 刘博, 周军2009 光谱学与光谱分析 29 001468][3]Lefrere J, Pelon J, Cahen C, Hauchecorne A, Flamant P 1981 Appl. Opt. 20 A70[4]Ansmann A, Wandinger U, Riebesell M, Weitkamp C,Michaelis W 1992 Appl. Opt. 31 7113[5]Chen S S, Xu Q S, Xu C D, Yu D S, Chen X W 2017 Acta Opt. Sin. 37 9 （in Chinese） [陈莎莎, 徐青山, 徐赤东, 余东升,陈小威 2017 光学学报 37 9][6]Huang X Y, Yang X W, Geng F H, Zhang H, He Q S, Bu L B 2010 J. Opt. Soc. Korea 14 185[7]Hee W S, Khor W Y, Lim H S, Jafri M Z M 2015 AIP Conference Proceedings Kuala Lumpur, November 18–19,2014 040015[8]Liang M, Peng G, Yang Y, Zheng K 2017 Opt. Express 25 A628[9]Klett J D 1981 Appl. Opt. 20 211[10]Russell P B, Swissler T J, Mccormick M P 1979 Appl. Opt. 8 3873[11]Chiang C W, Das S K, Nee J B 2008 J. Quant. Spectrosc.Radiat. Transfer 109 1187[12]NOAA U, Force U A 1976 US Standard Atmosphere[13]Liu H T, Wang Z Z, Zhao J X, Ma J J 2018 Curr. Opt.Photon. 2 119[14]Salem E 2007 J. Mod. Opt. 42 1439[15]Liu H T, Chen L F, Su L 2011 Acta Phys. Sin. 60 064204 （in Chinese） [刘厚通, 陈良富, 苏林 2011 物理学报 60 064204][16]Fernald F G 1984 Appl. Opt. 23 652[17]Xian J H, Han Y L, Huang S Y, Sun D S, Zheng J, Han F,Zhou A R, Yang S C, Xu W J, Song Q C, Wei L F, Tan Q Z,Li X Z 2018 Opt. Express 26 34853[18]Wong M S, Qin K, Lian H, Campbell J R, Lee K H, Sheng S J 2017 Atmos. Environ. 154 189[19]Wang J, Zhang T, Liu W, Liu J, Wan X 2018 OSA Technical Digest (Optical Society of America, 2018) Singapore November 5–8, 2018 ET3A.1.[20]Di H G, Hua D X, Wang Y F, Yan Q 2013 Acta Phys. Sin.62 094215 （in Chinese） [狄慧鸽, 华灯鑫, 王玉峰, 闫庆 2013物理学报 62 094215]。
紫外LED散射通信信道特性与传输研究郭求实;何宁;何志毅【摘要】利用modtran大气传输模型对低空信道紫外光传输特性进行分析,研究了近地短距离传输的大气吸收和散射的数学模型.在实验室环境下,系统采用视场角为80°的紫外LED(发光二极管)发射,在传输距离为5～8 m的情况下进行了模拟信号的散射传输测试.结果表明:利用一定的有效散射体,收发俯仰角从10°增加到65°时,能有效实现短距离紫外散射传输.散射体浓度过大对紫外光存在强烈的吸收作用,传输距离将减小,单个紫外LED发射功率低,实际通信应用中,可采用阵列LED来提高发射功率,增加传输距离.【期刊名称】《光通信研究》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】3页(P64-66)【关键词】散射通信;紫外光;仰角;透过率;视场角【作者】郭求实;何宁;何志毅【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN929.110 引言与传统无线光通信相比，紫外光通信具有保密性好、跟踪端无需对准、可靠性高和便于组网等优点，已广泛运用到军事通信领域。
太阳光辐射的紫外线(200～280 nm)在经过大气层时被臭氧吸收，不能到达地面[1]。
因此，在低空大气信道进行紫外光通信，受此波段的背景光干扰很小，有利于微弱信号的接收。
但此波段在大气中传输衰减很大，只适合短距离通信。
本文研究了低空信道中紫外光传输特性，利用单次散射模型分析光束发散角、发射机和接收机仰角与接收能量的关系，完成了室内环境下的传输实验，通过分析实验结果，提出了系统需要改进的地方。
1 紫外光低空信道传输特性分析对于低空信道紫外光通信，由于大气中存在大量粒子，对紫外光传输的影响较大，造成衰减的主要原因是有效散射体内散射粒子对光的吸收和散射。
差分吸收激光雷达测量大气臭氧一、 引言臭氧在大气辐射中起重要的作用，它可以有效吸收对动植物包括人类在内有害的紫外辐射。
臭氧吸收太阳辐射的能量是平流层和中层大气的重要能量来源。
,对流层臭氧约占臭氧总量的10%。
臭氧作为强氧化剂,积极参与对流层的许多化学过程,是光化学烟雾的发起者。
在地面,高浓度的臭氧对动植物都有害。
随着人类的工业活动增多,对流层臭氧有逐年增加的趋势。
自从1986年南极臭氧洞被发现以来，臭氧含量的变化受到了全球的关注。
臭氧测量是研究臭氧变化的基础。
差分吸收激光雷达（DIAL ）测量大气中的微量气体成分的方法最先由Schotland 在水汽测量中提出来,而后得到不断地发展。
差分吸收激光雷达测量大气臭氧的优点是测量范围大、分辨率高、精度较高、实时快速、能够监测臭氧的时空变化。
二、 差分定义根据Bouguer-L am bert-Beer 定理，当激光束波长与某污染气体分子的吸收线中心重合时，激光束在传播过程中将由于该种分子产生的共振吸收而强烈衰减，从衰减程度可以确定此种污染气体分子的浓度。
为了减小大气中其他气体分子和气溶胶以及仪器参数等对探测精度的影响，可以采用差分吸收方法。
差分吸收激光雷达以同一光路向大气中发射波长接近的两束脉冲激光。
其中一个波长处于被测气体的吸收线上，它被待测气体强烈吸收；另一个波长处于待测气体的吸收线的边翼上或吸收线外，待测气体对它吸收很小或没有吸收。
由于这两束激光波长相近，对其它气体分子和气溶胶的消光基本相同，两束激光的回波强度的差异只是由待测气体分子的吸收引起。
从而根据两个波长回波强度的差异可以确定待测气体分子的浓度。
选择测量臭氧浓度的波长时，要考虑臭氧的测量精度和测量范围。
不仅要求两束激光波长之间有较大的臭氧吸收截面之差，而且必须使瑞利和米散射截面以及其它存在的气体分子(除臭氧外)的吸收差别很小。
对于给定的两个测量臭氧的激光波长，最大的探测高度取决于很多因素，如臭氧的吸收截面，测量时臭氧浓度的垂直分布，气溶胶和分子的消光，探测器的灵敏度，可利用的动态范围，激光的输出功率和噪声来源等等。
基于1064nm米散射激光雷达的大气消光特性的研究杨昭;李强;孙东松【摘要】介绍了一台自行研制的1064nm微脉冲米散射激光雷达的总体结构、技术参数及其工作原理.给出了具体探测的实验结果,推算出系统的几何重叠因子,根据激光雷达方程的反演方法,得出了大气气溶胶消光系数随高度变化的垂直分布廓线图.该激光雷达系统在夜晚的探测高度可达5km左右.通过激光雷达系统的日夜连续监测,可得到消光系数随高度及时间变化的三维分布图,对于进一步研究大气气溶胶的浓度、分布、散射及吸收特性都具有重要的意义.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2006(030)002【总页数】4页(P170-173)【关键词】激光技术;微脉冲激光雷达;气溶胶;反演法;消光系数【作者】杨昭;李强;孙东松【作者单位】连云港师范高等专科学校,物理系,连云港,222006;连云港师范高等专科学校,物理系,连云港,222006;北京航空航天大学,仪器科学与光电工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】TN958.98引言激光雷达是传统的雷达技术与现代激光技术相结合的产物，是以光频工作的雷达。
1960年激光问世以后的40多年来，随着激光技术日新月异的发展以及先进的信号探测和数据采集系统的应用，激光雷达凭借其高测量精度、精细的时间和空间分辨率以及大的探测跨度成为一种重要的主动遥感工具。
常见的米散射激光雷达是利用激光作为电磁辐射源，通过探测激光与大气相互作用的辐射信号来遥感大气的[1]。
根据测得的原始数据，可推演出许多重要的大气参数指标。
作者建立了1台1064nm单波长米散射微脉冲激光雷达，用于探测对流层气溶胶消光系数随高度的空间分布。
本文中主要介绍该激光雷达的总体结构、技术参数及其工作原理，给出了具体测量的实验结果并对其进行了进一步的分析和讨论。
1 系统结构及技术参数该激光雷达系统分为4个单元：激光发射单元、信号接收单元、探测单元及数据采集单元。
结构简图见图1，系统的主要技术参数指标见表1。
Fig.1 Schematic diagram of Mie-scattering lidar’s system structure根据激光器光轴与接收望远镜光轴是否重合，可将激光雷达系统分为同轴和离轴两种工作模式。
如图1所示，系统属于收发分离的离轴模式，发射与接收单元的光轴始终保持平行，二者可同时作方位和俯仰扫描，从而得到水平程、斜程以及垂直方向的大气回波信号。
Table 1 The primary technical parameters of Mie-scattering lidar systemnameofunittechnicalparameterparametersofthesystemreflectivityoft heobject10%atmosphericmodelmodtranlaseremissionunitlaserNd∶YVO4w avelenghoflaser1064nmmonopulsee nergy160μJpulserepetitionfrequency1 2．25Hzwidthofmonopulse100nsangleofbeamdivergence0．11mradstabilit yofemissionpower<2%opticalefficiency90%receiverunittelescopemodelcassegrainprimaryapertureoftelescope254mmsecondaryapertureoftelescope94 mmapertureofreceivefi ber100μmthefieldofview0．12mradopticalefficiency 30%quantumefficiency20%系统采用的光源为COHERENT公司生产的二极管抽运Nd∶YVO4固体激光器，它可以通过声光Q开关输出脉宽为100ns以下的短脉冲激光束。
该激光器内部光路简单，结构紧凑，且抽运光源和介质都是固态的，使用寿命长，可靠性高，适合全天候工作。
除激光器以外，发射单元中还包括一个40倍率的扩束镜，对高重复频率、低能量的窄脉冲激光起到扩束作用。
信号接收单元的主要部分是一台美国MEADE公司生产的LX200GPS型望远镜。
它是施密特-卡塞格林型反射式望远镜，主镜为一个抛物面，直径254mm；副镜为双曲面，直径94mm；组合焦距为85cm。
主、副镜都镀有铝膜层，在组合焦点处设置一个可变直径的小孔光阑使得接收望远镜的视场角在0.1mrad～0.5mrad之间可调。
望远镜接收到的回波信号通过光纤传送到系统的探测单元，这里采用光子计数模式的Si∶APD单光子计数探测器。
传统的激光雷达中通常采用光电倍增管作为信号探测器，它虽然很灵敏但量子效率低，通常不超过20%，动态范围也很小。
而APD光子计数器的动态范围较大，约为10个数量级，满足了微脉冲激光雷达对信号的探测要求，且其量子效率也较高，可达70﹪，最高量子效率值对应的波长约为1000nm，与实验要求吻合。
数据采集单元由MCS-pci多通道数据采集卡、数据处理和显示计算机组成。
MCS-pci采集卡对每次扫描可以预设多达65536个采集通道，且相邻两个采集通道之间没有空载时间，每一个通道预设的滞留时间可以在100ns到1300s之间随意选择。
这些优良性能大大提高了信号探测的分辨率，对实验非常有利。
利用采集卡自带的内触发信号、控制输出口及相应的控制软件，可以实现激光器、光子计数器和数据采集卡3部分的同步协调运行[2]。
2 工作原理当发射的激光脉冲在大气中传播时，探测器接收到的回波信号功率P(r)由激光雷达方程决定：P(r)=P0cArr-2β(r)Y(r)T2(r)(1)式中，P0为激光的发射功率(W)；c为光速(m/s)；Ar为接收望远镜的有效接收面积(m2)；β(r)为距离r处大气的后向散射系数；Y(r)为系统的重叠因子，且0≤Y(r)≤1，可以通过水平均匀大气回波信号利用斜率法[3]得到Y(r)的分布；T(r)是大气透过率，且:T(r)=exp[-σ(r′)dr′](2)式中，σ(r)为大气消光系数分布。
作者所研究的微脉冲激光雷达以量子理论为基础，其发射和接收都建立在光子计数的概念上。
因此，采集卡中实际记录的是相应的光电子数N(r)，它与P(r)存在以下关系：式中，η为探测器的量子效率；λ为发射激光的波长(nm)； h为普朗克常数，h=6.626276×10-34；Δt=2Δr/c是米散射激光雷达的采集时间(s)，Δr为垂直分辨率(m)。
将(1)式代入(3)式可得：N(r)=·Y(r)·Ts·Δr·β(r)·T2(r)(4)Ts是系统常数，可通过激光雷达的标定来获得，E是发射的激光脉冲能量(J)。
(4)式中β(r)和σ(r)均为未知数，对于弹性散射，假定两者满足关系：指数k依赖于激光雷达的波长及大气气溶胶的性质，通常其取值范围为：0.67≤k≤1.0。
3 反演方法一般情况下，大气散射包括分子(molecule)散射和气溶胶(aerosol)散射。
大气能见度较低时，气溶胶散射占主导地位，分子散射与之相比可忽略不计。
根据文献[4]中提供的稳定反转解得到气溶胶的消光分布为：式中，S(r)=ln[r2P(r)]为距离校准信号，rc为选定的参考距离，且Sc=S(rc)，σc=σ(rc)。
σc可以利用斜率法作出近似的估算，对这种估算的精度要求不高，模拟计算证明，即使σc的误差达到±50%，对计算结果的影响依然很小[5]，因此，可能获得气溶胶消光系数相对精确的解。
当大气能见度较高时，分子散射与气溶胶散射的强度基本相当，此时不能忽略分子散射的贡献，对方程求解时必须将两者分开考虑，激光雷达方程可以表示为：P(r)=×显然，(7)式中：式中，βR(r)，σR(r)分别为Rayleigh(分子)后向散射系数和消光系数，它们满足以下关系：由于大气中分子分布相对稳定，分子的后向散射能够根据大气密度模式较为精确的确定，其相对误差不超过3%[6]，则利用(9)式很容易得出分子消光系数的垂直分布；假定已知某一高度rc处的气溶胶和分子消光系数(标定值)，根据Fernald方法[7]可以得到以下各高度的气溶胶消光系数为(后向积分)：σM(r)=-σR(r)+而rc以上各高度的气溶胶消光系数为(前向积分)：σM(r)=-σR(r)+以上两个公式中，X(r)=P(r)·r2,S1=σM(r)/βM(r)是气溶胶的消光后向散射比，它依赖于发射的激光波长、气溶胶的尺度谱分布和折射指数，其取值范围一般在10sr到100sr之间。
对于分子而言，S2=σR(r)/βR(r)=8π/3。
对近地面大气层进行探测时，可以利用透过率迭代法得出大气消光系数的近似分布[8]。
4 处理结果实验中设定激光器每工作10min停止5min，系统距离分辨率为15m，假定可探测的最远距离为12km，多通道数据采集卡中的通道数相应为810个。
本实验系统采用内触发方式，触发信号产生于MCS卡的MIDPASS输出端口，其输出信号经过反相后触发激光脉冲。
实验发现，信号脉冲与触发脉冲不同步，触发信号超前900ns(或135m)，因此，接收到的前9个采样信号在数据处理时需忽略。
MCS-pci多通道数据采集卡中收集的原始信号是探测时间内多发激光脉冲回波信号累计的结果，对其进行平均可得单发脉冲的回波信号。
然而由此得到的回波信号中还含有天空背景噪声、探测器的暗电流噪声以及热噪声的影响，反演时必须将其扣除。
一般情况下，探测信号中10km之外的信号强度波动很小，基本保持不变，该信号的平均值即可近似认为是背景噪声；暗电流噪声及热噪声可以根据探测器自带的出厂参数利用拟合的方法求得。
图2中给出了水平方向上距离校准信号X(r)的变化情况，从图中可以看出大约4km以后由噪声引起的起伏非常明显。
原始信号处理后通过反演可得出系统的重叠因子Y(r)，图3中给出Y(r)随高度的变化情况。
可以看出，1.2km以后发射视场与接收视场完全重合。
Fig.2 Lidar range-corrected signal X(r)Fig.3 Lidar overlap factor Y(r)根据斜率法得出的水平层大气消光系数为：大气的水平能见度为：当激光雷达系统呈倾斜指向时(天顶角θ=60°)，得到的是斜程回波信号，按照(10)式的后向积分法可推算出该方向大气气溶胶消光系数的分布。
式中，大气分子的消光系数σR(r)可根据美国温压湿标准大气模式理论计算，其变化趋势如图4所示。
