研究目的
研究一种结合联合反演方法与高斯处理机器学习的改进型激光雷达反演方法，在水平气溶胶特征反演中的有效性。
研究成果
改进的激光雷达反演方法在水平气溶胶消光系数反演方面比其他信号方法表现更优，能有效抑制远距离区域的噪声，并切实消除集合卡尔曼滤波步骤中因预报不佳导致的偏差。
研究不足
改进的激光雷达反演方法最大的缺点可能是时间成本。算术和架构优化将是未来研究的主题。
通过改进的激光雷达反演方法实现降噪与数据反演，该方法结合了联合反演技术与机器学习
DOI：10.1007/s00340-018-7095-6
期刊：Applied Physics B
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
为解决原始大气激光雷达信号信噪比随距离增加而急剧下降（这对激光雷达反演的精度和有效探测范围影响极大）的问题，学界提出了多种去噪算法。其中基于集合卡尔曼滤波（EnKF）的方法表现良好，这类方法能同步实现激光雷达信号去噪与精确反演结果输出。但受限于EnKF步骤中的预测精度不足，这些方法的结果存在偏差。本研究针对水平气溶胶特性反演提出了一种改进型激光雷达反演方法，该方法融合了联合反演技术与高斯过程机器学习算法——通过高斯过程机器学习算法补偿联合反演方法中EnKF步骤的预测缺陷，从而降低反演结果的偏差。将该改进方法应用于模拟与真实激光雷达信号后表明：该方法在大气消光特性分析中具有显著实效性与实用性。
作者：
Xianjiang Zeng，Wenping Guo，Kecheng Yang，Min Xia
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