CO2连续波差分吸收激光雷达信号检测及数值处理的开题报告.docx

CO2连续波差分吸收激光雷达信号检测及数值处理的开题报告

一、研究背景及意义：

气候变化是当今世界面临的巨大挑战之一，其中大气中CO2浓度的增加是一个引起广泛关注的问题。测量CO2浓度是研究气候变化的重要手段，传统的气象观测方法如探空和地面观测只能提供点测量数据，无法提供全局变化趋势。利用激光雷达技术实现大气中CO2浓度的三维探测和高时空分辨率的连续观测成为一种新的研究手段，且已经应用于实际气象观测中。

二、研究内容：

本次研究的内容主要是基于CO2连续波差分吸收激光雷达（DIAL）的信号检测和数值处理，旨在提高气象观测数据的精度和可靠性，促进气候变化领域的研究。

1.CO2DIAL的信号检测

CO2DIAL的信号检测是指利用激光雷达仪器探测大气中CO2含量的浓度分布，得到干涉信号，进行有效的峰值计算、峰值拟合和定标校准等处理步骤，从而得到准确的CO2浓度数据。本次研究将探讨常见的峰值间隔检测算法和信号处理方法，包括差分算法、平滑滤波算法、自适应滤波算法等，以提高CO2DIAL的信号检测效率和精度。

2.CO2DIAL的数值处理

CO2DIAL的数值处理是指利用探测得到的CO2浓度数据，进行最小二乘拟合和Kalman滤波等处理，以消除测量误差和环境干扰，得到准确的大气CO2浓度分布图。本次研究将结合实际CO2DIAL观测数据，对常见的数据处理算法和软件进行优化和测试，以提高气象观测数据的可靠性和精度。

三、研究方法：

本次研究将结合实际CO2DIAL观测数据，借助Matlab等数学软件进行信号处理和数值处理，采用最小二乘拟合和Kalman滤波等算法，对气象观测数据进行优化和校准。

四、研究计划及进度：

本次研究计划于2022年开始，至2024年6月完成，主要进度如下：

2022年6月至2023年6月：熟悉CO2DIAL测量原理、信号处理和数值处理方法，并收集相关文献资料；

2023年7月至2024年4月：采集实际CO2DIAL观测数据，进行峰值计算、峰值拟合和定标校准等信号处理步骤，并进行最小二乘拟合和Kalman滤波等数值处理步骤；

2024年5月至6月：对研究结果进行分析和总结，撰写毕业论文。

五、预期结果及意义：

1.提高CO2DIAL的信号检测效率和精度；

2.提高气象观测数据的可靠性和精度；

3.促进气候变化领域的研究和应用。