1. 本选题研究的目的及意义
随着激光雷达技术的快速发展，Mie散射激光雷达凭借其高精度、高灵敏度等优势，在气象监测、环境监测、目标识别等领域得到越来越广泛的应用。
然而，Mie散射激光雷达回波信号易受各种噪声源的影响，如背景噪声、电子噪声、大气湍流等，导致信号质量下降，影响数据反演精度，限制了其应用范围。
为了充分利用Mie散射激光雷达获取准确可靠的环境参数信息，提高其探测精度和应用效果，对回波信号进行有效的去噪处理至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
针对激光雷达信号去噪问题，国内外学者已经开展了大量的研究工作，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在激光雷达信号去噪方面取得了一定的进展，特别是在小波变换、经验模态分解等方法的应用方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在对Mie散射激光雷达回波信号和噪声特性进行深入分析的基础上，研究和比较现有的信号去噪方法，并针对Mie散射激光雷达回波信号的特点，探索和开发新的信号去噪方法。
主要研究内容包括以下几个方面：
1.分析Mie散射激光雷达回波信号的统计特性、时间特性和空间特性，以及不同类型噪声对信号的影响。
2.研究和分析现有的信号去噪方法，如基于傅里叶变换的方法、基于小波变换的方法、基于经验模态分解的方法等，比较其优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅相关文献，系统地学习和掌握Mie散射激光雷达的基本原理、回波信号特性以及常见的噪声类型。
在此基础上，分析不同去噪方法的原理、优缺点和适用范围，为后续研究奠定理论基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对Mie散射激光雷达回波信号的特点，结合XX方法，提出一种新的信号去噪方法，以期在提高去噪效果的同时，降低算法复杂度，提高计算效率。
2.通过仿真和实验，系统地比较分析不同去噪方法的性能差异，并针对Mie散射激光雷达的应用场景，提出相应的改进策略，以提高去噪方法的实用性和鲁棒性。
3.将所提出的去噪方法应用于实际的Mie散射激光雷达数据处理中，并结合具体应用需求，对去噪算法进行优化，以满足不同应用场景下的精度和实时性要求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘建国, 周立波, 冯国栋, 等. 机载Mie散射激光雷达探测云高精度分析[J]. 光学学报, 2023, 43(4): 0421002.
2. 孙思远, 胡秀娟, 尹航, 等. 基于激光雷达和红外热像仪数据融合的能见度识别方法[J]. 红外与激光工程, 2022, 51(10): 20220389.
3. 刘冲, 舒嵘, 马腾, 等. 基于激光雷达和前车信息的车辆变道轨迹预测[J]. 汽车工程, 2023, 45(10): 1945-1953.
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