全文总字数：4198字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

大气气溶胶是由大气介质与混合于其中的固体、液体颗粒物组成的体系。虽然它在大气中的含量较少，但是由于它由不同相态的颗粒物组成，对大气中发生的许多物理化学过程均有非常重要的影响。

大气气溶胶的时空分布特征、粒子尺度谱分布、物理化学特性、粒子的化学成分以及所在的大气环境等均影响气溶胶的辐射效应。而且，这些因子本身在时空分布和物理化学特性上存在极大的变率，这样导致准确获取大气气溶胶特征参数带来很多难题。一方面，有些气溶胶由多种气溶胶混合组成，同时还有可能伴随着复杂的物化反应，这对气溶胶的探测与资料的分析都带来了一定的困难。并且，这些气溶胶粒子的寿命和辐射特性已经发生改变:不同于原来的物理化学性质;另一方面，云对气溶胶的生消及物理化学特性存在影响，比如有些化学反应能够增加气溶胶的质量、经过湿沉降清除部分气溶胶粒子或促进周围形成新的气溶胶粒子等等，因此，这对分析某特定气溶胶特定参数时会造成不确定性。大气气溶胶通过直接或者间接的方式影响着地气系统辐射平衡，这对气候效应评估具有重要参考价值。研究大气气溶胶对维护和改善大气环境质量的科学意义十分重要。

激光雷达利用大气中存在的空气分子、少量悬浮微粒物质、气溶胶颗粒等对激光的散射来遥感大气。高分辨率、高精度和适于实时观测的独特优点，使得激光雷达技术成为探测大气气溶胶的有效手段。现代激光雷达系统和技术作为大气探测器和有效手段的巨大潜力，很快就为世人所认识。

2. 研究的基本内容

本文主要研究基于微脉冲激光雷达的气溶胶反演方法。本文首先从激光雷达重要元器件的选择和主要参数的选定等方面，详细阐述了整个微脉冲激光雷达系统的设计思想。然后，基于此系统提出了一种基于深度信念网络（DBN）的气溶胶消光系数反演方法。以激光雷达回波信号作为网络输入，以气溶胶消光系数作为网络输出，通过深度学习算法构建两者的非线性映射关系，提高气溶胶消光系数反演的效率和精度。最后，对研究内容进行总结，分析本文所提出方法的优劣之处，并对此未来的研究方向进行展望。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

1、了解微脉冲激光雷达系统的基本结构。

2、理解并掌握深度信念网络的原理。

4. 参考文献

[1] ye d, hsi fuh j y, zhang y, et al. in situ monitoring of selective laser melting using plume and spatter signatures by deep belief networks [j]. isa transactions, 2018, 81: 96-104.

[2] wang f, ma s, wang h, et al. prediction of nox emission for coal-fired boilers based on deep belief network [j]. control engineering practice, 2018, 80: 26-35.

[3] safder u, nam k, kim d, et al. quantitative structure-property relationship (qspr) models for predicting the physicochemical properties of polychlorinated biphenyls (pcbs) using deep belief network [j]. ecotoxicology and environmental safety, 2018, 162: 17-28.