可以的，我能写。按研究问题的大小不同可以把论文范文分、为论文范文。凡属国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文范文，称为论文范文。
激光雷达是向目标发射激光束信号，接收器根据接收到的反射信号与发射信号进行比较进行一定的运算处理后得到目标物体的相关信息，比如目标距离，目标方向、目标高度、目标速度等。激光本身具有非常精确的测距能力，测距距离精度可达到几厘米，激光雷达工作原理与船用雷达原理非常接近，它是以激光束作为信号源，发射到船体上，引起散射，一部分光波会反射回激光雷达接收器，激光雷达不断发送脉冲激光进行扫描目标船体，就可以得到船舶上船体的点云数据，由此数据就可以得到精确的三维立体图像，基于激光雷达的原理和其特性，现激光雷达技术已经广泛用在军事、农业、气象、医疗、水土检测、自动驾驶等领域，作为应用场景较为单一的河道内检测船舶的可行性非常高的。激光雷达检测船舶超高偏航 该传感器的点云密度可轻松超过128线激光雷达。面对反射率低至 10% 的物体，探测距离仍可达 320 米，可探测量程极限1000米，角度精度达 03°，光束发散角低至 12°（垂直）x 02°（水平），在工作时可射出多线激光同时进行高速非重复扫描，每秒可将多达 240,000 点的点云数据分布在约 15 度 FOV 里，仅需 100 ms 视场覆盖率即可达到 8%，点云密度超过市面上主流 128 线机械式激光雷达，传统的机械激光雷达需要旋转电子元件让其扫描范围实现360度覆盖。激光雷达的独特设计不使用此类移动部件，只使用旋转棱镜，与传统的机械激光雷达相比，此种设计使其激光雷达能够工作得更久、更可靠。下图为激光雷达扫描图以及覆盖率曲线图。激光雷达多线扫描激光雷达覆盖率曲线图激光雷达结构图在桥梁防船撞智能预警系统中，激光雷达技术可精准检测船舶的高度，长度、宽度。喜讯科技做了不少的案例工程。 桥梁防碰撞预警系统具有强大的数据处理能力、可对船舶的形态分析、三维重构、吨位计算、多源数据的融合输出船舶流量、航行状态的最终结果，报送给相关管理部门。激光雷达在于提供一种新的船舶超高与偏航检测手段，即可实现超高检测，同时有能实现偏航预警，实时性高，误判率低，检测精度高。激光雷达检测船舶航行状态
利用激光雷达技术提取古建筑的线性特征摘要：随着激光雷达技术的发展，激光雷达技术已经应用到了更广泛的领域。本文主要介绍了利用激光雷达技术提取古建筑的线性特征的原理和方法。运用激光扫描仪对古建筑物进行扫描，获取古建筑物表面的高清晰三维激光点云数据，然后利用三维点云数据和相应的建模软件制作出三角网模型和Nurbs模型，最后利用这两种模型来提取古建筑的线性特征。古建筑的线性特征主要包括立面图、平面图和剖面图。用三角网模型制作立面图；用三角网模型和Nurbs模型来制作平面图和剖面图。应用激光雷达技术制作的各种线性图效率高、精度好、真实性强，在古建筑物的保护和重建中具有一定的应用价值。
你不应该这这问吧
谷歌的cartographer就是通过submap做的闭环。但实现复杂，可以借鉴的地方实在不多
“隐形衣”浙大刚做出来的，一块材料可以将铅笔一部分隐形，原理可以看2006年Pendry的Controlling Electromagnetic Fields
现代雷达、信号处理、北京邮电大学学报、光电子技术、电子技术应用、电子科技大学学报、光电子技术、电子技术应用、
地学类Top期刊，JCR地学大类1区、遥感小类2区该期刊的前身是荷兰ITC Journal, 2002年改由Elsevier出版发行, 2020年改为open access journal。该刊被中科院列为地学类Top期刊，JCR地学大类1区、遥感小类2区。2020年的影响因子为650, 在遥感类期刊排行榜中仅次于Remote Sensing of Environment (IF=085), ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF=319) 和IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IF=855), 但高于同为open access journals的遥感类期刊Remote Sensing (IF= 509)和IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (IF=827)。投稿重点在激光雷达遥感、大规模点云处理、GeoAI、时空大数据解析、时间序列地球观测数据理解与变化检测等研究方向组织special issues。
几乎没有好投中的
自动驾驶从概念化走向现实世界似乎非常迅速，对于自动驾驶的定义，简单来说就是对大量交通数据进行运算，最终得到最优的行车路线和速度，车辆实现无人干预的自动行驶。但是最关键的技术难点却在于获取数据，所以雷达变成了自动驾驶不可或缺的硬件。自动驾驶汽车通过雷达将复杂的交通数据全部捕获。目前来说汽车上常见的雷达有两种，分别是毫米波雷达和激光雷达。雷达是一个熟悉又陌生的词，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。所以，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。毫米波雷达首先大家要明白什么是毫米波，毫米波实质上就是电磁波。毫米波的频段比较特殊，其频率高于无线电，低于可见光和红外线，频率大致范围是10GHz—200GHz。这是一个非常适合车载领域的频段。当前，比较常见的车载领域的毫米波雷达频段有三类。A、24GHz，这个频段目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠内，用于监测车辆后方两侧的车道是否有车、可否进行变道。这个频段也有缺点，首先是频率比较低，另外就是带宽比较窄，只有250MHz。B、77GHz，这个频段的频率比较高，国际上允许的带宽高达800MHz。这个频段的雷达性能要好于24GHz的雷达，所以主要用来装配在车辆的前保险杠上，探测与前车的距离以及前车的速度，实现的主要是紧急制动、自动跟车等主动安全领域的功能。C、79GHz，这个频段最大的特点就是其带宽非常宽，要比77GHz的高出3倍以上，这也使其具备非常高的分辨率，可以达到125px。雷达的振荡器会产生一个频率随时间逐渐增加的信号，这个信号遇到障碍物之后，会反弹回来，其时延是2倍距离/光速。返回来的波形和发出的波形之间有个频率差，这个频率差和时延是呈线性关系的：物体越远，返回的波收到的时间就越晚，那么它跟入射波的频率差值就越大。将这两个频率做一个减法就可得到二者频率的差频，通过判断差拍频率的高低就可以判断障碍物的距离。精准度高，抗干扰能力强，则探测距离远 。呈广角探测 ，探测范围广，作用时速可达到120码以上，全天候工作，雨雪雾霾沙尘暴等恶劣天气均能开启正常使用。穿透能力强，安装也可完全隐蔽，不影响车辆整体外观，所以毫米波雷达技术更适用于汽车防撞领域。激光雷达激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测激光信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后就可获得目标的有关信息：如目标距离、方位、高度、速度、姿态、形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。整套系统由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。激光雷达的工作原理与雷达相近，以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光，打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，一部分光波会反射到激光雷达的接收器上，根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，就可得到精确的三维立体图像。激光雷达最基本的工作原理与无线电雷达没什么区别，由雷达发射系统发送一个信号经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，可由反射光的多普勒频移来确定，也可测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这也是直接探测型雷达的基本工作原理。虽然精度高稳定性强，但激光雷达通过发射光束进行探测，所以探测范围窄，光束受遮挡后就无法正常使用，因此在雨雪雾霾天，沙尘暴等恶劣天气不能开启受环境影响很大，没有穿透能力。探头必须完全外露才能达到探测效果，对于安装车辆来说影响车辆外形美观。总结毫米波雷达和激光雷达之区别毫米波雷达从上世纪起就已在高档汽车中使用，技术相对成熟。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是大优势。毫米波雷达的缺点也十分直观，探测距离受到频段损耗的直接制约，想要探测的远就必须使用高频段雷达，也无法感知行人且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。激光雷达主要是通过发射激光束来探测周围的环境，车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器，建立三维点云图达到实时环境感知的目的。目前传统激光雷达技术已经很成熟，而固态激光雷达和混合固态激光雷达尚处于起步阶段，因此各企业当前在自动驾驶汽车使用的激光雷达多以机械式激光雷达为主。激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差、采集的数据量过大、成本太高。二者虽然自身都有着不同的优缺点，单独工作也很难完成自动驾驶任务，所以目前的自动驾驶车辆都是用两者结合，既可以弥补对方的缺点，还能节约成本。本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
易车讯，2021年6月11日，第十三届中国汽车蓝皮书论坛在合肥洲际酒店开启了第二天的议程。《激光雷达的进展与最新机会》议题下午在A厅进行，该议题聚焦自动驾驶的重要元器件激光雷达，汇集了国内5家优秀的激光雷达头部企业。议题就激光雷达上车元年，技术路径选择，行业目前最大的挑战，华为、大疆等巨头加入对行业格局的影响，人才争夺战等问题进行深入讨论。嘉宾包括：禾赛科技CEO：李一帆速腾聚创联合创始人兼执行总裁：邱纯潮亮道智能CEO：剧学铭图达通Innovusion CEO及联合创始人：鲍君威万集科技董事长：翟军一、禾赛科技禾赛科技是全球领先的3D传感器（激光雷达）制造商。2014年成立于上海，致力于开发基于激光的机器人传感技术。依靠近500人的团队打造出一系列创新型传感器解决方案，兼顾业内顶尖的产品性能、可量产的设计以及出众的可靠性。二、速腾聚创RoboSense(速腾聚创)是智能激光雷达系统(Smart LiDAR Sensor System)科技企业。RoboSense通过激光雷达硬件、AI算法与芯片三大核心技术闭环，为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统。 创立于2014年，RoboSense总部位于深圳，在北京、上海、苏州、斯图加特、硅谷等地设有分支机构。RoboSense在全球拥有500多名员工。三、Innovusion图达通图达通Innovusion是一家图像级远距离激光雷达自动驾驶与智慧交通解决方案提供商，是世界领先的300线激光雷达高新企业，总部位于美国硅谷，产品运用在自动驾驶、车路协同、城市轨道交通、智慧高速、高精地图等多个领域。目前国内已有多家主机厂测试激光雷达产品，计划作为平台化标准产品，应用于L3及以上的智能驾驶车型。另外蔚来汽车公布了明年第一季度发布的量产车ET7上，选中了图达通的激光雷达作为标配的激光雷达产品。四、亮道智能北京亮道智能汽车技术有限公司于2017年09月01日成立。公司成立的目标是希望把激光雷达做到每一辆车上，和其他四家公司有非常大的不同是，该公司不做自己的硬件，采用的策略是和各个硬件厂商合作不同的技术路线。万集科技的翟军表示，今年是2021年，三年后是2024年，随着车路协同的发展，自动驾驶也应该在2024年到2025年，随着技术，包括激光雷达技术的成熟度，以及整个算力的成熟和整个系统的成熟、主机厂的成熟，它应该在2025年，这是我个人的估计。随后图达通的鲍君威发表了自己的看法：如果我们定义激光雷达的元年，实际上2017年法雷奥的第一款已经上到奥迪上去了，我们定义元年有几个指标，一是激光雷达有用，能用起来；二是有足够多的车厂用激光雷达，我认为应该是明年，2022年。有几个特性，一个是在座的几位友上和我们都有一些计划，不管是公开的，还是没有公开的，我们清楚地看到明年大约有5-10款车型会上激光雷达，少量的可能几百台、几千台，大量的可能几万台，而且不只是中国。紧接着速腾聚创的邱纯潮发表了不同观点，就我们自己企业来看，今年就有三个项目要SOP，这个月就有一款，真正直接装车，并且面向量产的前端客户，上个月已经把货发出去了。整体来看，从曲线来看，明年有一个客户就有几万台的需求，而且是大几万台，从这个角度里看，可能会更快一些。我认可今年可能是元年，明年开始往上爬。最后发言的是禾赛科技的李一帆，李总的观点更为保守和佛系，没有指出具体的时间而是从另一个角度做了阐述，我觉得大家的理解可能有几层含义。第一层含义：第一次尝试去上一个东西，在我看来它没有做闭环，而是做了尝试。我觉得第一批的元年可能就跟各位说的时间是差不多的，明年量肯定是最大的。但我觉得这个事儿不太重要，因为从我角度看，我思考的是我们不面向直接的消费者，我们实际是一个供应商，我更关心的问题是激光雷达给主机厂，帮助主机厂为客户创造了多少价值。从我们角度来讲，如果激光雷达作为一个成本，你能不能形成这样的体验？可能你们已经很有信心了，我还是有点忐忑的，我会觉得这个事儿还是需要行业一起推动。换句话说2022年的元年只是大家历史上第一次拿到这个硬件产品，大家有没有第一次拿到这个体验？坦率的讲都不一定。而第一次拿到这个体验以后是不是好的体验，是不是回头他会跟他朋友说我买的这款车上面装着谁家的雷达，这个东西值得我们花至少得加一两万块钱吧，这是从成本上讲，这个得闭环嘛。我觉得到那个点上的时候，大家才会去想它是不是一个有效的产品，我觉得作为一个行业，我觉得只有体验变成真实的体验后，大家才会真的上量，在真的上量以后才讨论是不是元年，我会觉得它更有价值。各家企业对于元年的选取产生了不同的看法，最早的认为今年将会是元年，最晚的认为2025年将会是元年，还有的认为要等产品经过用户的满意并且形成闭环后再讨论元年，总之元年如何选虽然没有定数，但是对于激光雷达作为自动驾驶感知硬件的共识各位将会是坚定不移的。第二个问题关于技术路线，大家比较了解的电动车或者电池，这么多年从2009年推广以来经历各种各样的路线之争，到现在都没完没了。激光雷达是比较新兴的，同样激光雷达也有不同的技术路线，简单来说分为机械式、混合固态式以及纯固态的方案。这三类有各自的优缺点，例如机械式发展最成熟，扫描速度快可以360度全方位探测，但是由于其体积较大很难装车量产，造价也是一个大难题；混合固态呢成本低，适合大规模量产但是视野有限，360度就不行了，纯固态将是未来发展趋势，有OPA光学相控阵和Flash 两种技术路线，但同样等待技术的进一步突破才能实现量产。这次禾赛科技的李总先进行了阐述，我们内部有个比喻，我们内部讨论时会觉得，咱们说的所有技术路线其实都是扫描路线，仅仅讨论的是一个如何改变光的方向这件事儿的扫描部分的技术路线，剩下的事情其实没有讨论进去。第一个是说这些技术路线本质上讲，是不是会让不同的公司越跑越远？还是说我们觉得有没有一个可能是最终确实有可能一个技术路线会成为更实际、更经济、更可靠的路线？然后行业会趋同到这个路线上？我们会觉得这个概率会更大，但没法说是哪个。假设我们认为行业会因此发现某一个更实际而趋同那个技术路线，我觉得更有意思的话题是技术路线本身会成为壁垒还是说如果这个事儿一旦清晰了，可能拿一个增程和纯电，哪一个到底是终局？我其实不知道，大家可能觉得在不同时间点有不同的考虑，但一旦我们想清楚了，这个东西是不可逾越的壁垒还是说它是表象，更重要的是不同公司在背后的积累到底在哪儿？这些技术路线大家都能做，我们也都有，反而不能说哪一个会成为公司的未来，反而我们更关心的是激光雷达最背后本质的核心其实是芯片，我们会觉得不同的光电、芯片置于激光雷达更像是发动机置于燃油车，我觉得到最后你做几个门时你随便做，但是我们觉得芯片是，所以我是觉得这是一个我们的思考。随后发言的是速腾聚创的邱纯潮，我挺同意一帆的看法的，因为我这个问题也被问了很多次。我相信各位同行也是被问到吐。但是这个没有答案，谁也说不出来准确答案，很难有答案，我们唯一能做的事情，我们要去思考的更多是说你在什么时间段针对什么应用推出更适合这个应用的产品？我们更多要思考市场本身和它自己的规律。在这个问题上各位的发言最终落脚在两个问题上，一是芯片化，二是成本。我们根据目前的发展趋势做出如下总结：第一，激光雷达未来会从机械旋转式，到混合固态，再到纯固态方向演进。 第二，感知算法是激光雷达感知系统的“第二个核心”。第三，预计行业整体将会向“低成本化”、 “量产化”、“固态化”、“智能化”发展。在座的五家公司都是创业公司，有四家是很年轻的创业公司，有一家是稍微历史久远一点的创业公司，激光雷达领域大部分是创业公司，还有一些个别的巨头往里面插手，比如说华为、大疆。华为的激光雷达将在极狐HBT车型以及长安的高端车型中装配；大疆孵化的Livox览沃也是小鹏P5的激光雷达供应商，当这类巨头公司入场，资本的优势会不会对创业公司造成冲击？李一帆表示：我觉得资金、巨头公司，对互联网行业的影响大于对硬件行业的，互联网行业，很多时候钱就能够决定战局，我就补贴你，我就砸你，我就买流量。有很多事，商业上可以直接被钱影响，甚至很多互联网公司融钱的唯一原因就是为了改变战局。对于硬件行业，有钱当然好，但是更重要的还是要符合客观规律，在硬件行业，大鱼吃小鱼没有那么容易，很有可能最后是快鱼吃慢鱼，小公司拥有快的优势，这是有可能的。我们不一定比华为快，但是作为小公司，或者全世界任何的小公司，快永远是他比大公司的优势，这一点很有可能在我们这样的小公司里也是存在的，这是我看到的我们的机会。因此李总认为目前巨头的入场还不至于造成恐慌，做好自己就好。随后图达通的鲍总表示，巨头进入进来是好事，说明它很有很好的发展的方向。除了一帆说的硬件和互联网的区别，还有两个特性：第一，这是一个ToB的行业，我们的客户都是ToB的，我们的客户都是非常聪明的，而且有长远战略眼光的，不像ToC行业消费者，头脑一发热，就被钱砸晕了。ToB行业，客户是个长远，看技术深度的，光有钱不够，必须看实打实的性能。第二，激光雷达行业是一个非常新的行业，新到很多时候技术路线不清楚，如果有一个迷宫阵的话，有太多太多的路线可以走，即使有再多的钱，在这种大的迷宫下，如果思路不清楚，体量也是不够的。即使是巨头，我们看到这些公司，好像也没有哪些人是可以顶的起来，在行业里头脑比较清醒的、技术上比较清醒的带头人。基于这一点，我还没有看到这些巨头人对我们这一类公司的实际的威胁。接下来速腾聚创的邱纯潮表达了对巨头公司的重视，说到华为这个事情，紧不紧张？紧张，我是很紧张，很多人觉得华为可能是大公司，他速度慢，他可能不太好掉头，诸如此类的。其实我们正面刚过几次，我觉得他挺猛的，这是真的。但是我们可能对华为的定位，对华为的期待不一样，我们可能会认为他是下一个博世，中国的博世，华为不是一家激光雷达公司。对于我来说，对于所有的人来说，我们激光雷达干不好就会死了，而华为不一样，博世也干激光雷达，对他们来说激光雷达只是一部分，对于我们来说是全部，当然华为的激光雷达团队也会觉得这是他的全部。然后激励不一样，华为激光雷达团队激励我不太清楚，对于我们来说，我们会把生存拉到最高的的法则来打这场仗。对于华为来讲，他既然说能做全站式的技术，他的实现方式就有很多样，可能是我可以直接给你提供整套的解决方案，这样的商业机会对于我们来讲就很麻烦。但是华为内部属于，你要做的好，我也不排斥和你合作，他也不一定全部得上自己的。所以我觉得是一个比较良性的竞争吧。通过此次论坛上的各位激光雷达领域的大佬发言我们对这个行业，对这个领域的技术都有一个更深入的理解和认识，自动驾驶的元年无论到底何时，确定的是就在眼前并且我们会一同见证，技术路线的比较还要依照可靠性、成本以及不同主机厂的不同需求来决定，行业内的竞争一定是促进整个行业共同发展的必要因素，各家在最终之战打响之前要做的就是不断丰富自己的产品以及满足主机厂和用户的需求，尽可能的在保证可靠性的同时降低成本。我们可以看到中国的初创科技公司在用他们的智慧与胆识与全世界的智能驾驶同行展开着激烈竞争与激辩，未来我们能否实现弯道超车，打造我们中国的硅谷？让我们拭目以待。
激光雷达工作原理如下：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。激光雷达应用分类可以分为：1、避障雷达2、化学试剂探测激光雷达3、机载海洋激光雷达4、无人驾驶激光雷
这个在一般的硕士毕业大论文里都会论述激光雷达探测大气的基本原理即是上述几种激光与大气相互作用的机制。激光器产生的激光束经光束准直（有的情况下需要扩束）后发射到大气中，激光在大气中传输遇到空气分子、气溶胶等成分便会发生散射、吸收等作用。散射中的小部分能量——后向散射光落入接收望远镜视场被接收。被接收到的后向散射光传输到光电探测器（通常为PMT）被转换成电信号（一般为电流信号），实现光-电转换，再经一系列的运算放大，最终被显示、记录。对于不同高度的信号，利用激光信号传输时间间隔来记录，光速c已知，便可换算成距离：。如果接收到的是回波点数，乘以系统距离分辨率即得高度。这样就获得了激光雷达P-z数据，利用激光雷达方程结合相关算法便可反演出相关大气特性，如大气垂直消光廓线、气体浓度、成分以及温度廓线等。
论文该原创
激光雷达工作原理如下：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。激光雷达应用分类可以分为：1、避障雷达2、化学试剂探测激光雷达3、机载海洋激光雷达4、无人驾驶激光雷
这个在一般的硕士毕业大论文里都会论述激光雷达探测大气的基本原理即是上述几种激光与大气相互作用的机制。激光器产生的激光束经光束准直（有的情况下需要扩束）后发射到大气中，激光在大气中传输遇到空气分子、气溶胶等成分便会发生散射、吸收等作用。散射中的小部分能量——后向散射光落入接收望远镜视场被接收。被接收到的后向散射光传输到光电探测器（通常为PMT）被转换成电信号（一般为电流信号），实现光-电转换，再经一系列的运算放大，最终被显示、记录。对于不同高度的信号，利用激光信号传输时间间隔来记录，光速c已知，便可换算成距离：。如果接收到的是回波点数，乘以系统距离分辨率即得高度。这样就获得了激光雷达P-z数据，利用激光雷达方程结合相关算法便可反演出相关大气特性，如大气垂直消光廓线、气体浓度、成分以及温度廓线等。
你好，不好意思，这个我不会哦