摘要
Mie散射激光雷达作为一种主动遥感探测技术，在大气探测、环境监测、目标识别等领域发挥着重要作用。
然而，Mie散射激光雷达回波信号容易受到各种噪声的污染，例如背景噪声、散粒噪声和热噪声等，导致信号信噪比下降，影响探测精度和可靠性。
因此，对Mie散射激光雷达回波信号进行去噪处理是提高其探测性能的关键环节。
本文综述了近年来Mie散射激光雷达回波信号去噪方法的研究进展，首先介绍了Mie散射激光雷达的基本原理、回波信号特性以及噪声类型，接着重点讨论了常用的去噪方法，包括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和其他一些新兴方法，并分析了各种方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了Mie散射激光雷达回波信号去噪方法面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：Mie散射激光雷达；回波信号；去噪；傅里叶变换；小波变换；经验模态分解
Mie散射激光雷达是一种基于Mie散射原理的主动遥感探测技术，通过发射激光脉冲到大气中，接收并分析被大气中的气溶胶、云、降水等粒子散射回来的回波信号，从而获取大气参数信息，例如大气消光系数、后向散射系数、风速、风向、能见度等[1-3]。
相比于传统的雷达探测技术，Mie散射激光雷达具有探测精度高、空间分辨率高、时间分辨率高、探测范围广等优点，在气象观测、环境监测、航空航天、军事侦察等领域有着广泛的应用前景[4-6]。
然而，Mie散射激光雷达回波信号容易受到各种噪声的污染，例如背景噪声、散粒噪声、热噪声以及仪器本身带来的噪声等[7]。
这些噪声会降低信号的信噪比，影响探测精度和可靠性，甚至导致探测结果失真。
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