云作为气象研究中的主要素之一,参与全球的水循环和大尺度环流等,从多个方面影响着全球的气候变化,具有十分重要的研究意义。激光雷达被认为是大气主动遥感探测的强有力工具之一,因其具有探测距离远、时间连续性强、距离分辨率高被广泛用于云层探测中。但云监测激光雷达在实际探测中往往受到背景噪声和大气气溶胶的影响,传统的激光雷达云自动检测算法容易导致云层信号的误判和漏判,虽能够实现某种特定云参数的反演,但对于复杂云层结构的自动检测却存在不足。本文从激光雷达探测的回波信号出发,研究了背景噪声和大气气溶胶对云层探测带来的影响,提出了两种优化的激光雷达云自动检测算法,即微分增强的云检测改进算法和半离散化的微分零点法,验证了两种优化算法的可行性并分析了其各自优缺点,最后将本文提出的方法应用在三波长激光雷达的实测数据分析上,进一步反演了云层的光学特性。详细研究内容安排如下:（1）在现有微分增强的云检查算法基础上,通过增加积分面积和峰值比这一约束条件,不仅能有效减少微分时数据拟合的点数,提高云层数据的真实性,还能避免微分后强噪音点带来的误判;同时添加特征云层的合并,可有效减少原算法在单层多峰信号情况下带来的漏判;最后,利用模拟的三种激光雷达信号和实测的1064nm、532nm米散射激光雷达信号进行改进前后算法的分析对比,结果表明:改进后算法具有在低信噪比条件下检测云层的优越性,同时进一步减少特征云层的误判和漏判。（2）将数学中的半离散化方法引入到激光雷达数据处理上,先对激光雷达的原始数据进行背景噪声的扣除和数据的多点平滑,再对预处理后的原始激光雷达数据进行半离散化的处理,得到新的待检测数据,并结合主流的微分零点法实现云层信号的检测,最后利用1064nm和532nm米散射激光雷达信号进行算法验证。得出结论:半离散化的处理不仅保留了激光雷达回波信号中有效粒子层引起的波动,同时抑制了随机噪声和大气湍流的无效波动,避免了现有微分零点法产生较多过零点困扰,进一步减少了云层的漏判。（3）以三波长激光雷达系统大气探测为例,从三波长激光雷达探测的单条廓线可以看出,355nm和532nm激光雷达的有效探测高度要高于1064nm,且355nm探测的有效高度与532nm比较接近,随着波长的增加,对云层探测的灵敏度也逐渐增加,532nm与1064nm最为接近,而355nm对云层信号的灵敏度最弱,最后结合半离散化的微分零点法,先实现云层信号的提取,再对云层信号的云底、云高、退偏比、消光系数、后向散射颜色比进行反演,为云层信号的定性分析提供科学依据。