大气气溶胶作为大气的重要组成部分不仅会对地球的气象气候;自然环境造成影响;还会直接关系到人们的日常生活和身体健康。拥有着高空间分辨率和时间分辨率的激光雷达（LIDAR）;作为一种主动遥感观测的方案在大气探测和环境监测等领域中应用广泛。国内外的研究主要围绕垂直方向气溶胶消光系数廓线的测量;而水平方向气溶胶分布变化由于缺少合适的反演初值而研究进展缓慢。因此;本文围绕水平方向大气气溶胶探测激光雷达的设计与信号处理展开了研究;主要工作如下：　　研究了激光在大气中的传输和气溶胶探测激光雷达的框架和探测原理;并基于理论研制了一套用于水平方向大气气溶胶探测的激光雷达样机;能够实现海洋环境下的大气气溶胶测量。完成了样机系统方案设计;发射与接收系统的光学设计及结构设计;激光雷达控制软件及回波信号处理软件设计。激光雷达可实现回波信号自动采集与存储;以及气溶胶消光系数廓线反演等功能。　　研究了用于大气气溶胶激光雷达回波信号反演的算法;分析了现有算法用于水平方向气溶胶反演中所存在的不足。针对这些不足;设计了用于非均匀大气气溶胶光学特性参数反演的集合激光雷达反演算法。通过数值模拟激光雷达信号对算法的有效性进行测试。测试结果显示;集合激光雷达反演算法能够准确的反演出消光系数廓线;该廓线能够反映出探测范围内消光系数的变化情况;并在0.3~1.3;km;1.3~2.3;km和2.3~3.3;km三个区域内分别将噪声引起的反演结果抖动降低了0.27%;2.72%和15.18%;对信噪比较低探测范围内的反演结果有着显著的优化作用。　　针对集合激光雷达反演算法中的使用总体卡尔曼滤波算法引入的问题;设计了一种参数补偿的激光雷达反演算法;使用基于高斯过程模型的机器学习算法优化后的补偿参数。该方法可对对总体卡尔曼滤波过程中的预测步骤进行有效补偿;进而减小降噪和反演结果与真实值之间存在的偏移。使用模拟仿真的激光雷达信号对算法进行了测试;结果表明参数补偿的激光雷达反演算法能够同时完成消光系数的反演和信号的降噪;并能有效的降低总体卡尔曼滤波过程中因预测步骤的缺陷而引入的噪声问题。　　分别在城市和海上开展了大气气溶胶水平分布测量的实验;现场实验分为两个阶段。第一阶段中首先在武汉地区开展了现场实验验证样机和算法的有效性。然后于2016年搭乘“东方红2号”科考船在渤黄海海域进行了为期25天的实地海洋环境水平方向气溶胶探测实验。在实验中对晴朗;薄雾;阴雨天气下的水平大气气溶胶进了观测;并使用集合激光雷达反演算法对观测数据进行气溶胶消光系数廓线反演。反演出消光系数廓线的数值和变化与实验对应的天气状况契合。实验结果也表明通过集合激光雷达反演算法的反演结果可以在没有先验信息的情况下展示出由天气变化引起的气溶胶水平分布均匀性的变化情况。第二阶段中针对第一阶段实验中的不足;优化样机的基础上改为使用基于高斯过程机器学习的参数补偿激光雷达反演算法进行在武汉地区进行现场实验;结果表明参数补偿的激光雷达反演算法能够同时完成消光系数的反演和信号的降噪;并成功将集合激光雷达反演算法在0.3~1.8;km距离范围内信号的降噪和反演结果中的偏移降低了分别降低了24.22%~65.63%和26.47%~55.12%;即参数补偿的激光雷达反演算法能够对近端结果中因总体卡尔曼滤波产生的偏移进行了大幅降低。