云是天空中常见的一种天气现象，它是由大气中的水汽凝结而成，是水滴、冰晶或者它们的混合物组成的悬浮体。云的外形具有不规则性和随意性，受温度、湿度、气压、风等因素的影响，云的形状时刻发生着变化。云的红外辐射特性与云中粒子的相态、粒子谱分布、云的光学厚度等等参数有关，也受太阳、地表类型和大气状况的影响。红外传感器受环境的影响非常大，不管传感器位于地面、空中还是大气层外，当它对目标进行探测、跟踪、识别时，云经常会进入传感器视场中，成为传感器不能忽略的一个背景干扰，这会导致目标的对比度下降，严重时将使红外传感器完全不能发现目标。因此云的红外辐射特性受到众多研究者的关注，尤其是在光学传感器的设计与使用中，云背景辐射特性是需要考虑的一个重要影响因素。
　　本文针对云背景在红外波段的辐射特性，首先综述了云的多种探测手段、基于不同原理的云辐射特性计算以及在有云天空背景的红外图像仿真方面的研究进展。在云的分布特征方面，分析了云在全球不同月份的分布特征以及卫星观测的云红外辐射特性;在云背景红外辐射特性理论计算方面，针对冰云从它的主要构成物出发，介绍了冰云中的非球形粒子，结合冰晶粒子谱分布计算了冰云中粒子的平均散射特性，为了降低辐射传输过程中的计算量，对冰晶粒子散射特性进行了参数化，编制了大气分子吸收和冰云红外辐射特性计算程序;在有云天空背景的红外图像模拟仿真方面，基于分形算法和卫星观测的云红外辐射特性统计数据，实现了不同条件下有云天空背景的红外辐射图像仿真;在激光雷达对云的探测方面，基于北京的大气探测数据进行了大气消光系数的时空分布反演，通过对有云时的探测数据分析，获得了多种云特征参数，同时完成了大气能见度自动反演。论文的主要工作及研究成果如下:
　　1)基于美国EOS/MODIS的观测数据，利用matlab软件编写了云参数的统计程序，分析了云参数的全年云分布特征以及不同月份的云分布特征，其中全球总云量的年平均值约为0.67，冰云云量的年平均约为0.23，冰云光学厚度的年平均值约为17.7，冰云粒子有效半径的年平均值约为24.2μm。利用MODIS的L1级数据，统计了不同经纬度、不同月份时的云红外辐射特性，对比了给定区域不同月份时的云红外辐射，在中波通道云背景辐射在10-1W/m2·μm·Sr量级左右，在长波通道云背景辐射在100-101W/m2·μm·Sr量级左右。
　　2)介绍了多种粒子散射特性计算方法及其适用性，展示了多种方法相结合计算非球形粒子散射特性的计算方法。基于粒子散射特性数据，结合云中冰晶粒子的谱分布，计算并分析了典型波长时五种形状（包括聚合物、子弹花、实心六棱柱、中空六棱柱、六角平板）粒子平均散射特性随有效尺度的变化曲线。为了降低辐射传输的计算量，加快计算速度，将粒子平均散射特性参数化为有效尺度的函数，对比了采用多项式和分段指数参数化前后的变化曲线，发现分段指数拟合效果较好。最后由参数化的拟合系数形成3～5μm粒子平均散射特性参数化数据库。
　　3)基于HITRAN数据库中的分子吸收光谱数据，编制了大气分子的吸收计算程序，给出了计算结果;基于冰晶粒子散射特性参数化数据库，采用通用的辐射传输算法——DISORT，编制了冰云红外辐射特性计算程序，计算了冰云红外辐射特性，并分析了它在不同云光学厚度（包括0.25、1、2、5、10、25、50）时的变化情况。当云光学厚度较小时，随着光学厚度的增大冰云的光谱辐射亮度降低，尤其是在2000-2200cm-1以及2400-2800cm-1波数范围内，冰云辐射亮度受光学厚度的影响非常明显;当冰云的光学厚度较大时，冰云的辐射特性受云光学厚度的影响较小。
　　4)采用随机中点位移法生成了云模拟图像，以卫星观测的云红外辐射特性统计数据作为基础数据，采用线性映射的方式进行赋值，建立了云背景红外辐射仿真模型，可以生成不同波段、不同云量等多种观测条件下的云背景红外辐射特性图像，能够较好的模拟有云天空的红外辐射，可为传感器的场景仿真提供天空背景辐射特性数据。
　　5)采用Fernald反演算法进行激光雷达方程反演，在北京及西安开展了激光雷达对大气的测量，获得了大气消光系数时空分布，从2018年3月份的测量结果来看，北京当时低空的气溶胶含量偏高。通过对激光雷达云测量数据的处理分析，获得了云底高度、云峰高度、云顶高度以及光学厚度等云参数，给出了云高度以及云厚度随时间的变化曲线。针对激光雷达水平探测情况进行了能见度反演，分析了距离校准对数函数的分布特点，提出了距离校准对数函数线性区域自动选取算法，完成了基于激光雷达测量数据的能见度自动反演，给出了反演能见度随时间的变化曲线，与当天记录的天气状况变化相符合。