生物气溶胶主要由大气中的细菌、病毒、尘螨等构成,是一种具有生命活性的特殊物质,主要分布于大气对流层之中。生物气溶胶在空气中的扩散与传播有可能造成人类之间、人类与动物之间的流行性疾病传播,比非生物气溶胶具有更大的危害。为了有效对大气中的生物气溶胶进行及时预警,需要对生物气溶胶的种类进行鉴别,并对其浓度进行探测。激光雷达具有高时空分辨率的特点,加之激光与生物气溶胶粒子的相互作用,使其成为大气中生物气气溶胶观测的重要手段之一。本文基于荧光光谱对大气生物气溶胶进行组分识别研究。通过紫外波段激光诱导(266 nm波长)激发生物气溶胶中含有的有机生物成分,得到荧光光谱有效信息,实现对大气中生物气溶胶主要成分的识别。由于不同种类的生物气溶胶粒子具有不同特性的荧光光谱,被激发的生物气溶胶粒子特征峰的范围不同,可以作为成分识别的基础。基于大气回波光谱,论文提出了一种具有盲源分离功能的独立成分分析算法,实现噪声去除、基线漂移校正、拉曼回波光谱分离等预处理,从而得到混合荧光光谱信息。将提取后的拉曼光谱,混合荧光光谱与原始光谱进行了对比,证明了独立成分分析算法可以有效提取混合荧光光谱。本文利用遗传算法对混合荧光光谱进行单质提取,实现生物组分的识别探测,并对各生物组分的相对浓度进行求解。针对不同的组分配比,不同种类生物气溶胶粒子的混合荧光光谱进行解耦识别。论文分别进行了3种、4种、5种成分的光谱解耦,获得的各成分解耦谱型的相对误差分别为12%、5%、20%。结果表明,对4种生物成分解耦时,相对误差较小,成分分析结果合理。为了进一步验证算法的可靠性,本文还对不同的种群规模进行解耦估计,并发现种群规模的改变对算法结果影响不大;通过改变该算法的收敛判据可知,在收敛条件为适应度差值小于0.05的情况下,可获得最优求解,相对误差控制在3%以内,达到解耦要求。该算法的成功应用,可提升荧光激光雷达的探测能力,有望实现大气生物气溶胶的实时在线识别。