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Online estimation of vapor path-integrated concentration and absorptivity using multiwavelength differential absorption lidar

机译：使用多波长差分吸收激光雷达在线估算蒸气路径积分浓度和吸收率

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Differential absorption lidar data processing traditionally assumes knowledge of the spectral dependenceof the absorptivity coefficients. While this is sometimes a good assumption, it is often not in complicated collection environments where the material present is ambiguous. We present an alternative approach that estimates the vapor path-integrated concentration (CL) and absorptivity (rho) in parallel by a processor capable of online implementation. The algorithm is based on an extended Kalman filter (EKF) for CL and a sequential maximum likelihood estimator for rho. The state model parameters of the EKF are also estimated sequentially together with CL and rho. The approach is illustrated on simulated and real topographic backscatter lidar data collected by the Edgewood Chemical Biological Center.
机译：传统上，差分吸收激光雷达数据处理假设了解吸收系数的光谱相关性。尽管有时这是一个很好的假设，但通常不会在存在含糊材料的复杂收集环境中使用。我们提出了一种可供选择的方法，该方法由能够在线实现的处理器并行估算蒸气路径综合浓度（CL）和吸收率（rho）。该算法基于CL的扩展卡尔曼滤波器（EKF）和rho的顺序最大似然估计器。 EKF的状态模型参数也与CL和rho一起顺序估算。 Edgewood化学生物中心收集的模拟和真实地形反向散射激光雷达数据说明了该方法。

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