《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Cooperative Gating Method of PMT Detector and Echo Data Acquisition System for Dual-band Airborne LiDAR Bathymetry
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本研究针对双波段机载LiDAR测深系统中由水面后向散射和平台运动导致回波信号质量低、时序误差大的问题，提出一种基于FPGA的光电倍增管（PMT）探测器与实时数据采集系统（RTDAQS）协同门控方法。该方法通过实时分析回波数据识别水体底部峰值与后续波峰，反馈计算激光回波时间动态调整PMT门控延迟与采集延时，实现水底有效回波选择性接收。实验验证其在室内实验室、校园水池/湖泊及北部湾海域均能显著提升信号质量，存储空间利用率提高1.29倍，有效回波数据增加23.5%，为高质量信号获取与存储提供关键技术支撑。
在广袤海洋测绘与近岸环境监测领域，机载激光雷达测深（Airborne LiDAR Bathymetry, ALB）技术如同“透视眼”，能够穿透水体快速获取海底地形与浅水生态信息。然而，双波段ALB系统在实际应用中面临两大“拦路虎”：一是水面强烈的后向散射干扰，如同一层光雾掩盖了微弱的水底信号；二是飞行平台的高速运动与姿态变化，导致激光脉冲传输与接收时序产生偏差，造成回波信号畸变与信噪比下降。传统固定门控的数据采集方式难以适应复杂海况的动态变化，大量无效数据挤占存储资源，而真正反映水底特征的有效回波却可能被遗漏，制约了高精度水下测绘的效率与可靠性。
为破解这一难题，一项发表于《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》的研究提出了创新性的解决方案——基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）芯片的光电倍增管（Photomultiplier Tube, PMT）探测器与实时数据采集系统（Real-Time Data Acquisition System, RTDAQS）协同门控方法。该研究旨在通过智能化的动态门控策略，实现水底有效回波的精准捕获与冗余数据的过滤，从而突破双波段ALB系统的信号采集瓶颈。
关键技术方法方面，研究者构建了基于FPGA的实时数据处理架构，通过在室内实验室模拟不同水质条件、校园水池与湖泊开展可控环境测试，并在中国北部湾（太平洋海域）进行实地海试，形成多场景验证样本队列；核心流程包括实时回波波形分析、水体底部主峰与次峰特征识别、激光往返时间反馈计算，以及联动调节PMT探测器的门控延迟与RTDAQS的采集窗口，最终实现对水底信号的“指哪打哪”式选择性接收。
实验设计与结果验证
室内实验室测试：在受控环境中模拟不同浊度水体的回波特性，验证协同门控算法对噪声抑制与水底信号提取的有效性。结果显示，相较于固定门控方法，该系统在强散射干扰下仍能准确锁定目标峰，信噪比提升显著。
校园水池与湖泊实测：在小范围静态水域中检验系统对平静水面与轻微扰动环境的适应性。实验表明，通过动态调整门控参数，系统成功捕捉到清晰的水底地形轮廓，且数据冗余度降低。
北部湾海域外场试验：在真实海洋环境下挑战波浪起伏与高速平台运动的复杂工况。对比传统方法，协同门控使有效水底回波数据量增加23.5%，存储空间利用率提高1.29倍，证明了其在实海域中的鲁棒性与工程应用价值。
结论与讨论
该研究提出的PMT-RTDAQS协同门控机制，本质上是通过“感知-决策-执行”的闭环控制，将原本僵化的数据采集过程转变为自适应水环境变化的智能系统。其重要意义在于：一方面，通过实时反馈激光回波时间（Return Time）精确校准采集窗口，有效克服了平台运动带来的时序漂移问题，提升了信号的时间分辨率；另一方面，针对性地接收水底特征波形，大幅削减了水面杂散光的无效存储，实现了“去伪存真”的高效数据管理。这不仅为双波段ALB系统的高质量信号获取提供了可复用的硬件与算法框架，也为深远海地形测绘、岛礁资源调查等国家海洋战略需求提供了低成本、高效率的技术路径。未来，结合深度学习算法进一步优化波形识别精度，有望在极端浑浊水域中拓展激光测深的极限深度。
