在海洋技术领域中，海洋探测技术是打破人类与海洋间屏障的关键手段，先进的激光雷达（LiDAR）系统和算法对水下任务包括水下定位、目标搜索和救援等方面具有重大的意义。其中距离信息作为最基本的物理参数，可视为诸多目标表征参数的基础，在遥感以及地形地貌检测等应用中发挥着至关重要的作用。
       

天津大学海洋学院声光探测团队提出了一种基于双光梳干涉的激光雷达系统，以实现精确的水下绝对距离测量。为了消除脉冲激光测量中的非模糊距离，采用了设计的脉冲编码策略，利用声光调制器实现对光信号的开关调制，从而实现对双光梳信号的编码，大大扩展水下测量的非模糊范围。这种组合在不牺牲采样率或测量精度的情况下，显著扩展了双光梳LiDAR的非模糊范围，在重复频率差为2 kHz的情况下，可以提高到约55 km，实现一次性精确的远距离探测。

针对复杂水下环境下，双光梳LiDAR信号会受到环境干扰和系统噪声的影响的问题，团队提出了一种改进的变分模态分解（VMD）方案并适用于水下双光梳测距系统。通过考虑理想双光梳干涉信号的类高斯形状和高信噪比的特点，将灰狼优化算法（GWO）引入VMD进行参数优化，并对GWO的适应度函数进行了特殊设计。通过优化的VMD算法，将畸变的噪声干涉信号分解为一系列高质量的子信号，最终选择最佳适应度的子信号进行信号重构。对不同条件下双光梳信号的实验结果表明，该方法不仅能提高干涉图的信噪比，而且能同时恢复干涉图的高斯形状，能够扩展双光梳LiDAR的工作范围和对非理想环境的鲁棒性。

总体而言，该项工作利用光频梳的精密测量特性，提升了水下光学探测的精度与距离，实现高精度与大范围的海洋探测。同时，能够对探测信号进行去噪与优化，进一步提升测量的环境适应性与鲁棒性。该研究在水下激光雷达领域有着广泛的应用前景，进而有助于海洋形貌的高精度三维重构的开发与实现。