单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质

摘要

本发明涉及激光遥感气体监测技术领域，具体公开了一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质，包括：对激光发射信号进行高速调制和伪随机编码；接收目标的散射信号；将累计回波信号与参考编码信号进行互相关运算，获取相关最大值对应横坐标，根据编码间隔和移位坐标值计算探测目标距离；根据相关计算的横坐标值对累加后的信号移位，提取对应波长处的信号，对激光扫频的上升段和下降段信号进行分割，获取原始的气体吸收光谱曲线；对原始采集的气体吸收光谱曲线进行信号拟合并与理论气体吸收光谱曲线查找表进行误差计算，得到最佳浓度值。本发明降低了激光雷达近距离测距和气体浓度同时反演中的距离模糊和信噪比(56)对比文件洪光烈 等.连续波差分吸收激光雷达探测路径大气CO2平均浓度.光谱学与光谱分析.2020,全文.张瑞峰;王晓洋.可调谐激光遥测甲烷浓度的研究.电子测量技术.2011,全文.

权利要求

1.一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对激光发射信号进行高速调制和伪随机编码，确定伪随机编码时间间隔和序列长度，并且生成参考极化伪随机编码信号，将激光信号发射到目标环境中，确保激光照射到远距离硬靶目标和覆盖气体泄漏路径的效果；

步骤S2，通过时间相关计数模块对激光照射表面的散射信号进行接收，通过激光扫频周期的信号累加提高信噪比；

步骤S3，将累加之后的信号与参考极化伪随机编码信号进行互相关运算，获取相关最大值对应的横坐标位置，横坐标位置对应为移位坐标值，结合步骤S1中的伪随机编码时间间隔计算探测的硬靶目标的距离信息；计算探测的硬靶目标的距离信息的过程如下：，

，

其中， 为时间相关计数模块采集的回波信号， 为发射的参考极化伪随机编码信号， 为回波信号与极化伪随机编码信号的相关强度信号， 为相关性最大的移位值，R为计算的探测距离，c为光速，N为伪随机序列长度，k为移位横坐标值；

步骤S4，根据互相关运算计算的最大值对应的横坐标移位坐标值，对累加后的信号进行移位，提取不同波长处对应的信号幅值，并且对激光扫频的上升段和下降段信号进行分割，获取原始的气体吸收光谱曲线；

步骤S5，构建理论气体吸收光谱曲线查找表，根据采集的气体吸收光谱曲线进行信号拟合，得到气体吸收光谱曲线信号，将理论气体吸收光谱曲线查找表与气体吸收光谱曲线信号进行误差计算，获取最小的误差值，将最小的误差值代入理论气体吸收光谱曲线查找表计算得到最佳的浓度值，具体包括：步骤S5.1，从光谱数据库计算出不同温度、压强、浓度下理论的气体吸收光谱曲线，构建理论气体吸收光谱曲线查找表；

步骤S5.2，将采集的信号进行移位、插值、拟合，获取最后的气体吸收光谱曲线信号；

步骤S5.3，计算对应波长下气体吸收光谱曲线信号并与理论气体吸收光谱曲线查找表进行误差计算，获取最小的误差值，将最小的误差值代入理论气体吸收光谱曲线查找表计算得到最佳的浓度值，误差计算过程如下：，

其中，SSE为误差平方和， 为采集信号计算的气体吸收光谱曲线， 为理论气体吸收光谱曲线查找表中的气体吸收光谱曲线，m为采集的气体吸收光谱曲线 的矩阵维度，即数据矩阵，j代表气体吸收光谱曲线信号的波长数。

2.根据权利要求1中所述的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，步骤1中对激光发射信号进行高速调制所用的高速调制信号为三角波扫频信号，伪随机编码为M序列伪随机编码信号。

3.根据权利要求2中所述的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，三角波扫频信号周期和M序列伪随机编码信号周期长度一致。

4.根据权利要求1中所述的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，步骤S2中的时间相关计数模块中信号时间维与激光调制波长维间隔具有转化关系，计算气体吸收光谱曲线时将时间维转化到波长维，转化关系如下表示：，

式中， 表示波长维数据， 表示时间维数据， 表示 和 的函数转化关系。

5.根据权利要求1中所述的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，步骤5在对气体吸收光谱曲线进行信号拟合的过程中，选取洛伦兹方程进行拟合，并选取不同的波长间隔进行插值拟合。

6.根据权利要求1中所述的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，其特征在于，步骤S5.1中的光谱数据库为Hitran。

7.一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置，其特征在于，包括一个或多个处理器，用于实现权利要求1‑6中任一项所述的单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

8.一种可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现权利要求1‑6中任一项所述的单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

说明书

单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质

技术领域

[0001] 本发明涉及激光遥感气体监测技术领域，特别涉及一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质，实现对气体的远距离定位以及快速的气体浓度遥感探测。

背景技术

[0002] 针对工业和能源生产过程中气体泄漏定量化监测的需求日益增长。目前厂区气体监测主要分为定式和遥测设备，原位点式的近距离探测限制了厂区的大范围气体泄漏监测，原位点式化学式监测手段易受污染，误报率高，维护复杂，长期使用会造成监测设备的污染和损坏。对于气体泄漏，遥测设备是目前开展园区工业化气体泄漏监测的一个重要手段，目前主要存在被动式和主动式监测两种方式，被动式信噪比低，被动光谱气体成像光谱技术利用背景辐射和目标本身的热辐射进行气体探测，设备靠低温制冷型测器保证探测的灵敏度，设备较为复杂且造价较贵。被动光谱测量技术受限于背景辐射的干扰，对于气体的精准定量化探测精度较低，无法实现厂区内泄漏率低的气体探测。气体排放的量化评估较难，对能源控制和环境效应无法提供精准的信息，对气体定量化和距离定位监测能力较弱，因此针对目前的定量化监测需求。主动式激光监测是一种有效的方式。但是目前主动观测设备中，兼具测距定位和气体浓度的差分吸收雷达的厂区监测的高距离分辨率监测能力较弱，实现定位精度在几十米量级，因此有效定位能力较弱且针对气体的高实时性监测较弱，监测时间间隔较长。对于快速的气体量化泄漏率监测能力较弱。受限于设备体积和使用缺点，搭载的平台和观测场景受限，因此针对厂区应用监测的新型的兼具测距和气体浓度快速定量化监测的激光遥感探测方法具有迫切需求。

发明内容

[0003] 为了解决上述技术问题，本发明提供一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质，解决目前激光雷达厂区气体泄漏遥感探测中存在的技术问题，本发明对气体泄漏监测实时性高，距离空间分辨率高，能够应用在主动激光气体泄漏监测，实用性较高。

[0004] 为了实现上述目的，本发明提供了如下方案：

[0005] 一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，包括以下步骤：

[0006] 步骤S1，对激光发射信号进行高速调制和伪随机编码，确定伪随机编码时间间隔和序列长度，并且生成参考极化伪随机编码信号，将激光信号发射到目标环境中，确保激光照射到远距离硬靶目标和覆盖气体泄漏路径的效果；

[0007] 步骤S2，通过时间相关计数模块对激光照射表面的散射信号进行接收，通过激光扫频周期的信号累加提高信噪比；

[0008] 步骤S3，将累加之后的信号与参考极化伪随机编码信号进行互相关运算，获取相关最大值对应的横坐标位置，横坐标位置对应为移位坐标值，结合步骤S1中的伪随机编码时间间隔计算探测的硬靶目标的距离信息；

[0009] 步骤S4，根据互相关运算计算的最大值对应的横坐标移位坐标值，对累加后的信号进行移位，提取不同波长处对应的信号幅值，并且对激光扫频的上升段和下降段信号进行分割，获取原始的气体吸收光谱曲线；

[0010] 步骤S5，构建理论气体吸收光谱曲线查找表，根据采集的气体吸收光谱曲线进行信号拟合，得到气体吸收光谱曲线信号，将理论气体吸收光谱曲线查找表与气体吸收光谱曲线信号进行误差计算，获取最小的误差值，将最小的误差值代入理论气体吸收光谱曲线查找表计算得到最佳的浓度值。

[0011] 进一步地，步骤1中对激光发射信号进行高速调制所用的高速调制信号为三角波扫频信号，伪随机编码为M序列伪随机编码信号。

[0012] 进一步地，三角波扫频信号周期和M序列伪随机编码信号周期长度一致。

[0013] 进一步地，步骤S2中的时间相关计数模块中信号时间维与激光调制波长维间隔具有转化关系，计算气体吸收光谱曲线时将时间维转化到波长维，转化关系如下表示：

[0014] ，

[0015] 式中， 表示波长维数据， 表示时间维数据， 表示 和 的函数转化关系。

[0016] 进一步地，步骤S3中计算探测的硬靶目标的距离信息的过程如下：

[0017] ，

[0018] ，

[0019] 其中， 为时间相关计数模块采集的回波信号， 为发射的参考极化伪随机编码信号， 为回波信号与极化伪随机编码信号的相关强度信号， 为相关性最大的移位值，R为计算的探测距离，c为光速，N为伪随机编码序列长度，k为回波信号与参考极化伪随机编码信号进行互相关求解的相关性最大值位置。

[0020] 进一步地，步骤5在对气体吸收光谱曲线进行信号拟合的过程中，选取洛伦兹方程进行拟合，并选取不同的波长间隔进行插值拟合。

[0021] 进一步地，步骤S5具体包括：

[0022] 步骤S5.1，从光谱数据库计算出不同温度、压强、浓度下理论的气体吸收光谱曲线，构建理论气体吸收光谱曲线查找表；

[0023] 步骤S5.2，将采集的信号进行移位、插值、拟合，获取最后的气体吸收光谱曲线；

[0024] 步骤S5.3，计算对应波长下气体吸收光谱曲线信号并与理论气体吸收光谱曲线查找表进行误差计算，获取最小的误差值，将最小的误差值代入理论气体吸收光谱曲线查找表计算得到最佳的浓度值，误差计算过程如下：

[0025] ，

[0026] 其中，SSE为误差平方和， 为采集信号计算的气体吸收光谱曲线， 为理论气体吸收光谱曲线查找表中的气体吸收光谱曲线，m为采集的气体吸收光谱曲线 的矩阵维度，即数据矩阵，j代表气体吸收光谱曲线信号的波长数。

[0027] 进一步地，步骤S5.1中的光谱数据库为Hitran。

[0028] 本发明还提供一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置，包括一个或多个处理器，用于实现如上所述的单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

[0029] 本发明还提供一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现如上所述的单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

[0030] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：

[0031] 1）本发明实现了对一定光谱范围的气体吸收光谱曲线以及气体泄漏的高精度距离信息的获取；

[0032] 2）本发明结合时间相关计数方式和激光高速调制方法，构建了激光快速调制方案，有效地提高了激光雷达气体遥测系统的距离分辨率和时间分辨率；

[0033] 3）本发明结合气体吸收光谱曲线数据库方案，可以对理论气体吸收光谱曲线与采集信号计算的气体吸收光谱曲线进行快速查找，以便计算气体浓度，速度快，精度高，有效提高了反演的可靠性；

[0034] 4）本发明相对于常规的差分吸收激光雷达，不仅能够获取两个波长处的信号强度，更是能够获取整个甲烷吸收谱段内的吸收线，信息更多，光谱信息更加丰富，可以实现多光谱维的气体吸收光谱曲线探测；

[0035] 5）相对于常规的TDLAS连续激光遥测气体设备，本发明可以同时获取距离和气体浓度信息，实现精准气体泄漏监测。

附图说明

[0036] 此处所说明的附图用来提供对发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例和说明用于解释本发明，并不构成对发明的不当限定，在附图中：

[0037] 图1为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法流程图；

[0038] 图2为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法中使用的气体吸收光谱曲线波长维和时间维调制示意图；

[0039] 图3为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法中激光发射调制信号和接收调制信号的原理示意图，图中发射信号为发射能量，接收信号为接收光子数；

[0040] 图4为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法中对接收信号的接收提取信号示意图，包括信号移位前提取的原始信号图a、移位后的提取信号图b以及激光扫频上升段和下降段的分割气体吸收光谱曲线示意图c，图中的纵坐标均为接收的信号光子数；

[0041] 图5为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法中选取的理论Hitran气体吸收光谱曲线与波长的对应原理图；

[0042] 图6为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法中利用曲线拟合获取的气体吸收光谱曲线示意图；

[0043] 图7为本发明的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置结构示意图。

具体实施方式

[0044] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0045] 为使发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步详细地说明。

[0046] 请参照图1所示，一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法，包括如下步骤：

[0047] 步骤S1，对激光进行信号调制，调制信号为三角波高速扫频信号和M序列伪随机码，采用的激光器为连续激光器。

[0048] 本实例中选取的激光器为近红外激光器，对应波长覆盖范围为近红外甲烷气体吸收光谱曲线中心线，实现扫频波长范围为λ0‑λn：1653.5‑1653.9nm。

[0049] 在步骤S1中，调制信号可以由信号发生器单元或者FPGA控制单元生成，信号生成器的频率和分辨率满足需求，该实例中，三角波波长扫频范围为1653.5‑1653.9nm，温度调制波长变化率为0.11nm/℃，电流调制波长变化率为0.02nm/ mA，通过改变输入给激光器的温度和电流值进行信号调控。

[0050] M序列伪随机编码信号选取的阶数为7阶，对应M序列长度为27‑1=127，对应M序列的调制时间间隔为10ns，对应的理论的测距分辨率为c*10ns/2=1.5m，c为光速。对应一个M序列时间周期为10*127=1.27μs。同样的三角波高速扫频信号周期应该与M序列一致，对应周期频率为1/1.27μs=787.4KHz，在1.27μs内激光两次扫频覆盖的波长范围，在一个周期内实现两条气体吸收光谱曲线，增加了样本点数。本发明实例中信号参数如上所描述，需要说明的是，信号参数也可以是其他数值，这里不做限定。

[0051] 如图2所示，对应波长扫描范围内的气体吸收光谱曲线变化，以及对应的M序列时间维度的信号变化，λ对应激光扫频的波长维，τ为对应的M序列的时间维，波长和时间具有一一对应关系。

[0052] 步骤S1中，发射信号经过信号调制，如图3中发射编码信号所示，激光三角波高速扫频信号与M序列信号进行信号叠加输出，横坐标为时间维转化的波长维，在激光器扫频过程中，波长不断变化，对应信号能量与激光器内部的电流子运动相关，随着调制电流的升高，能量增加，对应不同波长处输出的能量也近似线性变化，对应信号方程为：

[0053] ，

[0054] 为激光器随着波长调制过程中的功率变化值，  为伪随机编码信号对应的输出矩阵值，  为两者信号叠加的总输出能量，具有[0 1]的信号编码输出特性，N代表伪随机编码信号序列长度。

[0055] 步骤S2，通过时间相关计数模块对激光照射表面的散射信号进行接收，通过多个激光扫频周期的信号累加提高信噪比。

[0056] 在步骤S2中，需要对接收的目标反射信号进行信号采集和累加处理，本实施例中，采集的总的回波信号周期长度为1.27μs，对应周期为787.4KHz，对应雷达回波信号表达式为：

[0057] ，

[0058] 式中， 对应不同波长处接收的回波信号值， 对应不同波长处发射的原始信号能量， 为激光发射效率， 为接收效率，  为量子效率， 为M序列的时间间隔， 为探测的目标反射率， 为扫频的波长值， 为普朗克常数， 为光速， 接收光学面积， 探测距离，  ， 为激光飞行时间，  代表大气光学厚度。

[0059] 如图3所示，接收原始回波信号进行信号叠加之后，对应整个周期内，存在两个吸收谷，分别为On1和On2，与发射的信号吸收谷位置对应，接收的吸收谷位置横坐标上做了平移，平移的横坐标范围对应目标探测距离，信号整个周期范围为1.27μs，对应最大探测距离为190.5m，因此理论上对应此距离内的物体都能够识别。

[0060] 在步骤S2中，信号进行累加，一个信号周期范围为1.27μs，本实例中假设1000个周期进行累加，则信号量对应2000个浓度扫频周期累加，相当于一个甲烷浓度时间获取间隔为1.27ms，获取浓度的频率大概为100Hz，本实例中选取累加次数为1000，所述预设平均次数为本发明实施例中的，可以根据实际信号的信噪比调整平均次数，这里不做特别限定。

[0061] 步骤S3，将累加之后的信号与参考极化伪随机编码信号进行互相关运算，获取相关性最大值位置对应的横坐标，横坐标位置对应为移位坐标值，结合步骤S1中的伪随机编码信号时间间隔计算探测的硬靶目标的距离信息。

[0062] 在步骤S3中，包括对信号的互相关运算以及求解探测距离，本实例中，如图2所示，回波信号存在信号偏移，飞行时间 ，k为回波信号与参考极化伪随机编码信号进行互相关求解的相关性最大值位置，对应求解公式为：

[0063] ，

[0064]  为相关性运算结果矩阵， 为累加后的原始信号，  为参考极化伪随机编码信号， 为互相关性最大的移位值，R为计算的探测距离，c为光速。

[0065] 例如接收信号和参考极化伪随机编码信号的互相关最大的移位值位置为10，则对应飞行时间为10*10ns=100ns。

[0066] 在步骤S3中，当计算出来对应互相关性最大的移位值位置信息，目标距离对应的计算公式如下：

[0067] ，

[0068] 例如飞行时间为100ns，则对应的探测距离为100 ns*3*108 m/s=15 m。

[0069] 步骤S4，根据以上流程中相关计算得到的移位坐标值，对累加后的信号进行移位，并提取不同波长处对应的信号幅值，并且对激光扫频的上升段UP和下降段DOWN信号进行分割，获取原始的气体吸收光谱曲线。

[0070] 在步骤S4中，需要根据步骤S3中获取的相关性最大值位置坐标k进行信号复原移位处理，对应计算公式如下：

[0071] ，

[0072] 为对采集的信号移位后的数据矩阵，  为采集的累加后的数据信号，end对应 矩阵的最后一个值的索引位置。

[0073] 在步骤S4中，移位复原信号 与发射信号在横坐标时间维和波长维具有一一对应关系，复原的信号矩阵与原始调制发射信号的波长一致。

[0074] 在步骤S4中，需要对移位复原信号进行信号幅值提取，根据选取对应波长为或者时间维进行数据的提取操作。

[0075] 如图4所示，移位前信号和移位后信号横坐标相差为k个bin值，对应波长维相差k，因此对信号根据k进行移位操作。

[0076] 在步骤S4中，需要提取的信号进行分割处理，根据对应原始波长维度进行激光上升段UP和下降段DOWN信号的分割提取。

[0077] 在图4中，右图对应分割后的激光上升段UP和下降段DOWN的扫频信号，分割信号按照初始发射波长维进行分割，对应分割范围为[up:λ1‑λn/2‑1], [down:λn/2‑λn]。

[0078] 在本实例中，对应的M序列调制bin数量为127，因此，根据划分原则，信号1‑63为上升段扫频信号，下降段扫频信号为64‑127。本发明实例中信号长度为127，需要说明的是，所述信号长度也可以是其他数值，这里不做限定。

[0079] 步骤S5，构建理论气体吸收光谱曲线查找表，根据原始采集的气体吸收光谱曲线进行信号拟合，得到气体吸收光谱曲线信号，将理论气体吸收光谱曲线查找表与气体吸收光谱曲线信号进行误差计算，获取最小的误差值，将最小的误差值代入查找表计算得到最佳的浓度值。

[0080] 在步骤S5中，根据光谱数据库建立理论气体吸收光谱曲线查找表，所用的光谱数据库为Hitran理论数据库，本实例中，选取气体吸收光谱曲线参数主要包括：气压、温度、气体种类和气体浓度等参数，大气压选取的对应数值为1atm，温度300K，气体种类为甲烷，浓度范围为100‑150000ppm·m，构建理论气体吸收光谱曲线查找表。其中，查找表中每条理论的气体吸收光谱曲线与理论的浓度值具有一一对应关系。

[0081] 本实例中，选取的气体压强和温度对应常压和常温条件，对于其他应用场景和条件，选取的参数会有区别，需要说明，数据库参数选择也可以是其他数值，这里不做限定。

[0082] 在步骤S5中，原始气体透过率为激光扫描上升段UP和下降段DOWN两段气体吸收光谱曲线，对两段曲线进行拟合，本实例中所用拟合方法为洛伦兹方程拟合，拟合参数横坐标为波长，纵坐标为气体吸收光谱曲线的透过率或者气体吸光度。对应拟合波长中心为1653.727nm，对应拟合波长范围为1653.5‑1653.9nm。

[0083] 如图5所示，对应不同波长处的气体吸收光谱曲线，横坐标为波长维。

[0084] 在步骤S5中，根据理论气体吸收光谱曲线查找表与接收的气体吸收光谱曲线进行气体浓度反演，将计算的气体吸收光谱曲线与理论的气体吸收光谱曲线进行误差计算，因为查找表中理论气体吸收光谱曲线与浓度值具有一一对应关系，当误差计算值最小时，对应查找表中参与运算的那条气体吸收光谱曲线对应的浓度即为最佳反演值。计算的气体吸收光谱曲线拟合图如图6所示，所用的误差计算方法为计算对应波长信号的残差平方和，计算公式为：

[0085] ，

[0086] 式中， 对应两个气体吸收光谱信号的误差平方和， 为根据实际回波信号计算的气体吸收光谱曲线，  为对应理论数据库建立的理论气体吸收光谱曲线的查找表数据。

[0087] 参见图7，本发明实施例提供的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置，包括一个或多个处理器，用于实现上述实施例中的单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

[0088] 本发明一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置的实施例可以应用在任意具备数据处理能力的装置上，该任意具备数据处理能力的装置可以为诸如计算机等设备或装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在任意具备数据处理能力的设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图7所示，为本发明一种单光子时间相关测距和气体浓度探测装置所在任意具备数据处理能力的装置的一种硬件结构图，除了图7所示的处理器、内存、网络接口，以及非易失性存储器之外，实施例中设备所在的任意具备数据处理能力的制造通常根据该任意具备数据处理能力的装置的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

[0089] 上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

[0090] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0091] 本发明实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现上述实施例中的一种单光子时间相关测距和气体浓度探测方法。

[0092] 所述可读存储介质可以是前述任一实施例所述的任意具备数据处理能力的装置的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述可读存储介质也可以是外部存储设备，例如所述装置上配备的插接式硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、SD卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步的，所述可读存储介质还可以既包括任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述任意具备数据处理能力的装置所需的其他程序和数据，还可以用于暂时存储已经输出或者将要输出的数据。

[0093] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。