為了解決當(dāng)前激光雷達(dá)信號(hào)出現(xiàn)錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果概率高的難題,設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)信號(hào)的模式識(shí)別技術(shù)。首先將激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別看作為是模式識(shí)別中的一個(gè)多分類問(wèn)題,然后從信號(hào)提取分類特征,最后引入模式識(shí)別技術(shù)對(duì)激光雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行建模與識(shí)別,并在Matlab 2017平臺(tái)上進(jìn)行了激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,激光雷達(dá)信號(hào)正確識(shí)別率超過(guò)92%,激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別的時(shí)間縮短為11. 87 ms,識(shí)別整體效果明顯好于傳統(tǒng)方法,具有十分廣泛的應(yīng)用前景。 

【文章來(lái)源】：激光雜志. 2020,41(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

復(fù)雜環(huán)境下的激光雷達(dá)信號(hào)模式識(shí)別原理

由于激光雷達(dá)信號(hào)與特征向量之間關(guān)系非常復(fù)雜，采用支持向量機(jī)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)方法均無(wú)法準(zhǔn)確對(duì)該種關(guān)系進(jìn)行描述，為此引入了模式識(shí)別技術(shù)中最流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，最基本的單元為神經(jīng)元，各層均包括了不同規(guī)模的神經(jīng)元，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。設(shè)一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元輸入為xi，其權(quán)值重為wi，偏置值為b，神經(jīng)元輸出y，那么可以建立如下表達(dá)式:

(3)激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別效果最佳，激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別正確率平均值為92.80%，相對(duì)于對(duì)比技術(shù)，激光雷達(dá)信號(hào)出現(xiàn)錯(cuò)誤識(shí)別概率最低，大幅度提升了激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別正確率，這是因?yàn)榧夹g(shù)解決了當(dāng)前激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別過(guò)程中存在的難題，建立了更好的激光雷達(dá)信號(hào)識(shí)別分類器。3.3 激光雷達(dá)信號(hào)的識(shí)別速度

【參考文獻(xiàn)】：
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