本文關(guān)鍵詞：激光雷達(dá)回波信號(hào)增強(qiáng)與波形分解

  更多相關(guān)文章： 三維激光雷達(dá) 系統(tǒng)仿真建模 激光信號(hào)去噪 激光信號(hào)平滑 激光信號(hào)分解

【摘要】：相比于目前其它的成像技術(shù)(如合成孔徑雷達(dá)、紅外、毫米波、可見光等),激光雷達(dá)技術(shù)可以用來直接獲得高精度的三維數(shù)據(jù),形成更豐富的圖像信息(包括3D范圍圖像,灰度圖像等)與抗干擾(如電磁,背景,和陽光)能力。正因?yàn)槿绱?激光三維雷達(dá)正成為主動(dòng)式成像探測(cè)的一個(gè)重要發(fā)展方面,得到我軍和外軍的高度重視。而由于激光器技術(shù)的限制、大規(guī)模APD陣列發(fā)展的不足,當(dāng)前的一些三維激光雷達(dá)系統(tǒng)存在了一些不足,比如成像精度上不夠、激光掃描的速率較慢等。本文介紹了激光雷達(dá)的國內(nèi)外發(fā)展動(dòng)態(tài)、三維激光雷達(dá)測(cè)距原理,通過對(duì)其系統(tǒng)的仿真建模研究,建立了相應(yīng)的系統(tǒng)模型,它分析了系統(tǒng)的關(guān)鍵特性,詳細(xì)分析了信號(hào)所經(jīng)歷的噪聲環(huán)境,有助于信號(hào)處理算法的研究,給出了激光雷達(dá)的分析和建模,主要包括激光發(fā)射系統(tǒng)、大氣傳輸、地物目標(biāo)和接收探測(cè)系統(tǒng)。本文提出了一種基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的激光信號(hào)去噪算法,傳統(tǒng)的去噪方法中,小波去噪依賴于小波基的選取,不同的小波基對(duì)于去噪結(jié)果的影響不同,因此需要選取正確的小波基,因此無法自適應(yīng)的去除噪聲；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法將信號(hào)分解為不同的固有模態(tài)分量,認(rèn)為噪聲處于高頻固有模態(tài)分量上,去除噪聲所處的固有模態(tài)分量,會(huì)造成有效信號(hào)的損失；傅里葉變換將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域上,因此會(huì)導(dǎo)致失去其時(shí)域特性,對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)有一定的局限性,可能會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的折損。本文中提出了一種對(duì)高頻固有模態(tài)分量進(jìn)行處理的改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法,不再簡(jiǎn)單的舍棄噪聲所在分量,而是對(duì)其進(jìn)行處理,減少了有效信號(hào)的損失。針對(duì)一些隨機(jī)噪聲產(chǎn)生的隨機(jī)點(diǎn)以及毛疵點(diǎn)需要進(jìn)行平滑處理,否則會(huì)對(duì)后續(xù)的波形分解產(chǎn)生影響。本文介紹了首先用于天文數(shù)據(jù)中處理的vondrak平滑算法,該算法適用于非線性的數(shù)據(jù),而激光回波信號(hào)是一種典型的非線性數(shù)據(jù)。本文中詳細(xì)介紹了該算法的原理以及其推導(dǎo)公式,以及其平滑因子的選取和平滑效果的評(píng)判。通過數(shù)據(jù)的分析和其他的平滑算法如五點(diǎn)三次平滑等算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了其有效性。針對(duì)傳統(tǒng)的基于LM算法的激光波形分解算法中認(rèn)為激光模型為對(duì)稱的高斯模型,而實(shí)際系統(tǒng)中所用激光信號(hào)并不是對(duì)稱的,因此傳統(tǒng)算法中通過獲得對(duì)稱拐點(diǎn)來判斷回波的個(gè)數(shù)及脈寬是不準(zhǔn)確的,同時(shí)LM算法的收斂性也與初值的設(shè)定有一定的關(guān)系。因此本文中提出了一種基于粒子群算法的激光雷達(dá)回波分解算法,通過根據(jù)背景噪聲設(shè)定閾值以及峰值檢測(cè)來獲取回波的個(gè)數(shù),而后通過粒子群算法獲取回波的脈寬以及強(qiáng)度信息,此時(shí)在擬合度上仍可以進(jìn)一步的提高,再通過LM算法進(jìn)行擬合,設(shè)定擬合度這項(xiàng)評(píng)判參數(shù),最終獲取單個(gè)回波的準(zhǔn)確延時(shí)、脈寬和強(qiáng)度信息。通過對(duì)三種目標(biāo)模型,高斯面模型、斜面模型以及建筑物模型的仿真與重建,證明了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：三維激光雷達(dá) 系統(tǒng)仿真建模 激光信號(hào)去噪 激光信號(hào)平滑 激光信號(hào)分解
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 論文研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)11-16
• 1.2.1 國外研究動(dòng)態(tài)11-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究動(dòng)態(tài)14-16
• 1.3 論文的研究重點(diǎn)和內(nèi)容安排16-18
• 第二章 三維激光雷達(dá)信號(hào)建模18-30
• 2.1 脈沖激光測(cè)距原理18
• 2.2 激光雷達(dá)的雷達(dá)距離方程18-20
• 2.3 激光光束傳輸理論20-30
• 2.3.1 激光發(fā)射系統(tǒng)21-23
• 2.3.2 大氣傳輸23-24
• 2.3.3 地物目標(biāo)反射24-26
• 2.3.4 接收探測(cè)系統(tǒng)26-27
• 2.3.5 背景光噪聲27-30
• 第三章 激光雷達(dá)回波信號(hào)去噪處理30-41
• 3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/span>31-33
• 3.1.1 固有模態(tài)函數(shù)31
• 3.1.2 EMD分解原理31-33
• 3.1.3 EMD去噪處理過渡IMF的問題33
• 3.2 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換33-34
• 3.3 數(shù)據(jù)處理與驗(yàn)證34-40
• 3.4 章節(jié)小結(jié)40-41
• 第四章 激光雷達(dá)回波信號(hào)平滑及峰值檢測(cè)41-51
• 4.1 Vondrak算法41-47
• 4.1.1 Vondrak算法原理41-45
• 4.1.2 平滑因子選取及質(zhì)量評(píng)定45-47
• 4.2 峰值檢測(cè)47-48
• 4.3 數(shù)據(jù)分析與驗(yàn)證48-50
• 4.4 章節(jié)小結(jié)50-51
• 第五章 激光雷達(dá)回波信號(hào)分解與擬合51-60
• 5.1 激光波形模型51-52
• 5.2 粒子群算法52-54
• 5.2.1 粒子群算法概述52-53
• 5.2.2 粒子公式53-54
• 5.3 LM算法54-55
• 5.4 基于改進(jìn)粒子群算法的激光雷達(dá)回波信號(hào)分解算法55-60
• 第六章 全文總結(jié)與前景展望60-62
• 6.1 論文總結(jié)60-61
• 6.2 未來工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果68-69

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