[发明专利]一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910361067.0 申请日: 2019-04-30
公开(公告)号: CN110135299B 公开(公告)日: 2021-07-16
发明(设计)人: 谌一夫;陶剑浩;乐源;张学满;谢忠 申请(专利权)人: 中国地质大学(武汉)
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G01B11/22;G01S17/88
代理公司: 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 代理人: 孙丽丽
地址: 430000 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 浅水 测深 波段 蓝绿 激光 波形 分析 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1、预处理步骤:对原始波形信号进行预处理,去除原始波形信号中的背景噪声并采用滤波方法对回波信号滤波去除波形信号中的随机噪声,得到预处理后的数据;

步骤2、高斯分解初始值估计步骤:设置检测波峰阈值为三倍的随机噪声δnoise,选取预处理后的数据中最大值和该时刻作为高斯分量的峰值和中轴时刻,寻找该峰值对应的半峰时刻,由半波宽公式计算得到分量的脉冲半宽,在第一次分解时确定该峰值的左右拐点时刻,在该左右拐点时刻内的高斯分量设为水表区回波信息,在该区域外分解的高斯分量设置为水底回波区域,在预处理后的数据中减去该左右拐点时刻内的高斯分量,判断剩余分量是否满足步骤2初始条件即有预处理后的数据大于三倍随机噪声,若有则重复步骤2,否则执行步骤3;

步骤3、根据阈值剔除分量步骤:选取分解后的高斯分量数据,剔除任意两个分量时间差距在设定阈值时间间隔内能量最小的高斯分量,将剩余的高斯分量信息进行步骤4;

步骤4、优化步骤:取步骤1预处理后的数据作为目标函数,步骤3结束后的高斯分量作为参数进行LM算法的非线性最小二乘迭代,得到精确优化的高斯分量组;

步骤5、水深解算步骤:根据所述高斯分量组,取水表区域中能量最大值的高斯分量作为水表回波时刻,取水底回波区域时刻最靠后的高斯分量作为水底回波时刻,根据测距公式计算水深其中C为光速,Δt为水表水底回波时间差,θ为激光入射角度,n为水的折射率。

2.根据权利要求1所述的一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:

步骤1.1、对原始的波形信号进行高斯滤波,选择的高斯核函数大小为5,计算滤波前后两条波形数据的峰值差的均方差为随机噪声δnoise;

步骤1.2、计算将滤波后的数据最小值作为背景噪声,并将原始数据减去背景噪声。

3.根据权利要求1所述的一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法,其特征在于,所述步骤2中,根据第一次分解的高斯分量峰值点所对应的原始数据中的左右拐点来划分水表回波区域和水底回波区域,从而准确由水表、水底回波时刻计算水深。

4.一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析系统,其特征在于,包括:处理器及存储设备;所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现权利要求1~3所述的任意一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法。

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