[发明专利]一种基于模型拟合的波形检测方法及系统在审
申请号: | 202110279037.2 | 申请日: | 2021-03-16 |
公开(公告)号: | CN113030919A | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 丁凯;陶铭;谢仁平 | 申请(专利权)人: | 东莞理工学院 |
主分类号: | G01S7/487 | 分类号: | G01S7/487;G01S7/493;G01S17/89 |
代理公司: | 东莞市奥丰知识产权代理事务所(普通合伙) 44424 | 代理人: | 周文 |
地址: | 523808 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模型 拟合 波形 检测 方法 系统 | ||
本发明提供了一种新的基于模型拟合的波形检测方法及系统。该方法首先去除噪声点和陆地激光点,选取水面上的激光点;然后运用高斯分解算法获取水底回波波形和水面回波波形;接着提取每个水上激光点的发射信号波形和回波信号波形;再运用高斯分解算法从测深LiDAR回波波形中提取出水面和水底回波波形;最后构造新的函数模型,拟合出激光强度呈指数衰减的水体后向散射波形。相对于传统的模型拟合方法,本发明具有两个显著的优点:一是拟合得到的水体后向散射波形更接近与实际波形。二是运用该方法可以提高激光回波位置和回波强度的检测精度。
技术领域
本发明涉及激光通信技术领域,尤其涉及一种基于模型拟合的波形检测方法及系统。
背景技术
测深LiDAR可以快速获取海洋地形,LiDAR也称机载激光测深系统,具有高精度,高效率,高分辨率等特点。测深LiDAR采集的数据通常包含有激光点云数据,激光回波全波形数据,相机图片数据等。其中对于激光回波全波形数据的处理算法是关键,模型拟合方法将激光回波波形视为多个不同波形函数的叠加,通过构建模型,将激光回波波形拟合为三个部分,分别是水底回波波形,水面回波波形和水体后向散射波形,从而求解出回波位置和回波强度等信息。常见的模型拟合方法是用高斯函数拟合回波波形,用多边形函数拟合水体后向散射波形,然而传统的多边形函数各条边均为线性函数,不能完全符合激光强度在水体中指数衰减的特性,因此现有技术中用多边形函数拟合水体后向散射波形,求解出来的激光回波位置和回波强度精度低。
发明内容
本发明提出一种新的基于模型拟合的波形检测方法,主要是通过构建一种新的非线性函数拟合水体后向散射波形,更符合激光强度在水体中呈指数衰减的特性。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于模型拟合的波形检测方法,方法包括步骤:
A、采集测深LiDAR有效波形数据,从机载激光雷达测深数据中读取全波形数据,去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度信息,去除陆地激光点,选取有效的水上激光点;
B、提取每个水上激光点的发射信号波形和回波信号波形,测深LiDAR回波信号强度通过以下方程求解:
其中,Pb表示测深LiDAR接收器获取的底部回波强度,Pw表示水体后向散射回波强度,PT表示激光发射强度,ρ表示底质反射率,η表示系统的综合衰减系数,Fp表示视场角系数,nw表示水体折射率,Ar表示测深LiDAR激光接受器的孔径面积,θ表示天顶角,M(θi)表示热点效应,N(θi)表示脉冲拉伸效应H表示飞机的飞行高度,D表示水深,τ表示大气的光学厚度,β表示体散射系数;测深LiDAR回波信号由三部分组成:水面回波,水底回波,水体后向散射回波;
C、运用高斯分解算法从测深LiDAR回波波形中提取出水面和水底回波波形,高斯函数fs(t)可以表示为:
其中WR(t)表示接受的回波信号强度,αi表示第i个高斯函数的信号强度,μi表示回波的位置,δi表示波形宽度(标准差),N表示用于拟合的高斯函数的数目,通过求解函数fs(t)的最小值,将N取2,即可得到水面回波和水底回波波形;
D、构造新的水体后向散射波形函数模型,拟合出激光强度呈指数衰减的水体后向散射波形,其拟合函数fv(t)为:
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