[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

摘要

本发明公开了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，该方法采用高斯函数对滤波去噪平滑后的测深波形信息建模，利用能量大小自顶向下的高斯分解确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰的左右拐点确定分量所处的类别，分别估计初始参数，依据高斯分量宽度与系统波形脉宽阈值比较，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，并进行非线性最小二乘法迭代将波形数据精确分解。具有如下优点：能有效地分解出回波信号中的叠加波和弱波分量并进行分类，采用阈值限制和循环迭代，提高了水面水底峰值点的准确度，有效测量浅水深度。

主权项

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高和中轴时刻，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。