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基于可变分量的参数随机抽样的激光雷达脉冲波形分解

罗敏 石岩 周辉 李松 马跃 张文豪 张颖

罗敏, 石岩, 周辉, 李松, 马跃, 张文豪, 张颖. 基于可变分量的参数随机抽样的激光雷达脉冲波形分解[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1005009-1005009(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1005009
引用本文: 罗敏, 石岩, 周辉, 李松, 马跃, 张文豪, 张颖. 基于可变分量的参数随机抽样的激光雷达脉冲波形分解[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1005009-1005009(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1005009
Luo Min, Shi Yan, Zhou Hui, Li Song, Ma Yue, Zhang Wenhao, Zhang Ying. Waveform decompostion of lidar pulse based on the variable component parameter random sampling method[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(10): 1005009-1005009(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1005009
Citation: Luo Min, Shi Yan, Zhou Hui, Li Song, Ma Yue, Zhang Wenhao, Zhang Ying. Waveform decompostion of lidar pulse based on the variable component parameter random sampling method[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(10): 1005009-1005009(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1005009

基于可变分量的参数随机抽样的激光雷达脉冲波形分解

doi: 10.3788/IRLA201948.1005009
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目(41971302)

详细信息
    作者简介:

    罗敏(1993-),男,硕士生,主要从事星载激光雷达数据处理方面的研究。Email:1142900601@qq.com

    通讯作者: 石岩(1970-),女,高级实验师,硕士生,主要从事光学实验与教学方面的研究。Email:sy@whu.edu.cn
  • 中图分类号: TN958.98

Waveform decompostion of lidar pulse based on the variable component parameter random sampling method

  • 摘要: 激光雷达脉冲回波的波形分解方法是提取其波形参数的重要手段,也为反演目标高度、倾斜度和粗糙度、反射率提供直接的参数来源。针对部分信噪比较差且具有一定混叠程度的脉冲回波,提出一种基于可变分量的参数随机抽样方法的波形分解算法(WDVCM)。该算法以高斯混合函数为优化模型,通过随机产生高斯分量的特征参数以及删减或生成高斯分量等操作,并分别基于能量函数和拟合标准差作为参数优化的判据,从而实现波形的分解及其参数提取。利用该算法对美国国家航空航天局(NASA)的对地观测星载激光雷达(GLAS)一个条带中的4584个原始波形进行了处理分析。结果发现,约99%的WDVCM和97%的NASA拟合波形结果的相关系数均超过0.95,其中两者相关系数差异不超过0.05占98%。同时,WDVCM和NASA拟合波形的标准差系数均值分别为2.21和3.28,约89%的WDVCM拟合波形的标准差系数均小于NASA拟合波形的标准差系数。所得结果表明,WDVCM对混叠高斯波形的拟合效果更好,适用性更强。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-11
  • 修回日期:  2019-07-21
  • 刊出日期:  2019-10-25

基于可变分量的参数随机抽样的激光雷达脉冲波形分解

doi: 10.3788/IRLA201948.1005009
    作者简介:

    罗敏(1993-),男,硕士生,主要从事星载激光雷达数据处理方面的研究。Email:1142900601@qq.com

    通讯作者: 石岩(1970-),女,高级实验师,硕士生,主要从事光学实验与教学方面的研究。Email:sy@whu.edu.cn
基金项目:

国家自然科学基金面上项目(41971302)

  • 中图分类号: TN958.98

摘要: 激光雷达脉冲回波的波形分解方法是提取其波形参数的重要手段,也为反演目标高度、倾斜度和粗糙度、反射率提供直接的参数来源。针对部分信噪比较差且具有一定混叠程度的脉冲回波,提出一种基于可变分量的参数随机抽样方法的波形分解算法(WDVCM)。该算法以高斯混合函数为优化模型,通过随机产生高斯分量的特征参数以及删减或生成高斯分量等操作,并分别基于能量函数和拟合标准差作为参数优化的判据,从而实现波形的分解及其参数提取。利用该算法对美国国家航空航天局(NASA)的对地观测星载激光雷达(GLAS)一个条带中的4584个原始波形进行了处理分析。结果发现,约99%的WDVCM和97%的NASA拟合波形结果的相关系数均超过0.95,其中两者相关系数差异不超过0.05占98%。同时,WDVCM和NASA拟合波形的标准差系数均值分别为2.21和3.28,约89%的WDVCM拟合波形的标准差系数均小于NASA拟合波形的标准差系数。所得结果表明,WDVCM对混叠高斯波形的拟合效果更好,适用性更强。

English Abstract

参考文献 (13)

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