山地坡度自适应星载光子计数激光雷达点云去噪方法

星载光子计数激光雷达在接收信号的过程中会产生大量噪声,并且在复杂的山区地形中信噪比低,极大地影响对植被点云信号的准确提取。为解决该问题,提出了一种基于山地坡度的密度聚类算法。通过分析点云数据的密度和森林目标地形特征,用最大密度中心搜索法进行粗去噪,基于点云数据计算坡度角以优化密度聚类,完成数据精去噪。通过对提取的森林区域信号进行分类,拟合植被冠层廓线和地表廓线,结果表明本算法提取植被光子信号的准确率较高,地面与冠层廓线的RMSE分别为0.3588 m和3.7449 m,更适用于植被遥感点云数据处理。     

光子计数激光雷达点云的自适应去噪算法

星载多波束光子计数激光雷达能实现高重复频率探测,有效提升了激光雷达在轨测量的空间分辨率,满足测绘和植被测量等应用需求.针对光子计数激光雷达点云的特征,提出了一种用于光子计数激光雷达点云的自适应去噪算法.首先,优化了搜索区域的形状,分析了噪声点邻域密度的分布特征.然后,根据噪声点的邻域密度统计特征自适应确定噪声点识别参数...     

光子计数激光雷达的自适应时空关联深度估计

光子计数激光雷达具有高灵敏度、高时间分辨率等优势,为了实现在大量回波数据及强噪声环境下目标信息的高效提取,提出一种自适应时空关联深度估计算法。首先,根据回波数据中信号光子和噪声光子与发射激光脉宽的关系,利用回波光子在时域上的统计差异,自适应重构具有不同时间分辨率的直方图,并结合邻域像素数据之间的空间关联性,自适应调整时间窗口的大小,寻找信号光子所在的时间区间并提取相应的数据,显著降低后续处理的数据量;其次,基于所提取的回波光子数据,设置滑动窗口初步估计各像素的时间值;最后,通过自适应均值滤波得到各像素的飞行时间,解算相应的距离信息。相较于峰值法和Chen算法,在起伏地形探测的仿真实验中,当信号光子数约为14、噪声强度小于6 MHz时,重建的均方误差至少降低了20%;在室内静态目标成像实验中,当噪声强度在5.08 MHz范围内,所提算法进行目标重建的最大均方误差为0.017。仿真及实验结果表明,所提算法对强噪声下起伏地形和室内静态目标探测的回波数据均具有较好的滤波效果。     

光子计数激光雷达中光子点云滤波方法的比较与分析

相对于传统阈值型和全波形激光雷达,光子计数激光雷达具有高密度、高分辨率、高穿透性等优势,然而光子计数激光雷达所获得的光子点云数据具有较多的背景噪声及干扰噪声,为准确识别目标上的有效光子信号,采用合适的光子滤波方法很有必要。目前主要存在的滤波方法有基于直方图统计去噪、基于局部距离统计去噪、基于密度的噪声空间聚类（DBSCAN）去噪等。为了解这些方法对山地和水体区域的适用性,选用机载多波束试验激光雷达分别对这些方法进行比较与分析。实验结果表明,3种去噪方法都可以准确提取有效的光子点云,其中直方图统计方法对于地形平坦区域和水体的去噪效果明显优于地形起伏区域,局部距离统计和DBSCAN的去噪效果受地形变化影响较小,且DBSCAN对山地数据的去噪效果最佳。用去噪精确度、去噪召回率和F1指标对这3种方法的去噪结果进行定量比较。3种方法对于山地区域内的有效光子去噪精度分别为0.9342、0.9524、0.9669,对于水体区域的有效光子去噪精度分别为0.9981、0.9492、0.9349。     

星载光子计数激光雷达海面点云仿真方法

星载光子计数激光雷达作为一种新的探测体制激光雷达,已开始应用于海面测量。然而受海风等多种因素的影响,海面存在一定的粗糙度和较大的起伏变化,因此光子计数激光雷达返回的信号点云在返回能量和信号光子分布上存在较大的变化,潜在的影响到了海面高程测量精度。本文基于JONSWAP海浪谱和微面元模型理论,结合蒙特卡洛方法建立了光子计数激光雷达海洋目标的仿真模型。以ICESat-2星载光子计数激光雷达的系统参数作为输入,仿真了不同风速条件下海面的信号光子分布,通过与ICESat-2实测结果对比证明了仿真方法的正确性。基于仿真模型,分析了不同风速条件下,光子计数激光雷达的测距误差分布。结果表明,光子计数激光雷达测得的海面高程小于实际参考海面,且测量偏差和标准差随风速增加而增大,当风速为10m/s,累计脉冲次数为100次时,测量偏差约为-2.5 cm,标准差为3.6 cm。所建立的仿真模型和分析结果对优化针对海面观测的星载光子计数激光雷达的系统参数设计和平均海面观测结果修正具有重要的参考意义。     

方向自适应的星载光子计数激光测高植被冠层高度估算

星载光子计数激光测高系统具有较高的沿轨距离分辨率,能够探测得到植被冠层和地表的连续高程信息。然而星载植被点云的低点云密度和低信噪比,对植被相对冠层高度的估算方法提出了新的要求。本文提出了一种方向自适应的星载光子计数激光测高植被点云冠高估算方法。首先通过寻找点云高程统计直方图中代表冠层和地面位置的极值进行粗去噪,大致得到信号高程所在的范围,并估算出冠层,地面和噪声点云的平均密度以及地表坡度。随后对粗去噪后的点云进行方向自适应的密度聚类精去噪,其邻域的方向为地表坡度,与密度有关的阈值均根据估算出的点云密度自适应的做出调整。在滤波后,结合点云的密度和高程百分比分别找出地面与树冠顶端的初始点,并通过三角网方法(TIN)扩展初始点以进行分类,最终确定地表与树冠顶端的高程。采用ATLAS星载激光测高仪的植被点云对算法进行了验证,结果表明算法能够正确估算植被冠高,十分适用于坡度较大和叶面积指数较低的地区,其中冠顶与地面的高程和机载LIDAR数据高程的决定系数R~2分别为0.99与0.77,均方根误差RMSE为0.28 m与2.6 m。     

光子计数三维成像激光雷达的分析与实验

对于直接探测三维成像激光雷达,采用光子计数探测器可以响应单光子水平的目标回波,从而大大提高探测效率。研究的光子计数三维成像激光雷达采用盖革模式雪崩光电二极管（APD）作为探测器。首先分析了回波光子探测模型,并根据此模型讨论了激光雷达探测概率和测距模式。在理论分析的基础上,设计了一套光子计数三维成像激光雷达系统,对一些选定目标进行了测距和三维成像实验,并对实验结果进行了分析。     

不同通量条件下光子计数激光雷达信号畸变的规律研究

光子计数激光雷达在高通量条件下的输出信号会出现严重的畸变现象,从而影响目标信息的提取,因此,研究信号畸变的变化规律是一个重要的理论与实践问题。为此本文建立了多触发条件下光子计数激光雷达信号计算的稳态正向递推模型,该模型具有精度高、速度快,且可准确反映物理过程等显著优势。结合正确性验证,通过改变模型的信号幅度N、脉冲宽度P_W、背景噪声N_b和死区时间T_d等参数对激光雷达信号畸变的影响规律进行探究,结果表明：当死脉比R_dp≤2时,信号的畸变与N、P_W、T_d有关,当R_dp>2时,信号畸变仅与N有关;同时在仿真实验结果中发现,当探测损失率α≤5%时,可忽略信号畸变的影响,该发现可作为区分高通量信号畸变(α>5%)与低通量信号保真(α≤5%)的判别界限,根据计算,在某些特定条件下,改变死区时间的大小会将高通量转化为低通量。上述结论相比于传统的基于光子计数率的“5%”准则更加精确地划分了高低通量与信号畸变的界限。     

光子计数激光雷达时间-数字转换系统

时间测量系统在激光雷达中主要用于激光脉冲飞行时间的测量,其性能直接影响着激光雷达的各项指标.基于FPGA设计了一种应用于光子计数激光雷达的时间-数字转换(Time-to-Digital Converter,TDC)系统,利用延迟线内插在FPGA内部实现了高精度的时间测量,通过实验分析,研究了TDC系统的性能及其应用于光子计数激光雷达后的效果.实验结果表明,TDC系统的时间分辨率达到29 ps,测时精度37 ps,能够实现9通道的高精度事件计时功能,用于光子计数激光雷达后,整个激光雷达系统的测时精度为421 ps,达到6.3 cm的距离测量精度,能够实现高精度高分辨率的激光三维成像.     

基于全光纤光子计数激光雷达的高分辨率三维成像

为了实现全天时、高分辨率三维成像探测,文中提出了一种工作波长为1064 nm的光子计数激光雷达系统。其中,光学系统采用全光纤结构,增强了系统稳定性。雷达通过整机扫描方式对远距离目标进行成像探测,扩大扫描视场,水平方向达到360°,俯仰方向达到±30°,同时避免了由摆镜扫描引起的几何畸变;结合亚像素扫描方法,提高空间分辨率。最后通过自适应噪声阈值的多距离重建算法实现了目标的三维重建。实验结果表明,此系统在白天成功实现了3.1 km以外目标的三维重建,重建图像目标特征清晰,距离精度为0.11 m,空间分辨率为0.11 m,超过光学系统衍射极限。     

星载单光子激光雷达海洋噪声模型

星载单光子激光雷达以超高灵敏度和超高重频的优势,在海洋探测领域展现了广泛的应用前景。雷达系统中的单光子探测器件具有极高的灵敏度,可以探测光子量级的回波信号,同时也极易受太阳背景光噪声影响。由于背景噪声直接影响激光雷达的工作性能,还会对星上原始的数据量产生影响,在卫星系统设计阶段,对噪声强度的准确估计至关重要。本文综合考虑大气后向散射、水面反射及水体后向散射的贡献,建立了一个星载单光子激光雷达海洋噪声的估计模型。以全球首个对地观测星载激光雷达ATLAS为例,在输入系统参数和环境参数后,模型估计的噪声与ATLAS实测噪声误差在15%以内,证实了该噪声模型的正确性。     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值.当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂.根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准.首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗...     

基于EMCCD 的光子计数成像方法与实验

讨论了在复杂背景条件下采用EMCCD 实现光子计数成像的处理策略,提出了一种双重阈值滤波方法并通过实验验证了其有效性。根据EMCCD 的成像模型,将EMCCD 的输出图像表示为光子事件、偏置噪声和伪光子噪声事件的集合。通过采集多幅EMCCD 的输出图像,将光子事件检测问题转化为标准的二元假设检测问题。利用贝叶斯判决,可以得到光子事件检测的最佳检测法则,使光子事件的误判代价达到最小,从而检测出光子事件及其空间分布特征。通过实验对比可以发现:提出的方法明显优于普通的累加积分方法,适合生物微光检测等超低照度条件下的成像领域。     

空间碎片天基光子计数激光探测研究

为了满足空间碎片探测与精确定轨的需求,采用光子计数的高灵敏激光探测方法,讨论了盖革模式下雪崩二极管探测器的光子计数探测基本原理,并建立了引入探测器与空间碎片的相对径向速度的天基光子计数探测模型,进行了空间碎片光子计数激光探测的理论分析和仿真验证。结果表明,在可探测速度范围内,光子计数激光探测技术能有效探测到尺寸为10cm的空间碎片目标,测距平均误差为34.72cm。与传统地基雷达和光电探测手段相比,此技术测距精度能提高3个数量级,可有效降低航天器与空间目标碰撞的概率。     

基于最小二乘密度聚类的城市点云去噪算法

点云作为一种简便的三维表达方式,已经被大量应用在城市三维数字化中,但是城市对象的复杂多变,导致城市点云相较于其他场景点云,其较为复杂,去噪难度更高,去噪精度要求更高。为了解决城市点云的去噪问题,本文从高维特征密度空间出发,采用最小二乘密度聚类约束,遵循标准阈值原则设计了一种新的算法。本算法先构建高维特征密度空间,再用最小二乘算法求解各维度密度拟合曲线,最后根据标准阈值原则提取各维度合限点集的交集,即为目标点集。实验表明:本文算法针对城市场景中的点云具有较高的精度与较好的剔除效果,满足城市点云去噪任务的要求,达到了预期的效果。     

三维枪弹痕点云数据处理及特征提取研究

为了解决传统算法中弹痕图像深度特征信息丢失的问题,本文提出一种能够计算出弹痕图像深度特征参数信息的三维点云图像特征提取算法。该方法根据棱线斜率变化从局部极值点中找到特征点,运用线性拟合法构建三角形对特征参数值进行计算,确定弹痕特征参数值的相似范围,通过利用相似范围对未知弹头进行判别,实现弹痕和枪的一致性确认。实验结果表明：所提出的算法在现有样本的条件下,弹痕比对的正确识别率达到90%以上,单组弹痕数据的转换、特征提取和参数计算共用时32.7 s。算法满足弹痕比对需求,可以对后续弹痕比对提供可信依据,具有一定的理论价值和实用意义。     

用于纹波计数的开关电容滤波器设计

基于直流有刷马达无传感器测速方案,提出设计集成开关电容带通滤波器,以获得高精度传递函数,应用于马达电流纹波滤波和计数。电路采用了Fleischer ＆amp; Laker双二阶结构,给出离散域信号流图,并用离散状态变量法分析其频率特性,利用Matlab系统辅助设计。采用了意法半导体的0.6μmBCD数模混合工艺,结合实测马达电流波形进行设计仿真,设计了一个中心频率160Hz,品质因数Q为1.81的二阶带通滤波器。     

基于双时间点检测的毫米波雷达人流量监测方法

针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。