米散射激光雷达降噪反演算法研究和应用

针对激光雷达信号中含有的噪声，提出一种将数据分区使用小波包变换分解和重构算法的信号降噪方法，该方法能为下一级消光系数反演提供高质量数据。为了验证该方法的有效性，比较雷达原始数据、小波包处理后反演的消光系数、分区小波包处理后反演的消光系数的差异，并进一步使用Bump、Block测试信号进行数值模拟，定量分析了分区小波包算法的去噪效果。分区小波包算法处理的Bump、Block测试信号评价函数的均方误差（MSE）和R值均优于一般小波包结果。结果表明，分区小波包降噪方法能通过降噪改善下一级反演消光系数结果，有效保护低空的激光雷达消光廓线的细节结构并抑制高空的信号噪声。空气气溶胶消光系数随时间和空间变化的伪彩图表明了所提方法的可行性和实用性。     

基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号处理技术

针对高光谱激光雷达回波信号能量弱导致的波形信息常常淹没在噪声中而难以提取的问题,基于高光谱激光雷达原理验证样机系统采集到的高光谱激光雷达回波信号数据,通过分析小波变换参数选取对信号处理的影响,寻找到一种基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号的处理方法,即在sym6小波3层分解下,运用软阈值函数和启发式阈值处理可有效处理高光谱激光雷达回波微弱信号,运用该方法在仅有少量回波样本信号数量情况下,达到高斯拟合在数倍回波样本信号数量情况下的处理效果,降低了提取出波形信息所需要的高光谱激光雷达回波信号探测时间。     

基于小波变换的激光雷达回波信号去噪方法研究

提出小波变换法去除激光雷达回波信号中的噪声,通过建立模型,选择合适的小波基、分解层数和阈值,利用Matlab仿真发现选择sym4、db6小波的五层分解法去噪效果较好,对提高激光雷达的有效探测距离和探测性能有较大的参考价值。     

基于小波包分析的激光雷达信号消噪算法的研究

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值,并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。为了验证该方法的有效性,对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪,并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时,将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明,基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声,并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。     

激光雷达成像的帧间偏移估计优化研究

为精确辨识与跟踪目标物体，提出了激光雷达成像的帧间偏移估计优化方法。采集激光雷达图像，小波变换与均值滤波对图像进行去噪处理，对去噪后激光雷达图像进行运动估计，获取激光雷达图像的帧间偏移量，利用均值滤波器滤波处理运动估计结果，利用双线性插值后向映射原理建立激光雷达图像的运动补偿模型，完成激光雷达成像帧间的偏移估计优化。实验结果表明：该方法可实现不同噪声环境下激光雷达成像的帧间偏移估计，获得的帧间偏移量更接近实际偏移量，能够更好地满足实际工作需要。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用

为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。     

基于小波分析的BOTDR光纤传感器信号处理方法

布里渊光时域反射测量技术(BOTDR)测量数据看作由不同频率成分组成的数字信号序列，采用小波分析对其进行处理。利用小波变换对BOTDR的测量数据进行消噪处理和异常值检测，并用某工程现场实测的BOTDR数据进行了验证。实例表明，小波分析在消除噪声和检测异常点是十分有效的。     

结合SVD的小波变换在外弹道野值剔除中的应用

提出了一种结合SVD的小波变换方法,对其在外弹道测量数据中的野值剔除进行了研究。对观测数据进行小波分解,将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构,作为SVD方法的输入观测矩阵,根据奇异熵增量准则,对奇异值进行筛选,根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel矩阵相空间构建方法数据端点失真问题,以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性,进一步提高了SVD进行数据降噪和野值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

一种基于小波分析的阈值去噪算法

利用信号和噪声在小波变换中不同尺度上具有不同的特性,提出了基于小波变换的去噪方法。经过小波变换后的信号,在其小波系数中包含了实际信号的重要信息特征,表现为幅值较大的小波系数,而噪声产生的小波系数幅值较小。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,以得到去噪后的信号。