深度学习理论的高光谱激光雷达弱信号检测

为了精准检测弱信号并确定其类型，提出深度学习理论的高光谱激光雷达弱信号检测方法。采用小波多分辨率分析法去除高光谱激光雷达回波信号中噪声，利用分数域傅里叶变换法搜索分数域，将之作为高光谱激光雷达弱信号的分数域包络曲线特征向量，利用深度信念网络学习高光谱激光雷达弱信号特征，完成弱信号检测及类别识别。实验结果表明：本方法高光谱激光雷达信号去噪后信号具有最大信噪比、最小均方差；可实现高光谱激光雷达弱信号检测，检测精度达到95%以上，并可分类弱信号类别，检测性能突出。