基于粒子群算法的激光雷达波形数据分解的方法

摘要

本发明提供了一种基于粒子群算法与Levenberg-Marquardt Algorithm(LM算法)相结合的三维激光回波分解算法，包括平滑去噪、峰值检测、波形分解与拟合。利用设定阈值以及峰值检测确定平滑去噪后信噪比良好的波形个数，通过粒子群算法获取单个波形的强度参数大概值和宽度参数大概值，将其作为LM算法的初值以提高分解精度，减少初值带来的误差影响。

主权项

基于粒子群算法的激光雷达波形数据分解的方法，其特征在于：具体步骤如下：(1)获取激光雷达全波形回波数据；(2)对波形进行去噪处理；(3)对波形进行平滑处理；(4)通过峰值检测检测出回波的峰值点，根据背景噪声水平设定峰值点阈值，去除因噪声产生的多余的峰值点，确定回波峰值点位置及个数；(5)运用改进粒子群算法进行迭代，获取单个波形参数的大致值；(6)将步骤(5)中获得的参数大致值作为LM迭代算法的初值，通过最小二乘法获取最终的波形参数；拟合效果按照拟合度公式计算，所述拟合度公式如下：$R=1-\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{({\mathrm{obs}}_i-y_i)}^2/\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\mathrm{obs}}_i^2$其中：obs_i为待拟合的目标波形，即经过(1)‑(3)步处理后的实际波形数据，y_i为拟合结果，N为实际回波采样点数，当R值越接近于1时拟合度越高。