一种多波长激光雷达信号的降噪方法技术

本发明专利技术公开了一种多波长激光雷达信号的降噪方法，包括如下步骤：(1)下采样过程：对原始信号进行卷积下采样，进行信号分解；(2)阈值处理过程：对每个采样层选取不同的阈值，进行阈值处理；(3)重构过程：对处理后的采样层进行重构，恢复原始信号。本发明专利技术通过信号重构的方法，可以有效的减弱信号噪声，提高SNR。提高SNR。提高SNR。

【技术实现步骤摘要】
一种多波长激光雷达信号的降噪方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，具体为一种多波长激光雷达信号的降噪方法。

技术介绍

[0002]激光雷达将能量辐射，接收由物质反射的回波信号，通过分析可以获得需要的信息，在污染监测、障碍规避、化学生物战剂的探测中有着广泛的应用。与此同时，激光雷达还具备时空分辨率高、监测范围大、携带便捷、隐蔽性好及低空探测性能好的特点，因此在大气成分及其浓度的探测方面有着广泛的应用，然而激光雷达也有局限性，雷达的回波信号强度会随着距离的增加而剧烈衰减，同时大气的背景辐射噪声以及雷达系统的电噪声和热噪声会对其造成一定程度的污染，影响信号的质量，从而后续的数据反演也会受到一系列影响，因此，提高信号的信噪比对雷达探测的重要性不言而喻。
[0003]随着激光雷达降噪技术的深入研究，如今已经提出了不少降噪算法，常见的降噪方法有：多条数据积分(或平均)、均值或中值滤波、高斯滤波、经验模态分解、小波变换、变分模态分解等，然而在实际情况中，由于噪声的随机性，有些方法不能有效的去噪，因此，这里提出一种新的信号分解重构的方法。该方法主要采用了卷积下采样与信号重构的方法，将信号中的噪声剥离并削弱。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于解决上述提出的问题，提供一种多波长激光雷达信号的降噪方法。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：一种多波长激光雷达信号的降噪方法，包括如下步骤：
[0006](1)下采样过程：对原始信号进行卷积下采样，进行信号分解；
[0007](2)阈值处理过程：对每个采样层选取不同的阈值，进行阈值处理；
[0008](3)重构过程：对处理后的采样层进行重构，恢复原始信号；
[0009]其中，卷积下采样中的卷积公式为：
[0010][0011]卷积核的选取应满足：高频信息的卷积核之和∑h(i)为0，低频信息的卷积核之和∑h(i)为
[0012]结合激光雷达的信号特征，设定合理的卷积核，每一层的卷积核应当保持一致，卷积层一般为3
‑
5，次数越多，信号重构时失真越明显，计算量也越大；
[0013]采样次数的选取应当与雷达信号的信噪比相关，信噪比越大，则次数越少；反之，则越多；
[0014]阈值函数是一种对信号进行阈值处理的策略，这里采用的策略为：
[0015][0016]其中，sign为符号函数,x
max
为x中的最大值；这种阈值函数既避免了硬阈值连续性差，信号变换发生局部突变的问题，也避免了软阈值收缩信号系数，造成信号失真的问题，能得到较纯净的去噪波形，实现峰值信号的保留；
[0017]阈值的选择直接决定了噪声的去除程度，合适的阈值能在最大保留目标信息的同时实现对噪声的最大滤除；在这里，T的选取采用通用的方法，即T＝sqrt(2*log(length(x)))，去噪比较完全，增强了探测距离，更加有效；
[0018]将经过处理过的信号根据卷积核的形式进行精确重构，恢复雷达信号的有效信息。
[0019]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过信号重构的方法，可以有效的减弱信号噪声，提高SNR。
附图说明
[0020]图1为实施例1原信号；
[0021]图2为实施例1处理后的信号。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0023]实施例1
[0024]一种多波长激光雷达信号的降噪方法，包括如下步骤：
[0025](1)下采样过程：对原始信号进行卷积下采样，进行信号分解；
[0026](2)阈值处理过程：对每个采样层选取不同的阈值，进行阈值处理；
[0027](3)重构过程：对处理后的采样层进行重构，恢复原始信号；
[0028]其中，卷积下采样中的卷积公式为：
[0029][0030]卷积核的选取应满足：高频信息的卷积核之和∑h(i)为0，低频信息的卷积核之和∑h(i)为
[0031]结合激光雷达的信号特征，设定合理的卷积核，每一层的卷积核应当保持一致，卷积层一般为3
‑
5，次数越多，信号重构时失真越明显，计算量也越大；
[0032]采样次数的选取应当与雷达信号的信噪比相关，信噪比越大，则次数越少；反之，则越多；在此实施例中，选取3。
[0033]阈值函数是一种对信号进行阈值处理的策略，这里采用的策略为：
[0034][0035]其中，sign为符号函数,x
max
为x中的最大值；这种阈值函数既避免了硬阈值连续性差，信号变换发生局部突变的问题，也避免了软阈值收缩信号系数，造成信号失真的问题，能得到较纯净的去噪波形，实现峰值信号的保留；
[0036]阈值的选择直接决定了噪声的去除程度，合适的阈值能在最大保留目标信息的同时实现对噪声的最大滤除；在这里，T的选取采用通用的方法，即T＝sqrt(2*log(length(x)))，去噪比较完全，增强了探测距离，更加有效；
[0037]将经过处理过的信号根据卷积核的形式进行精确重构，恢复雷达信号的有效信息。
[0038]降噪方法的对比效果如图1、图2所示。
[0039]以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本专利技术各实施例技术方案的精神和范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多波长激光雷达信号的降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)下采样过程：对原始信号进行卷积下采样，进行信号分解；(2)阈值处理过程：对每个采样层选取不同的阈值，进行阈值处理；(3)重构过程：对处理后的采样层进行重构，恢复原始信号；其中，卷积下采样中的卷积公式为：卷积核的选取应满足：高频信息的卷积核之和∑h(i)为0，低频信息的卷积核之和Σh(i)为结合激光雷达的信号特征，设定合理的卷积核，每一层的卷积核应当保持一致，卷积层一般为3
‑
5，次数越多，信号重构时失真越明显，计算量也越大；采样次数的选取应当与雷达信号的信噪比相关，信噪比越大，则次数越少；反之，则越...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯大力，李晓琳，王昭娜，孙璐瑶，周剑烽，
申请(专利权)人：无锡中科光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：