CN110187327B - 全波形激光雷达波形数据压缩和解压方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种全波形激光雷达波形数据无损压缩与解压方法，压缩过程中：根据分类阈值，对原始波形数据的采样点数值进行压缩，获得阈值类型和压缩数值组成的采样点压缩数据；采样点压缩数据采用首尾相连的方式组成数据区；模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值组成数据头；数据头和数据区组成最终的压缩数据；解压过程中：提取压缩数据的数据头，获取模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值；提取压缩数据的数据区，根据阈值类型提取指定长度的采样点压缩数据，并结合模数转换器分辨率和分类阈值，依次恢复得到解压缩数值；解压缩数值依次相连恢复得到原始波形数据。

Description

全波形激光雷达波形数据压缩和解压方法
技术领域
本发明涉及一种全波形激光雷达波形数据压缩和解压方法。
背景技术
全波形激光雷达(Waveform-Digitizing LiDAR)将发射脉冲信号和回波脉冲信号均以很小的采样间隔进行采样并记录，用户根据实际应用需求，对记录的波形数据进行处理和分析，相比传统激光雷达，可以得到更丰富的激光回波次数和目标特征信息。
假设全波形激光雷达仅记录目标回波波形，则每秒钟需要记录的数据量D为：
D＝2RmaxSsmpNbitFemt/c (1)
其中，Rmax为最大探测距离，单位为米；c为光速c＝30000000米/秒；Ssmp为模数转换器采样速度，单位为Sa/秒；Nbit为模数转换器的分辨率；Femt为脉冲激光器发射频率，单位为Hz。
目前全波形激光雷达的发射频率一般为百KHz，这里取500KHz；一般发射脉冲的脉宽为ns级，模数转换器采样速度需要达到GSa/秒，这里取1GSa/秒(相邻两个数据采样点的间隔为1ns)；模数转换器的分辨率取8-bit；最大探测距离取200米。将这些设定的参数代入公式(1)中，每秒钟会产出500Mbit的回波波形数据量。
在如此巨量的回波波形数据中，回波信号中目标有用信号的比例较小，例如发射脉冲脉宽为10ns，模数转换器采样率为1GSa/秒，最大探测距离取200米，每次回波需要采集约1300个点，如果回波中仅包含一个目标，有用信号的比例仅为10/1300＝0.77％。因此设定阈值，仅输出和保存高于阈值的数据点，将有效降低波形数据量，实现数据压缩的目的。但这种压缩方式属于有损压缩，丢失了大量微弱信号数据，没有很好发挥全波形激光雷达数据后处理优势。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种全波形激光雷达波形数据压缩和解压方法，该方法将高于分类阈值的有效采样点保留原位数数值，低于分类阈值的噪声截取保留低位数值，可有效压缩数据传输量，降低了对系统带宽和存储器存储空间的要求。
技术方案：本发明所述的全波形激光雷达波形数据无损压缩与解压方法，包括以下步骤：
步骤1，根据分类阈值，对原始波形数据的采样点数值进行压缩，获得阈值类型和压缩数值组成的采样点压缩数据；采样点压缩数据采用首尾相连的方式组成数据区；模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值组成数据头；数据头和数据区组成最终的压缩数据；
步骤2，提取压缩数据的数据头，获取模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值；提取压缩数据的数据区，根据阈值类型提取指定长度的采样点压缩数据，并结合模数转换器分辨率和分类阈值，依次恢复得到解压缩数值。解压缩数值依次相连恢复得到原始波形数据。
通过采用上述技术方案，在压缩过程中采用使用阈值分类的处理步骤，根据阈值截取指定位长的原始数据并降低了计算量以取得较高的数据压缩比，同时通过降低压缩量以压缩数据传输量；待使用者接收到数据压缩包之后，并且对压缩数据进行反向解压，恢复数据的原始状态，得到无损的数据。
有益效果：在保证回波波形不失真的条件下，可有效压缩数据传输量，降低了对系统带宽和存储器存储空间的要求。
附图说明
图1是原始回波波形数据的结构；
图2是回波波形压缩数据的结构；
图3是回波波形压缩过程流程图；
图4是回波波形图；
图5是压缩输出的数据；
图6是回波波形解压过程流程图；
图7是解压后的波形图。
具体实施方式
一种全波形激光雷达波形数据压缩和解压方法，原始回波波形数据的格式如图1所示，数据排列方式为大端模式：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放。原始波形数据为长度N*M的一维数组。其中,N表示模数转换器分辨率，M表示回波中包含的采样点总个数。
压缩编码过程：
根据分类阈值，对原始波形数据的采样点数值进行压缩，获得阈值类型和压缩数值组成的采样点压缩数据；采样点压缩数据采用首尾相连的方式组成数据区；模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值组成数据头；数据头和数据区组成最终的压缩数据。
(1)确定分类阈值
根据回波的噪声大小，确定分类阈值。分类阈值一般选取为2倍的背景噪声均方根值。分类阈值占N个bit，其二进制的最高位位数为l。例如，模数转换器分辨率为8位，分类阈值的二进制值为00000101，则l＝3。
(2)数据压缩
根据分类阈值，对原始回波波形的每个采样点进行压缩，参考图2，采样点压缩数据由阈值类型和压缩数值两部分组成。
其中，阈值类型占据1bit，其值为0或1。当采样点数值大于分类阈值时，阈值类型为1，否则为0。
其中，压缩数值占据l个bit或N个bit。当阈值类型为1时，压缩数值占据N个bit。当阈值类型为0时，压缩数值选取采样点低l位的数据，占l个bit。
(3)数据输出
如图2所示，输出的压缩数据由数据头和数据区构成。其中数据头包含模数转换器分辨率占γ个bit、采样点总个数占η个bit和分类阈值占N个bit；数据区包含M个首尾相连的采样点压缩数据。
具体的压缩过程可参考图3所示的压缩流程图。
例如，图4所示的回波波形构成的原始波形数据，模数转换器的分辨率量化为8bit，共采集到40个采样点。如果不采用数据压缩方法，需要输出8*40＝320bit数据。
采用本发明提出的压缩方法，数据头中分辨率占3bit，采样点总个数占6bit，其二进制值设置为0001000，那么该分类阈值占8bit，则压缩输出的数据如图5所示，共有165bit，压缩比320/165＝1.94。由此可见，本发明提出的压缩方法，有效的降低了压缩数据传输量，降低了对系统带宽和存储器存储空间的要求。
解压缩过程：
提取压缩数据的数据头，获取模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值；提取压缩数据的数据区，根据阈值类型提取指定长度的采样点压缩数据，并结合模数转换器分辨率和分类阈值，依次恢复得到解压缩数值。解压缩数值依次相连恢复得到原始波形数据。
(1)数据头提取
提取波形压缩数据的数据头，得到模数转换器分辨率N、原始波形采样点总个数M和分类阈值(其二进制值的最高位位数为l)。
(2)数据解压缩
根据采样点压缩数据的构成方式，依次提取1bit的阈值类型和N或l个bit的压缩数值：当阈值类型为1时，取N个bit的压缩数值；当阈值类型为0时，取l个bit的压缩数值。
初始化一个初始值全部为0的解压缩数组，该数组可以存放M个解压缩数值。当阈值类型为1时，将N个bit的压缩数值直接赋给解压缩数值；当阈值类型为0时，将l个 bit的压缩数值赋给解压缩数值的低l位。
具体的解压缩过程可参考图6所示的压缩流程图。
采用本发明提出的解压缩方法，可以无损解压缩图5中的压缩数据，解压后的波形如图7所示。

Claims (3)

1.一种全波形激光雷达波形数据无损压缩与解压方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，根据分类阈值，对原始波形数据的采样点数值进行压缩，获得阈值类型和压缩数值组成的采样点压缩数据；采样点压缩数据采用首尾相连的方式组成数据区；模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值组成数据头；数据头和数据区组成最终的压缩数据；当采样点数值大于分类阈值时，阈值类型为1，否则为0；
步骤2，提取压缩数据的数据头，获取模数转换器分辨率、采样点总个数和分类阈值；提取压缩数据的数据区，根据阈值类型提取指定长度的采样点压缩数据，并结合模数转换器分辨率和分类阈值，依次恢复得到解压缩数值；解压缩数值依次相连恢复得到原始波形数据；
步骤1中，采样点压缩数据中的压缩数值占据N个bit或l个bit；N表示模数转换器的分辨率，l表示分类阈值的二进制最高位位数；当阈值类型为1时，压缩数值占据N个bit；当阈值类型为0时，压缩数值选取采样点低l位的数据，占l个bit；
步骤2中，解压缩过程中，当阈值类型为1时，取N个bit的压缩数值赋给解压缩数值；当阈值类型为0时，取l个bit的压缩数值赋给解压缩数值的低l位。
2.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形数据无损压缩与解压方法，其特征在于在步骤1中，阈值类型占据1bit。
3.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形数据无损压缩与解压方法，其特征在于在步骤1中，分类阈值选取为2倍的背景噪声均方根值。
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