CN111208486B - 全波形激光雷达波形分解方法 - Google Patents

全波形激光雷达波形分解方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种全波形激光雷达波形分解方法，该方法将回波波形数据进行分段处理，根据每段波形中的峰值点个数，确定隐函数个数并在模板波形库中寻找到与之对应的模板波形，使用粒子群优化算法获得函数变换的最优因子，从而得到精确的回波峰值强度、半高宽和峰值时刻。该方法可实现无限次回波波形分解，且具有鲁棒性高和便于快速并行计算的优点。

Description

全波形激光雷达波形分解方法
技术领域
本发明涉及一种全波形激光雷达波形分解方法。
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。
波形数据处理和分析的关键内容是如何进行准确稳定的波形分解。模型拟合法是最常用的波形分解方法，其假设激光雷达的脉冲波形符合某个数学模型，且记录的波形信号看作是若干个数学模型的集合，然后使用非线性最小二乘法计算出数学模型的具体参数。其中，最常用的数学模型是高斯函数或广义高斯函数，然而受脉冲激光器和光电探测器输出特性影响，激光脉冲信号符合类高斯函数，因此使用高斯函数或广义高斯函数作为数学模型，并不严谨。
专利号ZL201510594680.9，专利名称为“脉冲波形的拟合方法”，发明人陈瑞强提出使用隐函数模型以及与其相关联的模板波形，通过非线性最小二乘法实现了单回波脉冲的精确拟合。但还存在两个方面的问题，一是如何实现多回波尤其是重叠回波的分解与拟合，实现无限次回波波形分解，二是如何降低非线性最小二乘法对迭代初始值敏感，提高优化算法的鲁棒性。
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分解方法，该方法将回波波形数据进行分段处理，根据每段波形中的峰值点个数，确定隐函数个数并在模板波形库中寻找到与之对应的模板波形，使用粒子群优化算法获得函数变换的最优因子，从而得到精确的回波峰值强度、半高宽和峰值时刻。
技术方案：本发明所述的全波形激光雷达波形分解方法，包括以下步骤：
步骤1，全波形激光雷达采集得到的目标回波信号定义为
Figure GDA0003398846440000011
其中M表示总的采样个数。根据设定的阈值yth进行比较，回波波形分割后进行分段处理；
步骤2，假设分割后的波形段为
Figure GDA0003398846440000012
从中寻找到N个峰值，记为
Figure GDA0003398846440000021
根据峰值强度，在模板波形库中寻找到N个峰值强度最接近的模板波形，使用
Figure GDA0003398846440000022
和
Figure GDA0003398846440000023
表示第n个模板波形的峰值强度和半高宽；
步骤3，拟合函数定义为
Figure GDA0003398846440000024
其中fn表示与第n个模板波形相关联的函数；假设第j个粒子的位置向量为
Figure GDA0003398846440000025
速度向量
Figure GDA0003398846440000026
并以向量
Figure GDA0003398846440000027
用来记录粒子j找到的最优位置，以向量
Figure GDA0003398846440000028
用来记录粒子群找到的最优位置；
步骤4，刷新粒子j的速度向量：Vj＝ωVj+u1R1(Pj-Xj)+u2R2(G-Xj)，其中R1和R2分别表示分布在0到1区间的随机小数值；u1和u2分别为系数因子；ω是惯性因子，使用公式(3)将更新后的速度值
Figure GDA0003398846440000029
限定在设定范围内，
Figure GDA00033988464400000210
然后刷新粒子j的位置向量：Xj＝Xj+Vj，使用公式(4)将更新后的位置值
Figure GDA00033988464400000211
限定在设定范围内，
Figure GDA00033988464400000212
步骤5，使用SSE表示粒子群的适应值：
Figure GDA00033988464400000213
其中dot()表示点积操作；Y是实际值向量，
Figure GDA00033988464400000214
Ye是估计值向量，定义为
Figure GDA00033988464400000215
并利用模板波形最接近时刻的采样点计算Ye的向量值。
步骤5-1，刷新向量
Figure GDA00033988464400000216
Figure GDA0003398846440000031
步骤5-2，刷新向量
Figure GDA0003398846440000032
Figure GDA0003398846440000033
步骤6，当满足以下两个条件之一，停止迭代：
1)SSE小于设定的预期误差值；
2)迭代次数大于设定的最大迭代次数；
步骤7，通过公式(7)优化得到的最优回波参数为：
Figure GDA0003398846440000034
其中，
Figure GDA0003398846440000035
和
Figure GDA0003398846440000036
分别表示第n个回波的最佳峰值强度、半高宽和峰值时刻。
进一步的，在步骤2中，激光雷达光束垂直入射到平板表面，通过调整平板和激光雷达的距离，全波形激光雷达获取多个回波信号模板波形构成模板波形库。
进一步的，在步骤2中，在平板静止不动情况下，激光雷达按一定频率发射激光脉冲，通过多次平均降噪的方式获得多个模板波形，且模板波形的采样时间间隔为ξT，待分解的回波波形采样间隔为ξL，则
Figure GDA0003398846440000037
进一步的，在步骤2中，使用局部最大值搜索方法，寻找模板波形的峰值点，峰值点沿时间轴整体移动模板波形，使得模板峰值点的时刻为
Figure GDA0003398846440000038
假设激光雷达光电探测器量程为0到ymax，第i个模板波形的峰值强度满足公式(7)要求：
Figure GDA0003398846440000039
其中，I表示模板波形库中模板波形的个数。
进一步的，在步骤1中，回波波形分割后进行分段处理，其中时间总长度小于激光雷达激光脉冲半高宽的波形段不会被进一步分解处理。
进一步的，在步骤2中，波形段为
Figure GDA00033988464400000310
使用局部最大值搜索方法，通过公式(6)判断采样点是否为峰值点：
Figure GDA0003398846440000041
其中，max()表示在局部窗口内的最大值；hw为窗口的半高宽，其值设定为激光脉冲半高宽的一半。
进一步的，在步骤3中，粒子位置
Figure GDA0003398846440000042
上下限值分别为
Figure GDA0003398846440000043
和
Figure GDA0003398846440000044
粒子位置
Figure GDA0003398846440000045
上下限值分别为
Figure GDA0003398846440000046
和
Figure GDA0003398846440000047
粒子位置
Figure GDA0003398846440000048
上下限值分别为
Figure GDA0003398846440000049
和
Figure GDA00033988464400000410
粒子速度
Figure GDA00033988464400000411
的上下限值分别为
Figure GDA00033988464400000412
和
Figure GDA00033988464400000413
以随机均匀分布方式初始化位置向量和速度向量。
有益效果：该方法可实现无限次回波波形分解，且具有鲁棒性高和便于快速并行计算的优点。
附图说明
图1是回波波形分解方法示意图；
图2是拟合函数估计值计算流程图。
具体实施方式
一种全波形激光雷达波形数据分解方法，如图1所示，主要包括建立模板波形库和分解回波波形两部分：
1.建立模板波形库
(1)激光雷达光束垂直入射到平板表面，通过调整平板和激光雷达的距离，获取多个模板波形构成模板波形库。假设模板波形库中有I个模板波形，第i个模板波形定义为
Figure GDA00033988464400000414
其中K表示总采样点个数，
Figure GDA00033988464400000415
和
Figure GDA00033988464400000416
分别表示第k个采样点的时刻和强度。
模板波形库的建立原则为：
1)在平板静止不动情况下，激光雷达按一定频率发射激光脉冲，通过多次平均降噪的方式获得第i个模板波形。
2)假设模板波形的采样时间间隔为ξT，待分解的回波波形采样间隔为ξL，则
Figure GDA00033988464400000417
3)使用局部最大值搜索方法，寻找模板波形的峰值点。为方便表示，假设第i个模板波形的峰值点为
Figure GDA00033988464400000418
沿时间轴整体移动模板波形，使得模板峰值点的时刻为
Figure GDA00033988464400000419
假设激光雷达光电探测器量程为0到ymax，峰值强度使用公式(7)计算，
Figure GDA0003398846440000051
其中，P表示模板波形库中模板波形的个数。
2.回波波形分解
全波形激光雷达采集得到的目标回波信号定义为
Figure GDA0003398846440000052
其中M表示总的采样个数。第m个采样点的采样时间
Figure GDA0003398846440000053
其中ξL表示采样间隔时间。
2.1回波参数预估
根据设定的阈值yth，回波波形分割后进行分段处理，其中时间总长度小于激光雷达激光脉冲半高宽的波形段不会被进一步分解处理。
假设分割后的波形段为
Figure GDA0003398846440000054
使用局部最大值搜索方法，通过公式(6)判断采样点是否为峰值点：
Figure GDA0003398846440000055
其中，max()表示在局部窗口内的最大值；hw为窗口的半高宽，其值设定为激光脉冲半高宽的一半。
假设波形段
Figure GDA0003398846440000056
中寻找到N个峰值点，为方便起见，记为
Figure GDA0003398846440000057
根据峰值强度，在模板波形库中寻找到N个峰值强度最接近的模板波形，为方便起见，使用
Figure GDA0003398846440000058
和
Figure GDA0003398846440000059
表示第n个模板波形的峰值强度和半高宽。
2.2回波参数优化
基于粒子群算法基本原理，回波参数优化具体过程为：
(1)初始化
1)拟合函数定义为
Figure GDA00033988464400000510
其中fn表示与第n个模板波形相关联的函数。
2)粒子群种群数量假设为S。假设第j个粒子的位置向量为
Figure GDA00033988464400000511
速度向量为
Figure GDA00033988464400000512
根据表1中粒子位置和速度的上下限值(*表示a或b或c)，以随机均匀分布方式初始化位置向量和速度向量。
表1粒子位置和速度上下限设置
Figure GDA0003398846440000061
3)向量
Figure GDA0003398846440000062
用来记录粒子j找到的最优位置。
4)向量
Figure GDA0003398846440000063
用来记录粒子群找到的最优位置。
(2)迭代
1)刷新粒子j的速度向量：Vj＝ωVj+u1R1(Pj-Xj)+u2R2(G-Xj)，其中R1和R2分别表示分布在0到1区间的随机小数值；u1和u2分别为系数因子；ω是惯性因子。使用公
式2将更新后的速度值
Figure GDA0003398846440000064
限定在设定范围内，
Figure GDA0003398846440000065
2)刷新粒子j的位置向量：Xj＝Xj+Vj。使用公式3将更新后的位置值
Figure GDA0003398846440000066
限定在设定范围内，
Figure GDA0003398846440000067
3)使用SSE(sum of squares due to error)表示粒子群的适应值：
Figure GDA0003398846440000068
其中dot()表示点积操作；Y是实际值向量，
Figure GDA0003398846440000069
Ye是估计值向量，定义为
Figure GDA00033988464400000610
利用模板波形最接近时刻的采样点计算Ye的向量值，具体见图2所示的计算流程。
4)刷新向量
Figure GDA00033988464400000611
Figure GDA0003398846440000071
5)刷新向量
Figure GDA0003398846440000072
Figure GDA0003398846440000073
(3)停止条件
当满足以下两个条件之一，停止迭代：
1)SSE小于设定的预期误差值。
2)迭代次数大于设定的最大迭代次数。
(4)输出
优化得到的最优回波参数为：
Figure GDA0003398846440000074
其中，
Figure GDA0003398846440000075
和
Figure GDA0003398846440000076
分别表示第n个回波的最佳峰值强度、半高宽和峰值时刻。

Claims (7)

1.一种全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，全波形激光雷达采集得到的目标回波信号定义为
Figure FDA0003412154570000011
其中M表示总的采样个数；根据设定的阈值yth进行比较，回波波形分割后进行分段处理；
步骤2，假设分割后的波形段为
Figure FDA0003412154570000012
从中寻找到N个峰值，记为
Figure FDA0003412154570000013
根据峰值强度，在模板波形库中寻找到N个峰值强度最接近的模板波形，使用
Figure FDA0003412154570000014
和
Figure FDA0003412154570000015
表示第n个模板波形的峰值强度和半高宽；
步骤3，拟合函数定义为
Figure FDA0003412154570000016
其中fn表示与第n个模板波形相关联的函数；假设第j个粒子的位置向量为
Figure FDA0003412154570000017
速度向量
Figure FDA0003412154570000018
并以向量
Figure FDA0003412154570000019
用来记录粒子j找到的最优位置，以向量
Figure FDA00034121545700000110
用来记录粒子群找到的最优位置；
步骤4，刷新粒子j的速度向量：Vj＝ωVj+u1R1(Pj-Xj)+u2R2(G-Xj)，其中R1和R2分别表示分布在0到1区间的随机小数值；u1和u2分别为系数因子；ω是惯性因子，使用公式(3)将更新后的速度值
Figure FDA00034121545700000111
限定在设定范围内，
Figure FDA00034121545700000112
然后刷新粒子j的位置向量：Xj＝Xj+Vj，使用公式(4)将更新后的位置值限定在设定范围内，
Figure FDA00034121545700000113
步骤5，使用SSE表示粒子群的适应值：
Figure FDA00034121545700000114
其中dot()表示点积操作；Y是实际值向量，
Figure FDA0003412154570000021
Ye是估计值向量，定义为
Figure FDA0003412154570000022
并利用模板波形最接近时刻的采样点计算Ye的向量值；
步骤5-1，刷新向量
Figure FDA0003412154570000023
Figure FDA0003412154570000024
步骤5-2，刷新向量
Figure FDA0003412154570000025
Figure FDA0003412154570000026
步骤6，当满足以下两个条件之一，停止迭代：
1)SSE小于设定的预期误差值；
2)迭代次数大于设定的最大迭代次数；
步骤7，通过公式(7)优化得到的最优回波参数为：
Figure FDA0003412154570000027
其中，
Figure FDA0003412154570000028
和
Figure FDA0003412154570000029
分别表示第n个回波的最佳峰值强度、半高宽和峰值时刻。
2.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在步骤1中，回波波形分割后进行分段处理，其中时间总长度小于激光雷达激光脉冲半高宽的波形段不会被进一步分解处理。
3.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在步骤2中，波形段为
Figure FDA00034121545700000210
使用局部最大值搜索方法，通过公式(6)判断采样点是否为峰值点：
Figure FDA00034121545700000211
其中，max()表示在局部窗口内的最大值；hw为窗口的半高宽，其值设定为激光脉冲半高宽的一半。
4.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在步骤2中，激光雷达光束垂直入射到平板表面，通过调整平板和激光雷达的距离，全波形激光雷达获取多个回波信号模板波形构成模板波形库。
5.根据权利要求4所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在平板静止不动情况下，激光雷达按一定频率发射激光脉冲，通过多次平均降噪的方式获得一个模板波形，且模板波形的采样时间间隔为ξT，待分解的回波波形采样间隔为ξL，则
Figure FDA0003412154570000031
6.根据权利要求4所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在使用局部最大值搜索方法寻找模板波形的峰值点，峰值点沿时间轴整体移动模板波形，使得模板峰值点的时刻为
Figure FDA0003412154570000032
假设激光雷达光电探测器量程为0到ymax，第i个模板波形的峰值强度符合公式(7)要求：
Figure FDA0003412154570000033
其中，I表示模板波形库中模板波形的个数。
7.根据权利要求1所述的全波形激光雷达波形分解方法，其特征在于在步骤3中，粒子位置
Figure FDA0003412154570000034
上下限值分别为
Figure FDA0003412154570000035
和
Figure FDA0003412154570000036
粒子位置
Figure FDA0003412154570000037
上下限值分别为
Figure FDA0003412154570000038
和
Figure FDA0003412154570000039
粒子位置
Figure FDA00034121545700000310
上下限值分别为
Figure FDA00034121545700000311
和
Figure FDA00034121545700000312
粒子速度
Figure FDA00034121545700000313
的上下限值分别为
Figure FDA00034121545700000314
和
Figure FDA00034121545700000315
以随机均匀分布方式初始化位置向量和速度向量。
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CN112596062B (zh) * 2021-01-28 2021-07-13 锐驰智光(北京)科技有限公司 激光雷达的回波信号检测方法、装置及存储介质
CN113283413B (zh) * 2021-07-26 2021-09-24 枫树谷(成都)科技有限责任公司 脉冲波形模板库的创建方法、系统、存储介质及设备
CN113376645B (zh) * 2021-08-16 2021-11-30 深圳煜炜光学科技有限公司 一种提高激光测距精度的方法与装置
CN113376644B (zh) * 2021-08-16 2021-11-30 深圳煜炜光学科技有限公司 一种提高激光测距精度的方法与装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104614718A (zh) * 2015-01-08 2015-05-13 南京大学 基于粒子群算法的激光雷达波形数据分解的方法
CN105044702A (zh) * 2015-09-18 2015-11-11 宁波华仪宁创智能科技有限公司 脉冲波形的拟合方法
CN105068063A (zh) * 2015-07-16 2015-11-18 同济大学 一种基于回波全波形分解的地物特征获取方法
CN109946674A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 淮阴工学院 全波形激光雷达装置
CN110031854A (zh) * 2018-12-29 2019-07-19 西南技术物理研究所 一种实时的高精度激光多回波距离提取方法
CN110503132A (zh) * 2019-07-25 2019-11-26 武汉大学 基于多小波支持向量机WSVM集成的全波形LiDAR点云分类方法
CN110673109A (zh) * 2019-11-01 2020-01-10 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11360223B2 (en) * 2017-09-21 2022-06-14 Chevron U.S.A. Inc. System and method for improved full waveform inversion

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104614718A (zh) * 2015-01-08 2015-05-13 南京大学 基于粒子群算法的激光雷达波形数据分解的方法
CN105068063A (zh) * 2015-07-16 2015-11-18 同济大学 一种基于回波全波形分解的地物特征获取方法
CN105044702A (zh) * 2015-09-18 2015-11-11 宁波华仪宁创智能科技有限公司 脉冲波形的拟合方法
CN110031854A (zh) * 2018-12-29 2019-07-19 西南技术物理研究所 一种实时的高精度激光多回波距离提取方法
CN109946674A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 淮阴工学院 全波形激光雷达装置
CN110503132A (zh) * 2019-07-25 2019-11-26 武汉大学 基于多小波支持向量机WSVM集成的全波形LiDAR点云分类方法
CN110673109A (zh) * 2019-11-01 2020-01-10 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Decomposition Algorithm of Laser Reflecting Waveform Based on Particle Swarm Optimization;Can Dai et al.;《International Conference on Automation, Mechanical Control and Computational Engineering (AMCCE 2015)》;20150101;全文 *
全波形激光雷达回波分解方法;李洪鹏 等;《遥感学报》;20191231(第1期);全文 *

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