CN111272277A - 一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法及系统，包括训练数据的采集、数据的处理、训练神经网络形成波形校正神经网络模型，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量，并使用波形匹配方法对两套数据进行匹配，构建训练数据集，对神经网络进行训练，并用于畸变校正。本发明利用算法来对测量所得的波形数据进行畸变校正，算法基于大量数据训练形成的神经网络，本发明无需研究畸变原理，无需添加硬件，鲁棒性强。
Description
技术领域
本发明属于光电测量畸变校正领域，具体地说涉及一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法及系统。
背景技术
激光脉冲波形的取样测量如图1所示，主光路脉冲1经过取样反射镜2，大部分能量透过，小部分能量反射形成取样光路脉冲，经过透镜3后聚焦汇入光电管4，经过光电转换变为电信号，经过电缆5传输至示波器6后形成测量波形。其中，光电管，传输电缆和示波器都存在带宽限制，对于脉冲宽度较短或者变化较快的脉冲波形，测量器件的响应受限于其带宽，且跟器件的参数和精度密切相关。
如图2所示为电缆长度不同时对同一波形的测量结果，以2m和7m长电缆为例，如图2可见电缆长度较大时，脉冲的前沿和后沿均出现畸变，其中前沿降低，后沿出现拖尾。但在特定的测量环境下，电缆的长度不可能太短，这就意味着某些畸变不可能消除，而需要校正。传统的畸变校正方法为，研究畸变产生的原理，根据原理在测量系统中加入相应的校正电路进行电信号的校正，但该方法不可调节，只能校正特定的测量系统，且硬件开发和系统改造效率低，适应性差。
因此，现有技术有待于进一步改进和发展。
发明内容
针对现有技术的种种不足，为了解决上述问题，现提出一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法及系统。
本发明提供如下技术方案：
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量，并使用波形匹配方法对两套数据进行匹配，构建训练数据集，对神经网络进行训练，并用于畸变校正。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，畸变大测量系统包括反射镜、透镜、光电管、传输电缆、示波器，反射镜、透镜、光电管沿光路依次设置，传输电缆连接光电管与示波器，畸变小测量系统是在畸变大测量系统基础上，在所述反射镜和透镜之间加设半透半反镜，在半透半反镜反射光路方向上依次设置的高精度光电管、高带宽电缆和高精度示波器，所述高带宽电缆连接高精度光电管与高精度示波器。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量具体为：激光脉冲主光路经反射镜、透镜后，通过半透半反镜形成两路光束，其一路光束经反射进入高精度光电管，利用高精度示波器进行波形测量，得到高精度测量数据，另一光束经透射进入光电管，利用示波器进行波形测量，得到低精度测量数据，将两套数据同时存储。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，改变主光路激光波形，遍历可能出现的所有波形类型，利用两套测量系统完成测量过程，采集足够量波形数据。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，对所采集的波形数据进行处理，去除脉冲前后的无信号部分，减去本底，将高精度测量数据和低精度测量数据进行重采样，使得其采样率统一，再进行脉冲边沿对齐，即形成高低精度测量数据成对的训练数据集。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，构建卷积神经网络，将构建的训练数据集代入该网络，以训练数据集中低精度测量数据作为输入，以训练数据集中高精度测量数据作为输出，对神经网络进行训练，得到训练完成的波形校正神经网络模型。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，所述畸变校正过程为：采集并处理波形数据，将处理后波形输入波形校正神经网络模型，正向计算神经网络，输出波形即为畸变校正后的结果。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正系统，其中，包括：
数据采集模块，用于通过畸变大和畸变小两套测量系统同时对波形进行测量，获取波形数据；
数据处理模块，用于处理所获取的波形数据，并进一步形成高低精度测量结果成对的训练数据集；
神经网络训练模块，用于利用训练数据集的数据对神经网络进行训练，形成波形校正神经网络模型；
校正模块，用于利用波形校正神经网络模型对所采集的波形数据进行畸变校正。
有益效果：
本发明提供了一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法及系统，利用算法来对测量所得的波形数据进行畸变校正，算法基于大量数据训练形成的神经网络。该方法的优点为无需研究畸变原理，无需添加硬件，鲁棒性强。
附图说明
图1是激光脉冲波形取样测量示意图；
图2是不同长度的电缆传输对同一激光脉冲波形的测量结果；
图3是本发明具体实施方式中训练数据采集光路示意图；
图4是本发明具体实施方式中带畸变校正的激光脉冲波形取样测量示意图；
图5是本发明具体实施方式中一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正系统原理框图。
图中：1-主光路脉冲、2-反射镜、3-透镜、4-光电管、5-电缆、6-示波器、7-高精度光电管、8-高带宽电缆、9-高精度示波器、10-计算机、11-半透半反镜
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它类同实施例，都应当属于本申请保护的范围。此外，以下实施例中提到的方向用词，例如“上”“下”“左”“右”等仅是参考附图的方向，因此，使用的方向用词是用来说明而非限制本发明创造。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其中，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量，并使用波形匹配方法对两套数据进行匹配，构建训练数据集，对神经网络进行训练，并用于畸变校正。
进一步的，所述畸变大测量系统包括反射镜2、透镜3、光电管4、传输电缆5、示波器6，反射镜2、透镜3、光电管4沿光路依次设置，传输电缆5连接光电管4与示波器6，畸变小测量系统是在畸变大测量系统基础上，在所述反射镜2和透镜3之间加设半透半反镜11，在半透半反镜11反射光路方向上依次设置的高精度光电管7、高带宽电缆8和高精度示波器6，所述高带宽电缆8连接高精度光电管7与高精度示波器6。
进一步的，所述训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量具体为：如图3所示，激光脉冲主光路经反射镜2、透镜33后，通过半透半反镜11形成两路光束，其一路光束经反射进入高精度光电管7，经过较短的高带宽电缆8后，利用高精度示波器9进行波形测量，得到高精度测量数据，另一光束经透射进入光电管4，利用示波器6进行波形测量，得到低精度测量数据，将两套数据同时存储于计算机10上。
进一步的，改变主光路激光波形，遍历可能出现的所有波形类型，利用两套测量系统完成测量过程，重复上述测量过程，采集足够量波形数据。
进一步的，对所采集的波形数据进行处理，去除脉冲前后的无信号部分，减去本底，将高精度测量数据和低精度测量数据进行重采样，使得其采样率统一，如图2所示，再进行脉冲边沿对齐，即形成高低精度测量数据成对的训练数据集。
进一步的，构建卷积神经网络，将构建的训练数据集代入该网络，以训练数据集中低精度测量数据作为输入，以训练数据集中高精度测量数据作为输出，对神经网络进行训练，得到训练完成的波形校正神经网络模型。
进一步的，使用如图4的波形测量光路，即在图1原测量光路末端加入计算机10，进行激光脉冲波形测量，采集波形数据。
进一步的，所述畸变校正过程为：采集并处理波形数据，将处理后波形输入波形校正神经网络模型，正向计算神经网络，输出波形即为畸变校正后的结果。
一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正系统，如图5所示，包括：
数据采集模块100，用于通过畸变大和畸变小两套测量系统同时对波形进行测量，获取波形数据；
数据处理模块200，用于处理所获取的波形数据，并进一步形成高低精度测量结果成对的训练数据集；
神经网络训练模块300，用于利用训练数据集的数据对神经网络进行训练，形成波形校正神经网络模型；
校正模块400，用于利用波形校正神经网络模型对所采集的波形数据进行畸变校正。
以上已将本发明做一详细说明，以上所述，仅为本发明之较佳实施例而已，当不能限定本发明实施范围，即凡依本申请范围所作均等变化与修饰，皆应仍属本发明涵盖范围内。
Claims (8)
1.一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量，并使用波形匹配方法对两套数据进行匹配，构建训练数据集，对神经网络进行训练，并用于畸变校正。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，畸变大测量系统包括反射镜、透镜、光电管、传输电缆、示波器，反射镜、透镜、光电管沿光路依次设置，传输电缆连接光电管与示波器，畸变小测量系统是在畸变大测量系统基础上，在所述反射镜和透镜之间加设半透半反镜，在半透半反镜反射光路方向上依次设置的高精度光电管、高带宽电缆和高精度示波器，所述高带宽电缆连接高精度光电管与高精度示波器。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，训练数据采集阶段使用畸变大和畸变小的两套测量系统同时对波形进行测量具体为：激光脉冲主光路经反射镜、透镜后，通过半透半反镜形成两路光束，其一路光束经反射进入高精度光电管，利用高精度示波器进行波形测量，得到高精度测量数据，另一光束经透射进入光电管，利用示波器进行波形测量，得到低精度测量数据，将两套数据同时存储。
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，改变主光路激光波形，遍历可能出现的所有波形类型，利用两套测量系统完成测量过程，采集足够量波形数据。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，对所采集的波形数据进行处理，去除脉冲前后的无信号部分，减去本底，将高精度测量数据和低精度测量数据进行重采样，使得其采样率统一，再进行脉冲边沿对齐，即形成高低精度测量数据成对的训练数据集。
6.根据权利要求5所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，构建卷积神经网络，将构建的训练数据集代入该网络，以训练数据集中低精度测量数据作为输入，以训练数据集中高精度测量数据作为输出，对神经网络进行训练，得到训练完成的波形校正神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正方法，其特征在于，所述畸变校正过程为：采集并处理波形数据，将处理后波形输入波形校正神经网络模型，正向计算神经网络，输出波形即为畸变校正后的结果。
8.一种基于神经网络的激光脉冲波形测量畸变校正系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于通过畸变大和畸变小两套测量系统同时对波形进行测量，获取波形数据；
数据处理模块，用于处理所获取的波形数据，并进一步形成高低精度测量结果成对的训练数据集；
神经网络训练模块，用于利用训练数据集的数据对神经网络进行训练，形成波形校正神经网络模型；
校正模块，用于利用波形校正神经网络模型对所采集的波形数据进行畸变校正。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200612 |