CN115508805B - 一种机载激光雷达海洋探测回波信号分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种机载激光雷达海洋探测回波信号分类方法，属于机载激光雷达水下探测技术领域，包括：获取系统噪声，提取归一化后的有效信号；提取归一化后的有效信号的小视场海表区间、小视场非海表区间及大视场非海表区间，寻找各区间对应的最大极大值，获取各自对应的衰减速率，并计算各自对应的标准差，根据衰减速率及标准差对回波信号进行分类。通过本发明能够更好适应复杂的海洋探测场景，具有很强的稳定性和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于机载激光雷达水下探测技术领域，更具体地，涉及一种机载激光雷达海洋探测回波信号分类方法。
背景技术
机载激光雷达具有探测效率高、探测精度高、无探测盲区等特点，可以对探测区域实现快速、高精度探测，被广泛用于陆地、森林、海洋多种复杂地形，尤其是在海洋探测上，弥补传统海洋探测方式效率低，存在探测盲区等问题。
水体对探测激光具有强衰减和散射作用，海洋探测的动态范围大，为了提高探测范围，通常激光雷达采用大小视场(双通道)完成不同深度海洋探测。为了提高海洋探测准确度，通常对海洋回波信号进行分类处理，普遍分为三类：近岸浅水(0-2m)、浅水(2-20m)、深水(>20m)。由于海洋探测的复杂性和回波信号成分复杂，所以国内外对海洋分类算法开展了研究。
目前，国内黄田程等人提出从频域区分不同深度海洋信号的分类，该分类算法在频域上对不同深度的水体信号进行特征统计。其方法不具备自适应性，可重复性差。徐嘉等人在时域上实现了回波信号分类，其分类算法易受探测的激光能量干扰，鲁棒性差。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种机载激光雷达海洋探测回波分类方法，能够更好适应复杂的海洋探测场景，具有很强的稳定性和鲁棒性。
为实现上述目的，本发明提供了一种机载激光雷达海洋探测回波分类方法，包括：
(1)获取不同信道的系统噪声，并根据系统噪声提取有效信号，对有效信号进行归一化，得到归一化后的有效信号；
(2)提取归一化后的有效信号小视场海表区间，寻找小视场海表区间内的最大极大值，获取第一衰减速率，并计算大视场海表区间后的信号的第一标准差，若第一衰减速率大于近岸浅水衰减速度阈值，且第一标准差小于近岸浅水的标准差阈值，则确定信号为近岸浅水信号，否则进行下一步判断；
(3)提取归一化后的有效信号小视场非海表区间，寻找小视场非海表区间内的最大极大值，获取第二衰减速率，并提取大视场海底回波区间到末端信号，计算这部分信号的第二标准差，若第二衰减速率大于浅水海底回波衰减系数阈值，且第二标准差小于浅水海底回波的标准差阈值，则确定信号为浅水信号，否则进行下一步判断；
(4)提取归一化后的有效信号大视场非海表区间，寻找大视场非海表区间内的最大极大值，获取第三衰减速率，并提取大视场海底回波区间到末端信号，计算这部分信号的第三标准差，若第三衰减速率大于深水海底回波衰减阈值，且第三标准差小于深水取样区域的标准差阈值，则确定信号为深水信号，否则为无效信号。
在一些可选的实施方案中，步骤(1)包括：
获取信号末端作为系统噪声评估样本，计算评估样本的平均值和方差，平均值评估为系统的固定噪声，方差评估为系统的随机噪声，信号减去平均值，大于3倍方差的值，持续预设时间的信号作为有效信号，对有效信号进行归一化，将信号幅值映射到[0,100]得到归一化后的有效信号。
在一些可选的实施方案中，步骤(2)包括：
提取归一化后的有效信号小视场海表区间，寻找小视场海表区间内的最大极大值，将最大极大值作为海表峰的最高点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算下降沿区间的信号的第一衰减速率k1，其中，根据激光在水体中的传输速率，以及近岸浅水的深度，推测小视场海表区间在0～20ns之间；
在小视场0～20ns寻找海表区间，然后计算非海表区间内信号的第一标准差std1；
判断信号的第一衰减速率k1是否大于近岸浅水衰减速度阈值kew，且第一标准差std1是否小于近岸浅水的标准差阈值stdew，如果均满足，则信号为近岸浅水信号；否则，进行下一步判断。
在一些可选的实施方案中，步骤(3)包括：
提取归一化后有效信号小视场非海表区间，寻找小视场非海表区间最大极大值，作为海底回波的峰值点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算海底下降沿区间的第二衰减速率k2；
提取大视场20ns～200ns海底回波区间到末端信号，计算该部分信号的第二标准差std2；
判断信号的第二衰减速率k2是否大于浅水海底回波衰减系数阈值ksw，且第二标准差std2是否小于浅水海底回波的标准差阈值stdsw，如果同时满足，则信号为浅水信号；否则，进行下一步判断，其中，小视场非海表区间在20ns～200ns之间。
在一些可选的实施方案中，步骤(4)包括：
提取归一化后有效信号大视场非海表区间，寻找大视场非海表区间最大极大值，作为海底回波的峰值点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算海底下降沿区间的信号的第三衰减速率k3；
同时，提取大视场海底回波区间到末端信号，计算该部分信号的第三标准差std3；
判断该信号的第三衰减速率k3是否大于深水海底回波衰减阈值kdw，且第三标准差std3是否小于深水的标准差阈值stddw，如果同时满足，则信号为深水信号，否则为无效信号，其中，大视场非海表区间在200ns以外。
在一些可选的实施方案中，选取部分的近岸浅水、浅水和深水的样本信号，计算近岸浅水的第一衰减速率k1和第一标准差std1，浅水的第二衰减速率k2和第二标准差std2，深水的第三衰减速率k3和第三标准差std3；
分别对第一衰减速率k1和第一标准差std1，浅水的第二衰减速率k2和第二标准差std2，深水的第三衰减速率k3和第三标准差std3做数理统计，并画直方图，依据各直方图，进行高斯函数拟合，由97.8％置信度，置信区间选择[b-2c，b+2c]，得到kew、ksw和kdw为b-2c，stdew、stdsw和stddw为b+2c，其中，高斯函数的拟合公式为：
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
针对现有的关于激光雷达探测海洋信号分类方法的自适应能力不足，抗干扰性差，可重复性差的问题，本发明提供一种机载海洋激光雷达回波信号分类方法。它能够很好适应海洋探测的复杂性，对机载海洋激光雷达回波信号进行准确分类。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种机载激光雷达海洋探测回波信号分类方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种近岸浅水回波分类示意图，其中，(a)为小视场通道，(b)为大视场通道；
图3是本发明实施例提供的一种浅水回波分类示意图，其中，(a)为小视场通道，(b)为大视场通道；
图4是本发明实施例提供的一种深水回波分类示意图；
图5是本发明实施例提供的一种近岸浅水阈值选取示意图，其中，(a)为衰减系数，(b)为方差。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
在本发明中，本发明及附图中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
针对现有的关于激光雷达探测海洋信号分类方法的自适应能力不足，抗干扰性差，可重复性差的问题，本发明提供一种机载海洋激光雷达回波信号分类方法。它能够很好适应海洋探测的复杂性，对机载海洋激光雷达回波信号进行准确分类。
实施案例1：
一种机载激光雷达海洋探测回波分类方法，用于对不同深度的海洋回波信号进行分类；如图1所示，该方法应包括以下步骤：
(1)回波信号预处理
首先获得不同信道的系统的噪声，以大小视场无回波的信号作为系统噪声评估样本，分别计算这段信号的平均值和标准差，平均值反映了系统的固定噪声，标准差反映了系统的随机噪声。大小视场信号减去平均值，以3倍系统的随机噪声为标准，提取出持续大于5ns的信号为有效信号。为了减小回波能量对后续k值的影响，让k值收敛在一定区间内，对回波信号进行归一化处理，同时为了避免k值过小导致算法精度降低，对归一化后的回波映射到[0,100]。
(2)确定海表区间
近岸浅水深度一般在0-2m，考虑激光在水体传输速度，信号长度为20ns。有效信号起始端从包含水体信号开始，所以提取有效信号起始20ns部分，评估海表区间。在该20ns信号内，寻找最大极大值，作为海表峰的顶点。选取海表峰顶点幅值90％-10％作为下降区间，评估下降区间内信号衰减速度k1，如大于近岸浅水衰减速度阈值kew，如果满足，计算大视场海表区间后的信号的标准差std1，判断其标准差std1是否小于近岸浅水的标准差阈值stdew，如果两个条件均满足，该信号为近岸浅水信号，否则进行下一步判断，如图2所示，其中，图2中(a)为小视场通道，图2中(b)为大视场通道。
(3)确定海底区间
判断该信号为非近岸浅水信号后，首先判断该信号是否为浅水信号。浅水深度一般为2m-20m，对应激光在水体中传输速度，信号长度为20ns-200ns。考虑浅水中水体中有较多反射源，如水草，鱼群，这些反射源会在小视场回波上形成大量伪峰，对海底位置很难进行粗略评估，而大视场由于对表层水体反射的回波能量接收并不敏感，所以伪峰数量相对较少，所以选择大视场上寻找海底回波，并在小视场通道对应位置的±2m处设立海底回波位置预估区间，寻找极大值位置，该位置即为小视场通道的海底回波的位置。以极大值的90％～10％为下降沿区间。在该区间取两点P3(x3，y3)，P4(x4，y4)，y3满足极大值90％，y4满足极大值10％，并计算拟合浅水信号海底回波的衰减速率k2。寻找海底回波下降区间最近的极小值点，取极小值点到末端信号为取样区域，计算该取样区域的标准差std2，判断该取样区间是否存在信号或者水体后向散射噪声。若同时满足k2大于浅水海底回波衰减系数阈值ksw和std2小于浅水海底回波的标准差阈值stdsw两个条件，则认为该信号为浅水信号，否则为其他水体信号。如图3所示，其中，图3中(a)为小视场通道，图3中(b)为大视场通道。
若该信号为非近岸浅水、浅水信号，对该信号是否为深水信号进行判断；在小视场预估海表位置，在大视场中距离小视场海表位置15m以外预估海底回波位置。并对海底回波预估区间进行二次归一化，寻找该区间的最大极大值，拟为海底回波峰值位置，寻找海底回波下降沿区间，拟合海底回波衰减系数。以极大值的90％～10％为下降沿区间，取两点P5(x5，y5)，P6(x6，y6)，y5满足极大值90％，y6满足极大值10％，计算海底回波衰减系数k3。同时寻找海底回波下降区间最近的极小值点，取极小值点到末端信号为取样区域，计算该取样区域的标准差std3，以此来判断该取样区间是否存在信号或者水体后向散射噪声。若同时满足k3大于深水海底回波衰减阈值kdw和std3小于深水取样区域的标准差阈值stddw两个条件，则认为该水体信号为深水信号，否则认为它可能没有接受到海底回波信号或者海底回波微弱，淹没在水体噪声中这两种，属于无明显海底回波的深水信号。如图4所示。
实施案例2：
一种研究近岸浅水、浅水、深水衰减系数，kew、ksw、kdw阈值的选取和近岸浅水、浅水、深水取样区域的方差stdew、stdsw、stddw阈值的选取方法。其阈值估计分为以下几个步骤，以近岸浅水为例：
取若干数量的近岸浅水的样本数据，计算样本数据的k1、std1，全部计算完成后，对样本数据的衰减系数k1、std1的值进行数理统计。
如图5所示，其中，图5中(a)为衰减系数，图5中(b)为方差：近岸浅水的衰减系数和取样区间的方差分布呈现正态分布，对其分布结果进行高斯函数拟合；拟合公式为：
设定近岸浅水衰减系数的阈值kew为b-2*c，则估计近岸浅水全部数据中97.8％均能满足要求，同时设定近浅水的取样区域方差stdew为b+2*c，则估计近岸浅水全部数据中有97.8％满足要求。最终得到kew为3.4，stdew为3.0。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种机载激光雷达海洋探测回波分类方法，其特征在于，包括：
(1)获取不同信道的系统噪声，并根据系统噪声提取有效信号，对有效信号进行归一化，得到归一化后的有效信号；
(2)提取归一化后的有效信号小视场海表区间，寻找小视场海表区间内的最大极大值，获取第一衰减速率，并计算大视场海表区间后的信号的第一标准差，若第一衰减速率大于近岸浅水衰减速度阈值，且第一标准差小于近岸浅水的标准差阈值，则确定信号为近岸浅水信号，否则进行下一步判断；
(3)提取归一化后的有效信号小视场非海表区间，寻找小视场非海表区间内的最大极大值，获取第二衰减速率，并提取大视场海底回波区间到末端信号，计算这部分信号的第二标准差，若第二衰减速率大于浅水海底回波衰减系数阈值，且第二标准差小于浅水海底回波的标准差阈值，则确定信号为浅水信号，否则进行下一步判断；
(4)提取归一化后的有效信号大视场非海表区间，寻找大视场非海表区间内的最大极大值，获取第三衰减速率，并提取大视场海底回波区间到末端信号，计算这部分信号的第三标准差，若第三衰减速率大于深水海底回波衰减阈值，且第三标准差小于深水取样区域的标准差阈值，则确定信号为深水信号，否则为无效信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)包括：
获取信号末端作为系统噪声评估样本，计算评估样本的平均值和方差，平均值评估为系统的固定噪声，方差评估为系统的随机噪声，信号减去平均值，大于3倍方差的值，持续预设时间的信号作为有效信号，对有效信号进行归一化，将信号幅值映射到[0,100]得到归一化后的有效信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：
提取归一化后的有效信号小视场海表区间，寻找小视场海表区间内的最大极大值，将最大极大值作为海表峰的最高点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算下降沿区间的信号的第一衰减速率k，其中，根据激光在水体中的传输速率，以及近岸浅水的深度，推测小视场海表区间在0～20ns之间；
在小视场0～20ns寻找海表区间，然后计算非海表区间内信号的第一标准差std1；
判断信号的第一衰减速率k1是否大于近岸浅水衰减速度阈值kew，且第一标准差std1是否小于近岸浅水的标准差阈值stdew，如果均满足，则信号为近岸浅水信号；否则，进行下一步判断。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3)包括：
提取归一化后有效信号小视场非海表区间，寻找小视场非海表区间最大极大值，作为海底回波的峰值点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算海底下降沿区间的第二衰减速率k2；
提取大视场20ns～200ns海底回波区间到末端信号，计算该部分信号的第二标准差std2；
判断信号的第二衰减速率k2是否大于浅水海底回波衰减系数阈值ksw，且第二标准差std2是否小于浅水海底回波的标准差阈值stdsw，如果同时满足，则信号为浅水信号；否则，进行下一步判断，其中，小视场非海表区间在20ns～200ns之间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(4)包括：
提取归一化后有效信号大视场非海表区间，寻找大视场非海表区间最大极大值，作为海底回波的峰值点，取最大极大值幅值的90％～10％为下降沿区间，估算海底下降沿区间的信号的第三衰减速率k3；
同时，提取大视场海底回波区间到末端信号，计算该部分信号的第三标准差std3；
判断该信号的第三衰减速率k3是否大于深水海底回波衰减阈值kdw，且第三标准差std3是否小于深水的标准差阈值stddw，如果同时满足，则信号为深水信号，否则为无效信号，其中，大视场非海表区间在200ns以外。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，选取部分的近岸浅水、浅水和深水的样本信号，计算近岸浅水的第一衰减速率k1和第一标准差std1，浅水的第二衰减速率k2和第二标准差std2，深水的第三衰减速率k3和第三标准差std3；
分别对第一衰减速率k1和第一标准差std1，浅水的第二衰减速率k2和第二标准差std2，深水的第三衰减速率k3和第三标准差std3做数理统计，并画直方图，依据各直方图，进行高斯函数拟合，由97.8％置信度，置信区间选择[b-2c,b+2c]，得到kew、ksw和kdw为b-2c，stdew、stdsw和stddw为b+2c，其中，高斯函数的拟合公式为：
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116609759B (zh) * | 2023-07-21 | 2023-10-31 | 自然资源部第一海洋研究所 | 一种机载激光测深海底弱回波增强识别方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101255736B1 (ko) * | 2012-09-21 | 2013-04-26 | 대한민국 | 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법 |
| CN105372641A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-03-02 | 国家海洋局第一海洋研究所 | 激光雷达水体回波信号仿真方法 |
| CN111077537A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种测探回波优化分类方法及装置 |
| CN111077536A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种海洋激光雷达测探回波分类方法及装置 |
| CN112525165A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-19 | 华中科技大学 | 一种多通道激光雷达极浅水测深数据处理方法 |
| CN114839634A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-08-02 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于雷达回波特征的海况分类方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6801474B2 (en) * | 2002-05-31 | 2004-10-05 | Quester Tangent Corporation | Resampling sonar echo time series primarily for seabed sediment classification |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101255736B1 (ko) * | 2012-09-21 | 2013-04-26 | 대한민국 | 단일편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법 |
| CN105372641A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-03-02 | 国家海洋局第一海洋研究所 | 激光雷达水体回波信号仿真方法 |
| CN111077537A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种测探回波优化分类方法及装置 |
| CN111077536A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种海洋激光雷达测探回波分类方法及装置 |
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于回波强度的海底底质分类系统关键技术;何林帮;冯杰;;大地测量与地球动力学;20150215(01);全文 * |
| 星载海洋激光雷达测深回波分类方法及验证;徐嘉;苏云;梁琨;;航天器工程;20191215(06);全文 * |
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| CN115508805A (zh) | 2022-12-23 |
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