CN117805791A - 基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统，包括：获取若干组光信号；根据每组光信号的相位谱的划分结果和振幅谱，获取每组光信号的若干个虚拟信号；根据虚拟信号的有效率选取每组光信号的目标虚拟信号，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度；根据每组光信号的最优高斯滤波器对所有组光信号进行滤波，获取去噪后的光信号序列对激光发射器的姿态进行自适应调试。本发明在激光探测器的对光调试中可以精确读取激光强度，并对激光发射器的姿态进行自适应调试，降低调试误差的发生可能性。

Description

基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统。

背景技术

激光探测器的作用是将接收的激光信号变成电信号，也就是说将光信息转换成电信息，并通过不同的信息处理方法来获取不同的信息并实现探测目的，而激光引导器是一种利用激光技术进行导航或定位的设备，用于辅助激光探测器进行对光调试，对光调试的目的是确保激光探测器接收到激光信号，通过检查光信号强度的稳定性来判断激光束是否正确地传递到激光探测器。

由于对光调试中受到环境光、集成系统、电磁干扰，会导致引导器接收的光信号检测强度不准确，进而无法得知激光发射器的发射角度是否已校准，因此当前激光引导器均装载光学滤波器，但是传统光学滤波器又会造成光信号透过率损失问题，使得光信号去噪效果不佳，导致在激光探测器的对光调试中无法精确读取激光强度，无法将激光发射器的姿态调试至最佳，使得调试发生误差。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统。

本发明一个实施例提供了基于激光引导器的激光探测器自调试方法，该方法包括以下步骤：

获取若干组光信号，每组光信号包含若干个信号点，信号点表示每个时间对应的幅值；

利用傅里叶变换对每组光信号进行转换，得到每组光信号的振幅谱和相位谱；根据每组光信号的相位谱振幅谱，对每组光信号的相位谱进行划分，获取每组光信号的若干个虚拟信号，所述虚拟信号中包含多个信号点；

根据每个虚拟信号中不同类幅值出现的频率，获取每个虚拟信号的有效率；根据虚拟信号的有效率选取每组光信号的目标虚拟信号；根据每组光信号中每类幅值内每个幅值对应信号点的周围信号点幅值变化情况，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度；根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度；

根据目标虚拟信号的保留精度，获取每组光信号的最优高斯滤波器；根据每组光信号的最优高斯滤波器对所有组光信号进行滤波，获取去噪后的光信号序列，利用去噪后的光信号序列对激光发射器的姿态进行自适应调试。

优选的，所述根据每组光信号的相位谱振幅谱，对每组光信号的相位谱进行划分，获取每组光信号的若干个虚拟信号，包括的具体方法为：

振幅谱的横坐标为频率，纵坐标为幅值；相位谱的横坐标为频率，纵坐标为相位；

对于任意一组光信号，对所述组光信号的相位谱中所有相位进行若干次划分，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程；

对于所述组光信号的相位谱的任意一次划分过程中任意一种划分方式，根据所述划分方式下每个类别相位的频率，获取每种划分方式的优选程度，每次划分过程具有若干种划分方式，每种划分方式下具有多个类别相位；

获取所述组光信号的相位谱的所有次划分过程中所有种划分方式的优选程度，将优选程度最小的划分方式作为所述光信号的相位谱的最优划分方式；

将所述组光信号的相位谱通过最优划分方式进行划分，将每个类别中所有相位组成一个子谱，进而将所述组光信号的相位谱划分为若干个子谱；将划分后的每个子谱与振幅谱进行逆傅里叶变换重构，得到所述组光信号的若干个虚拟信号。

优选的，所述对所述组光信号的相位谱中所有相位进行若干次划分，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程，包括的具体方法为：

预设一个划分参数，第一次划分过程为，随机将所述组光信号的相位谱中所有相 位划分为个类别相位；第二次划分过程为，随机将所述组光信号的相位谱中所有相位划分 为个类别相位；以此类推，直至划分类别的数量与所述组光信号的相位谱中所有相位 的数量相等时停止，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程。

优选的，所述根据所述划分方式下每个类别相位的频率，获取每种划分方式的优选程度的具体公式为：

；

式中，表示第种划分方式的优选程度；表示第种划分方式下所有类别相位的 总数量；表示第种划分方式下第个类别中所有相位的频率的方差；表示第种划分 方式下第个类别中所有相位构成的序列；表示第种划分方式下第个类别中所有相 位构成的序列；表示内积符号。

优选的，所述根据每个虚拟信号中不同类幅值出现的频率，获取每个虚拟信号的有效率，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号的第个虚拟信号，获取第个虚拟信号的时域分布长度；获取 第个虚拟信号的有效率的计算方法为：

；

式中，表示第个虚拟信号的有效率；表示第个虚拟信号的时域分布长度； 表示第个虚拟信号中所有类幅值的总数量；表示第个虚拟信号中第类幅值出现的概 率；表示第个虚拟信号中所有类幅值出现的概率的平均值；表示第个虚拟信号中所 有类幅值出现的概率的标准差；表示取绝对值。

优选的，所述获取第个虚拟信号的时域分布长度，包括的具体方法为：

对于虚拟信号中任意一个时间，若所述时间对应的幅值不为0，将所述时间记为第个虚拟信号的目标时间，将第个虚拟信号的所有目标时间的总数量作为第个虚拟信号的 时域分布长度。

优选的，所述根据每组光信号中每类幅值内每个幅值对应信号点的周围信号点幅值变化情况，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度，包括的具体方法为：

预设一个滤波参数，对于任意一组光信号中任意一类幅值内任意一个幅值所对 应信号点，将所述信号点左侧个信号点以及右侧个信号点所对应的所有时间构成的时间 范围，作为所述幅值的时域范围；

将所述组光信号中第类幅值内所有幅值的时域范围内所有幅值的方差之和，记 为第类幅值的第一和值；将所述组光信号中所有类幅值的第一和值之和，记为第二和值； 将第类幅值的第一和值与第二和值的比值，作为所述组光信号中第类幅值的稳定贡献 程度。

优选的，所述根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号，参考每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度的获取方法，获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度；获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值出现的概率；根据贝叶斯定理获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度对每类幅值出现的概率的后验概率；

将目标虚拟信号中第类幅值的稳定贡献程度对第/>类幅值出现的概率的后验概率、目标虚拟信号中第/>类幅值出现的概率和目标虚拟信号中第/>类幅值的稳定贡献程度三者累积结果，记为第/>类幅值的第一乘积，将目标虚拟信号中所有类幅值的第一乘积的累加值，作为所述组光信号的目标虚拟信号的保留精度。

优选的，所述根据目标虚拟信号的保留精度，获取每组光信号的最优高斯滤波器，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号，利用梯度下降法自适应迭代调试所述组光信号的高斯滤波器强度，并随时生成每次迭代调试后高斯滤波器内所有元素权重；对于任意一次迭代调试后高斯滤波器，将迭代调试后高斯滤波器内的所有元素权重的信息熵与所述组光信号的目标虚拟信号的保留精度的比值，记为第一比值，将1与第一比值的差值的绝对值作为所述次迭代调试后高斯滤波器的优选因子；

获取所有次迭代调试后高斯滤波器的优选因子，将优选因子最小的一次迭代调试后高斯滤波器，作为所述组光信号的最优高斯滤波器。

本发明还提出基于激光引导器的激光探测器自调试系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法的步骤。

本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据对每组光信号的相位谱的划分结果和振幅谱，获取每组光信号的若干个虚拟信号，使虚拟信号对应光信号中混杂的各类物理成分，并且使各信号成分中的混叠成分更少；根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度，根据目标虚拟信号的保留精度，获取每组光信号的最优高斯滤波器，利用最优高斯滤波器对光信号进行去噪处理，能大幅降低信号损失，稳定保留光信号中有效成分的完整性；进而在激光探测器的对光调试中可以精确读取激光强度，并对激光发射器的姿态进行自适应调试，降低调试误差发生的可能性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的基于激光引导器的激光探测器自调试方法的步骤流程图；

图2为本发明基于激光引导器的激光探测器自调试方法的特征关系流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于激光引导器的激光探测器自调试方法及系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于激光引导器的激光探测器自调试方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：获取若干组光信号。

具体的，首先需要采集若干组光信号，具体过程为：

将激光探测器的激光发射器正对激光引导器，然后调节激光发射器的镜片或者反射器，改变激光光束的发射方向，每一次调节方向后均从激光引导器中采集一组光信号，进而获取若干组光信号。

其中，每组光信号包含若干个信号点，信号点表示每个时间对应的幅值；请参阅图2，其示出了基于激光引导器的激光探测器自调试方法的特征关系流程图。

至此，通过上述方法得到若干组光信号。

步骤S002：根据对每组光信号的相位谱的划分结果和振幅谱，获取每组光信号的若干个虚拟信号。

需要说明的是，在对光调试过程中，当激光光束未对准引导器时，引导器接收的光信号中环境光、反射光等的占比更大，因此噪声成分更加混杂，当激光光束对准引导器时，光信号中的噪声成分则偏向单一；因此连续的调试过程中，有效信息和干扰信息的表达是持续变化的，因此激光引导器在接收光信号时，需要针对不同的光信号进行自适应处理，而不应利用光学滤波器无差别平滑；所以首先通过对每组光信号成分进行预期，也即对每组光信号中有效信息的保留精度进行计算估计。

具体的，利用傅里叶变换对每组光信号进行转换，得到每组光信号的振幅谱和相位谱。

其中，振幅谱的横坐标为频率，纵坐标为幅值；相位谱的横坐标为频率，纵坐标为相位；傅里叶变换为现有技术，本实施例此处不作过多赘述。

需要说明的是，当光信号成分越复杂时，光信号的相位谱中相位成分越分散，这代表不同的干扰源以不同的信号频率混叠在光信号中，因此将需要光信号的相位谱进行分解。

预设一个划分参数，其中本实施例以为例进行叙述，本实施例不进行具体 限定，其中根据具体实施情况而定。

具体的，对于任意一组光信号，对该组光信号的相位谱中所有相位进行若干次划 分，第一次划分过程为，随机将该组光信号的相位谱中所有相位划分为个类别相位；第二 次划分过程为，随机将该组光信号的相位谱中所有相位划分为个类别相位；第三次划 分过程为，随机将该组光信号的相位谱中所有相位划分为个类别相位，以此类推，直 至划分类别的数量与该组光信号的相位谱中所有相位的数量相等时停止，获取该组光信号 的相位谱的若干次划分过程；其中，每次划分过程具有若干种划分方式，每种划分方式下具 有多个类别相位。

对于该组光信号的相位谱的任意一次划分过程中任意一种划分方式，根据该划分方式下每个类别相位的频率，获取每种划分方式的优选程度。

以任意一组光信号的相位谱的任意一次划分过程中第种划分方式作为一种示 例，获取第种划分方式的优选程度计算方法为：

；

式中，表示第种划分方式的优选程度；表示第种划分方式下所有类别相位的 总数量；表示第种划分方式下第个类别中所有相位的频率的方差；表示第种划分 方式下第个类别中所有相位构成的序列；表示第种划分方式下第个类别中所有相 位构成的序列；表示内积符号。

需要说明的是，第种划分方式下所有类别中所有相位的频率的方差之和的值越 小，表示第种划分方式下所有类别内部的频率差异越小，也即光信号中每类信号成分内部 的频率信息波动较小；表示第个类别中所有相位与第个类别中所有相位的内 积，即两个类别中所有相位的模的平方之和，光信号的相位是以复数形式表达，因此相位之 间内积越接近0，则两个相位之间越正交，也即相位集合之间可直接计算内积，内积越小则 相位集合之间越正交，即越互不相关，代表所有类别两两计算内积的之 和，该值越小，代表第种划分方式下类别之间越互不相关，则代表该种划分方式越好。

具体的，获取该组光信号的相位谱的所有次划分过程中所有种划分方式的优选程度，将优选程度最小的划分方式作为该光信号的相位谱的最优划分方式。

进一步的，将该组光信号的相位谱通过最优划分方式进行划分，将每个类别中所有相位组成一个子谱，进而将该组光信号的相位谱划分为若干个子谱；将划分后的每个子谱与振幅谱进行逆傅里叶变换重构，得到该组光信号的若干个虚拟信号。

其中，虚拟信号的横轴为时间，纵轴为幅值；虚拟信号是不同光信号成分在时域上的表达，因此虚拟信号在时序上可能并不连续；逆傅里叶变换重构为现有技术，本实施例此处不作过多赘述。

至此，通过上述方法得到每组光信号的若干个虚拟信号。

步骤S003：根据虚拟信号的有效率选取每组光信号的目标虚拟信号，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度。

需要说明的是，传统信号分解方式基本是通过信号的包络趋势进行迭代分解，由于混叠问题，使其分解结果无法与实际物理量一一对应，本实施例通过分解光信号的相位谱的方式得到的虚拟信号，由于虚拟信号的混叠成分更少，后续通过分析虚拟信号中每类成分在时域上的分布信息，即可获取光信号中的干扰信息的叠加情况以及有效成分的保留需求。

具体的，以任意一组光信号为例，对于该组光信号的第个虚拟信号，第个虚拟信 号包含若干类幅值，对于虚拟信号中任意一个时间，若所述时间对应的幅值不为0，将所述 时间记为第个虚拟信号的目标时间，将第个虚拟信号的所有目标时间的总数量作为第个 虚拟信号的时域分布长度；根据每个虚拟信号中不同类幅值出现的频率，获取每个虚拟信 号的有效率。

作为一种示例，获取第个虚拟信号的有效率的计算方法为：

；

式中，表示第个虚拟信号的有效率；表示第个虚拟信号的时域分布长度； 表示第个虚拟信号中所有类幅值的总数量；表示第个虚拟信号中第类幅值出现的概 率；表示第个虚拟信号中所有类幅值出现的概率的平均值；表示第个虚拟信号中所有 类幅值出现的概率的标准差；表示取绝对值。

需要说明的是，虚拟信号的时域分布长度越大代表该虚拟信号所代表的信号成分 在时域上分布越稳定，越不具有随机性和突变性；表示第个虚拟信号的 分布峭度，标准高斯分布峭度为3，因此表示第个虚拟信号的峭度比，表示常数1和第个虚拟信号的峭度比的差值绝对值，峭度比越小，则 该值越大，代表第个虚拟信号的非高斯性越大，非高斯性越大，则代表第个虚拟信号所代 表的信号成分越可能为光信号主成分；非高斯性越大，则高斯性越小，代表虚拟信号代表的 信号成分越可能为随机的噪声干扰成分；虚拟信号的非高斯性和时域分布长度的乘积代表 虚拟信号的有效率，其值越大，代表第个虚拟信号所代表的信号成分越可能为光信号主成 分。

具体的，获取该组光信号的所有虚拟信号的有效率，将有效率最大的虚拟信号作为该组光信号的目标虚拟信号。

至此，获取每组光信号的目标虚拟信号。

预设一个滤波参数，其中本实施例以为例进行叙述，本实施例不进行具体 限定，其中根据具体实施情况而定。

具体的，对于该组光信号中任意一类幅值内任意一个幅值所对应信号点，将该信 号点左侧个信号点以及右侧个信号点所对应的所有时间构成的时间范围，作为该幅值的 时域范围；根据每组光信号中每类幅值内每个幅值对应信号点的周围信号点幅值变化情 况，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度。

作为一种示例，获取光信号中第类幅值的稳定贡献程度的计算方法为：

；

式中，表示光信号中第类幅值的稳定贡献程度；表示光信号中第类幅值内 所有幅值的总数量；表示光信号中所有类幅值的总数量；表示光信号中第类幅值内 第个幅值的时域范围内所有幅值的方差；表示光信号中第类幅值内第个幅值的时 域范围内所有幅值的方差。

至此，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度。

具体的，参考每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度的获取方法，获取该组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度；获取该组光信号的目标虚拟信号中每类幅值出现的概率；根据贝叶斯定理获取该组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度对每类幅值出现的概率的后验概率；根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度。

其中，贝叶斯定理为现有技术，本实施例此处不作过多赘述。

作为一种示例，获取光信号的目标虚拟信号的保留精度的计算方法为：

；

式中，表示光信号的目标虚拟信号的保留精度；表示光信号的目标虚拟信号中 所有类幅值的总数量；表示光信号的目标虚拟信号中第类幅值出现的概率；表示光信 号的目标虚拟信号中第类幅值的稳定贡献程度；表示光信号的目标虚拟信号中第类幅 值的稳定贡献程度对第类幅值出现的概率的后验概率；表示以自然常数为底数的对 数函数。

需要说明的是，也表示光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度与出 现概率之间的条件熵，条件熵代表光信号中每类成分的稳定贡献程度，为了保留虚拟信号 的成分，需提供的成本耗费；换言之，其含义为在光信号中所有类幅值的稳定贡献程度，为 了在滤波后保留虚拟信号中所有类幅值的概率，则需要使光信号具有更多的保留精度，条 件熵越大代表从光信号中滤除噪声并且保留光信号的有效信息所需保留精度越大，即滤波 强度越大。

至此，通过上述方法得到每组光信号的目标虚拟信号的保留精度。

步骤S004：根据每组光信号的最优高斯滤波器对所有组光信号进行滤波，获取去噪后的光信号序列对激光发射器的姿态进行自适应调试。

具体的，对于任意一组光信号为例，利用梯度下降法自适应迭代调试该组光信号的高斯滤波器强度，并随时生成每次迭代调试后高斯滤波器内所有元素权重；对于任意一次迭代调试后高斯滤波器，将迭代调试后高斯滤波器内的所有元素权重的信息熵与该组光信号的目标虚拟信号的保留精度的比值，记为第一比值，将1与第一比值的差值的绝对值作为该次迭代调试后高斯滤波器的优选因子。

进一步的，获取所有次迭代调试后高斯滤波器的优选因子，将优选因子最小的一次迭代调试后高斯滤波器，作为该组光信号的最优高斯滤波器。

其中，梯度下降法为现有技术，本实施例此处不作过多赘述。

至此，获取每组光信号的最优高斯滤波器。

具体的，根据每组光信号的最优高斯滤波器对所有组光信号进行滤波，获取去噪后的每组光信号，将去噪后的所有组光信号组成去噪后的光信号序列，在去噪后的光信号序列穿过激光引导器时检测强度值，当对激光发射器进行调试时，激光引导器所检测的强度值最大，且幅值方差最小时，将此时激光发射器的发射姿态作为最佳发射姿态。

通过以上步骤，完成基于激光引导器的激光探测器自调试方法。

本发明还提出基于激光引导器的激光探测器自调试系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现步骤S001到步骤S004中所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法的步骤。

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，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取若干组光信号，每组光信号包含若干个信号点，信号点表示每个时间对应的幅值；

利用傅里叶变换对每组光信号进行转换，得到每组光信号的振幅谱和相位谱；根据每组光信号的相位谱振幅谱，对每组光信号的相位谱进行划分，获取每组光信号的若干个虚拟信号，所述虚拟信号中包含多个信号点；

根据每个虚拟信号中不同类幅值出现的频率，获取每个虚拟信号的有效率；根据虚拟信号的有效率选取每组光信号的目标虚拟信号；根据每组光信号中每类幅值内每个幅值对应信号点的周围信号点幅值变化情况，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度；根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度；

根据目标虚拟信号的保留精度，获取每组光信号的最优高斯滤波器；根据每组光信号的最优高斯滤波器对所有组光信号进行滤波，获取去噪后的光信号序列，利用去噪后的光信号序列对激光发射器的姿态进行自适应调试。

2.根据权利要求1所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据每组光信号的相位谱振幅谱，对每组光信号的相位谱进行划分，获取每组光信号的若干个虚拟信号，包括的具体方法为：

振幅谱的横坐标为频率，纵坐标为幅值；相位谱的横坐标为频率，纵坐标为相位；

对于任意一组光信号，对所述组光信号的相位谱中所有相位进行若干次划分，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程；

对于所述组光信号的相位谱的任意一次划分过程中任意一种划分方式，根据所述划分方式下每个类别相位的频率，获取每种划分方式的优选程度，每次划分过程具有若干种划分方式，每种划分方式下具有多个类别相位；

获取所述组光信号的相位谱的所有次划分过程中所有种划分方式的优选程度，将优选程度最小的划分方式作为所述光信号的相位谱的最优划分方式；

将所述组光信号的相位谱通过最优划分方式进行划分，将每个类别中所有相位组成一个子谱，进而将所述组光信号的相位谱划分为若干个子谱；将划分后的每个子谱与振幅谱进行逆傅里叶变换重构，得到所述组光信号的若干个虚拟信号。

3.根据权利要求2所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述对所述组光信号的相位谱中所有相位进行若干次划分，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程，包括的具体方法为：

预设一个划分参数，第一次划分过程为，随机将所述组光信号的相位谱中所有相位划分为/>个类别相位；第二次划分过程为，随机将所述组光信号的相位谱中所有相位划分为个类别相位；以此类推，直至划分类别的数量与所述组光信号的相位谱中所有相位的数量相等时停止，获取所述组光信号的相位谱的若干次划分过程。

4.根据权利要求2所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据所述划分方式下每个类别相位的频率，获取每种划分方式的优选程度的具体公式为：

；

式中，表示第/>种划分方式的优选程度；/>表示第/>种划分方式下所有类别相位的总数量；/>表示第/>种划分方式下第/>个类别中所有相位的频率的方差；/>表示第/>种划分方式下第/>个类别中所有相位构成的序列；/>表示第/>种划分方式下第/>个类别中所有相位构成的序列；/>表示内积符号。

5.根据权利要求1所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据每个虚拟信号中不同类幅值出现的频率，获取每个虚拟信号的有效率，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号的第个虚拟信号，获取第/>个虚拟信号的时域分布长度；获取第/>个虚拟信号的有效率的计算方法为：

；

式中，表示第/>个虚拟信号的有效率；/>表示第/>个虚拟信号的时域分布长度；/>表示第/>个虚拟信号中所有类幅值的总数量；/>表示第/>个虚拟信号中第/>类幅值出现的概率；/>表示第/>个虚拟信号中所有类幅值出现的概率的平均值；/>表示第/>个虚拟信号中所有类幅值出现的概率的标准差；/>表示取绝对值。

6.根据权利要求5所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述获取第个虚拟信号的时域分布长度，包括的具体方法为：

对于虚拟信号中任意一个时间，若所述时间对应的幅值不为0，将所述时间记为第个虚拟信号的目标时间，将第/>个虚拟信号的所有目标时间的总数量作为第/>个虚拟信号的时域分布长度。

7.根据权利要求1所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据每组光信号中每类幅值内每个幅值对应信号点的周围信号点幅值变化情况，获取每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度，包括的具体方法为：

预设一个滤波参数，对于任意一组光信号中任意一类幅值内任意一个幅值所对应信号点，将所述信号点左侧/>个信号点以及右侧/>个信号点所对应的所有时间构成的时间范围，作为所述幅值的时域范围；

将所述组光信号中第类幅值内所有幅值的时域范围内所有幅值的方差之和，记为第/>类幅值的第一和值；将所述组光信号中所有类幅值的第一和值之和，记为第二和值；将第/>类幅值的第一和值与第二和值的比值，作为所述组光信号中第/>类幅值的稳定贡献程度。

8.根据权利要求1所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度和目标虚拟信号中每类幅值出现的概率，获取每组光信号的目标虚拟信号的保留精度，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号，参考每组光信号中每类幅值的稳定贡献程度的获取方法，获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度；获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值出现的概率；根据贝叶斯定理获取所述组光信号的目标虚拟信号中每类幅值的稳定贡献程度对每类幅值出现的概率的后验概率；

将目标虚拟信号中第类幅值的稳定贡献程度对第/>类幅值出现的概率的后验概率、目标虚拟信号中第/>类幅值出现的概率和目标虚拟信号中第/>类幅值的稳定贡献程度三者累积结果，记为第/>类幅值的第一乘积，将目标虚拟信号中所有类幅值的第一乘积的累加值，作为所述组光信号的目标虚拟信号的保留精度。

9.根据权利要求1所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法，其特征在于，所述根据目标虚拟信号的保留精度，获取每组光信号的最优高斯滤波器，包括的具体方法为：

对于任意一组光信号，利用梯度下降法自适应迭代调试所述组光信号的高斯滤波器强度，并随时生成每次迭代调试后高斯滤波器内所有元素权重；对于任意一次迭代调试后高斯滤波器，将迭代调试后高斯滤波器内的所有元素权重的信息熵与所述组光信号的目标虚拟信号的保留精度的比值，记为第一比值，将1与第一比值的差值的绝对值作为所述次迭代调试后高斯滤波器的优选因子；

获取所有次迭代调试后高斯滤波器的优选因子，将优选因子最小的一次迭代调试后高斯滤波器，作为所述组光信号的最优高斯滤波器。

10.基于激光引导器的激光探测器自调试系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述基于激光引导器的激光探测器自调试方法的步骤。