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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及全波形雷达回波数据处理技术领域，且公开了一种星载全波形激光雷达回波的最优脉宽高斯分解方法，该方法采用迭代策略，将分解的波形从最高的波峰开始，识别其波峰峰值和波峰位置，确定该波峰的左右拐点，并根据拐点计算初始脉宽参数，随后拓宽脉宽参数的数值范围，以RMSE为寻优标准，逐步逼近目标波形的脉宽参数，并通过重复迭代计算来提升脉宽参数精度，每完成一个高斯分量的参数分解，就从波形中移除该分量，然后以下一个最大波峰为目标继续迭代分解，直至剩余的高斯分量波峰峰值低于零，至此完成整个波形的高斯分解过程，该算法可更准确地提取波形参数，能够有效提高后续进行回波地物分类、树高反演、叶面积指数等方面的计算精度。

主权项：1.一种星载全波形激光雷达回波的最优脉宽高斯分解方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、提取GEDI01B数据，数据包括星载全波形激光雷达回波数据、背景噪声均值和背景噪声标准差；S2、对星载全波形激光雷达回波数据波形进行处理，具体包括以下步骤：S2.1、去除背景噪声，具体计算表达式如下：p1t＝pt-ε其中，p1t表示去除背景噪声后的波形数据，ε表示背景噪声，pt表示星载全波形激光雷达回波数据，且pt为离散数据点t1,y1,t2,y2,…,tm,ym分别表示1～m个离散点坐标，t1、t2、…、tm分别表示1～m个不同的时间，y1、y2、…、ym表示1～m个不同的幅值，表示星载全波形激光雷达回波数据的离散数据矩阵；S2.2、提取步骤S2.1去除背景噪声后的波形数据p1t的信号波形，具体包括：S2.2.1、确定局部波峰最大值ymax，以局部最大波峰位置为分界线，将波形分为左右两部分，并通过求解波形数据的一阶偏导数来确定波形的波峰点和波谷点；S2.2.2、寻找局部最大信号波形的左右波谷点，以局部最大波峰位置为起始向左寻找一个波谷点，并将该谷点记作左波谷点p1μl，左波谷点p1μl满足波谷点值小于0，且左波谷点p1μl左边第一个波峰点值与左波谷点p1μl的差值大于背景噪声标准差δ，以局部最大波峰位置为起始向右寻找一个波谷点，并将该谷点记作右波谷点p1μr，右波谷点p1μr满足波谷点值小于0，且右波谷点p1μr右边第一个波峰点值与右波谷点p1μr的差值大于背景噪声标准差δ；S2.2.3、寻找左右节点：以左波谷点p1μl右边第一个大于0的作为左节点p1tl，以右波谷点p1μr左边第一个大于0的作为右节点p1tr；S2.2.4、将所有提取出的局部信号波形进行组合，得到完整的信号波形psignalt；S3、波形去噪，使用S-G滤波器去除完整的信号波形psignalt上的毛刺噪声；S4、波形补偿，将滤波后波形与高斯锐化算子进行卷积来恢复滤波过程中畸变的峰谷值；S5、波形分解，并计算最优脉宽，包括以下步骤：S5.1、将经过波形补偿后的波形作为待分解波形，并从待分解波形中寻找最大波峰，得到最大高斯分量的峰值Ai和峰位μi；S5.2、对待分解波形进行二阶导，寻找峰位μi左右两端最近的拐点，记为左拐点ti,l和右拐点ti,r，并通过左拐点ti,l、右拐点ti,r和峰位μi计算高斯分量的初始脉宽σi0；S5.3、计算最优脉宽σi：包括以下步骤：S5.3.1、以初始脉宽σi0为初始值，扩展脉宽的搜索范围，并进行一次迭代，同时确定第n次迭代的脉宽σin的范围；S5.3.2、以左拐点ti,l和右拐点ti,r之间的高斯分量和待分解波形的均方根误差RMSEinf作为寻优标准寻找本轮优选脉宽σin*，其中本轮优选脉宽σin*，具体为，最小的待分解波形的均方根误差RMSEinf对应的本轮优选脉宽σin*；S5.3.3、并以本轮优选脉宽σin*重新作为初始值，扩展脉宽的搜索范围重复迭代，直到当前轮次中最小的RMSEinf值相较于上一轮最小的RMSEinf值的减少量小于上一轮最小的RMSEinf值的10％，结束迭代，得到预估最优脉宽σi*；S5.3.4、将峰值Ai、峰位μi和步骤S5.3.3中输出的预估最优脉宽σi*从待分解波形上去除，包括用于避免待分解波形出现低于零值的下陷波形的以下步骤：S5.3.4.1、设置循环次数nc和循环迭代的脉宽参数精度σp0，并设置判断区d为μi-3σi*至μi+3σi*；S5.3.4.2、减少预估最优脉宽σi*的值，每次减少一倍σp0；S5.3.4.3、判断将待分解波形减去降低预估优选脉宽σi*数值的高斯分量后在d范围内是否有低于零值的下陷波形，若没有则将预估最优脉宽σi*作为最优脉宽σi，若有则返回步骤S5.3.4.2；S5.4、在待分解波形上完成波形分解后，重新回到步骤S5.1，对步骤S5.3.4中输出的波形重新分解，直到峰值Ai0或达到设定的返回次数，完成对整个波形的分解；S6、精度评估，将待分解波形与步骤S5中经过波形分解得出的波形进行误差分析。

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