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摘要：本发明公开了一种烟尘云雾环境蒙特卡洛仿真后向散射回波随机性去除方法，利用烟尘云雾环境激光后向散射回波模型，在相同参数条件下仿真出若干个后向散射回波，构成该参数条件下的总体回波数据集；针对后向散射回波波形，提取出后向散射回波最具代表性的特征参量并组成数组，利用多特征参量箱型图法对后向散射回波进行筛选，并计算满足筛选条件的单个回波的优劣评判系数e，最后选取e值最小的回波作为该参数条件下输出的最优后向散射回波。本发明提高了蒙特卡洛仿真的稳定性，有效解决了仿真回波随机误差较大的问题，提升了烟尘云雾环境下后向散射回波仿真精度。
主权项：1.一种烟尘云雾环境蒙特卡洛仿真后向散射回波随机性去除方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、利用烟尘云雾环境激光后向散射回波模型，在相同参数条件下仿真出若干个后向散射回波，每个后向散射回波在坐标轴上由时刻-幅值点描述，所有回波的时刻-幅值点描述构成该参数条件下的总体回波数据集，转入步骤2；步骤2、针对后向散射回波波形，提取出后向散射回波最具代表性的四个特征参量，包括第一个波峰峰值、第二个波峰峰值、第一个波峰对应时刻、第二个波峰对应时刻；求解总体回波数据集中每一个后向散射回波的四个特征参量，并按回波特征参量分类组成数组，对应得到四个特征参量数据集，并转入步骤3；步骤3、结合步骤2中提取的代表性特征参量及所得的数据集，利用多特征参量箱型图法对后向散射回波进行筛选；分别对步骤2中所得的四个特征参量数据集进行处理，得出能描述各特征参量数据集的五个统计量，包括上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数与下边缘；判断每一个回波的四个特征参量是否分别落入所在特征参量数据集的下边缘与上边缘组成的区间内，若是，则转入步骤4，若不是则舍弃该回波；步骤4、计算单个后向散射回波的优劣评判系数e，最后选取e值最小的回波作为该参数条件下输出的最优后向散射回波。
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百度查询： 南京理工大学 烟尘云雾环境蒙特卡洛仿真后向散射回波随机性去除方法
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