一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，属于激光遥感领域，解决现有阈值选取方法中仅采用脉冲回波的极值点位置、50%峰值点位置或双阈值位置来确定激光脉冲的渡越时间，所选取的阈值仅能适用于特定的测量条件或较小坡度的平面目标的问题。本发明以激光测高仪脉冲回波形态、噪声标准偏差和阈值上升沿时刻方差的数学模型为理论基础，以激光测高仪测距误差最小化为依据，通过参数迭代搜索的方法实现激光测高仪阈值系数的优化选取。阈值选取方法充分考虑噪声的影响和平面目标倾斜效应引入的脉冲展宽，能够减小由阈值设置所导致的测距误差，使得星载激光测高仪可以在不同测量条件下完成对不同坡度平面目标的高精度激光测距。
【专利说明】一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法
【技术领域】
[0001]本发明属于激光遥感领域，具体涉及一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，适用于星载激光测高仪测距值的高精度获取。
【背景技术】
[0002]激光测高仪是一种主动式的激光遥感设备，它主要由发射系统和接收系统两部分组成。激光测高仪脉冲回波是发射系统所发射激光脉冲信号经过大气传输和目标散射后，由接收系统对激光脉冲回波进行接收和处理所得到的电脉冲回波信号。激光测高仪脉冲回波的建立过程如图1所示。鉴于目标倾斜效应和系统参数的影响，脉冲回波将会发生一定程度的展宽。同时，考虑到激光测高仪工作过程中存在环境噪声和系统噪声，因此，激光测高仪的回波信号是脉冲回波信号与噪声之和。
[0003]通过对激光测高仪所采集的发射信号和回波信号的处理与分析，可以解算出激光脉冲的渡越时间，其解算原理如图2所示，它满足以下关系形式:
[0004]Topt=tr- σ t+ σ r+ τ t- τ r
[0005]其中，仁是回波信号的阈值上升沿时刻，σ t和σ ^分别是发射信号和回波信号的阈值上升沿时刻至其时间重心的时间宽度，^和^分别是发射激光脉冲信号和激光脉冲回波信号在光电转换和处理过程中所引入的时间延迟。
[0006]噪声和回波信号展宽的存在将影响激光脉冲渡越时间判定的准确程度，从而制约激光测高仪的测距精度。对于常见的高斯电脉冲回波信号而言，激光脉冲渡越时间的方差可以表示为:
[0007]
【权利要求】
1.一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，具体方法是:首先根据激光测高仪动态阈值选取的初始参数计算激光测高仪脉冲回波的主要形态参数以及噪声的标准偏差，然后设置归一化阈值系数，并计算激光测高仪回波信号的阈值上升沿时刻至其时间重心的时间宽度；最后利用激光测高仪脉冲回波信号的形态参数和噪声标准偏差的结果，计算激光测高仪回波信号阈值上升沿时刻的方差矩阵，并根据方差矩阵获取归一化阈值系数的最优值。
2.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，所述激光测高仪动态阈值选取的初始参数包括: 激光器硬件参数:包括光子能量、激光脉冲的均方根脉宽、发射激光的单脉冲能量、激光束发散角； 接收系统硬件参数:包括接收望远镜参数、接收机光学滤波器的带宽、APD探测器参数、前置放大器的等效噪声电流谱密度、低通滤波器的均方根脉宽、激光测高仪系统时间延迟的方差；所述接收望远镜参数包括接收望远镜面积、视场角、以及透过率；所述APD探测器参数包括APD探测器量子效率、增益系数、噪声系数、暗电流、等效噪声温度、以及等效负载电阻； 环境参数:包括太阳背景辐射的光谱辐射亮度、大气单程透过率； 以及目标表面漫反射系数、激光测高仪与目标之间的距离。
3.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，计算激光测高仪脉冲回波的主要形态参数，包括以下子步骤: 步骤3.1，计算激光测高仪脉冲回波的总能量Ni:
4.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，定义噪声的标准偏差为Ii，则计算噪声的标准偏差Ii的具体子步骤如下: 步骤4.1，计算太阳背景噪声的标准偏差Ibi:
5.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，定义激光测高仪回波信号的阈值上升沿时刻至其时间重心的时间宽度为Qu，则设置归一化阈值系数，计算激光测高仪回波信号的阈值上升沿时刻至其时间重心的时间宽度Qu基于以下公式:
6.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，定义方差矩阵为Hu，利用激光测高仪脉冲回波信号的形态参数和噪声标准偏差等结果，计算激光测高仪回波信号阈值上升沿时刻的方差矩阵Hu基于以下公式:
7.根据权利要求1所述的一种基于脉冲回波形态的激光测高仪动态阈值选取方法，其特征在于，根据方差矩阵获取归一化阈值系数的最优值的具体方法是:若目标坡度的最大值是N。，则将方差矩阵Hij视为[int (N/ Λ σ ) +1]个I X [int (1/Δ μ) +1]的一维数组，并计算每个一维数组的最小值所对应的下标Hii,则不同目标坡度对应的归一化阈值系数的最优值h 。
【文档编号】G01S7/483GK103792526SQ201410062034
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年2月24日 优先权日:2014年2月24日
【发明者】周辉, 李松, 郑国兴, 杨晋陵, 高俊玲 申请人:武汉大学