一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及远距离激光测距回波信号识别技术，具体涉及一种基于稀疏表示的远 距离激光测距回波信号识别方法。
【背景技术】
[0002] 激光由于它亮度高、单色性和方向性好，是人们早就渴望得到的理想的测距光源， 因此在它出现后不到一年的时间就被用于测距。可以说激光测距是激光最早、也是激光技 术最成熟的应用之一。激光测量系统不仅在民用，而且在世界各国的军用方面都得到了广 泛的应用。在远距离激光测距系统中，测距的精度和准度依赖于对回波信号的准确识别，通 常回波信号被衰减到很弱且带有各种噪声，而且受天气的影响很大，所以回波信号的识别 已成为激光测距领域的一个研宄热点与难点。
[0003] 现有技术中，稀疏表示是一种自适应性好，表达简洁的信号表示方法，通过在过 完备库中自适应的选择与信号最相似的原子，并使选择的原子个数尽可能的少，从而将原 始信号表示成一组最少基函数的线性展开。信号稀疏表示具备自适应性好，表达简洁等特 点，已被广泛应用到去噪、压缩、编码、参数估计、特征提取、目标识别等信号处理的许多方 面。
[0004] 稀疏分解的发展为信号的变换域表示和目标识别提供了新的发展方向。该方法根 据待分解信号的特点，从过完备原子库中选择最贴近残差信号的原子，分解得到的原子参 数表征的是所代表波形的特点。但在实际应用中，稀疏分解算法存在计算度复杂、算法运 行时间长等问题，对硬件实现及算法时间提出了较高要求，同时在实际环境中，信号包含 实际工作中的噪声给分解带来更复杂的分解度。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号 识别方法，该方法采用基于小波分析和FFT信号稀疏分解OMP算法，有效降低稀疏分解算 法的复杂度，提高信号稀疏分解的速度以及信号稀疏分解的效果，提高了对远距离激光测 距回波信号的识别率和速率。
[0006] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0007] -种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方法，其特征是所述方法包 括下述步骤：步骤一：测得近距离的激光回波信号，并计算该信号的最优小波基底；步骤 二：对最优小波基底进行扩充，构造出最优小波原子库；步骤三：将快速傅里叶变换算法与 OMP算法结合，对远距离激光回波信号稀疏分解，得到回波信号的稀疏表示；步骤四：对稀 疏表示系数取阈值，获得特征稀疏表示系数，根据特征稀疏表示系数确定出回波发生的时 亥Ij，从而识别出回波。
[0008] 进一步，在步骤一中具体包括以下步骤:建立小波库，所述小波库为一组小波 原子的集合；12 :计算近距离激光测距回波信号与所述小波库中小波原子的相似度；13 :将 与近距离激光测距回波信号相似程度最高的小波原子确定为最优小波基底；
[0009] 进一步，在步骤二中具体包括以下步骤：21 :所述最优小波基底为 步（f,G，T，t)，其中f、G、T和t分别表示对应的频率、衰减因子、延时参数和时间参数； 22 :以预设采样频率为延时间隔，按不同时移进行扩充，构造出行表示不同时间参数，列表 示不同延时参数的最优小波原子库；
[0010] 进一步，在步骤三中具体包括以下步骤：31 :利用FFT实现远距离激光测距回波信 号稀疏分解，从而得到描述该信号特征的一系列原子参数；32 :采用OMP算法得到信号在 各个已选原子上的分量和残差分量，然后对残差分量进行分解得到该信号的稀疏表示；
[0011] 进一步，在步骤四中具体包括以下步骤：41 :根据3 〇准则，对所述稀疏表示系数 取阈值，获得特征稀疏表示系数，其中所述〇为所述稀疏表示系数的标准差；42:根据获 得的特征稀疏表示系数确定出远距离激光测距回波发生时刻，从而识别出回波。
【附图说明】
[0012] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进 一步的详细描述，其中：
[0013] 图1为基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别流程图。
【具体实施方式】
[0014] 下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
[0015] 图1为本发明所述方法的流程图，本方法包括以下步骤：
[0016] Sl:测得近距离的激光回波信号，并计算该信号的最优小波基底，具体步骤如下：
[0017] Sll:近距离测得激光回波信号记为y(t);
[0018] S12 :建立小波库?，将所述小波库?进行参数化表示，记为? = {步（f，LT，t)}。其中f、G、T和t分别表示对应的频率、衰减因子、延时参数和时间 参数，参数f、G和T可以在预设定的范围内离散的取值，该预设定的范围可以根据先验 知识来确定。针对远距离激光测距回波信号识别，选定小波库为Morlet小波，其表达式为
【主权项】
1. 一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方法，其特征在于，包括以下步 骤： 步骤一：测得近距离的激光回波信号，并计算该信号的最优小波基底； 步骤二：对最优小波基底进行扩充，构造出最优小波原子库； 步骤三：将快速傅里叶变换算法与OMP算法结合，对远距离激光回波信号稀疏分解，得 到回波信号的稀疏表示； 步骤四：对稀疏表示系数取阈值，获得特征稀疏表示系数，根据特征稀疏表示系数确定 出回波发生的时刻，从而识别出回波。
2. 根据权利要求1所述的一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方法，其 特征是所述步骤1具体包括以下步骤:建立小波库，所述小波库为一组小波原子的集 合；12 :计算近距离激光测距回波信号与所述小波库中小波原子的相似度；13 :将与近距离 激光测距回波信号相似程度最高的小波原子确定为最优小波基底。
3. 根据根据权利要求1所述的一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方 法，其特征是所述步骤2具体包括以下步骤：21 :所述最优小波基底为(f，e，T，t)，其中 f、G、T和t分别表示对应的频率、衰减因子、延时参数和时间参数；22 :以预设采样频率为 延时间隔，按不同时移进行扩充，构造出行表示不同时间参数，列表示不同延时参数的最 优小波原子库。
4. 根据根据权利要求1所述的一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方 法，其特征是所述步骤3具体包括以下步骤：31 :利用FFT实现远距离激光测距回波信号稀 疏分解，从而得到描述该信号特征的一系列原子参数；32 :采用OMP算法得到信号在各个 已选原子上的分量和残差分量，然后对残差分量进行分解得到该信号的稀疏表示。
5. 根据根据权利要求1所述的一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方 法，其特征是所述步骤4具体包括以下步骤：41 :根据3 〇准则，对所述稀疏表示系数取阈 值，获得特征稀疏表示系数，其中所述〇为所述稀疏表示系数的标准差；42:根据获得的 特征稀疏表示系数确定出远距离激光测距回波发生时刻，从而识别出回波。
【专利摘要】该发明提供了一种基于稀疏表示远距离激光测距回波信号识别方法，旨在将稀疏分解算法应用在远距离激光测距领域。具体方法步骤如下：一、测得近距离的激光回波信号，并计算该回波信号的最优小波基底。二、对最优小波基底进行扩充，构造出最优小波原子库。三、将快速傅里叶变换算法与OMP算法结合，对远距离激光回波信号稀疏分解，得到回波信号的稀疏表示。四、对稀疏表示系数取阈值，获得特征稀疏表示系数，根据特征稀疏表示系数确定出回波发生的时刻，从而识别出回波。
【IPC分类】G01S17-08, G01S7-487
【公开号】CN104793213
【申请号】CN201510137929
【发明人】屈剑锋, 柴毅, 陈军, 谭云月, 刘学丽
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年3月27日