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一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统

阅读：708发布：2021-02-25

IPRDB可以提供一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统，所述方法通过采用Richardson–Lucy反卷积方法算法处理激光全波形数据，获取候选回波，然后利用回波强度大小、回波宽度大小、回波强度‑水深物理关系以及空间连续性作为筛选标准依次对所述候选回波进行筛选，有效剔除噪声回波，得到准确的水面及水底回波位置，保证了高精度的激光水深测量。，下面是一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，包括步骤：A、通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

B、对所述目标响应函数进行峰值探测，提取所述峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

C、以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

D、以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

E、对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

F、以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

2.根据权利要求1所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，所述步骤A中的Richardson–Lucy迭代反卷积算法公式为：其中，是第i次迭代过程中估计的目标响应函数，是翻转形式的发射激光脉冲函数，WR(t)是接收的激光波形数据，WT(t)是发射激光脉冲函数，是卷积运算符号。

3.根据权利要求1所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：C1、统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；

C2、删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

4.根据权利要求1所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：D1、计算一次过滤回波中每个回波的脉宽，将一次过滤回波中脉宽低于发射波脉宽的回波进行删除，得到二次过滤回波。

5.根据权利要求1所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，所述步骤E具体包括：E1、根据所述回波强度与水深关系公式绘制散点图，所述回波强度与水深关系公式为：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合大气、激光器光学接收面积的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；

E2、对所述散点图进行指数函数拟合，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合回波强度；

E3、将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

6.根据权利要求1所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其特征在于，所述步骤F具体包括：F1、对三次过滤回波中的每个位置点进行筛查，采用空间二次函数筛查点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x，y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

F2、进一步计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点拟合深度，为第i个筛查点的拟合残差；

F3、删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

7.一种全波形数据的噪声回波剔除系统，其特征在于，包括：目标响应函数获取模块，用于通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

候选回波获取模块，用于对所述目标响应函数进行峰值探测，提取所述峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

第一次过滤模块，用于以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

第二次过滤模块，用于以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

第三次过滤模块，用于对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

第四次过滤模块，用于以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

8.根据权利要求7所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其特征在于，所述第一次过滤模块具体包括：平均噪声值计算单元，用于统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；

第一次删除单元，用于删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

9.根据权利要求7所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其特征在于，所述第三次过滤模块具体包括：散点图绘制单元，用于根据所述回波强度与水深关系公式绘制散点图，所述回波强度与水深关系公式为：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合大气、激光器光学接收面积的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；

指数函数拟合单元，用于对所述散点图进行指数函数拟合，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合回波强度；

第三次删除单元，用于将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

10.根据权利要求7所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其特征在于，所述第四次过滤模块具体包括：空间拟合单元，用于对三次过滤回波中的每个位置点进行筛查，采用空间二次函数筛

2 2

查点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x，y)＝a1x+a2y+a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

拟合结果的标准偏差计算单元，用于计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点拟合深度，为第i个筛查点的拟合残差；

第四次删除单元，用于删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

说明书全文

一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及海洋基础测绘技术领域，尤其涉及的是一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统。

背景技术

[0002] 海底地形的获取是海洋基础测绘的核心领域之一，其对于经济建设、海洋权益维护、国防与科学建设具有重要的意义。机载激光测深技术是一种先进的海底地形探测系统，是目前最重要的海洋测绘技术之一。它具有高精度、高分辨率、灵活机动、快速高效和全覆盖的测深特点。机载激光测深系统包含了GPS、IMU、激光扫描仪和数码相机等设备，是一种主动式遥感技术。激光扫描仪发射高频率的脉冲蓝绿激光穿透入水，通过分析接收到的反射光信号，从而获取高分辨率的水下信息。

[0003] 然而，在利用回波计算水深的过程中，水体漫衰减系数、噪声水平、水深和水底地面反射系数等因素对水深的计算结果都有较大的影响。尤其是在回波信号探测过程中，通常会发现从水底反射的回波信号和噪声所反射的信号非常相似，难以甄别，从而导致激光水深测量结果不准确。

[0004] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

[0005] 鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统，旨在解决现有的回波计算水深的过程中，由于从水底反射的回波信号和噪声所反射的信号非常相似，难以甄别，从而导致激光水深测量结果不准确的问题。

[0006] 本发明的技术方案如下：

[0007] 一种全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，包括步骤：

[0008] A、通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

[0009] B、对所述目标响应函数进行峰值探测，提取峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

[0010] C、以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

[0011] D、以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

[0012] E、对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

[0013] F、以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

[0014] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，所述步骤A中的Richardson–Lucy迭代反卷积算法公式为：其中，
是第i次迭代过程中估计的目标响应函数，是翻转形式的发射激光脉冲函数，
WR(t)是接收的激光波形数据，WT(t)是发射激光脉冲函数，是卷积运算符号。

[0015] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，所述步骤C具体包括：

[0016] C1、统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；

[0017] C2、删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

[0018] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，所述步骤D具体包括：

[0019] D1、计算一次过滤回波中每个回波的脉宽，将一次过滤回波中脉宽低于发射波脉宽的回波进行删除，得到二次过滤回波。

[0020] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，所述步骤E具体包括：

[0021] E1、根据所述回波强度与水深关系公式绘制散点图，所述回波强度与水深关系公式为：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合大气、激光器光学接收面积等因素的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；

[0022] E2、对所述散点图进行指数函数拟合，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合回波强度；

[0023] E3、将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

[0024] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，所述步骤F具体包括：

[0025] F1、对三次过滤回波中的每个位置点进行筛查，采用空间二次函数筛查点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x，y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

[0026] F2、进一步计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点拟合深度，为第i个筛
查点的拟合残差；

[0027] F3、删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

[0028] 一种全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，包括：

[0029] 目标响应函数获取模块，用于通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

[0030] 候选回波获取模块，用于对所述目标响应函数进行峰值探测，提取峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

[0031] 第一次过滤模块，用于以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

[0032] 第二次过滤模块，用于以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

[0033] 第三次过滤模块，用于对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

[0034] 第四次过滤模块，用于以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

[0035] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第一次过滤模块具体包括：

[0036] 平均噪声值计算单元，用于统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；

[0037] 第一次删除单元，用于删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

[0038] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第三次过滤模块具体包括：

[0039] 散点图绘制单元，用于根据所述回波强度与水深关系公式绘制散点图，所述回波强度与水深关系公式为：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合大气、激光器光学接收面积等因素的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；

[0040] 指数函数拟合单元，用于对所述散点图进行指数函数拟合，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合回波强度；

[0041] 第三次删除单元，用于将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

[0042] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第四次过滤模块具体包括：

[0043] 空间拟合单元，用于对三次过滤回波中的每个位置点进行筛查，采用空间二次函数筛查点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x，y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

[0044] 拟合结果的标准偏差计算单元，用于计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点
拟合深度，为第i个筛查点的拟合残差；

[0045] 第四次删除单元，用于删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

[0046] 有益效果：本发明提供一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统，所述方法通过采用Richardson–Lucy反卷积方法算法处理激光全波形数据，获取候选回波，然后利用回波强度大小、回波宽度大小、回波强度-水深物理关系以及空间连续性作为筛选标准依次对所述候选回波进行筛选，有效剔除噪声回波，得到准确的水面及水底回波位置，保证了高精度的激光水深测量。

附图说明

[0047] 图1为本发明一种全波形数据的噪声回波剔除方法较佳实施例的流程图。

[0048] 图2为本发明机载激光设备测得的全波形数据示意图。

[0049] 图3为本发明获得的候选回波位置点及强度示意图。

[0050] 图4为本发明中平均噪声水平计算示意图。

[0051] 图5为本发明中脉宽计算示意图。

[0052] 图6为本发明绘制的回波强度-水深关系散点图。

[0053] 图7为本发明一种全波形数据的噪声回波剔除系统较佳实施例的结构框架图。

具体实施方式

[0054] 本发明提供一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0055] 请参阅图1，图1为本发明一种全波形数据的噪声回波剔除方法较佳实施例的流程图，如图所示，其包括：

[0056] 一种全波形数据的噪声回波剔除方法，其中，包括步骤：

[0057] S100、通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

[0058] 具体地，在使用机载激光测深设备对水深进行测量时，直接得到的数据是激光全波形数据，所述激光全波形数据是发射时激光脉冲函数与传输过程中目标响应函数的卷积结果，其公式为：其中WR(t)是接收的激光波形数据，WT(t)是发射激光脉冲函数，P(t)是目标响应函数，为卷积运算符号；

[0059] 进一步，由于激光全波形数据是已经测量得到的，而目标响应函数P(t)是未知的，本发明通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据来获取目标响应函数P(t)，具体地，所述公式为：其中，是第i次迭代过程中估计的目标响应函数，是翻转形式的发射激光脉冲函数，本发明将第i+1次迭代后得到的函数作为目标响应函数。

[0060] S200、对所述目标响应函数进行峰值探测，提取峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

[0061] 具体地，如图2所示，图2为机载激光测深设备测得的激光全波形数据示意图，以图2为例，通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法对图2所述激光全波形数据进行处理，获取目标响应函数；进一步对所述目标响应函数进行峰值探测，提取所述峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度，如图3所示，图3中的星号标记代表所有候选回波的位置点，图3中的竖坐标表示所有候选回波的强度。

[0062] S300、以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

[0063] 具体地，如图4所示，统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；较佳地，本发明可根据实际情况选择适当数量位置点的强度平均值作为平均噪声值；

[0064] 进一步，当计算出平均噪声值后，则删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

[0065] S400、以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

[0066] 具体地，首先，计算一次过滤回波中每个回波的脉宽，如图5所示，本发明将大于所述回波最大强度一半的强度所对应的横坐标数据范围作为所述回波的脉宽，例如，某个回波的最大强度为12，则将波形中大于6的强度所对应的横坐标数据范围，例如为20-35，则所述回波的脉宽为15；

[0067] 进一步，将一次过滤回波中脉宽低于发射波脉宽的回波进行删除，得到二次过滤回波，所述发射波的脉宽值是固定的。

[0068] S500、对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

[0069] 具体地，根据激光光学传输模型，回波强度-水深物理关系如下：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合
大气、激光器光学接收面积等因素的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；；

[0070] 进一步，由于水深Z与飞机飞行高度H相差较大，所述公式中的分母π(nH+Z)2受水-bZ深Z影响非常微小，上述公式可以简化为Wb＝ae ，其中，
a、b为该指数关系的系数，从公式中可以看出，激光回波强度随着水深的增加呈现指数型衰减；

[0071] 进一步，选择二次过滤回波中强度最大的作为水面回波，计算所述水面回波之后所有剩余回波的强度(Wb)以及剩余回波与水面回波的距离(Z)，并绘制回波强度-水深关系散点图，如图6所示；

[0072] 进一步，对所述回波强度-水深关系散点图进行指数函数拟合，获取公式Wb＝ae-bZ中的参数a、b，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合
回波强度；

[0073] 更进一步，将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

[0074] S600、以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

[0075] 具体地，首先选择三次过滤回波中强度最大的作为水面回波，以水面回波后的第一个剩余回波作为水底回波，计算与水面回波的距离，生成初步深度图；

[0076] 然后对三次过滤回波中的位置点逐个进行筛查，选择待筛查点附近10平米所有点，用空间二次函数对所选择点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x，y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

[0077] 进一步计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点拟合深度，为第i个筛查点的拟合残差；

[0078] 最后，删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

[0079] 具体地，对三次过滤回波中所有位置点进行筛查，如果位置点的拟合残差大于两倍标准偏差，则将其删除，同时检查其它位置点对应的回波是否满足条件，在每个位置点都筛查完之后，则将保留下来的回波作为最终测深回波。

[0080] 基于上述方法，本发明还提供一种全波形数据的噪声回波剔除系统，如图7所示，其中，包括：

[0081] 目标响应函数获取模块100，用于通过Richardson–Lucy迭代反卷积算法处理全波形数据，获取目标响应函数；

[0082] 候选回波获取模块200，用于对所述目标响应函数进行峰值探测，提取峰值作为候选回波，并将所述峰值的位置点及强度作为候选回波的位置点及强度；

[0083] 第一次过滤模块300，用于以回波强度作为筛选标准对所述候选回波进行第一次过滤，得到一次过滤回波；

[0084] 第二次过滤模块400，用于以回波脉宽作为筛选标准对所述一次过滤回波进行第二次过滤，得到二次过滤回波；

[0085] 第三次过滤模块500，用于对回波强度与水深关系散点图进行指数函数拟合并计算拟合结果的标准偏差，以所述标准偏差作为筛选标准对所述二次过滤回波进行第三次过滤，得到三次过滤回波；

[0086] 第四次过滤模块600，用于以空间连续性作为筛选标准对所述三次过滤回波进行第四次过滤，得到剔除噪声回波后的最终测深回波。

[0087] 较佳地，所述全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，还包括：

[0088] Richardson–Lucy迭代反卷积算法公式为：其中，是第i次迭代过程中估计的目标响应函数，是翻转形式的发射激光脉冲
函数，WR(t)是接收的激光波形数据，WT(t)是发射激光脉冲函数，是卷积运算符号。

[0089] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第一次过滤模块300具体包括：

[0090] 平均噪声值计算单元，用于统计所述全波形数据后100个位置点的强度平均值作为平均噪声值，所述平均噪声值的计算公式为：其中，N为接收波形数据WR中离散数据点的数目；

[0091] 第一次删除单元，用于删除候选回波中强度低于两倍平均噪声值的回波，得到一次过滤回波。

[0092] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第二次过滤模块具体400包括：

[0093] 回波宽度计算单元，用于计算一次过滤回波中每个回波的脉宽，并将一次过滤回波中脉宽低于发射波脉宽的回波进行删除，得到二次过滤回波。

[0094] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第三次过滤模块500具体包括：

[0095] 散点图绘制单元，用于根据所述回波强度与水深关系公式绘制散点图，所述回波强度与水深关系公式为：其中，Wb为水底回波强度，PT是激光发射能量，γ是综合大气、激光器光学接收面积等因素的衰减系数，ρ是水面反照率、Rb是水底反照率、k是水体漫衰减系数、θ是激光入射角、θw是激光进入水体后的折射角、F是视场角引起的能量衰减、n是折射率、H是飞机高度、Z是水深；

[0096] 指数函数拟合单元，用于对所述散点图进行指数函数拟合，并计算拟合结果的标准偏差，所述拟合结果的标准偏差计算公式为：其中，M为散点数目，Wbi为第i个点实际回波强度，为第i个拟合回波强度；

[0097] 第三次删除单元，用于将所述二次过滤回波中大于两倍标准偏差的回波进行删除，得到三次过滤回波。

[0098] 较佳地，所述的全波形数据的噪声回波剔除系统，其中，所述第四次过滤模块600具体包括：

[0099] 空间拟合单元，用于对三次过滤回波中的每个位置点进行筛查，采用空间二次函数筛查点的深度值进行空间拟合，所述空间拟合公式为：D(x,y)＝a1x2+a2y2a3xy+a3x+a4y+a5，其中，D(x，y)为在位置(x，y)处的拟合深度值，a1、a2、a3、a4、a5为二次多项式系数；

[0100] 拟合结果的标准偏差计算单元，用于计算拟合结果的标准偏差，其公式为：其中，K为筛查点数目，Di为第i个筛查点实际深度，为第i个筛查点拟
合深度，为第i个筛查点的拟合残差；

[0101] 第四次删除单元，用于删除三次过滤回波中拟合残差大于两倍标准偏差的回波，得到最终测深回波。

[0102] 综上所述，本发明提供一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统，所述方法通过采用Richardson–Lucy反卷积方法算法处理激光全波形数据，获取候选回波，然后利用回波强度大小、回波宽度大小、回波强度-水深物理关系以及空间连续性作为筛选标准依次对所述候选回波进行筛选，有效剔除噪声回波，得到准确的水面及水底回波位置，保证了高精度的激光水深测量。

[0103] 应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，例如，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

标题	发布/更新时间	阅读量
数字滤波器-专利编号CN102291102B	2020-05-11	366
数字滤波器-专利编号CN107623507A	2020-05-11	406
数字滤波器-专利编号CN106664077A	2020-05-11	831
数字滤波器-专利编号CN101326715B	2020-05-12	1019
数字滤波器-专利编号CN1366650A	2020-05-13	872
波形数字滤波器-专利编号CN1404589A	2020-05-11	576
数字示波器-专利编号CN101839929B	2020-05-12	412
数字滤波器-专利编号CN101277102B	2020-05-12	930
数字滤波器-专利编号CN106664077B	2020-05-13	376
数字滤波器-专利编号CN101326715A	2020-05-13	173

一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统

一种全波形数据的噪声回波剔除方法及系统

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