一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112230200A(43)申请公布日2021.01.15(21)申请号201910633871.X(22)申请日2019.07.15(71)申请人天津大学地址300072天津市南开区卫津路92号(72)发明人赵毅强杜建艳夏显召(74)专利代理机构天津市三利专利商标代理有限公司12107代理人郭颖(51)Int.Cl.G01S7/48(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法(57)摘要本发明公开了一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法，包括以下步骤：S1、经过激光雷达探测器得到回波信号，采用高斯滤波方法降噪；S2、对滤波后的信号进行时域分析，进一步得到一维空间矩阵；S3、利用一维空间矩阵，对其进行奇异值分解；S4、根据获取信号特征，选取有用信号的重构子空间；S5、对重构子空间作奇异值分解逆变换，得到降噪信号。本发明解决了传统上单一化降噪方法中高斯滤波因选取模板和函数宽度的困扰而造成滤波后信号失真不准确等问题，同时解决了奇异值分解方法降噪的时间周期长问题，二者相互结合匹配大大降低了噪声对信号的干扰，并能有效保留有用信号，并且在后期处理信号数据分析时具有一定的可靠性。CN112230200ACN112230200A权利要求书1/2页1.一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、经过激光雷达探测器得到回波信号，采用高斯滤波方法降噪；S2、对滤波后的信号进行时域分析，把每一个数据看做信号采样点，进一步得到一维空间矩阵；S3、利用一维空间矩阵，对其进行奇异值分解；S4、根据获取信号特征，针对分解后的离散信号，选取有用信号的重构子空间；S5、对重构子空间作奇异值分解逆变换，得到降噪信号。2.根据权利要求1所述的基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、经过激光雷达探测器得到回波信号，将回波信号经高斯滤波得到时域信息，但还包含着一定的噪声；S2、对滤波后的信号数据作为N个采样点，进而构造一维离散信号X＝{x1,x2，…，xn},构造m×n维的Hankel矩阵,其中，m≤n；m为嵌入维数，并且满足m+n-1＝N；S3、对Hm×n进行奇异值分解，得：THm×n＝USV其中，U为m×m阶酉矩阵，V为n×n阶酉矩阵；B＝diag(λ1λ2...λn)，λ1≥λ2≥...λk...≥λr＞0，r为Hankel矩阵的秩，即：S4、通过保留对角矩阵B的前k个有效奇异值，其中，k<r；将其余奇异值置零；S5、利用奇异值分解的逆过程得到重构矩阵，再经过反演得到降噪后的信号。3.根据权利要求2所述的基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法，其特征在于，步骤S1中经过激光雷达探测器得到回波信号，将回波信号经高斯滤波得到时域信息，具体包括以下步骤：在初步进行高斯滤波时，利用matlab软件的高斯核函数与原始信号进行卷积得到滤波输出后的信号，其中，高斯滤波的平滑程度通过改变高斯标准方差值来调整，与原始信号的拟合程度通过改变模板函数的大小进行调整。4.根据权利要求3所述的基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法，其特征在于，步骤S5利用奇异值分解的逆过程得到重构矩阵，再经过反演得到降噪后的信号，具体包括以下步骤：在时频矩阵H经奇异值分解后，得到奇异值对角矩阵B及对应的左右奇异值分量U和V,2CN112230200A权利要求书2/2页矩阵H由有用信号和噪声信号共同组成的矩阵，进而矩阵H的奇异值B可以反应信号和噪声的能量情况，同理，奇异向量也由有用信号和噪声信号组成，且时域信息通过V表达，频域信息通过U表达，因此针对奇异值分解的重构，首先选取左右奇异量信号有效时频成分来重构矩阵的阶次，其次选取相关性好的频率成分，然后根据奇异值分解方法进行逆推，最终得到重构信号。3CN112230200A说明书1/5页一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法技术领域[0001]本发明属于激光雷达技术领域，具体为一种基于激光雷达回波信号的改进型组合降噪方法。背景技术[0002]随着激光技术和电子学技术的快速发展，激光雷达技术得到迅猛发展，近年来，因其具有抗干扰能力强，测程远，效率高，体积小，质量轻，可以全天时、全天候工作等多方面独特的优点，在无人机平台、机器人导航、交通安全等很多场合，展现出广阔的应用前景。通常情况下，激光雷达系统主要由发射系统、信号接收系统、信号采集、处理及控制系统组成。我们得到的数据是通过信号接收系统获取，然后经过信号处理，最后得到有用信息。目前，在信号控制处理模块中，因得到的数据受到不同类型及不同程度噪声的污染，会对后续数据分析产生不良影响，需