基于分组LM算法的全波形LiDAR高斯分解

LM(Levenberg-Marquardt)算法是全波形机载激光雷达(Li DAR)数据高斯分解中求解模型参数的一种方法。针对其结果在一定程度上依赖初值、雅克比矩阵出现非数值导致无结果等问题,本文提出分组LM算法,以广义高斯混合函数为模型,模型参数初始化后,将参数分组并使用LM算法依次对各组参数进行优化,并生成点云。为验证结果的可靠性,以系统点云为参考,与基于改进的EM(Expectation Maximum)算法全波形分解法做对比。结果表明,本方法不仅得到较高质量的点云,而且得到回波位置和宽度等信息。