闪电瞬态电场信号波形去噪方法

通过对传统数字滤波和Birge-Massart小波阈值法的比较，对闪电瞬态电场信号进行了去噪研究。构建了双指数衰减脉冲信号并在其上叠加了高斯白噪声信号来仿真闪电瞬态电场实测波形，通过计算去噪前后信号的均方误差和幅值误差，比较了加权平滑滤波、FIR数字低通滤波器和小波阈值法的去噪效果，从处理仿真波形和实测波形结果可以发现，小波阈值去噪方法明显优于另外两种传统滤波方法。通过比较仿真信号由不同小波分解层数去噪结果的均方误差和幅值误差，确定在对闪电电场实测信号的去噪过程中，小波系数分解层数应选5～7。

一种利用级联小波变换的ICESat-GLAS波形去噪方法

波形去噪是大光斑星载激光雷达数据处理和应用结果可靠性的重要保障。针对ICESat-GLAS回波波形中的噪声问题,构建一种自适应阈值的级联离散小波变换的方法,可实现对地球科学激光测高系统(GLAS)回波信号的去噪处理,该方法既能够使高频信号得到再分解,又降低小波包变换去噪的复杂度。通过与传统的小波噪声阈值去噪等方法的对比分析,可以发现:在同样的小波分解层次下,文中构建的方法要优于传统的小波噪声阈值法,有助于ICESat-GLAS大光斑激光雷达波形数据去噪处理。

用于海底目标识别与底质分类的多波束水体波形预处理

多波束水体数据是多波束系统获取的最原始数据,记录了波束从发射到接收整个过程全部的反向散射强度信息,可以为目标识别、水下栖息环境探测等提供重要的数据支撑。目前,针对多波束水体强度时间序列所表现的波形信息的处理及研究仍处于起步阶段,另外水体波形数据易受噪声影响,且存在明显的入射角效应问题,对此,本文提出了一种基于分区异构的多波束水体波形拟合算法。首先,根据不同波束入射角范围的水体波形特性,将水体数据划分为3个区域;然后利用不同函数(中央波束区域—双指数函数、漫反射区域—广义高斯与线性函数叠加、边缘波束区域—高斯与多项式叠加)分别对不同分区的反向散射强度波形进行拟合。采用台湾海峡的多波束水体数据进行验证,结果表明:不同分区拟合相关系数及拟合优度均达到0.95以上,相比简单函数拟合,均方根误差由3.39 dB降到1.5 dB以下,达到了较好的拟合效果,可为多波束水体目标识别和海底分类提供参考。

基于多维时空分析的LiDAR测深系统去噪方法

为了提高激光雷达海洋测深系统探测精度,提出了一种基于时空联合分析的去噪方法。利用激光雷达系统在多个脉冲触发采集周期内的回波信号之间较强的时空相关性,对任意一个周期内的回波信号,通过匹配分析找到多组相似的回波序列,把各组高度相关的回波序列转换成矩阵形式进行多维时空相关分析,在2-D变换域应用硬阈值收缩算子衰减噪声,以加权聚合的方式获得基础去噪结果。在基础去噪数据集上再次进行匹配分析,应用基于维纳收缩算子的多维分析进一步去除剩余噪声,实现了真实信号与非相关噪声分离。实验结果表明,与常用的激光雷达去噪方法相比,提出的方法在噪声抑制和边沿保持方面都达到了较好的效果,提高了海底信号峰值信噪比。