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激光雷达是一种强大的主动式遥感技术,因其具备探测性能好、分辨率高、抗干扰能力强等优势被广泛应用于大气探测中,但其回波信号极易被噪声污染,特别是强烈的背景光噪声和探测器噪声,这将严重影响激光雷达系统的有效探测范围及精度。为此,本文提出了一种鲸鱼优化算法(WOA)与变分模态分解(VMD)相结合的高效去噪方法,并将其用于实测Mie散射激光雷达回波信号的处理中,具体研究内容如下:1、论述了激光大气探测的工作原理及其物理基础,在此基础上,介绍了本课题组搭建的Mie散射激光雷达实验平台,主要由激光发射系统、光学收发系统以及数据采集与处理系统构成,并对其组成模块的主要参数进行详细说明。2、通过分析激光雷达回波信号的噪声来源与特征,提出了一种结合鲸鱼优化算法的VMD去噪方法(VMD-WOA)。该方法利用WOA获得VMD中分解模态数和惩罚参数的最优组合。计算每个模态和输入信号概率密度函数间的巴氏距离来获得相关模态,通过重构这些模态来实现对有用信号的提取。仿真实验表明,与以db4为基函数的小波变换、EMD硬阈值、将软阈值与粗糙惩罚相结合的EMD方法、基于EMD分层的VMD方法等常用去噪技术相比,VMD-WOA在输出信噪比和均方根误差上都表现出明显优势。3、为进一步验证VMD-WOA用于Mie散射激光雷达回波信号中的有效性,对实测信号进行去噪处理。与常用去噪技术相比,经VMD-WOA处理后的回波信号信噪比提高到了23.92dB,探测范围从6km延长至10km。在此基础上,反演的大气消光系数分布的变化特征能被有效识别。此外,结合能见度计算公式获得的能见度值,与CJY-1A型能见度仪的测量结果基本一致,表明VMD-WOA方法的适用性。