Mie散射激光雷达回波信号小波去噪方法

针对强背景光下,Mie散射激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出小波滤波消噪方法.该方法通过小波变换分离出背景光的直流部分,并利用小波软阈值消除来自背景光的白噪声和探测系统的电噪声.为了验证该方法的有效性,提取并反演了Mie散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号.反演结果显示有效探测距离从2.5km提高到5km,表明该方法能够在白天背景下有效降低Mie散射激光雷达回波信号中的电噪声和背景光的噪声污染.     

激光雷达信号去噪方法的对比研究

激光雷达回波信号是非线性非平稳信号,且易被各类噪声污染.为高精度提取有效信号信息,需选取合适的方法进行降噪处理.采用激光雷达回波仿真信号,对其添加泊松噪声,再利用小波变换(WT)、经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)及其改进和联合算法进行回波信号的去噪实验,最后通过对比分析,选取最适合激光雷达回波信号的降噪方...     

Mie散射大气激光雷达回波信号消光系数边界值估算

报道了一种使用最小二乘法拟合大气激光雷达回波信号,计算消光系数边界值的算法。无云层天气条件下,利用最小二乘法对回波信号全程拟合获得大气消光系数边界值;有云层天气下,先将激光雷达信号在大气中的传输光路分段为云层区和非云层区,忽略回波信号中的云层信息,假设非云层区大气近似均匀,利用最小二乘法拟合获得大气消光系数边界值。     

基于EMD的拉曼光谱去噪方法研究

经验模态分解(EMD)方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。文章在介绍EMD分解方法的基础上,结合EMD的多尺度滤波特性,提出了一种新的拉曼光谱去噪方法——EMD阈值去噪法。该方法首先对含噪的拉曼光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加得到重构的信号,即去噪信号。通过处理对二甲苯的拉曼光谱信号,分析了在不同噪声水平上不同去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势,在拉曼光谱去噪中有很好的应用前景。     

基于高斯光束特性的Mie散射大气激光雷达回波近场信号校正研究

介绍一种基于高斯光束传输特性对Mie散射激光雷达回波信号校正的新方法.首先根据发射激光束的高斯光束特性，对大气激光雷达回波信号作高斯修正，然后在大气近似均匀假定下，对近场区经高斯修正的回波信号距离校正函数进行二次曲线拟合，实现对交叠面积影响的修正，实际计算表明，用此方法对Mie散射激光雷达回波近场信号进行处理，可获得与实际更为接近的反演结果. 关键词： 大气激光雷达 高斯光束 回波近场信号修正 大气消光系数     

基于集合经验模态分解和奇异值分解的激光雷达信号去噪

为了提高差分光柱像运动激光雷达(DCIM雷达)探测信噪比,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的混合降噪法.由EEMD获得含噪信号多层模态分量,根据各模态分量之间互相关系数的差分量确定主要噪声并予以滤除,利用奇异值分解识别模态分量中的残余噪声并提取有用信号.利用混合降噪法EEMD-SVD和EEMD方法分别对模拟仿真信号和实测激光雷达信号进行降噪处理.结果表明,当模拟噪声标准差在0.05~0.2之间时,相比与未降噪直接反演的湍流廓线,EEMD-SVD方法降噪后反演的湍流廓线信噪比提高了2.718 7dB~6.921 5dB,相应的EEMD方法提高了1.446 1dB~3.366 1dB;两个不同时段DCIM雷达降噪前后反演廓线与探空廓线的对比发现,EEMD-SVD和EEMD两种方法降噪后反演廓线较之于未降噪的反演廓线,信噪比最大提高了2.526 5dB和2.155 6dB.EEMD-SVD的降噪效果优于EEMD,能够更有效地识别和滤除噪声,较大地提高了原始信号的信噪比,获得更准确的大气湍流廓线反演结果.     

激光雷达信号的可变间隔阈值经验模式分解去噪法

针对采用经验模式分解直接阈值(EMD-DT)和经验模式分解间隔阈值(EMD-IT)在激光雷达回波信号的去噪应用中会产生的模态混叠现象,采用一种可变间隔阈值的经验模式分解（EMD-SIT）的去噪方法。首先,对信号进行经验模式分解。然后,采用过零率方法将分解出的含有噪声的固有模态函数分离。最后,应用过零点阈值,设立一个新的可变阈值,将EMD-IT和EMD-DT有效融合对信号进行去噪。通过与多种阈值的仿真对比以及激光雷达的回波信号去噪实验,结果表明该方法可以有效地去除噪声,抑制模态混叠,较EMD-IT和EMD-DT更具有优越性,因此有着很好的应用前景。     

基于小波变换的低场核磁共振信号去噪方法的研究进展

低场核磁共振（low-field Nuclear Magnetic Resonance,low-field NMR）技术因其自身具有的独特优越性常被应用于极端条件下的测量,而且由于其采用的是永磁体,因而采集到的信号信噪比常常较低,在很大程度上影响了测量值的准确性.因此,如何去除混杂在信号中的加性高斯白噪声增加测量值的可靠性显得尤为重要.针对这一问题,国内外学者相继提出了众多优秀的去噪方法,其核心都是在不损失含噪信号中有效信息的基础上滤除掉夹杂在其中的噪声信号.本文在基于对小波变换理论分析的基础上,介绍了3种目前较为流行的用于低场核磁共振信号去噪的方法,分别是小波阈值去噪、模极大值去噪和小波系数相关性去噪,并给出了用于评价去噪效果的四个参数及其计算方法.     

短数据量动态光散射颗粒测量信号去噪方法

在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并反演,小波包去噪法能够改善粒径误差0.88%~6.41%。在不同数据量下,由两种去噪法的反演结果对比看出,在短数据量时,小波包去噪效果更好,当数据量大于1×106时,两种去噪法效果相差不大。因此,小波包去噪法更适合于短数据量的动态光散射颗粒测量。     

短数据量动态光散射颗粒测量信号去噪方法

在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并反演,小波包去噪法能够改善粒径误差0.88％～6.41％。在不同数据量下,由两种去噪法的反演结果对比看出,在短数据量时,小波包去噪效果更好,当数据量大于1×106时,两种去噪法效果相差不大。因此,小波包去噪法更适合于短数据量的动态光散射颗粒测量。     

基于分形编码的天体光谱降噪方法

为了降低噪声影响,恢复光谱的连续谱和谱线等主要特征,以便准确测量谱线的等值宽度,文章根据天体光谱自身具有局部自相似性,而随机白噪声不具有自相似性,首次将分形方法应用于天体光谱降噪.实验表明,分形降噪方法对于准确测量谱线的等值宽度、星系红移等参数是有效的,此外,还可以实现数据压缩.分形方法适用于海量光谱的降噪和数据存储.     

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在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir探针I-V特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

基于尾流激光雷达的能量对消式大动态接收技术

水下尾流激光雷达在近场就已开始与水体发生了激光的多次散射, 很容易导致接收系统因动态范围不够而饱和, 其反向恢复时间一般长达10² ns级, 影响远场信号接收.本文针对此问题分析了激光水体后向光散射强度衰减规律, 自主研发了一种能量对消式水下激光雷达前端接收系统. 该系统通过在近场强信号尖峰上叠加一个高速反向瞬态对消电流抑制接收系统饱和, 之后将两信号融合, 还原真实回波信号波形.分析了技术难点并给出了解决方案, 讨论了瞬态对消电流的生成时刻对强度的影响规律.经实测与分析, 该系统对消电流脉宽为5 ns, 幅度控制步进为122 nA, 幅度调节范围为135---360 μA, 成功实现了对近场强散射的抑制. 该系统完全可以满足尾流激光雷达大动态探测的需要.     

基于改进小波阈值去噪法处理Langmuir 探针信号

在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir 探针I-V 特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

空间多普勒激光雷达地面散射信号分析

为了扩展空间多普勒激光雷达地面散射信号的应用范围,采用多个机载多普勒激光雷达飞行实验数据,对地面散射信号的强度、海拔高度、速度等特征进行了数据分析,并利用地面散射信号与上层大气信号强度的比值,可以等效体现地面反射率特征,即地面散射信号解算的海拔高度与数字海拔高度模型数据相吻合,两者平均值偏差小于20 m,标准偏差小于100 m;使用地面散射信号实现飞机速度校正,与使用飞机平台数据解算的结果具有较好的一致性,采用直接探测手段时,标准偏差小于1.5 m/s,采用相干探测手段时,标准偏差小于0.5 m/s,验证了利用地面散射实现空间平台速度校正的可行性。另外,针对云散射信号的存在和影响,提出了一种利用海拔高度数据比对的方法,实现云散射和地面散射的识别。     

An iterative calculation to derive extinction-to-backscatter ratio based on lidar measurements

The aerosol optical thickness (AOT) is an important parameter for understanding the radiative impact of aerosols. AOT based on lidar measurements is often limited by its finite detection range. In this paper, we have reported a method of fitting and iterative calculation to derive the extinction profile of background aerosols from 0 to 30 km at 532 nm, which is virtually the AOT of the entire atmosphere. The mean extinction derived from this method at the ground level tallies with visibility measurement and it is also consistent with the sun-photometer data, within experimental error. These data have been further treated to study the dust cases. For most of the cases, transmission losses were determined to estimate the extinction as well as lidar ratio. The result of the analysis shows that for background aerosols, a mean lidar ratio of 47±15 sr was found. For dust layers, a mean lidar ratio of 44±19 sr and an optical thickness of 0.53±0.49 were determined at 532 nm.     

A lidar system based on stimulated Brillouin scattering

The effect of stimulated Brillouin scattering in remote sensing of the ocean is investigated. It shows that by means of stimulated Brillouin scattering the signal-to-noise ratio of Brillouin lidar can be increased greatly by about 50 times, and its depth resolution can be improved to 1/8 of that with spontaneous Brillouin scattering. PACS 42.68.Wt; 42.79.Qx; 42.65.Es     

基于回波信号仿真的瑞利-喇曼-米激光雷达研制

 在分析瑞利、喇曼和米散射仿真回波信号的基础上,研制了一台探测大气温度、气溶胶和卷云的瑞利-喇曼-米散射激光雷达,实现了一台激光雷达针对大气温度、气溶胶和卷云光学特性的多参数探测。为提高瑞利和喇曼微弱回波信号信噪比,采用了极高灵敏度的R4632光电倍增管和光子计数技术;为实现对大气气溶胶和卷云的探测,532 nm回波信号采取高低分层技术、高层通道回波衰减方法和探测器门控技术。瑞利-喇曼-米散射激光雷达的探测结果证明了利用仿真回波信号指导激光雷达设计的可行性。     

基于回波信号仿真的瑞利-喇曼-米激光雷达研制

在分析瑞利、喇曼和米散射仿真回波信号的基础上,研制了一台探测大气温度、气溶胶和卷云的瑞利-喇曼-米散射激光雷达,实现了一台激光雷达针对大气温度、气溶胶和卷云光学特性的多参数探测。为提高瑞利和喇曼微弱回波信号信噪比,采用了极高灵敏度的R4632光电倍增管和光子计数技术;为实现对大气气溶胶和卷云的探测,532 nm回波信号采取高低分层技术、高层通道回波衰减方法和探测器门控技术。瑞利-喇曼-米散射激光雷达的探测结果证明了利用仿真回波信号指导激光雷达设计的可行性。     

Chaotic signal denoising algorithm based on sparse decomposition

Denoising of chaotic signal is a challenge work due to its wide-band and noise-like characteristics. The algorithm should make the denoised signal have a high signal to noise ratio and retain the chaotic characteristics. We propose a denoising method of chaotic signals based on sparse decomposition and K-singular value decomposition(K-SVD) optimization. The observed signal is divided into segments and decomposed sparsely. The over-complete atomic library is constructed according to the differential equation of chaotic signals. The orthogonal matching pursuit algorithm is used to search the optimal matching atom. The atoms and coefficients are further processed to obtain the globally optimal atoms and coefficients by K-SVD. The simulation results show that the denoised signals have a higher signal to noise ratio and better preserve the chaotic characteristics.