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公开(公告)号：CN105676205A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610056137.8
申请日：2016-01-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR波形数据高斯分解方法，该方法采用混合高斯模型对去噪后的原始波形信号建模，利用局部最大值确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰间的距离划分为不同类型的波形，分别估计初始参数，按照高斯分量宽度横向逐步迭代分解估计初始高斯分量，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，实现机载LiDAR波形数据精确分解。具有如下优点：可以有效地检测回波信号中的叠加波和弱波分量，采用循环迭代的横向分解策略，提高了初始参数估计的准确度，对初始估计做了优化，去除了初始估计中无效的高斯分量，确定了最佳的高斯分量分解个数，可以实现机载LiDAR全波形数据的快速精确分解。
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