基于改进差分进化算法的机载激光雷达波形分解

P237; 全波形机载激光雷达数据记录了完整的回波波形,包含了目标的立面细节和后向散射系数等信息,但是这些信息无法在未经处理的情况下直接获取,波形分解是处理波形数据以提取有效信息的重要方法.针对波形分解中常用的参数优化算法对初值敏感,易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进差分(Modified Differential Evolution,MDE)算法的波形分解方法:以广义高斯函数为模型,在预估初值后,将全局优化的MDE算法用于参数优化,最终生成点云.实验结果表明,与基于其他优化算法的波形分解方法相比,该方法在分解精度以及点位精度等方面都有提高....

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Bibliographic Details
Published in红外与毫米波学报 Vol. 40; no. 3; pp. 381 - 390
Main Authors 赖旭东, 袁逸飞, 徐景中, 王明威
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079 01.06.2021
自然资源部地理国情监测重点实验室,湖北武汉 430079%武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430079%中国地质大学地质调查研究院,湖北武汉 430074
Subjects
激光雷达
波形分解
改进差分进化算法
参数优化
全波形
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2021.03.015

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Summary:P237; 全波形机载激光雷达数据记录了完整的回波波形,包含了目标的立面细节和后向散射系数等信息,但是这些信息无法在未经处理的情况下直接获取,波形分解是处理波形数据以提取有效信息的重要方法.针对波形分解中常用的参数优化算法对初值敏感,易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进差分(Modified Differential Evolution,MDE)算法的波形分解方法:以广义高斯函数为模型,在预估初值后,将全局优化的MDE算法用于参数优化,最终生成点云.实验结果表明,与基于其他优化算法的波形分解方法相比,该方法在分解精度以及点位精度等方面都有提高.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2021.03.015