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题名基于混合编程的激光雷达回波数据反演系统实现
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作者
孙楠楠
李杰
陈超
田维坚
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机构
青岛市光电工程技术研究院
国家海洋局第一海洋研究所
中国海洋大学
山东省科学院海洋仪表仪器研究所
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出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期621-627,共7页
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文摘
提出通过C#和Matlab混合编程实现雷达回波数据采集和反演软件设计的方法。利用C#友好的界面实现用户接口,将Matlab编写的函数文件编译成共享库在C#中进行调用。以现有的大气激光雷达所采集数据为例,进行了回波数据采集、预处理及消光系数反演。运行结果表明,将C#界面开发的优势与Matlab强大的算法处理和仿真功能相结合,可增大运算速度并提高编程效率,软件可有效地应用于激光雷达系统的数据采集和监测,快速批量地实现回波数据预处理以及反演参数的实时动态显示。系统通过调整算法参数也可用于其它激光雷达信号的处理。
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关键词
激光雷达
激光雷达数据处理
消光系数
混合编程
软件设计
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Keywords
lidar
lidar data processing
extinction coefficient
mixed programming
software design
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于神经网络的条纹管激光雷达回波信号分类
被引量：3
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作者
董志伟
闫勇吉
姜玉刚
樊荣伟
陈德应
高润苏
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机构
哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家级重点实验室
天津津航技术物理研究所天津市薄膜光学重点实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期124-130,共7页
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基金
天津市自然科学基金(Grant Number 18JCZDJC37900,19JCZDJC38400)
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文摘
对机载条纹管激光雷达的回波信号利用神经网络的方法进行了分类。比较分析了四种不同目标的典型回波信号,提取了回波信号的强度和形态作为分类特征,利用MATLAB构建了一个BP神经网络分类器。在此基础之上,对隐含层神经元的数量、网络的学习算法和训练样本的数量对分类效果的影响进行了对比和选取。分类的结果表明,该分类器的精度能够达到96%,Kappa系数为0.95,这表明这种分类器能够对回波信号准确地分类。
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关键词
激光雷达数据处理
回波信号分类
神经网络
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Keywords
LiDAR data processing
echo signal classification
neural network
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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