全波形激光雷达信号滤波：经验模态分解法的应用

"基于经验模态分解法的全波形激光雷达信号滤波技术研究" 在现代光学遥感和三维成像技术中，全波形激光雷达（Full-waveform LiDAR）作为一种新型的光探测与测距系统，具有高精度、高分辨率的特点。它通过高速数据采集设备记录下目标回散射回波的完整波形，从而提供更为丰富的地表信息。然而，由于全波形信号通常较短且受到大量噪声干扰，对其进行有效的滤波处理是一项挑战。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应的数据分析方法，它能够将非线性、非平稳信号分解为一系列简化的固有模态函数（IMF）。在本研究论文中，作者Duan Li等人提出将EMD应用于全波形激光雷达信号的滤波，以克服传统滤波方法如低通滤波、维纳滤波和高斯平滑等在处理这类复杂信号时的局限性。 为了验证EMD滤波方法的效果，研究人员针对模拟信号进行了对比实验。他们将EMD滤波后的结果与低通滤波、维纳滤波和高斯平滑方法进行比较。结果显示，基于EMD的滤波方法在信号与噪声改善比（Signal-to-Noise Improvement Ratio, SNIR）上表现最优，意味着其能更有效地去除噪声并保留信号的有用信息。同时，残差平方和（Residual Sum of Squares, RSS）也表明EMD滤波方法在减小噪声方面具有显著优势。 EMD滤波的优势在于其灵活性和自适应性，它无需预先假设信号模型，而是根据数据本身特性进行分解。对于全波形激光雷达信号，这种方法能够捕捉到信号中的瞬态特征，并在去除噪声的同时，尽可能保持信号的细节。这对于提高雷达系统的探测能力和数据分析准确性至关重要。 总结来说，这篇研究论文提出了利用经验模态分解法对全波形激光雷达信号进行滤波的新策略，这种方法在处理复杂、短暂且噪声污染严重的信号时表现出优越的性能。这一创新技术有望为全波形激光雷达的数据处理提供新的思路，促进雷达系统在环境监测、地形测绘、自动驾驶等领域中的应用。