激光雷达信号去噪方法深度比较：WT-VMD联合算法最优

本文档深入探讨了激光雷达信号去噪方法的比较研究。激光雷达作为一种关键的测距技术，其回波信号在实际应用中常常受到各种复杂噪声的影响，包括但不限于随机噪声、脉冲噪声、系统噪声等，这些噪声可能导致信号质量下降，从而影响后续数据处理和分析的准确性。为了提升信号处理的精度，研究者们提出了多种信号去噪技术，如小波变换（Wavelet Transform, WT）、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）以及它们的改进和组合算法。 首先，通过对激光雷达回波信号进行仿真，并人为添加泊松噪声来模拟实际工作中的噪声情况。泊松噪声是一种常见的非高斯随机噪声，它在激光雷达中主要来源于激光器的发射特性或探测器的量子效应。然后，作者分别采用上述不同的去噪方法对模拟的信号进行处理，每种方法都有其独特的优势和适用场景。小波变换以其局部化特性能够有效地捕捉信号的细节，而EMD则能捕捉非线性和非平稳信号的内在模式；VMD则强调的是模态分解，有助于分离信号的不同成分。 实验结果显示，经过对比分析，WT-VMD联合算法在不同原始信噪比下表现最优。它不仅提高了输出信号的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），降低了均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE），而且在去噪后的信号曲线上，平滑度得到了显著提升，这表明其在保留信号本质特征的同时，有效地滤除了噪声。这种效果对于后续的信号反演和精确测量至关重要，因为高精度的信号处理能够确保后续信号处理链的准确性和可靠性。 本文的研究为激光雷达信号的去噪提供了一种有效的策略，特别是在选择WT-VMD联合算法时，可以显著改善信号的质量，从而提高激光雷达系统的整体性能，为各种应用场景如自动驾驶、地形测绘和遥感等领域带来更大的收益。然而，具体应用时还需要根据实际信号特性和设备条件，灵活选择或优化去噪方法，以达到最佳的降噪效果。