【摘 要】
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针对全波形激光测距中存在的幅相误差问题,提出一种基于神经网络的幅相误差改正方法。利用非合作目标探测信息,通过提取回波波形的形状信息、能量信息、梯度信息、对称性信息
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉大学遥感信息工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金(2042017kf0235)
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针对全波形激光测距中存在的幅相误差问题,提出一种基于神经网络的幅相误差改正方法。利用非合作目标探测信息,通过提取回波波形的形状信息、能量信息、梯度信息、对称性信息及距离信息特征参数,根据皮尔逊相关系数对特征参数进行分级,建立多回波特征信息与幅相误差改正的神经网络模型以校正全波形激光测量中各通道幅相误差的影响。实验使用5%、20%、60%、80%标准反射板及激光采集模块在室内对7种距离进行数据分组采集和处理,并与传统测量方法进行对比。结果表明,该方法可以有效减小全波形激光测量中幅相误差的影响,测量精度提高了
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