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一种基于光子计数激光雷达的去噪方法 摘要 随着激光雷达技术的不断发展，其在自动驾驶、机器人等领域中的应用变得愈加广泛。在激光雷达数据处理过程中，噪声一直是需要解决的难题。本文基于光子计数激光雷达技术，提出了一种去噪方法。该方法利用离散傅里叶变换进行数据预处理，然后根据信噪比阈值分离出有效信号，并结合小波阈值去除噪声。实验结果表明，该方法具有较好的去噪效果和实时性，能有效提高激光雷达数据处理的精度和稳定性。 关键词：光子计数激光雷达；去噪方法；离散傅里叶变换；小波阈 值 Introduction 激光雷达(LiDAR)是当前自动驾驶、机器人等领域中最常见且重要的 传感器之一，其可以通过射击激光和测量反射光信号的时间来获取目标物体的距离和空间信息。然而，激光雷达数据中存在各种噪声，如高斯噪声、散射噪声等，这些噪声会影响激光雷达的数据精度和稳定性，因此去噪一直是需要解决的难题。 近年来，随着光电探测技术的不断发展，基于光子计数激光雷达的技术逐渐兴起。光子计数激光雷达是一种利用单光子计数技术实现的激光雷达系统，其具有高精度、高灵敏度、高稳定性等特点，能够有效减少散射噪声和多次反射等因素对数据的影响。因此，基于光子计数激光雷达的去噪方法势必具有更大的优势。 本文旨在提出一种基于光子计数激光雷达的去噪方法，通过对实验 数据的分析和试验结果的比对，验证该方法在去噪方面的可行性和效果。 Method 数据预处理 光子计数激光雷达通过捕捉光子的单个计数来记录反射光信号的时间，并以此计算目标物体的距离。因此，直接使用原始数据进行去噪处理的效果有限。 本文采用离散傅里叶变换(DFT)进行数据预处理，以挖掘数据中的周期性信号。通过对数据进行离散傅里叶变换，将信号转换到频域中进行处理，以便更好地分析和处理数据。 分离有效信号 在数据预处理后，通常具有较高功率和较低噪声的信号会被频谱图中集中在一定的频率范围内。因此可以通过设定信噪比阈值，将有效信号从噪声中分离出来。 本文采用均值和标准差作为信噪比阈值的计算方法，即将信号功率高于平均值一定倍数的信号视为有效信号，而低于平均值一定倍数的信号被视为噪声。这种方法相对较为简单，实现较为便捷。 小波阈值去噪 在分离有效信号后，需要进一步处理噪声信号。传统的小波阈值去噪方法是将信号分解成多个频带的小波信号，并通过设定阈值来选择哪些小波信号是噪声，哪些小波信号是有效信号。然而该方法容易过滤掉有效信号，影响数据的完整性。 本文提出了一种改进的小波阈值去噪方法，即将分解后的小波信号按照其功率大小排序，然后选取前 n 个小波信号作为有效信号，其余的小波信号被视为噪声。这种方法相对于传统方法能够更好的保留有效信号和数据的完整性。 Result 本文采用 MATLAB 对实验数据进行处理和分析。将采集到的光子计数激光雷达数据进行处理和去噪，得到了如图所示的结果。 首先，图 1 显示了该数据的原始信号和信号的功率谱。从功率谱中可以看出信噪比较低，且信号集中在比较低的频率范围内。 图 1.原始信号和功率谱 其次，图 2 为该数据经过 DFT 预处理后的信号和功率谱。从功率谱中可以看出，信噪比有明显提升，且信号集中于一段频率范围内，易于分离有效信号。 图 2.预处理后信号和功率谱 最后，图 3 为该数据经过去噪处理后的信号和功率谱。从图中可以 看出，噪声被去除，有效信号得到了更好的保留，信噪比得到明显提升。 图 3.去噪后信号和功率谱 Conclusion 本文提出了一种基于光子计数激光雷达的去噪方法，其中采用了离散傅里叶变换对原始数据进行预处理，并结合信噪比阈值和小波阈值去噪的方法对信号进行处理。实验结果显示，该方法能够有效地去除激光雷达数据中的噪声，提高数据的精度和稳定性，具有较好的实时性和可行性，可用于自动驾驶、机器人等领域中的激光雷达数据处理。