[发明专利]一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法

权利要求书

1.一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：获取卫星激光测高系统的原始波形数据；

S2：对原始波形数据进行预处理，该预处理包括背景噪声的估计和随机噪声的去除；

S3：对预处理后的波形数据进行反卷积，从反卷积后的波形数据中，提取出符合预设的第一约束条件的第一波形参数；

S4：根据第一波形参数，对反卷积后的波形数据进行高斯分解，提取出符合预设的第二约束条件的第二波形参数；

S5：根据第二波形参数，获取特定地物空间信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用维纳滤波器、正则化滤波器、路西-理查德森法或盲反卷积法，对预处理后的波形数据进行反卷积。

3.根据权利要求2所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述盲反卷积法使用基于最大期望算法的盲反卷积项式。

4.根据权利要求2所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述路西-理查德森法和盲反卷积两种迭代求解方法的迭代次数均为10次。

5.根据权利要求1所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述第一波形参数和第二波形参数均包括波峰个数、峰值幅度、峰值位置和峰宽度，所述峰值位置为峰值对应的时刻。

6.根据权利要求5所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述步骤S4中，通过高斯模型进行高斯分解，所述高斯模型的计算表达式为：

式中，w(t)为回波波形，N_level是噪声水平，A_m为第m个高斯成分的幅值位置，t_m为第m个高斯成分的峰值位置，为第m个高斯成分的半宽，N是高斯成分个数。

7.根据权利要求6所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述高斯分解还包括采用莱文贝格-马夸特方法对高斯分解后的波形进行拟合优化。

8.根据权利要求5所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述第一约束条件包括峰值幅值大于噪声阈值和相邻峰值位置间隔大于1ns，所述背景噪声的估计具体为根据多段原始波形数据计算背景噪声的均值和方差值，所述噪声阈值根据背景噪声的均值和方差值获取。

9.根据权利要求8所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述第一约束条件还包括按照峰面积对峰值进行排序，取前六个峰值，所述峰面积由峰幅值乘以峰半宽获得。

10.根据权利要求5所述的一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，其特征在于，所述第二约束条件包括峰值幅值大于噪声阈值、峰值位置大于波形数据开始时刻并小于波形数据结束时刻、峰半宽在(2.5ns,300ns)间和相邻峰值位置间隔大于1ns，所述背景噪声的估计具体为根据多段原始波形数据计算背景噪声的均值和方差值，所述噪声阈值根据背景噪声的均值和方差值获取。