机载激光测深波形分解中LM与EM参数优化方法比较
发布时间：2021-09-19 04:41
受作业环境与扫描条件的影响,机载激光测深全波形数据处理所得的参数分量初值精度通常较低,需采用优化方法在此基础上进一步调整分量参数以提高波形分解精度。本文代表性地选取了非线性阻尼最小二乘方法（Levenberg-Marquardt,LM）和期望最大化方法（expectation-maximization,EM）两种不同的参数优化方案,针对机载激光测深全波形数据的波形分解参数优化问题,结合实测和模拟波形数据对两种优化方法在相同初值条件下的波形模拟精度、扫描条件及其响应,以及水深估计偏差等方面的特征进行了详细的对比分析,着重探讨了两种参数优化方法所得结果的准确度与稳定性,并对其主要技术特征与效果差异进行了总结。
【文章来源】：测绘学报. 2020,49(01)北大核心EICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
全波形数据分解基本流程
波形分解中,参数的初值估计具有重要的作用,特别是对于参数优化而言,多数方法需要采用迭代计算。因此,采用较为准确的参数初值不仅可以加快系统的收敛过程,同时也可在一定程度上避免算法陷入局部最优解。常规高斯分解首先通过峰值探测估计波形中高斯分量的位置和数量,且在分解过程主要遵循强度顺序,即按照波形中波峰的强度大小依次进行分解。但这样的方法容易因反射目标间距离过近而引起峰值偏移现象[33-34]。因此本文采用以全波形数据接收时间顺序为基础的高斯半波长递进分解方法进行初值估计[31]与反射分量的选取(图2(b))。该方法可有效避免由于回波分量叠加而造成的反射峰值位置偏移。3 参数优化
图3显示了经EM和LM两种参数优化方法处理后波形的拟合效果,可以看出两种方法均对参数初值所对应的波形分量有所调整。二者所得反射分量的时间位置较为接近,说明其最终得到的水深估计值差异性较小,但从振幅强度角度看EM方法处理得到的反射分量较LM方法处理后的分量强度值略高。表1为经过参数优化处理后所得各高斯分量的具体参数值。对比单一波形处理效果可以看出,LM方法和EM方法对相同初值分量进行处理后产生了不同的优化效果。就优化后波形与原始波形的接近程度而言,LM参数优化后的波形与原始波形的关联度为0.978,略高于EM优化后的0.974。Hausdorff距离能够度量两个波形间的最大不匹配程度,依据文献[36—37]中双向Hausdorff距离,分别对两种优化方法与原波形之间的Hausdorff距离进行计算。LM优化后所得的参数包括θj:(Aj,μj,σj),拟合波形与原始波形的Hausdorff距离为1.969,对应EM优化后的结果与原始波形的Hausdorff距离为3.900。以上结果说明,从形态角度看LM方法与EM方法均能较好地反映真实的波形特征,即LM方法的波形拟合准确程度优于EM方法,主要原因在于LM参数优化方法的迭代终止条件主要以原始波形的形态差异为标准,波形的拟合效果较好。
【参考文献】：
期刊论文
[1]机载激光测深去卷积信号提取方法的比较[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,林雨准,李鹏程. 测绘学报. 2018(02)
[2]机载激光测深技术及其研究进展[J]. 刘焱雄,郭锴,何秀凤,徐文学,冯义楷. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[3]全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法[J]. 赵泉华,李红莹,李玉. 测绘学报. 2015(12)
[4]全局收敛LM的激光雷达波形数据分解方法[J]. 李鹏程,徐青,邢帅,刘志青,耿迅,侯晓芬,张军军. 红外与激光工程. 2015(08)
[5]采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法[J]. 李鹏程,徐青,邢帅,刘志青,耿迅,侯晓芬. 测绘科学技术学报. 2015(03)
[6]混合高斯参数估计的两种EM算法比较[J]. 刘旺锁,王平波,顾雪峰. 声学技术. 2014(06)
本文编号：3401035
【文章来源】：测绘学报. 2020,49(01)北大核心EICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
全波形数据分解基本流程
波形分解中,参数的初值估计具有重要的作用,特别是对于参数优化而言,多数方法需要采用迭代计算。因此,采用较为准确的参数初值不仅可以加快系统的收敛过程,同时也可在一定程度上避免算法陷入局部最优解。常规高斯分解首先通过峰值探测估计波形中高斯分量的位置和数量,且在分解过程主要遵循强度顺序,即按照波形中波峰的强度大小依次进行分解。但这样的方法容易因反射目标间距离过近而引起峰值偏移现象[33-34]。因此本文采用以全波形数据接收时间顺序为基础的高斯半波长递进分解方法进行初值估计[31]与反射分量的选取(图2(b))。该方法可有效避免由于回波分量叠加而造成的反射峰值位置偏移。3 参数优化
图3显示了经EM和LM两种参数优化方法处理后波形的拟合效果,可以看出两种方法均对参数初值所对应的波形分量有所调整。二者所得反射分量的时间位置较为接近,说明其最终得到的水深估计值差异性较小,但从振幅强度角度看EM方法处理得到的反射分量较LM方法处理后的分量强度值略高。表1为经过参数优化处理后所得各高斯分量的具体参数值。对比单一波形处理效果可以看出,LM方法和EM方法对相同初值分量进行处理后产生了不同的优化效果。就优化后波形与原始波形的接近程度而言,LM参数优化后的波形与原始波形的关联度为0.978,略高于EM优化后的0.974。Hausdorff距离能够度量两个波形间的最大不匹配程度,依据文献[36—37]中双向Hausdorff距离,分别对两种优化方法与原波形之间的Hausdorff距离进行计算。LM优化后所得的参数包括θj:(Aj,μj,σj),拟合波形与原始波形的Hausdorff距离为1.969,对应EM优化后的结果与原始波形的Hausdorff距离为3.900。以上结果说明,从形态角度看LM方法与EM方法均能较好地反映真实的波形特征,即LM方法的波形拟合准确程度优于EM方法,主要原因在于LM参数优化方法的迭代终止条件主要以原始波形的形态差异为标准,波形的拟合效果较好。
【参考文献】：
期刊论文
[1]机载激光测深去卷积信号提取方法的比较[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,林雨准,李鹏程. 测绘学报. 2018(02)
[2]机载激光测深技术及其研究进展[J]. 刘焱雄,郭锴,何秀凤,徐文学,冯义楷. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[3]全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法[J]. 赵泉华,李红莹,李玉. 测绘学报. 2015(12)
[4]全局收敛LM的激光雷达波形数据分解方法[J]. 李鹏程,徐青,邢帅,刘志青,耿迅,侯晓芬,张军军. 红外与激光工程. 2015(08)
[5]采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法[J]. 李鹏程,徐青,邢帅,刘志青,耿迅,侯晓芬. 测绘科学技术学报. 2015(03)
[6]混合高斯参数估计的两种EM算法比较[J]. 刘旺锁,王平波,顾雪峰. 声学技术. 2014(06)
本文编号：3401035
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