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基于神经网络的条纹管激光雷达回波信号分类
被引量:
3
1
作者
董志伟
闫勇吉
+3 位作者
姜玉刚
樊荣伟
陈德应
高润苏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期124-130,共7页
对机载条纹管激光雷达的回波信号利用神经网络的方法进行了分类。比较分析了四种不同目标的典型回波信号,提取了回波信号的强度和形态作为分类特征,利用MATLAB构建了一个BP神经网络分类器。在此基础之上,对隐含层神经元的数量、网络的...
对机载条纹管激光雷达的回波信号利用神经网络的方法进行了分类。比较分析了四种不同目标的典型回波信号,提取了回波信号的强度和形态作为分类特征,利用MATLAB构建了一个BP神经网络分类器。在此基础之上,对隐含层神经元的数量、网络的学习算法和训练样本的数量对分类效果的影响进行了对比和选取。分类的结果表明,该分类器的精度能够达到96%,Kappa系数为0.95,这表明这种分类器能够对回波信号准确地分类。
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关键词
激光雷达数据处理
回波
信号
分类
神经网络
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职称材料
题名
基于神经网络的条纹管激光雷达回波信号分类
被引量:
3
1
作者
董志伟
闫勇吉
姜玉刚
樊荣伟
陈德应
高润苏
机构
哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家级重点实验室
天津津航技术物理研究所天津市薄膜光学重点实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期124-130,共7页
基金
天津市自然科学基金(Grant Number 18JCZDJC37900,19JCZDJC38400)
文摘
对机载条纹管激光雷达的回波信号利用神经网络的方法进行了分类。比较分析了四种不同目标的典型回波信号,提取了回波信号的强度和形态作为分类特征,利用MATLAB构建了一个BP神经网络分类器。在此基础之上,对隐含层神经元的数量、网络的学习算法和训练样本的数量对分类效果的影响进行了对比和选取。分类的结果表明,该分类器的精度能够达到96%,Kappa系数为0.95,这表明这种分类器能够对回波信号准确地分类。
关键词
激光雷达数据处理
回波
信号
分类
神经网络
Keywords
LiDAR data processing
echo signal classification
neural network
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
TP183 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的条纹管激光雷达回波信号分类
董志伟
闫勇吉
姜玉刚
樊荣伟
陈德应
高润苏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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