专利名称：激光高度计无效数据剔除方法
技术领域：
本发明属于光学领域，涉及一种激光高度计无效数据剔除方法，尤其涉及一种星载激光高度计数据实时高程测量过程中的无效数据剔除的方法。
背景技术：
激光高度计利用自身主动发出的激光的返回波来探测确定目标与平台之间的绝对距离，可为同平台光学成像探测系统工作参数的调整提供实时相对高度数据；但由于目标表面起伏及杂光干扰等因素，可能导致数据出现无回波信号以及返回错误回波信号的情况发生导致高程数据无效，导致星载光学成像探测系统工作参数的调整错误，无法正常工作，故剔去其中的无效数据是其中的核心问题。·
发明内容
为了解决背景技术中在轨实时使用激光实测数据时无效数据较多以致无法正常使用或使用时引起较大误差的技术问题，本发明提供了一种可大大提高数据有效性、无效数据剔除更为彻底以及自动处理程度高的激光高度计无效数据剔除方法。本发明的技术解决方案是本发明提供了一种激光高度计无效数据剔除方法，其特殊之处在于所述激光高度计无效数据剔除方法包括以下步骤O)设置数据有效性的绝对门限、相对门限以及默认值；I)读入激光高度计的一个数据包，并应用定标数据进行数据修正，存放至数据组Mm中；所述每个数据包中包含有m个数据；所述m至少是I个；2)剔除数据组Mm超出绝对门限的无效数据，若无有效数据，则使用默认值；若有有效数据，则得到k元数据组Mk ;所述k至少是I个；3)若k不大于2，输出Mk的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ;若k大于2，则求出数组Mk的均值MMk，计算出数据组Mk与均值MMk的差在相对门限范围内的数据组成的h元数据组Mh ;所述h至少是O个；所述的h是不大于k的数值；若h大于k/2，则输出Mh的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ;若h不大于k/2，则剔除数组Mk中与均值MMk的差最大前(k-l)/2个数据后，余下数据的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ;所述的数据栈为η阶；所述的η为大于2的奇数；4)数据栈Nn初始状态是栈尾为系统默认值，其他为零；当前面无无效数据或只有一个有效数据压进栈时，直接将非零数据的均值输出至结果数据栈Z ;当有i个有效数据时，求出数据栈Nn中非零数据的均值ΜΝη，计算出数据栈Nn非零数据与均值MNn的差在相对门限范围内的数据组成的j元数据组Nj ;所述i至少是2个；所述j是不大于i的数值；若j大于i/2，则输出Nj的均值从栈首压栈至结果数据栈Z ;否则，剔除数据栈Nn非零数据中与均值MNn的差最大前(i-1)/2个数据后，余下数据的均值从栈首压栈至结果数据栈Z。上述默认值是取最常工作状态的均值。
上述绝对门限是考虑多个方面因素后的最大距离范围。上述相对门限是可接受的由未剔除无效数据影响的最大范围为限，计算得到与真实值之差的最大相对距离范围。本发明是提供了一种剔除激光测高无效数据的方法，用于滤除激光高度计的无效数据，超出绝对门限的无效数据直接剔除后用相邻点数值代替；考虑到绝对门限之内的无效数据在一组数据中超过一半的概率可以忽略，剔除超出绝对门限后还存在的无效数据与均值的差超过相对门限的数据，未剔出的无效数据对对实际数据产生影响可忽略，可应用迭代算法取得更好的效果。本发明解决了技术背景中实时使用激光实测数据时无效数据较多以致无法正常使用或使用时引起较大误差的技术问题。本发明特别适用于激光高度计实时采集数据直接辅助其他高精度设备工作的情况，具体而言，本发明具有以下有益效果I、激光高度计实时采集的数据采用本发明方法处理后，无效数据被剔除，数据的有效性大大提高；2、本方法非常方便扩展，增大m和n，或设置第三阶段及更高阶段的滤波， 无效数据剔除的更为彻底。3、本发明适用于卫星遥感中激光高度计辅助其他高精度设备工作时对实时高精度高程或距离数据的需求，并且不需要人工干预，可实现自动处理。4、本发明无需增加硬件投入，成本低。5、剔除方法实现简单、方便，省时省力。
图I是本发明所提供的激光高度计无效数据剔除方法的原理图；图2是本发明所提供的激光高度计无效数据剔除方法的流程图。
具体实施例方式参见图I以及图2，激光高度计的数据格式通常存为一个数据包，每个数据包中包含有m个(m=l，2，3，4，...)数据。无效数据的剔除处理分为两个阶段第一阶段为m阶滤波处理，包含绝对门限和相对门限的阈值处理，第二个阶段η阶(η = 3，5，7，...)滤波数据处理，只有相对门限的处理。第一个阶段处理完后将处理的结果存放在η阶数据栈N中，每处理完一次，压一次栈，然后再次采用η阶滤波算法对数据栈数据N进行处理，最终的结果存放在最终的数据栈Z中。本发明经实验验证表明具有很好的效果。本发明原理采用软件滤除算法对无效数据滤除，其核心是低通滤波算法。超出绝对门限的无效数据直接剔除后用相邻点数值代替；在绝对门限之内的无效数据作为随机变量，无效数据与临域范围内均值相差较大，去除后用临域均值代替，其在一组数据中超过m/2或η/2个数值相近的无效数据的概率可以忽略；剔除超出绝对门限后还存在的无效数据与均值的差应在一定范围内对实际数据产生影响可忽略。基于上述原理，本发明提供了一种剔除激光测高无效数据的方法，该方法包括以下实现步骤(Ml):通过专设通道读入激光高度计的一个数据包，并应用定标数据进行数据修正,存放至数据组Mm中；(M2):剔除数据组Mm超出绝对门限的无效数据，若无有效数据，则使用默认值，否则得到k元(k=l, 2, . . . , m)数据组Mk ；(M3):若k彡2，输出Mk的均值从栈尾压栈至数据栈Nn，否则求出数组Mk的均值MMk，计算出数据组Mk与均值MMk的差在相对门限范围内的数据组成的h元(h=l，…，k)数据组Mh ；若h大于k/2，则输出Mh的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ;否则，剔除数组Mk中与均值MMk的差最大前(k-1) /2个数据后，余下数据的均值从栈尾压栈至数据栈Nn。(M4):数据栈Nn初始状态是栈尾为系统默认值，其他为零；当前面无无效数据或只有一个有效数据压进栈时，直接将非零数据的均值输出至结果数据栈Z ;当有i个(i=2,…，η)有效数据时，求出数据栈Nn中非零数据的均值ΜΝη，计算出数据栈Nn非零数据与均值MNn的差在相对门限范围内的数据组成的j元(j = 1，. . .，i)数据组Nj ；若j大于i/2，则输出Nj的均值从栈首压栈至结果数据栈Z ;否则，剔除数据栈Nn非零数据中与均值MNn的差最大前(i-1)/2个数据后，余下数据的均值从栈首压栈至结果数据栈Z。默认值及门限的设置方式是 I)默认值取最常工作状态的均值；2)绝对门限取考虑多个方面因素后的最大距离范围，如对轨道高度100km，考虑轨道高度变化(± 15km)和地形起伏(± 10km)，则绝对门限为75knTl25km ；3)相对门限取可接受的由未剔除无效数据影响的最大范围为限，计算得到与真实值之差的最大相对距离范围，如当可接受误差为2%时，对100km，我们可选择2km作为相对门限。
权利要求
1.一种激光高度计无效数据剔除方法，其特征在于所述激光高度计无效数据剔除方法包括以下步骤0)设置数据有效性的绝对门限、相对门限以及默认值；1)读入激光高度计的一个数据包，并应用定标数据进行数据修正，存放至数据组Mm 中；所述每个数据包中包含有m个数据；所述m至少是I个；2)剔除数据组Mm超出绝对门限的无效数据，若无有效数据，则使用默认值；若有有效数据，则得到k元数据组Mk ;所述k至少是I个；3)若k不大于2，输出Mk的均值从栈尾压栈至数据栈Nn;若k大于2，则求出数组Mk 的均值MMk，计算出数据组Mk与均值MMk的差在相对门限范围内的数据组成的h元数据组 Mh ;所述h至少是O个；所述的h是不大于k的数值；若h大于k/2，则输出Mh的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ;若h不大于k/2，则剔除数组 Mk中与均值MMk的差最大前(k-1) /2个数据后，余下数据的均值从栈尾压栈至数据栈Nn ； 所述的数据栈为η阶；所述的η为大于2的奇数；4)数据栈Nn初始状态是栈尾为系统默认值，其他为零；当前面无无效数据或只有一个有效数据压进栈时，直接将非零数据的均值输出至结果数据栈Z ;当有i个有效数据时，求出数据栈Nn中非零数据的均值ΜΝη，计算出数据栈Nn非零数据与均值MNn的差在相对门限范围内的数据组成的j元数据组Nj ;所述i至少是2个；所述j是不大于i的数值；若j大于i/2，则输出Nj的均值从栈首压栈至结果数据栈Z ;否则，剔除数据栈Nn非零数据中与均值MNn的差最大前(i-Ι) /2个数据后，余下数据的均值从栈首压栈至结果数据栈Z。
2.根据权利要求I所述的激光高度计无效数据剔除方法，其特征在于所述默认值是取最常工作状态的均值。
3.根据权利要求I或2所述的激光高度计无效数据剔除方法，其特征在于所述绝对门限是考虑多个方面因素后的最大距离范围。
4.根据权利要求3所述的激光高度计无效数据剔除方法，其特征在于所述相对门限是可接受的由未剔除无效数据影响的最大范围为限，计算得到与真实值之差的最大相对距离范围。
全文摘要
一种激光高度计无效数据剔除方法，包括设置数据有效性的绝对门限、相对门限以及默认值；读入激光高度计的一个数据包，并应用定标数据进行数据修正，存放至数据组Mm中；剔除数据组Mm超出绝对门限的无效数据，若无有效数据，则使用默认值；若有有效数据，则得到k元数据组Mk；对k值进行判断，并输出不同结果；数据栈Nn初始状态是栈尾为系统默认值。本发明提供了一种可大大提高数据有效性、无效数据剔除更为彻底以及自动处理程度高的激光高度计无效数据剔除方法。
文档编号G01C5/00GK102928830SQ201210405459
公开日2013年2月13日 申请日期2012年10月22日 优先权日2012年10月22日
发明者解培月, 薛彬, 杨建峰, 赵葆常, 马小龙, 乔卫东 申请人:中国科学院西安光学精密机械研究所