论文速递|基于格拉姆角场空间转换与深度学习网络结构的全波形激光雷达测深新策略

本文提出了一种基于格拉姆角场空间转换与深度学习网络结构的全波形激光雷达测深新策略（DBWSF），旨在提高机载激光雷达测深系统（ALB）的精度、效率和可靠性。传统ALB波形数据解算方法在处理复杂水体环境时存在精度和效率低下的问题。本研究通过波形曲率构建能量曲线增强波形特征，利用格拉姆角场（GADF）将时域波形转换为二维图像，并构建带有注意力机制的双路径神经网络，实现了从波形输入到水深结果输出的端到端测深。实验结果表明，该方法在不同水环境下的测深能力、可靠性和可移植性方面具有显著优势，测深精度最高可达0.21米，决定系数超过95%。