基于神经网络的条纹管激光雷达回波信号分类

摘要

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.