一种基于神经网络的FMCW激光测距信号去噪方法

本发明公开了一种基于神经网络的FMCW激光测距信号去噪方法，属于激光测距技术领域。本发明所述方法中，首先对原始信号进行高通滤波、解调和归一化处理，消除系统差异；接着利用MLP和膨胀卷积提取局部频率特征；然后通过残差网络和跳跃连接优化信号特征；最后采用双分支解码结构分别输出净化后的信号和目标距离值。本发明基于蒙特卡洛仿真和米氏散射理论生成模拟训练数据，真实还原气溶胶散射环境。本发明所述方法创新性地运用神经网络处理FMCW信号的频域特征，在低能见度条件下仍能准确区分真实目标信号和环境噪声，显著提升了测距系统的准确性和环境适应性；具有端到端处理、抗干扰能力强、实用性好等优势，特别适用于恶劣天气条件下的激光测距应用。