高重频机载LiDAR测距模糊改正方法研究
高脉冲重复频率雷达解距离模糊方法的研究
连续 波 信 号体制由于功率泄漏、接收机动态范围等条件的限制，在早期的 地— 空制导雷达中应用不多，但连续波雷达有利于动目标检测；能采用固态 微波集成电路，有利于减小设备体积；无近距离盲区，特别适用于近程战场侦 察雷达；平均功率等于峰值功率，在同样的平均功率条件下，对隐身目标的探
Ｉｎ ｔ ｈｅ ｃ ｌａｓｓｉｃａｌｐ ｕｌｓｅｓ ｙｓｔｅｍ，ｔｈ ｅａ ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆｒ ａｎｇｅａ ｍｂｉｇｕｉｔｙｒ ｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇｍ ｕｌｔｉｐｌｅ－ＰＲＦ ｈａｓｅ ｘｃｅｅｄｉｎｇｍ ａｔｕｒｅｔ ｈｅｏｒｙ，ｗ ｈｉｃｈ＇ｓｈ ａｒｄｃ ｏｒｅｉ ｓｔ ｈｅ ＣｈｉｎｅｓｅＲ ｅｍａｉｎｄｅｒＴ ｈｅｏｒｅｍ（ＣＲＴ）．Ｔ ｈｅｒｅａ ｒｅｔｗ ｏａ ｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎ ｃｌｕｄｉｎｇＡ ｎａｌｙｓｉｓ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄＬ ｏｏｋ－ｕｐＴ ａｂｌｅＡ ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎｔｈ ｅｓ ｔｕｄｉｅｓｏ ｆＸ －ｂａｎｄｓ ｏｌｉｄｓ ｔａｔｅＣ Ｗ ｐｈａｓｅ－ａｒｒａｙｇ ｕｉｄａｎｃｅｒ ａｄａｒ．Ｔ ｈｅｐ ｒｉｎｃｉｐｌｅｏ ｆｔｈ ｅＡ ｎａｌｙｓｉｓＡ ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓｔｏ ｕ ｎｉｆｙ ｔｈｅｄ ｉｖｉｓｉｏｎ－ｓｃａｌｅｏ ｆｍ ｕｌｔｉｐｌｅ－ＰＲＦＰ ＲＣ－ＣＷ ｓｉｇｎａｌ，ｔｈ ｅｎｔ ｈｅＣ ＲＴｉ ｓｕ ｓｅｄｔ ｏ ｒｅｓｏｌｖｅｔ ｈｅｒ ａｎｇｅａ ｍｂｉｇｕｉｔｙ．Ａ ｓａ ｒ ｅｓｕｌｔ，ｔｈ ｅｆ ａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｔｃ ａｐａｂｉｌｉｔｙｏ ｆｔ ｈｅ ｍｅｔｈｏｄｉ ｓｕ ｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅａ ｓｓ ａｍｅａ ｓｔ ｈｅＣ ＲＴ．Ｌ ｏｏｋ－ｕｐＴ ａｂｌｅＡ ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｐｒｅｆｅｒａｂｌｅｆ ａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｔｃ ａｐａｂｉｌｉｔｙａ ｎｄｂ ｅｔｔｅｒｉ ｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｐｅｅｄ，ｔｈ ｕｓｔ ｈｉｓ ｐａｐｅｒｉｍ ｐｒｏｖｅｓｔ ｈｅｇ ｅｎｅｒａｔｉｎｇａ ｎｄｍ ｅｒｇｉｎｇｒ ｕｌｅｓｔｏ ｅ ｎｈａｎｃｅｉ ｔｓｐ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ａｆｔｅｒａ ｌｌ，Ｉｎ ｔｅｒｖａｌ－ｓｅａｒｃｈｍ ｅｔｈｏｄｉ ｓｐ ｒｏｐｏｓｅｄａ ｉｍｉｎｇａ ｔｔｈ ｅｓ ｅｖｅｒｅｒ ａｎｇｅ－ｅｒｒｏｒａ ｓ ａｎ ｅｗｍ ｅｔｈｏｄ．Ｉｔ ｍ ａｋｅｓｕ ｓｅｏ ｆｃｏ ｍｐｕｔｅｒｓｉ ｍｕｌａｔｉｏｎｔ ｏｓ ｅａｒｃｈｔ ｈｅｐ ｏｓｓｉｂｌｅｒ ａｎｇｅ ｉｎｔｅｒｖａｌｓｗ ｈｉｃｈｌ ｅａｄｔ ｏｔ ｈｅｃ ｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒ ａｎｇｅｃ ｏｄｅｓ．Ａ ｆｔｅｒｔｈ ａｔ，ａｌ ｌｔｈ ｅｒ ａｎｇｅ ｉｎｔｅｒｖａｌｓａ ｒｅｍ ａｒｃｈｅｄｔ ｏｆ ｉｎｄｔｈ ｅｔｒ ｕｅｒａ ｎｇｅｏ ｆｔｈ ｅｔａ ｒｇｅｔ，ａｎ ｄｔｈ ｅｍ ｉｄ－ｐｏｉｎｔｏ ｆｔｈ ｅ ｉｎｔｅｒｖａｌｉｓ ｔｈ ｅｒ ｅｓｕｌｔｏ ｆｔｈ ｅａ ｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａ ｂｏｖｅ－ｍｅｎｔｉｏｎｅｄｍ ｅｔｈｏｄｃ ａｎｏ ｂｔａｉｎｔ ｈｅ ｒｅａｌｒａ ｎｇｅｏ ｆｔｈ ｅｔ ａｒｇｅｔｕ ｎｄｅｒａ ｎｅ ｒｒｏｒｂ ａｎｄ．Ｂ ｅｃａｕｓｅｏ ｆｔｈ ｅｉｎ ｔｅｒｖａｌ－ｓｅａｒｃｈｍ ｏｄｅ， ｆａｌｓｅｔ ａｒｇｅｔｍ ａｙｂ ｅｅ ｘｉｓｔｅｄ．Ｔ ｈｅｔ ｈｅｓｉｓｇ ｉｖｅｓａ ｄ ｅｃｉｓｉｏｎ ｒｕｌｅａ ｇａｉｎｓｔｓ ｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔ ｏｇ ｅｔｒｉ ｄｏ ｆｆａ ｌｓｅｔ ａｒｇｅｔ．Ｉｔ ａ ｌｓｏｈ ａｓｔｈ ｅａ ｎａｌｙｓｉｓｏ ｆｓ ｉｍｕｌａｔｉｏｎｒ ｅｓｕｌｔ ｕｎｄｅｒｒｉ ｇｈｔａｄ ｊｕｄｇｅｍｅｎｔａｎ ｄｍ ｉｓｊｕｄｇｅｏ ｆＬ ｏｏｋ－ｕｐＴ ａｂｌｅＡ ｌｇｏｒｉｔｈｍａ ｎｄＩ ｎｔｅｒｖａｌ－ ｓｅａｒｃｈｍ ｅｔｈｏｄ．Ｔ ｈｅｒ ｅｓｕｌｔｔ ｅｌｌｓｕ ｓｔ ｈｅｌ ａｔｅｒｈ ａｓｂ ｅｔｔｅｒｐ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔ ｈａｎｔ ｈｅ
一种改进的形态学机载LiDAR_滤波算法
- 9 -高 新 技 术机载激光雷达（LiDAR ）以飞机为平台，在空中实现主动对地观测，可以准确获取测区内目标地物的几何位置信息。
它将激光测距技术、差分GNSS 技术以及惯性测量技术进行高度融合，具有自动化度高、精度高、全天候和受外部环境影像小的特点。
因此，机载激光雷达测量技术被广泛应用于数字地面模型（DSM ）提取、电力巡检、灾害监测预防以及林业调查管理等领域。
通过无人机搭载机载LiDAR 可以获取大量的地表点云数据，还需要对这些地表点云数据进行滤波才能准确提取地物的坐标和高程信息，从而高精度地表达测区地形信息[1-2]。
研究者往往会根据区域的不同特点选择不同原理的滤波算法进行分析，但是在植被覆盖多的地形复杂区域采用已有的滤波算法，其地形的适应性及滤波的准确度等方面存在明显的不足。
基于上述问题，该文将薄板样条插值（TPS ）理论引入点云滤波算法中，提出了一种基于TPS 插值理论改进的数字形态学点云滤波算法，对LiDAR 数据进行滤波测试，验证了改进算法的适应性和可行性，提高了机载LiDAR 在复杂区域应用时所获取的点云数据的精度和效率。
1 滤波算法1.1 经典的形态学滤波算法经典的形态学滤波算法流程是先使用栅格化的激光点云数据，取每个栅格内最低点进行开运算，计算高差阈值，从而计算开运算前后栅格化点云数据的高程差，再对高程差大于阈值的点云数据进行判别和过滤，进而获得滤波结果[3]。
经典的形态学滤波算法中提出的高差阈值是通过结合实际测区地形的坡度值及其滤波窗口2个参数确定的，利用线性方程逐渐改变窗口的大小，其线性方程如公式（1）所示。
w k =2kb +1 （1）式中：w k 为滤波窗口大小；k 为系数，k =0，1，2，3，…，m ；b 为窗口的初始大小，最大滤波窗口为2mb +1。
选用2kb +1作为窗口尺寸，可以满足滤波窗口以中心点对称的需求，这样可以对滤波的开运算过程进行优化。
对测区内高程的阈值来说，该文根据测区内实际地形的坡度计算相关数据，该方法的优点是原理比较简单，算法比较容易实现。
超高频雷达在大坝监测仪器中的应用优化与改进
超高频雷达在大坝监测仪器中的应用优化与改进引言：大坝是水利工程中重要的基础设施之一，其安全性直接关系到周边地区的人民生命和财产安全。
因此，对于大坝的监测和预警工作至关重要。
超高频雷达作为一种非接触式监测技术，被广泛应用于大坝监测仪器中，具有高精度、实时性强等优势。
本文将从应用优化和改进两个方面，对超高频雷达在大坝监测仪器中的应用进行探讨。
一、超高频雷达的应用优化1. 提高监测精度在大坝安全监测中，精度是至关重要的指标。
针对传统超高频雷达可能存在的精度不高的问题，可以通过以下方法进行优化：（1）采用多站点布设：通过在大坝附近布设多个雷达站点，可以获取更全面的监测数据，从而提高监测精度。
（2）引入多种数据算法：结合地形特征和监测需求，选择适用的数据算法，如波形分析、多普勒频移等，进一步提高监测结果的精度。
2. 实现实时监测大坝的监测需要及时获取数据，提供预警和预测依据。
针对超高频雷达可能存在的数据传输延迟问题，可以采取以下优化方法：（1）优化数据传输网络：采用高带宽、低延迟的网络传输方式，如光纤通信等，可以加快数据传输速度，提高实时性。
（2）引入数据缓存技术：将雷达获取的数据进行实时缓存，一旦网络出现故障或延迟，仍能保证数据的及时性。
3. 提高监测范围大坝的监测需要全面覆盖，以尽早发现潜在安全隐患。
为了提高监测范围，可采用以下优化方法：（1）增加传感器数量：增设更多的传感器，布设在不同的监测点位，覆盖更广泛的监测范围。
（2）引入遥感技术：结合超高频雷达和遥感技术，如卫星影像等，可以实现对大坝周边区域更全面的监测，进一步提高监测的范围和效果。
二、超高频雷达的应用改进1. 数据智能化处理超高频雷达所产生的大量数据需要进行有效处理，提取有效信息。
为了实现数据的智能化处理，可采用以下改进方法：（1）引入人工智能技术：结合机器学习、深度学习等人工智能技术，对雷达获取的数据进行自动分类、识别和分析，提高监测数据的利用率。
LiDAR数据算法改进与分析
【 关键词 】 机载激光雷达数据 ； 滤波 ； 三角网迭代加密
【 中图分类号 】 Ｔ Ｐ ３ ９
【 文献标识码 】 Ｂ
【 文章编号 】 ２ ０ ９ ５ — ２ ０ ６ ６ （ ２ ０ １ ４ ） １ ９ — ０ １ ３ ０ — ０ ２
（ Ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，数 字 高程 模 型 ） 质 量 有 着 直接 的 影 响。 现 存 的 滤波 算 法有 好 多种 ， 本 文 就 针 对 其 中 三 角 网迭 代 加 密 滤 波算 法在 噪 音 点 和 低 点 处 理 上 ， 以及 滤 波 参数 上 的缺 陷 ，
就 需要 结 合 影 像 图采 用 半 自动 或 者 全 人 工 的 方 法 。 在 数据 处理方 面 ， 因为缺乏 原始 Ｉ Ｊ ｉ Ｄ Ａ Ｒ数据 支撑 ， 对 各
（ １ ） 预 处 理 原 始 激 光 点 云数 据 ， 可将低点 、 噪 点 等错 误 点
剔除。
（ ２ ） 分块测 区 ， 并且构建虚拟格 网的 索引， 种 子 点 定 为 每
理 是 基 于激 光 雷 达 数 据 中数 据 临 近 点 之 间 高 程 突 变信 息 。 局 部 不 连 续 信 息 的分 离 。 也就是说 ， 激 光 点特 别 是 当两 个之 间 处 于相 邻 状 态时 的 高 程 变化 比较 大 时 ． 更有 可 能 的就 是 由 于地 面所 存 在 的 地 物 而 引起 的 。 总 的 来说 ， 如 果 两 点 间相 隔越 近 ， 高差 数 值 越 大 ． 较 高点 的 是 地 物 点 的 可 能性 越 大 。 所 以判 断 某
基于机载LIDAR技术制作高精度DEM的实验研究
地矿测绘 2018,34(1) :1 ~5Surveying and Mapping of Geology and Mineral ResourcesCN53 -1124/T D ISSN 1007 -9394基于机载LIDAR技术制作高精度DEM的实验研究，谢建春，柳跃东，潘宝玉(山东地质测绘院，山东济南250002)摘要：以新台高速公路DEM制作实验项目为例，介绍了激光雷达技术，详述了点云获取与处理、D EM制作的过程;通过大量高 程检核数据与对应的点云及DEM高程值进行比较、统计与分析，得到的点云、DEM高程中误差完全符合规范要求，得出利用激光雷 达技术生产高精度DEM是完全可行的结论，另外，指出DEM生产过程中容易出现的问题并提出了对应的解决办法。
关键词：机载雷达技术;高精度DEM;DGPS;DOM;IMU中图分类号:P237 文献标识码:A文章编号:1007 -9394(2018)01 -0001 -05Experimental Study on Producing High Precision DEMBased on Airborne LIDAR TechnologyXIE Jian-chun,LIU Yue-dong,PAN Bao-yu{Shandong Institute of Surveying and Mapping of Geology, Jinan Shandong 25QQQ2, China) Abstract：The application of laser radar technology is introduced with an example of DEM production of Xinzhou- Taierzhuang highway,and the obtaining and processing process of point clouds and the producing process of DEM are described in detail. A large number of height check data is compared with the corresponding point cloud data and DEM elevation values. The result is that the errors of the obtained point cloud data and DEM elevation can meet the requirements. It is concluded that the use of laser radar technology to produce the high precision DEM is completely feasible. In addition ,it is pointed out that some problems are easy to occur in the process of DEM production, and the corresponding solutions are put forward.Key words ： airborne radar technology ； high precision DEM ； DGPS; DOM ； IMU〇引言机载LID A R是一种主动式对地观测的遥感技术。
机载LIDAR在测量中的高程精度验证及误差来源
机载LIDAR在测量中的高程精度验证及误差来源
韩江;王晓玲;宁长春;许爱华
【期刊名称】《油气田地面工程》
【年(卷),期】2014(000)001
【摘要】机载LIDAR数据可以生成高精度的DEM(数字高程模型)、等高线图，还可以结合同步获取的影像生产DLG，具有传统摄影测量和地面常规测量技术无法取代的优越性。
通过广东测区和新疆测区激光点云高程精度检核发现，在相同的航摄参数和数据处理方法下，点云高程精度主要受测区条件的影响，在平地上点云高程精度基本上与仪器的标称精度接近，在山区高程精度较低，但都满足测绘规范对高程精度的要求。
为提高基于LIDAR点云产生的DEM精度，就需要在特定区域适当增加点云密度，并且提高点云分类精度。
【总页数】2页(P11-12)
【作者】韩江;王晓玲;宁长春;许爱华
【作者单位】大庆油田设计院;塔里木油田分公司;塔里木油田分公司;塔里木油田分公司
【正文语种】中文
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机载Lidar点云精度检测及误差控制措施
机载Lidar点云精度检测及误差控制措施谢春喜【摘要】机载Lidar技术集成了激光、POS、计算机、航空摄影测量等多种技术，相对于传统航测技术，具有点云密度高、工作效率快、受天气影响程度小、数据精度高、成果丰富等特点。
结合实际工程项目，应用检测装置进行机载Lidar点云精度检测，并总结出机载Lidar点云数据处理过程中的误差控制措施。
【期刊名称】《铁道勘察》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】5页(P19-22,23)【关键词】点云;检校;GPS;测量;精度检核;误差来源【作者】谢春喜【作者单位】铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津 300251【正文语种】中文【中图分类】P225.1机载激光雷达系统是一种集全球导航系统、惯性导航系统与激光扫描仪于一体，用于获取三维信息的遥感系统。
机载激光雷达技术作为一种信息获取的全新手段，是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术的新突破，被视为航天、航空领域中最具代表性的高新测绘技术之一[1，2]。
机载激光扫描传感器发射的激光脉冲能部分地穿透树林遮挡，可直接获取真实地面的高精度三维地形信息。
与其他遥感技术相比，该技术具有点云密度高、工作效率快、受天气影响程度小、数据精度高、成果丰富等特点，使其在地形测绘、铁路勘测、资源调查等领域具有独特的优势，机载Lidar已成为工程航测领域的新生代力量，而其精度将影响该技术大规模工程化应用的广度和深度。
为此，精度检测和误差控制是进一步大规模深化应用前必须要做而且首先要做的基础性工作[3-5]。
机载Lidar系统的主要组成部分如图1所示[6-7]：①动态差分GPS 接收机，用于确定扫描投影中心的空间位置；②姿态测量装置，用于测量扫描装置主光轴的空间姿态参数；③激光扫描测距系统，用于测量传感器到地面点的距离；④成像装置(CCD相机)，用于获取对应地面的彩色数码影像，制作正射影像或其他专题图。
航摄时，由差分全球定位系统确定传感器在空中的三维精确位置，由姿态测量装置(IMU)测定飞机的仰俯角、侧滚角和航向角，由激光测距仪直接测量地形起伏情况。
基于筛选法的球载雷达解距离模糊改进方法
基于筛选法的球载雷达解距离模糊改进方法张小涵;刘润华;汪枫;宿文涛【摘要】针对球载雷达多目标解距离模糊时面临的目标视在距离重合而不能进行正确解算、目标需要与距离门正确配对等问题,根据筛选法提出了一种改进的解距离模糊方法.该方法不需要目标与距离门正确配对,计算方法简便快捷,并且弥补了目标视在距离相同时筛选法无法准确解模糊的缺点.通过该方法与传统算法各方面进行性能比较,体现了其同样有良好的解模糊能力和纠错能力.仿真结果表明,在目标视在距离重合和有测距误差的情况下该方法也可以很好地解模糊,验证了该方法的有效性.【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》【年(卷),期】2019(014)002【总页数】8页(P189-195,211)【关键词】球载雷达;解距离模糊;筛选法【作者】张小涵;刘润华;汪枫;宿文涛【作者单位】空军预警学院,武汉430019;空军预警学院,武汉430019;空军预警学院,武汉430019;空军预警学院,武汉430019【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言在脉冲多普勒雷达中，常常会遇到求解速度模糊和距离模糊的问题。
脉冲多普勒雷达低重复频率(LPRF)有速度模糊而无距离模糊，中重复频率(MPRF)既有速度模糊又有距离模糊，而高重复频率(HPRF)一般只出现距离模糊[1-2]。
球载雷达在中重复频率模式下工作，同时存在速度模糊和距离模糊。
本文中的目标为接近气象杂波的慢速目标，目标移动引起的多普勒频率远远小于雷达发射脉冲的重复频率,不会产生速度模糊，因此本文重点考虑解距离模糊问题。
对于解距离模糊，雷达目前最常用的是多重PRF的工作方式[3]，常用的方法有孙子定理法[4-5]、余差查表法[6]和一维集法[7]等，这3种算法的原理是中国余数定理，且PRF选取方法一致[8]。
这几种算法各有优点和不足，适合不同的解模糊情况[9]。
文献[4]提出的孙子定理法计算简便且算法复杂度低，但是对于距离测量的准确性和重频的选择要求很高[10]；而文献[7]提出的一维聚类算法具有良好的误差纠错能力，既适用于解距离模糊，又适用于解速度模糊，但它的计算量太大，无法满足实时性的要求。
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高重频机载LiDAR测距模糊改正方法研究
高重频机载LiDAR测距模糊改正方法研究
摘要：
近年来，随着机载激光雷达（LiDAR）应用的广泛发展，高重频机载LiDAR在地理测绘、三维建模、自动驾驶等领域的应用越来越广泛。
然而，由于测量环境的影响和系统本身的参数误差，导致机载LiDAR在测距过程中存在模糊现象，严重影响了测距精度和数据质量。
因此，本文基于高重频机载LiDAR测距模糊现象的特点，提出了一种改正方法，以提高机载LiDAR的测距精度。
1. 引言
机载激光雷达是一种通过激光束测量地面或目标物距离的遥感技术。
其原理是利用激光在大气中的传播和反射，通过测量激光束的回波时间差来计算目标物距离。
然而，由于测量环境的复杂性和机载系统本身的误差，机载LiDAR测距过程常常受到模糊效应的影响，导致测距精度下降。
2. 高重频机载LiDAR测距模糊现象
高重频机载LiDAR在测量过程中，由于脉冲重频的增加，导致激光束在目标物与传感器之间来回传播多次。
这就意味着每个目标物的回波信号不仅有一个主峰，还可能存在多个副峰。
当两个目标物的回波信号传播时间相差较小时，这些多个信号会互相干扰，从而形成模糊效应。
3. 改正方法
为了解决高重频机载LiDAR测距模糊问题，本文提出了一种改正方法。
首先，通过对测量数据进行分析，确定模糊效应的特征。
然后，利用信号处理技术对模糊效应进行去噪和分离。
最
后，根据回波信号的峰值来恢复目标物的准确距离。
在分析模糊效应时，可以利用统计学方法对回波信号中的副峰进行识别和分离。
通过建立模糊指数和目标物间距离的关系模型，可以推导出模糊效应对测距结果的影响，并根据模型来选择合适的滤波算法进行去噪和分离处理。
在恢复目标物准确距离时，可以通过多次测量和求平均的方式来提高测距精度。
4. 实验与结果分析
为验证改正方法的有效性，进行了一系列的实验。
实验结果表明，通过使用改正方法，可以有效去除模糊效应，提高测距精度。
与传统方法相比，改正方法具有更高的测距精度和更好的数据质量。
5. 结论
本文针对高重频机载LiDAR测距模糊现象，提出了一种改正方法，以提高机载LiDAR的测距精度。
通过对测量数据进行分析和处理，可以准确识别和分离模糊效应，并恢复目标物的准确距离。
实验结果表明，该方法具有较好的效果，可在机载LiDAR应用中得到广泛应用。
6. 展望
随着技术的发展和应用需求的增加，机载LiDAR测距精度的要求也越来越高。
未来，可以进一步研究和改进改正方法，以适应更复杂的测量环境和提高测距精度。
同时，结合深度学习和人工智能等技术，也可探索更高效的改正方法，以满足实际应用的需求
综上所述，本研究针对高重频机载LiDAR测距模糊现象，提出了一种改正方法，通过建立模糊指数和目标物间距离的关系模型，有效地识别和分离回波信号中的副峰，以提高测距精
度。
实验结果表明，该方法能够去除模糊效应，提高测距精度，并具有较好的数据质量。
未来的研究可以进一步改进该方法，以适应更复杂的测量环境和提高测距精度，并结合深度学习和人工智能等技术，探索更高效的改正方法，满足实际应用的需求。
该研究成果为机载LiDAR测距技术的发展提供了有益的参考和指导。