文档解析
本文是关于全波形激光雷达（LiDAR）波形优化分解算法的研究。随着数据存储和处理技术的提升，全波形LiDAR技术迅速发展，能够从波形数据中提取丰富的目标物理特性信息。波形分解是全波形LiDAR数据处理中的关键技术，但传统的分解方法存在一些局限性，如依赖于初始参数设定，可能忽略重叠的回波分量，导致精度不高。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的优化分解方法。该方法不仅考虑了波形的峰值点，还考虑了拐点，能够更准确地提取回波分量的位置、幅度和半高宽（FHWM）。通过实际的全波形LiDAR演示系统测量数据和模拟数据的分解试验，验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。结果表明，所提出的算法能够高效地分解相邻的回波分量，提高了数据处理的精度，对于大气监测、三维城市建模、地形测绘等应用领域具有重要的实际意义。
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