距离置信度
置信度曲线呈单峰分布，峰值位于约 6 m，并在约 12 m 后衰减至零。
主要性能指标
雨噪点抑制实验结果
- 综合性能指标 G-Mean
- 95.26%
- 目标保留率（TNR）
- 99.17%
- 噪点抑制率（REC）
- 91.51%
- 单帧处理时间
- 3.55 ms
对比实验最优结果
有效目标点云保留性能
雨噪点识别与抑制性能
平均处理时间约 0.71 μs / 点
一、研究背景
雨噪点产生机理与抑制需求
激光雷达作为一种主动式三维高精度环境感知技术，在自动驾驶、地形测绘和无人系统等领域发挥着重要作用。然而，在雨天条件下，激光束与雨滴粒子发生散射，产生大量非目标相关噪声点，导致点云结构失真并降低目标识别可靠性。
现有雨噪模型多缺乏微观物理依据，传统滤波方法则主要依赖单一距离、强度或空间特征，在强降雨与弱目标条件下存在噪声残留或目标误删问题。因此，有必要开展雨噪产生机理、时空特征融合方法及在线处理系统的系统研究。
10–180mm/h 可控降雨
10–90m 目标距离仿真
18种雨强实测
5类实验目标
二、研究方法
基于时空综合置信度的雨噪点抑制方法
基于 Mie 散射理论与半解析蒙特卡罗方法建立雨噪声产生机理模型，获得雨噪点在距离、强度和空间分布上的统计特性。在此基础上，构建单特征置信度函数，引入熵权法自适应确定特征权重，并采用 Otsu 阈值实现雨噪点与目标点的分割。
机理模型有效性验证
仿真波形与实测数据具有较高拟合度
不同降雨强度下的决定系数 R² 均高于 0.9，验证了所建模型的有效性，并为特征鉴别与置信度建模提供物理依据。
强度置信度
雨噪回波主要分布于低能量区，置信度在约 50 mW 后衰减至零。
邻域点数置信度
雨噪点具有空间稀疏性，邻域点数增加时其置信度迅速下降。
距离、强度与邻域点数的多特征综合置信度决策
- 距离特征总体拟合优度
- 0.9969
- 强度特征总体拟合优度
- 0.9882
- 邻域特征总体拟合优度
- 0.9652
三、结果与验证
雨噪点抑制性能与对比实验
基于带标注实测点云数据，与 SOR、ROR、DROR、LIOR 和 DIOR 等经典方法开展对比实验。结果表明，本文方法在保持较高目标保留率的同时，将噪点抑制率提升至 91.51%，G-Mean 指标达到 95.26%。
对比实验
| 方法 | 抑制率 | G-Mean | 单帧 |
|---|---|---|---|
| SOR | 84.38% | 91.83% | 4.54 ms |
| DROR | 87.95% | 93.62% | 178.81 ms |
| DIOR | 88.22% | 92.02% | 194.18 ms |
| 本文方法 | 91.51% | 95.26% | 3.55 ms |
数据节选自报告表 4。本文方法的目标保留率为 99.17%。
3.3 在线处理实现
FPGA 在线处理系统
基于 Xilinx Zynq XC7Z100 FPGA 设计在线雨噪点抑制系统，实现波形采集、参数解算、邻域搜索、置信度融合与阈值判决等关键环节的硬件化处理。通过流水线与时分复用架构，提高系统处理吞吐率并降低资源开销。
理论吞吐率
10.87 MHz
250 MHz 主时钟下，核心模块每 92 ns 启动一次；配合最大 1 MHz 激光器工作时无数据丢失。
3.3.2 雨场环境实测
可控雨场实验验证
在北京师范大学人工模拟降雨大厅开展可控雨场实验。实验设置 10–180 mm/h 共 18 种降雨强度，目标包括交通标志牌、自行车、拉杆箱和打伞的人，并以无雨条件下采集的同场景点云作为目标点云真值。
当前雨强
80 mm/h
80 mm/h 降雨条件下，雨噪点基本被滤除，目标点云轮廓清晰且边缘较完整。
可切换降雨强度及去噪前后视图，对比不同条件下的雨噪点抑制结果。
结论
主要结论
本文建立了基于 Mie 散射理论与蒙特卡罗光子追踪方法的雨噪声产生机理模型，揭示了雨噪点在距离、强度和空间分布上的统计规律；提出了融合距离、强度与邻域点数的综合置信度决策方法，实现雨噪点与目标点的有效分割。
实验结果表明，所提方法的 G-Mean 指标达到 95.26%，噪点抑制率和目标保留率均超过 90%。FPGA 在线处理系统理论吞吐率达到 10.87 MHz，并在不同降雨强度的可控雨场实验中验证了方法的可行性。
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