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车载激光雷达的工程设计与性能评估绪论激光雷达（Light Detection and Ranging，简称LiDAR）作为感知技术中的重要一环，广泛应用于自动驾驶、环境感知和地形测量等领域。
随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达设计的工程化和性能评估成为当下研究的热点。
本文将针对车载激光雷达的工程设计与性能评估进行详细分析和探讨。
一、车载激光雷达工程设计1. 雷达参数设计车载激光雷达的工程设计首先需要确定雷达的参数，包括波长、功率、频率和角分辨率等。
波长的选择应基于应用需求和惯例，在光学频段通常选择近红外波段。
功率和频率要根据探测距离和环境条件进行合理选择，以保证其性能稳定可靠。
角分辨率决定了雷达的细节识别能力，根据场景复杂程度和要求设定相应的数值。
2. 光学系统设计光学系统是车载激光雷达的核心组成部分，直接影响到其成像质量和探测精度。
在设计光学系统时，要考虑到车载环境中激光雷达的安装位置和角度的限制，进行适当的光路设计。
要确保激光雷达具备较大的水平和垂直视场角，以实现全方位的环境感知。
3. 机械结构设计车载激光雷达工程设计中的机械结构设计关键在于保证稳定性和可靠性。
考虑到车载环境的振动和冲击等因素，需要设计出坚固的机械结构，以保护激光雷达免受外部干扰。
同时，还需要考虑机械结构的紧凑性和轻量化，以便于安装和维护。
4. 电子系统设计车载激光雷达的电子系统设计需要考虑到雷达的数据处理和通信要求。
合理设计雷达的数据处理和存储器件，以满足高速、高性能的数据传输和处理需要。
同时，要考虑到车载激光雷达与其他传感器和车辆系统的接口兼容性，以实现多传感器融合和车辆网络的协同工作。
二、车载激光雷达性能评估1. 探测距离与精度评估探测距离和探测精度是评估车载激光雷达性能的重要指标。
评估探测距离时，需要考虑到不同目标在不同距离上的反射能力，并通过实验和模拟验证激光雷达的实际探测能力。
评估探测精度时，可通过与其他传感器（如相机、雷达）进行对比，评估激光雷达的测量误差和重复性。
简述激光雷达的原理及特点激光雷达（Lidar）是一种利用激光技术进行测距和探测的传感器，具有高精度、高分辨率和长测距等特点。
它通过发射激光束并测量其返回时间来计算目标物体的距离和位置。
激光雷达在自动驾驶、环境感知、地图绘制等领域具有广泛应用。
激光雷达的原理是利用激光器发射激光束，然后通过接收器接收激光束的反射信号。
激光器发射的激光束经过透镜系统聚焦成一个非常小的光斑，然后照射到目标物体上。
目标物体对激光束的反射会使得一部分光返回到激光雷达的接收器上。
接收器接收到返回的光信号后，通过测量光的时间延迟来计算目标物体与激光雷达之间的距离。
同时，激光雷达还可以通过测量激光束的散射角度和接收到的光的强度来获取目标物体的位置和形状信息。
激光雷达具有以下几个特点：1. 高精度：激光雷达可以实现毫米级的距离测量精度，可以准确地测量目标物体与激光雷达之间的距离。
2. 高分辨率：激光雷达可以通过调整激光束的角度和分辨率来获取目标物体的位置和形状信息。
它可以在较短的时间内获取大量的数据，从而实现对目标物体的精确探测和测量。
3. 长测距：激光雷达可以实现长距离的测量，一般可以达到几百米甚至几千米的距离。
这使得激光雷达在遥感、无人机和自动驾驶等领域具有广泛的应用。
4. 多目标探测：激光雷达可以同时探测多个目标物体，而且在探测过程中不会相互干扰。
这使得激光雷达在自动驾驶和环境感知等领域具有很大的优势。
激光雷达在自动驾驶领域的应用越来越广泛。
它可以实时获取道路上的障碍物、行人和车辆等信息，为自动驾驶系统提供高精度、高分辨率的环境感知能力。
激光雷达还可以用于制作高精度的地图，为自动驾驶车辆提供准确的定位和导航信息。
激光雷达还广泛应用于测绘、遥感和环境监测等领域。
它可以快速准确地获取地形、建筑物和植被等信息，为城市规划、土地利用和环境保护等提供重要的数据支持。
激光雷达是一种利用激光技术进行测距和探测的传感器，具有高精度、高分辨率和长测距等特点。
国产激光雷达性能参数1. 测量范围（Measurement Range）：测量范围是指激光雷达可以有效测量目标距离的范围。
国产激光雷达通常具有不同的测量范围，最常见的是100米、200米、300米等，同时还有更远的测量范围可达到1000米以上。
2. 测量精度（Measurement Accuracy）：测量精度是指激光雷达测量的结果与真实值之间的偏差。
国产激光雷达通常具有较高的测量精度，一般可达到毫米级别。
3. 视场角（Field of View）：视场角是指激光雷达可以实时感知的水平和垂直角度范围。
国产激光雷达通常具有较大的视场角，可以实现全方位的目标检测和感知。
4. 视场分辨率（Field of View Resolution）：视场分辨率是指激光雷达在视场角范围内可以感知的最小角度间隔。
国产激光雷达通常具有较高的视场分辨率，可以提供更详细和准确的目标信息。
5. 刷新率（Refresh Rate）：刷新率是指激光雷达每秒钟可以发送和接收的激光脉冲数。
国产激光雷达通常具有较高的刷新率，一般可达到几百Hz甚至更高。
6. 反射率（Reflectivity）：反射率是指目标表面对激光光束的反射程度。
国产激光雷达通常具有较高的反射率，可以感知不同类型和材质的目标。
7. 解析度（Resolution）：解析度是指激光雷达能够分辨和测量目标的最小尺寸。
国产激光雷达通常有较高的解析度，可以检测和测量较小的目标，比如道路标识、行人和小型障碍物等。
8. 伪目标抑制（False Target Suppression）：伪目标抑制是指激光雷达可以识别和排除不真实或误导性目标的能力。
国产激光雷达通常具有较好的伪目标抑制能力，可以提高目标检测和识别的准确性。
9. 工作温度范围（Operating Temperature Range）：工作温度范围是指激光雷达可以正常工作的环境温度范围。
国产激光雷达通常具有较宽的工作温度范围，可以适应不同的气候和环境条件。
激光雷达指标介绍激光雷达是一种通过发射激光束并检测返回的反射信号来测量目标物体距离、方向和速度的传感器。
它在自动驾驶、环境感知、测绘等领域被广泛应用。
本文将探讨激光雷达的一些关键指标，包括测量范围、角分辨率、距离分辨率和扫描速度。
测量范围激光雷达的测量范围是指它能够探测到目标物体的最大距离。
这个指标对于激光雷达的应用非常重要，因为它决定了激光雷达能够探测到的最远的物体。
测量范围一般以米为单位进行表示。
角分辨率角分辨率是指激光雷达能够分辨出的最小角度差异。
它决定了激光雷达是否能够准确地识别出目标物体的位置和形状。
角分辨率越小，激光雷达就能够提供更精确的信息。
距离分辨率距离分辨率是指激光雷达能够分辨出的最小距离差异。
它决定了激光雷达能够测量目标物体的位置和距离的精度。
距离分辨率越小，激光雷达的测量精度就越高。
扫描速度扫描速度是指激光雷达完成一次扫描的时间。
它决定了激光雷达能够对周围环境进行多快的感知。
扫描速度越高，激光雷达就能够提供更实时的环境数据。
激光雷达指标对应的应用场景控制距离分辨率与应用场景•高精度测绘：对于需要进行高精度测绘的应用，要求激光雷达具备较小的距离分辨率，以获得更准确的地图数据。
•自动驾驶：在自动驾驶领域，激光雷达的距离分辨率直接影响到车辆对周围环境的感知能力，因此在高速行驶场景下，需要选择具备较小距离分辨率的激光雷达。
控制角分辨率与应用场景•目标识别：在目标识别任务中，较小的角分辨率意味着激光雷达可以更准确地确定目标物体的方位信息，有助于提高识别准确率。
•动态物体检测：在自动驾驶中，通过激光雷达检测动态物体并实时跟踪其运动状态是非常关键的。
较小的角分辨率可以提高对动态物体的跟踪精度。
控制测量范围与应用场景•高速行驶场景：在高速行驶场景下，为了提前感知到远距离的障碍物，需要选择具备较大测量范围的激光雷达。
•高精度测绘：在激光测绘任务中，如果需要测量较远距离的目标物体，也需要选择具备较大测量范围的激光雷达。
激光雷达和毫米波雷达探测海雾回波的对比分析激光雷达和毫米波雷达探测海雾回波的对比分析引言：海雾是海洋中常见的天气现象之一，其对海上交通、渔业和石油开采等海洋活动都有重要影响。
因此，及早准确探测海雾以确保海上交通的安全成为一个关键的问题。
激光雷达和毫米波雷达是现代遥感技术中常用的海雾探测工具。
本文将通过对比分析激光雷达和毫米波雷达的工作原理、探测能力、应用场景和优缺点等方面，以期综合评估这两种雷达在探测海雾回波方面的优劣势，从而为海上交通的安全提供更好的支持。
一、激光雷达的工作原理及探测能力激光雷达通过发射窄束激光脉冲，利用红外反射原理来探测海雾。
当激光束遇到雾滴时，会产生散射和反射，其中散射是激光雷达探测海雾最主要的方式。
激光雷达的探测能力较强，可以在海雾条件下准确测量雾滴的尺寸和浓度，从而提供雾霭的可视距离和能见度等重要信息。
二、毫米波雷达的工作原理及探测能力毫米波雷达通过发射和接收毫米波信号来探测海雾。
毫米波较长的波长可以穿透一定厚度的海雾，并与雾滴之间的微弱散射信号相互作用。
毫米波雷达的探测能力较强，可以在较高的精度下测量雾滴的密度、浓度和速度等参数，从而提供更为精确的雾霭信息。
三、激光雷达和毫米波雷达的应用场景对比激光雷达在近海域的浅雾探测中具有很强的优势，能够提供准确的可视距离和能见度信息。
而毫米波雷达则更适合在复杂气象条件下进行海雾探测，能够探测到更微弱的散射信号。
因此，激光雷达适用于近距离低浓度的雾霭探测，而毫米波雷达适用于长距离和高浓度的雾霭探测。
四、激光雷达和毫米波雷达的优缺点对比激光雷达的优点包括成本低、体积小、探测精度高等，但其受到日光和大气等因素的干扰较大，不能长时间连续工作。
毫米波雷达具有良好的穿透性能，并且在复杂气象条件下具有较好的抗干扰能力，但其成本较高、体积较大，且对电磁辐射环境有一定要求。
五、结论激光雷达和毫米波雷达都是目前海雾探测中常用的工具，具有各自的优势和适应场景。
激光雷达参数指标测试激光雷达（Lidar）是一种通过发射激光束并接收反射的激光信号，利用光电传感器进行测距和图像建模的设备。
它在许多领域中被广泛应用，包括自动驾驶、机器人导航、环境监测等。
为了确保激光雷达的性能和精度，需要进行各种参数指标测试。
首先，激光雷达的距离精度是一个重要的指标。
距离精度表示激光雷达在测量目标距离时的误差范围。
一般来说，距离精度应在厘米级别，并且随着目标距离的增加而逐渐增大。
测试距离精度的方法包括在实验室环境下使用距离标准器进行校准，以及在实际场景中与其他测量设备进行对比。
其次，激光雷达的角度精度也是一个重要的指标。
角度精度表示激光束的出射和接收方向与理论值之间的差异程度。
角度精度的测试可以通过激光雷达与旋转平台结合使用，记录激光束击中目标的实际角度，并与理论角度进行比较。
此外，激光雷达的角度分辨率也是需要测试的指标。
角度分辨率表示激光雷达能够分辨两个非重叠目标之间的最小角度间隔。
角度分辨率的测试方法包括在实验室环境下使用旋转平台模拟目标，记录激光雷达所测得的角度，并计算出角度分辨率。
性能退化是激光雷达的一个重要问题，因此需要进行性能退化测试。
性能退化测试是在不同环境条件下进行的，包括不同天气条件（如雨、雪、雾）和不同光线条件（如白天和夜晚）。
通过测试，在各种环境条件下，激光雷达的性能和精度是否能够保持稳定。
此外，激光雷达的可靠性测试也是必不可少的。
可靠性测试包括长时间工作测试，检查激光雷达在连续工作时是否会出现性能下降或故障。
同时，还需要进行抗干扰性测试，即检查激光雷达在其他电磁信号或光照强烈的环境中是否能正常工作。
最后，激光雷达的功耗也是需要测试的重要指标。
功耗测试可以帮助评估激光雷达的节能性能，以及在不同工作条件下的能耗情况。
测试方法包括在实验室环境中对激光雷达进行功耗测量，以及在实际场景中进行功耗监测。
综上所述，激光雷达参数指标的测试是确保其性能和精度的关键步骤。
通过进行距离精度、角度精度、角度分辨率、性能退化、可靠性和功耗等方面的测试，可以确保激光雷达在实际应用中能够稳定可靠地工作。
flash激光雷达原理随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达成为了实现高精度环境感知的重要技术之一。
其中，Flash激光雷达以其高帧率、高速度、高精度等优点受到了广泛关注和应用。
那么，Flash激光雷达又是如何工作的呢？一、工作原理Flash激光雷达采用了全息干涉技术，其工作原理与普通的激光雷达有所不同。
它由一个微型激光器和一个微型相机组成，激光器向外发射光线，光线经过一系列的反射、折射等过程后，再次通过激光器的反射镜反射回来，并通过一个光学系统进入相机。
相机接收到的光线经过处理后，就能够得到物体的三维坐标信息。
在Flash激光雷达中，激光器的作用是产生光束，光束经过若干次反射和折射后，会在物体表面突然闪烁，这一过程被称为光学闪光。
通过对光学闪光的测量，就能够得到物体的距离信息。
而相机的作用则是捕捉光学闪光的图像。
光学闪光的强度和波形则反映了物体表面的反射特性，从而能够得到物体的颜色、显著性等信息。
二、测量原理Flash激光雷达的测量过程与一般的TOF(Time of Flight)激光雷达不同，它采用的是多频光学干涉技术。
在Flash激光雷达中，光线由光学路径1和光学路径2组成，分别从两个不同的位置发射和接收。
当光线在物体表面发生反射和折射时，会产生一系列的光学干涉，干涉过程中，光的相位随着时间和空间坐标的变化而发生改变，通过对两条路径上的光强和相位的差异进行分析，就能够得到物体的距离信息。
这种方法不仅能够实现高精度的距离测量，还能够对物体的颜色、反射率等进行探测。
三、优点与应用Flash激光雷达具有以下优点：1. 高帧率，能够实时获取动态环境信息；2. 高速度，可快速地扫描整个场景；3. 高精度，能够实现毫米级别的距离测量；4. 能够实现颜色、反射率等信息的探测，可应用于多种场景。
应用方面，Flash激光雷达主要用于自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域。
目前市场上已经有多家公司推出了Flash激光雷达产品，例如Velodyne、LeddarTech、Quanergy等。
激光雷达成像特征分析及应用研究激光雷达成像特征分析及应用研究激光雷达是一种利用激光探测和测距技术进行三维目标成像的先进装备。
近年来，随着激光雷达技术的迅猛发展，其在航天、军事、地质勘探、自动驾驶等领域中的应用越来越广泛。
本文将对激光雷达成像特征进行分析，并探讨其在不同领域的应用。
一、激光雷达成像特征分析1.1 高分辨率成像激光雷达能够在非常短的时间内获取目标的空间位置信息，并且以高精度进行成像。
其发送的激光束通过与目标相互作用，接收到返回的激光信号后，可以精确计算出目标的距离、速度和角度等信息，从而实现目标的高分辨率成像。
1.2 全天候成像相比于其他成像技术，激光雷达可以在任何天气条件下进行成像，如雨雪等恶劣天气。
这是因为激光雷达可以通过测量激光信号的传播时间，从而确定目标的距离，而不会受到天气条件的影响。
1.3 多目标探测激光雷达可以同时检测和成像多个目标，这对于实现高速行驶目标的探测非常重要。
激光雷达的高速扫描和高采样率使其能够捕捉到目标的微小变化，从而实现对多个目标的准确探测和成像。
二、激光雷达在各领域中的应用研究2.1 航天领域激光雷达在航天领域中的应用主要包括对地球表面地形的测绘和对宇宙目标的探测。
通过激光雷达的高分辨率成像功能，可以获得地球表面的高精度地形数据，帮助进行地质研究、城市规划等工作。
在宇宙探测中，激光雷达可以用于探测行星、陨石和宇宙碎片等天体物体，为航天探测提供重要数据支持。
2.2 军事领域激光雷达在军事领域中的应用主要体现在目标探测和情报获取方面。
激光雷达可以准确探测和成像各类目标，包括地面载具、飞机、船只等。
其全天候成像特性使其在战场的各种环境下都能够实现目标探测和情报搜集，为军事作战提供战场态势分析和决策支持。
2.3 地质勘探领域激光雷达在地质勘探领域中可以实现对地下物质的探测和成像。
激光雷达的高分辨率成像和多目标探测能力使其能够在地下矿物勘探和石油勘探中发挥重要作用。
２０１１年第２期 （总第１３８期） 大众科技
ＤＡＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ Ｎｏ．２，２０１１
（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｌｙ Ｎｏ．１ ３８）
闪光激光雷达系统 探测性畿分析
王扶杨小丽 （电子科技大学物理电子学院，四川成都６１００５４）
【摘要】为了研究三维闪光激光雷达的探测性能，先从激光雷达的成像原理开始分析，然后依据三维激光雷达成像系统 的主要模块建立数值模型。用改进的单脉冲检测方法对回波信号进行脉冲识别，并依据仿真回波信号模型，对闪光激光雷达的 探测性能进行了分析。结果表明，仿真系统能够客观的反映出闪光激光雷达的成像过程，仿真结果的分析有利于整个系统模块 的改进。同时对闪光激光雷达探测性能的研究有很大的借鉴作用。 【关键词】闪光激光雷达；系统仿真；回波信号识别；探测性能 【中图分类号】ＴＮ９５８．９８ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００８—１１５１（２０１１）０２—００４９—０３
（一）引言 三维闪光激光雷达是激光雷达系统的最新发展技术。传 统的扫描式激光雷达系统，是依靠发射多重脉冲来成像，而 闪光激光雷达可以由一个单独的激光脉冲产生高分辨率的激 光雷达图像，能快速的捕获空间细微的数信号信息。本文将 对三维闪光激光雷达对成像器件的探测性能进行分析，并对 整个系统进行成像仿真。 （二）闪光激光雷达成像原理分析
基于雪崩光电二极管（ＡＰＤ）阵列的闪光雷达，是一种新 颖的非扫描的三维成像激光雷达，其主要成像器件由ＡＰＤ阵 列和一种高速的读出集成电路（ＲＩＯＳ）组成。图１为闪光激 光雷达成像原理，微片激光器发出的脉冲光，经准直扩束后 照射到衍射光栅上，得到很多子光束，经过发射接收分光镜 选择得到若干子光束（由ＡＰＤ的像素决定），然后从发射透镜 出射后照射到目标上，经过目标发射的回波信号通过接收透 镜后，经过发射一接收分光板发生９０。的偏转，聚焦在ＡＰＤ 阵列上。其中的ＲＩＯＳ必须要足够速度才能保证ＡＰＤ的判断输 出和新脉冲的接收同步进行。
图１ 闪光激光雷达成像原理
（三）激光雷达系统的建模仿真 一个激光雷达成像系统主要可分为以下几部分：发射模 块，大气传输模块，回波信号模块，数据处理模块，在不同 的模块中会产生各自不同的噪声。下面主要对模块和噪声进 行分析。 １．发射模块 激光器发出的光脉冲可以由时间和空间的分布来描述， 二者彼此是相互独立的。强度公式为： ｕ（ｘ，Ｙ，ｚ）＝Ｖ（ｚ）ｘＩ（ｘ，ｙ）＝Ｉｏ・ｐ ）×， ，Ｙ） （１）
Ｉ。是总共的脉冲能量，Ｉ 是空间的能量分布，Ｐ（ｔ）是脉冲能量 的时间分布。 （１）空间的能量分布 对于空间的能量分布，不同的激光器产生的形状会有所 不同。高斯模型产生的空间能量分布是对称的，但是对于大 多数激光器，比如半导体激光器产生的脉冲能量在空间分布 就不均匀，会沿着ｘｙ某一方向而集中。对于闪光激光雷达选 择以下模型：
， ， ＝ ．ｅｘｐｌ— （（毒） ＋（ ］ ｑ］ｌ ２
其中： ＝盯ｃｔａｎ ）， ＝盯ｃ协（去］
Ｉ。表示总的脉冲能量，ａ 是ｘｚ平面的发散角，ａ 表示ｙｚ平 面的发散角，Ｇ ，Ｇｙ表示特殊高斯因素，不能小于１，Ｒ表示 探测距离。
【收稿日期】２０１０—１２—０７ 【作者简介】王扶（１９８３－－），男，河南项城人，电子科技大学物理电子学院硕士研究生，研究方向为激光雷达仿真。
．．４９．． （２）脉冲能量时间分布 脉冲能量的时间分布可以表示为： ｐ（ｒ）＝ ） ．ｅｘｐｆ一三１） ｆ／ 表示脉冲宽度。ｔ越小，激光脉冲的时间能量分布越集中， 越能获得比较高峰值功率的回波脉冲；但是回波脉冲信号太 狭窄，也会给探测器和滤波器带来不必要的噪声： 较大， 时间能量分布比较分散，ＳＮＲ就比较低，不利于回波信号的探 测。 ２．大气模块 当光波在大气中传播时，大气气体分子及气溶胶的吸收 和散射使传输的光辐射强度衰减。大气吸收特性依赖于光波 的频率，因此为了减少吸收引起的衰减，激光雷达系统系统 所使用的光的波长都选择在大气窗口附近。大气的散射由大 气中不同大小颗粒的反射或折射所造成。在近地面大气层中， 分子散射的影响很小，造成光能量衰减的主要是悬浮粒子的 散射。可以把大气湍流、大气闪烁等现象引起的光波能量衰 减归结为气溶胶粒子的影响，其衰减因素有经验公式： ＝ｅｘｐ【－２Ｒ・ｏ－ｏ Ｊ ） Ｒ表示探测目标的距离 其中大气的衰减系数： ３．９１ｒ且 （６） ％ Ｊ 入表示波长，Ｖ 表示能见距离，ｑ为随距离变化的一个参数。 上面方程仅仅适用于波长范围为０．７～２ ｕ ｍ，符合激光雷 达系统常用的波长 ３．探测目标模块 一般用双向反射密度函数ＢＲＤＦ，来描述物体的反射性能。 ＢＲＤＦ能准确地描述反射光束蔓延成不同角度的过程。 ：‰＋％： ｅｘｐｆ一 ］＋ＢＣＯＳｍ（ ） ’ ‰ ％ 。 一 Ｊ Ｐ。 是物体的镜面反射密度函数，Ｐ 是物体的漫反射密度 函数。Ａ和Ｂ是描述镜面反射和漫反射之间关系的常量。Ｓ表 示物体表面斜度的均方根。ｍ是描述漫反射面的参数，入射角 为Ｏ。 ４．回波信号模型 为了仿真出物体图像，必须用信号处理的方法从回波信 号中抽取出距离和强度信息。建立回波信号模型先假定两个 事实：（１）在一个激光步长内，通过特定取样区域的空间能 量分布是常量。（２）激光步长的每个抽样区域都可以映射到 一组平面，这些平面可以用一定的斜度和复曲面来表示。这 些平面的数量越多，仿真的越精确 如图２所示。 ．５Ｏ． 图２回波信号模型原理图 假设可以看成激光光束被分成了一系列的子光束，分别照射 到一个激光步长的各个子区域内：每个子光束表示了全部激 光脉冲能量的一部分，与发射脉冲的规格化时间能量分布相 同；所以回波信号可以由所有抽样区域的回波信号累积来表 示，每个抽样区域的回波信号，可以由物体表面的脉冲响应 和相应子光束的脉冲之间的卷积来表示；有恒定能量分布的 子光束照射到一个平面的脉冲响应可以表示为：
ＪＩｌ［ｆ】． ． ， ，…竹（８） Ｈｆ～ｎｃ十１
ｗ 表示在ｋＴ时刻的能量系数，ｎ。Ｔ表示最靠近抽样区域的最 快脉冲响应时间，ｎ Ｔ表示抽样区域的最远部分的最慢响应时 间。 最终的回波信号可以通过离散卷积来表示：
ｎ 。表示在激光足迹内抽样区域的数量，Ｉ 表示第ｋ个抽样区 域的总能量。 ５．回波信号识别方法 回波信号的检测识别技术是激光雷达系统中的关键部 分。多脉冲积累是对多个脉冲采样，将其结果依照脉冲的相 对位置对应相加，常用的是线性的累加法。累加法可以有效 地提高信噪比，但是由于受相干性的制约，多脉冲信号的积 累需要同步信号的控制，如果需要积累比较多的脉冲信号， 激光系统的实时性就大大降低。单脉冲检测是对一个脉冲周 期内的采样值进行累加，实质是利用信号的相关性和噪声的 非相关性进行滤波处理，提高输出信噪比，单脉冲积累所需 要的时间取决于Ａ／Ｄ转换器的效率，可以利用当今高性能的 ＦＰＧＡ器件来完成。所以本系统将根据闪光激光雷达的特点采 用改进的单脉冲相干积累的方法进行检测。其原理如图３所 示。
舅值 图３单脉冲积累原理图 在距离为５０ｍ，采样点为５０００时的空间标准化光强分布 如图４所示。采样点越多，与原始信号的匹配越完美，但是 随之占用的系统开销就变大；距离越短，空间光强分布越强。
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图４回波信号识别抽样模型 （四）ＡＰＤ探测性能分析 １．激光雷达系统的基础是激光雷达距离方程
： ∞ ‘廿 Ｋ 其中Ｐ 为激光器出射功率，Ｉ１ 为发射的信号光学设备效率， ｒｌ 为接收信号光学设备效率，Ｔ为大气透过率，Ａｒ为接收光 学系统的孔径面积，０。为反射光学系统的发散角，０为激光 雷达照射到目标的面积，Ｒ为成像目标的距离。 ２．ＡＰＤ探测器的输出电流信噪比为
ＳＮＲ：豆 （１１） ｛ｂｍｌ
其中ｉ 表示探测器总噪声电流：
： ＋ ＋ ＋ ：２Ｐ兄 ＋Ｂ ＋２ 了４ｋＴＢｗ ＾ｊ 为信号光散粒噪声电流，厶为背景光散粒噪声电流， 暗 电流噪声电流，Ｌ 热噪声电流。Ｐ为电子电荷，尼为ＡＰＤ输出 后的电流响应度，只是ＡＰＤ探测器接收到的信号光功率， 是ＡＰＤ接收到的背景光功率，层为噪声频带宽度，膨是ＡＰＤ 的电流倍增因子，Ｅ为ＡＰＤ探测器的噪声因子， 为ＡＰＤ的暗 电流， 为波尔兹曼常量，，为探测器参考温度，尼为探测器 的等效输出阻抗，Ｌ为目标回波信号经过ＡＰＤ输出后的信号 光电流。以给出的数据仿真。 图５为增益、信噪比和带宽之间的关系。左边为带宽确 定的情况下，信噪比随着增益的增加而增加，当到一临界值 的时候，信噪比就会下降，因此选择合适的增益是非常重要 的。在增益确定的情况下，可以容易看出信噪比随着噪声带 宽的增大而减小，所以选择合适的噪声带宽能提高探测器的 信噪比。
■ｔ：－ 图５增益、信噪比
（五）结论 通过仿真分析可以看出，激光雷达系统的探测性能与探 测目标的反射特性、大气的传输特性以及发射和接收系统的 效率都有很大的关系。通过改变不同的工作参数，设定合适 的信噪比，可以使激光雷达的探测性能发挥最大的优势。下 一步工作将对回波信号进行滤波处理，进一步改进激光雷达 系统的性能。
【参考文献】 【１】Ｇｒａｓｓｏ ＲＪ，Ｏｄｈｎｅｒ ＪＥ．Ａ Ｍｏｄｄ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔＯ Ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ａｎｇｌｅ—Ａｎ ｅ—Ｒａｎｇｅ ３Ｄ Ｆｌａｓｈ ＬＡＤＡＲ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ ＳｙｓｔｅｍｓＩＪ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆＳＨＥ，２００５，５５７５． 【２】高晋占．微弱信号检测［Ｍ】．北京：清华大学出版社，
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（上接第５４页）
则补偿因子为 ＝ ［ｅｊ２￣ｍ．Ａｆ １］ （２２）
： ［４ｘ ｅ， 。△ ］ ２Ⅱｍ。
ｅ一 ：ｅ一 ２ （２３） 虹 ×［ （ 最后对接收到的数据进行相位补偿，如下式 ｒｍ ｒｍ Ｘ ｅ—Ｊ （２４） （三）结束语 良好的同步是实现ＯＦＤＭ系统优异性能的前提和基础。本 文系统地介绍了ＯＦＤＭ系统中的各种同步技术。按照目的的不 同，同步技术可分为采样钟同步、符号同步和频率同步。按
照利用资源的不同，可划分为基于循环前缀（ｃＰ）的算法类， 基于数据辅助的同步算法类和盲同步算法类。各类算法有其 自身的优势和劣势。基于ｃＰ的同步算法类不需要增加额外的 资源开销，在ＡＷＧＮ信道下具有较好的同步性能。在时间弥散 信道下由于受符号间干扰（ＩＳＩ）的影响，基于ＣＰ类的同步算法 性能将受到严重恶化。基于数据辅助的同步算法类在ＡＷＧＮ信 道和时间弥散信道中均朗获得很好的性能，但由于其需要额 外的数据资源开销，降低了系统频谱效率。盲同步算法类根 据信号的阶阶统计特性进行同步估计，其不需要任何资源开 销。由于其计算复杂度很大及有限的性能，实际应用价值不 大，然而对其进行深入研究仍具有很好的理论意义。
