[发明专利]一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法有效
| 申请号: | 201710150139.8 | 申请日: | 2017-03-14 |
| 公开(公告)号: | CN106970393B | 公开(公告)日: | 2019-12-03 |
| 发明(设计)人: | 徐帆 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
| 主分类号: | G01S17/89 | 分类号: | G01S17/89;G01S7/481 |
| 代理公司: | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人: | 楼高潮<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址: | 210016*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 码分多址 激光雷达 三维 成像 方法 | ||
1.一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)通过光束整形装置将激光源整形为能量近平顶的矩形截面激光光束,采用光编码器将光束截面划分为2N×2N段,所述的光编码器具有2N×2N个编码器单元,所述N为正整数,对各段顺次实行22N阶码分多址编码之后投影到目标表面的2N×2N段;
(2)通过M个单元的探测器阵列对目标表面的2N×2N段像素区域进行细分后再复用,使每个单元探测器均可接受2N×2N个物点的回波信号,且这些物点的码元属性构成完整的一组编码,即每个单元探测器获得22N阶全编码回波信号,因此,通过M个单元的探测器阵列完成了对M×22N个物点回波信号的复用接收;
通过探测器阵列获得的M个通道全编码回波信号经过高速采样得到M组全编码波形数据,每组都包含22N个不同像素信息,信号采样率应满足奈奎斯特采样定理以实现信号不失真重建,通过全编码波形信号处理算法提取所有M×22N个像素的距离信息,通过面阵三维重建完成目标的三维成像;所述的光编码器将光束截面划分为二维的2N×2N段,采用22N阶单极性正交码WHN′=[h1h2…hN′]T,所述N′=22N,码元素为“1”或“0”,码“1”表示通光,码“0”表示拦光,可通过控制光编码器各单元通断实现,以此实现对面阵光束在空间维度和时间维度的二维编码;所述复用的方法是将目标划分的2N×2N段像素区域依次标记为将各段像素区域均匀细分为M=M1×M2个亚像素,所述M1、M2为正整数,依次标记为这样所述的2N×2N段像素区域被细分为M12N×M22N个亚像素,每段的M1×M2个细分单元对应同一编码属性,对每段抽取同一序号的细分单元进行重组,得到M个分组,这样每个分组均构成一个完整的编码组,分别用M单元探测器阵列进行复用接收,同一组别的22N个亚像素回波信号通过光纤复用传至一个探测器单元,这样就实现了复用M单元探测器阵列来接收M×22N个物点的回波信号;
所述全编码波形信号处理算法步骤包括:
(a)全编码波形预去噪:对整个编码区间进行整体去噪,控制去噪强度以避免丢失细节信息;
(b)全编码波形信号解码:对M组全编码波形用本地码组相关解码,获得M×22N个像素的脉冲特征波形;
(c)脉冲特征波形增强:对各组脉冲特征波形进行进一步去噪平滑;
(d)波形拟合分解:对各组脉冲特征波形进行拟合分解,获取各像素的距离特征值;
(e)面阵三维重建:根据各像素的空间分布及视场角,对获取的面阵像素的距离值进行正射投影转换得到其实际深度值,按面阵像素复用规则进行像素拼接,结合GPS地理位置信息重建三维图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法,其特征在于:所述三维成像方法的步骤(3)中,通过探测器阵列获得的M个通道全编码回波信号经过高速采样得到M组全编码波形数据,需借助信号解码算法分解目标特征信息,算法过程是将每组全编码波形与本地码组进行相关解调出22N个像素特征信息,最终共获得M×22N个像素的特征信息,所述的本地码组设定为要求其为双极性码,并与原编码组WHN′=[h1h2…hN′]T的阶数相同且相互正交,即结果为对角阵。
3.根据权利要求2所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法,其特征在于:所述面阵三维重建步骤包括:
(1)对M个探测器获取的M组像素距离值集合通过公式转换,其中ri,j为传感器面阵中第i个单元在投影面阵区域中获得的第j个像素的飞行距离,M=M1×M2、i=1,2,…M、j=1,2,…22N、xi,j=M1((j-1)mod2N)+(i-1)mod M1+1、Δl1=l1/(M12N)、Δl2=l2/(M22N),mod为求余函数,为向下取整函数;
(2)建立二维坐标系xOy,将所有的M×22N像素正射距离值分别对应到(xi,j,yi,j),i=1,2,…M;j=1,2,…22N位置处,作为各像素单元的图像深度,从而完成了距离像重建,水平像素分辨率为Δl1,垂直像素分辨率为Δl2;
(3)将距离像结合GPS提供的各像素单元的实际地理信息,最终完成目标三维成像。
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