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漫反射目标白板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司

激光雷达的特点

与普通微波雷达相比,激光雷达由于使用的是激光束,工作频率较微波高了许多,因此带来了很多特点,主要有:

(1)分辨率高

激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.lm;速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离--多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。分辨率高,是激光雷达的显著的优点,其多数应用都是基于此。

(2)隐蔽性好、抗有源干扰能力强

激光直线传播、方向性好、光束非常窄,只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，且激光雷达的发射系统(发射望远镜)口径很小,可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低;另外，与微波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强,适于工作在日益复杂和激烈的环境中。

(3)低空探测性能好

微波雷达由于存在各种地物回波的影响,低空存在有一定区域的盲区(无法探测的区域)。而对于激光雷达来说,只有被照射的目标才会产生反射,完全不存在地物回波的影响，因此可以"零高度"工作，低空探测性能较微波雷达强了许多。

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雷达目标识别预处理

雷达目标识别预处理的主要任务是尽量减小各种不确定因素对目标识别性能的影响，包括***噪声、杂波及其它有源和无源干扰，虚警鉴别与多目标分辨，成像识别时的目标（载体）运动补偿、斑点效应的***和目标分割，等等。有人认为预处理还包括目标类型的粗分类[2l。总之，预处理是雷达目标识别过程中的一个重要环节，其具体过程随雷达体制和应用背景而异。

雷达目标特征抽取

雷达目标特征抽取的任务就是从目标的雷达回波中抽取与目标属性直接相关的一个或多个特征，作为目标识别的信息来源。雷达目标特征抽取的客观依据是目标与环境的雷达特性。目标的雷达特性除了雷达目标特***号以外，还包括雷达常规测量得到的目标的位置、运动参数等。环境的雷达特性一般是指地（海）面背景杂波的电磁散射特性，这里不予讨论。

雷达目标特征抽取所用的方法与目标和雷达体制二者密切相关，特征抽取时必须分析所有感兴趣目标的雷达特性，比较它们之间的异同，提取区分某种目标与其它目标的显著特征，用于目标识别,

为某金属球在不同波长雷达波照射下的RCS曲线，其横坐标r为目标有效散射尺寸与雷达发射信号波长A的比值。

光学区雷达目标识别的重要理论基础是多散射中心理论，即光学区目标的雷达回波可以近似等效为目标物体上少数几个强散射中心回波的矢量和。散射中心是客观存在的，它主要指目标的边缘（棱线)、曲率不连续点、、镜面、腔体、行波及蠕动波等强散射点，它反映了日标的精密结构特征。光学区的雷达目标识别方法可分为宽带高分辨和窄带低分辨两类。宽带高分辨雷达目标识别方法主要有成像识别〈即估计散射中心在目标物体上的分布）和散射中心历程识别〈即散射中心随目标姿态的变化过程）两种。宽带高分辨成像识别的大体情况和窄带低分辨目标识别的具体思路将在本文后面进行介绍。

RTR中的特征抽取至今仍未形成完整的理论体系，个别特征对于目标识别的作用难以量化。因此，现阶段的RTR研究都是在现有目标识别理论的指导下，不断尝试各种特征抽取手段，后根据所掌握数据的分类效果对目标特征抽取方法进行取舍。但是，经过大量的研究可以肯定的一点是，用于目标识别的特征数目并非越多越好。因为从同一目标回波中抽取的特征难免存在一定的相关性，而这种相关性往往是不易觉察的。冗余特征不仅会使运算量增大，而且还可能引入不必要的噪声。避免冗余特征的途径是从目标电磁散射的机理出发，抽取与目标属性直接相关的特征，使每个特征都能得到合理的解释，但实际上很难做到这一点。

车载激光雷应用面临的挑战及发展趋势

1 面临的挑战

1）高昂的成本几乎是车载激光雷达被大规模推广使用的障碍。

2）车规级量产困难 - 激光雷达要实现车规级量产，需满足性能、环境适应性、可靠性、产品一致性等多方面要求，且供应商需建立规范化、自动化的装配生产线。此外，车载激光雷达车规级的有效验证方式也尚未有定论。

3）气候环境影响车载激光雷达的探测光束，受大气吸收、散射、折射效应的影响。

a、智能驾驶汽车中的激光雷达一般安装在汽车顶部或嵌于车身四周，较低的安装高度使得大气中某些气体分子和悬浮粒子引起的回波缩减效应较大，从而造成激光雷达探测器的接收效果变差。

b、在雨、雾、冰雪等恶劣天气下，空中的悬浮物会对激光发射、反射以及检测等过程产生不良影响，造成激光雷达探测范围减小、检测精度降低。

2 发展趋势

1）固态激光雷达是应用趋势，既可降成本又符合车载需求。

2）车载激光雷达将日趋智能化

车载激光雷达可能将作为整个网络中的节点，不仅仅专属于智能车，还能合理应答网络终端命令调整自身工作模式，从而实现软硬件解耦，更加灵活地完成感知任务；

3）多传感器数据融合

多传感器冗余配置和信息融合将突破单一传感器的局限性，发挥多传感器的联合优势，提高系统可靠性和鲁棒性，扩展系统的时间和空间覆盖率，更加准确和地感知环境。

4）车载激光雷达算法优化和封装