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自动驾驶标识激光雷达反射板—————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

激光雷达传感器的概念

无人驾驶汽车怎么实现自动驾驶呢?这背后一个关键技术就是 LIDAR，即激北雷达传感器，俗称光达，如图2-1，它也被称为无人驾驶汽车的眼晴。

激光雷达，即光探测与测量，是一种集激光、***系统（GPS）和IMU (Inertial MeasurementUnit，惯性测量装置〉三种技术于一·身的系统，用于获得数据并生成的DEM(数字高科模型)。这三种投术的结合，可以高度准确地***激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达大的优势就是“"和“快速、作业”。它是一种川于获得三维位置信息的传感器，其在机器中的作川相当于人类的眼睛，能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。

LIDAR通过测量激光信号的时间差、t位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扣描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系:再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。

高频激光可在一秒内获取大量(106-107数量级)的位置点信息(称为点云)，并根据这些信息进行三维建模。除了获得位置信息外，它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质。

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车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是城市建模的的工具之一。

三维激光扫描仪是利用激光的传播速度快，直线型好的特点将激光发射出去，并接收返回的信息来描述被测量物体的表面形态的。由于被测物体的反射率不同接收到的返回信息也有强弱之分。所谓的三维既是利用扫描仪的水平转动来覆盖一整片区域。这个过程很类似民间的360度全景摄影。区别就是我们得到的"底片"不是图像而是成千上万个点组成的表面形态，在测量术语中叫做点云。请见右图的船体，看似是一副图片，其实是由无数个激光点组成的。不同的颜色就是激光返回不同的反射率的表现。

随着科技的发展，在使用三维激光扫描仪扫描的过程中我们还可以将照相机与激光扫描仪同步，那么在一次扫描就可以得到"点云"和表面的"照片"两种信息。然后在使用软件将这两种信息进行拟合，就得到了真正的被测量的目标的三维模型。这种技术在现今数字化的时代有着非常重要的意义。比如现在很热的世博会的三维展馆，之前的乐山三维数字模型，数字山海关等，都是使用如此的技术做出来的。拨开神秘的面纱，从原理上讲，其实是很容易的。

再入段是防御的后一个屏障，防御系统可以根据各再入目标的运动状态估算出质阻比，区分出轻重目标。

具体步骡如下;

(1）通过高分辨雷达成像获取目标的结构特***息，从目标群中识别出具有傕体结构特性的目标。

(2）根据D体目标的进动数学模型，结合锥休目标在不同姿态角下,.，得到目标进动状态下的回波模板，当确定锥体目标,.回波周期分量中不是目标翻滚时，基于,.序列估计出章动角和进动周期，进而

计算出目标的惯量比等特征。

(3）为保证对所有真进行有效拦截，在再入段通过跟踪目标运动状态估计其质阻比，基于此排除轻诱饵。

(4）将上述不同措施确定出来的威胁日标作为"威胁日标"，通过积累观测综合评判日标类型。

雷达极点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标极点，"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。

除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域极大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。