一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法技术

本发明专利技术提出了一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，使用BP神经网络初步计算探测目标潜在的测量距离区间和各区间分布概率并作为初始计算输入；使用全波形信号中回波信号的复杂性和内部间的关联关系及地物的连续性特征进一步计算回波的测量区间；使用伪随机二进制序列调制激光脉冲发射时间，根据序列目标反射回波的噪声能量最小化的准则，计算准确的回波探测区间，确定回波与种子光对应关系，据此计算准确的测量距离。本发明专利技术能够有效准确的解决高频率激光雷达中测距模糊问题，可以在高频率激光雷达测量中在较远的测量距离与较密的测量脚点同时获取较高的测量精度与准确度。

A Ranging Fuzzy Solution Method for Medium and Long Range High Frequency Lidar Based on Pseudo Random Code Modulation

In this paper, a pseudo-random code modulation based ambiguity solution method for ranging of medium and long-range high frequency lidar is proposed. BP neural network is used to preliminarily calculate the potential ranging interval and the distribution probability of each interval of the detected target and as the initial calculation input. The complexity of the echo signal in the full waveform signal and the correlation relationship between the interior and the continuity of the object are further calculated. The measurement range of echo is calculated by using pseudo-random binary sequence to modulate the time of laser pulse emission. According to the criterion of minimizing the noise energy of the reflected echo of the target sequence, the exact detection range of echo is calculated, and the corresponding relationship between the echo and the seed light is determined. Based on this, the accurate measurement distance is calculated. The invention can effectively and accurately solve the problem of ranging ambiguity in high frequency lidar, and can obtain high measurement accuracy and accuracy at the same time in a longer measurement distance and a more compact measurement foothold in high frequency lidar measurement.

【技术实现步骤摘要】
一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法
本专利技术涉及激光雷达测量领域，具体为一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法。技术背景精度、密度及效率是衡量机载激光雷达能力的三个重要指标。随着全波形激光雷达技术的应用，人们对机载激光雷达的测量距离和激光脚点密度提出了更高的要求。然而，高重复频率的激光发射器应用于机载激光雷达时，不可避免的带来了激光发射脉冲与回波信号之间关联多义性的问题，即在高频激光雷达中，当回波接收时刻距种子光发射时刻的时间间隔多于一个甚至多个脉冲发射的时间间隔时，无法从时间信号序列上直接确定回波信号与其种子光信号的正确对应关系，由此出现测距模糊问题。
技术实现思路
本专利技术就是针对现有技术的不足，提供了一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，减小远程高频激光雷达测距模糊问题，提高测量精度。为了实现上述目的，本专利技术所设计的基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于，包括以下步骤：利用BP神经网络建立回波波形特征信息和回波距离信息模型，计算单个测量回波所有潜在的测量距离区间和各区间分布概率，其中回本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于，包括以下步骤：利用BP神经网络建立回波波形特征信息和回波距离信息模型，计算单个测量回波所有潜在的测量距离区间和各区间分布概率，其中回波波形形态特征为BP神经网络输入项；利用波形分解算法对BP神经网络的测量区间输入项做进一步优化，计算回波的测量距离区间；利用伪随机二进制序列调制激光脉冲发射时间，根据序列目标反射回波的噪声能量最小化的准则，计算准确的回波探测区间。

【技术特征摘要】
1.一种基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于，包括以下步骤：利用BP神经网络建立回波波形特征信息和回波距离信息模型，计算单个测量回波所有潜在的测量距离区间和各区间分布概率，其中回波波形形态特征为BP神经网络输入项；利用波形分解算法对BP神经网络的测量区间输入项做进一步优化，计算回波的测量距离区间；利用伪随机二进制序列调制激光脉冲发射时间，根据序列目标反射回波的噪声能量最小化的准则，计算准确的回波探测区间。2.根据权利要求1所述基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于：所述回波波形形态特征包括回波综合能量参数、回波信噪比参数、回波平均宽度参数、高度参数、平均能量参数、重心位置参数。3.根据权利要求1所述基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于：所述BP神经网络的建立具体过程如下：使用低频率的激光器采集单个激光全波形回波信号，将提取的波形形态特征信息作为BP神经网络输入项，根据低频率的激光器所采集到的时间刻度计算在高频激光器中采集到相同回波的所在的波形区间MTA[i]，MTA(MultipleTimeAround)区间值i定义为回波接收时的时间位于i-1个脉冲重复间隔的时间和i个脉冲重复间隔之间，将回波的所在的波形区间MTA[i]和在不同测量区间中的概率作为神经网络的输出项建立4层BP神经网络，中间状态转移函数分别选择线性函数与分段函数。4.根据权利要求1所述基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于：所述波形分解算法为Levenberg-Marquardt分解算法。5.根据权利要求1所述基于伪随机码调制的中远程高频激光雷达测距模糊求解方法，其特征在于：所述利用波形分解算法对BP神经网络的测量区间输入项做进一步优化的优化过程具体如下：根据地区目标的连续性特点和采用最优化算法，可以进一步计算测量序列的最优化测量距离范围MTA[X]；假设一共有N个MTA区，激光器发射第i个脉冲的时刻为tT[i]，探测器检测到第j个回波的时刻为tE[j]，此时已经发射的激光脉冲数为...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛庆洲，刘荣荣，柳晨光，闫保芳，王芳，吴安磊，胡伟，崔昊，董翠军，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42