连续波频率调制雷达频域恒虚警检测的研究

光纤光耦合技术及数字处理技术的进步使得基于光纤连续波频率调制(FMCW)雷达技术快速发展。针对激光雷达时域信号处理在远程目标探测中的不足,根据雷达传统时域中的多重门限以及FMCW雷达回波频谱的特点,使用了频域恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)目标检测技术。该CFAR技术是基于对回波信号进行时频变换,并对其结果进行解析,得出目标的距离及速度信息,实现在恒定虚警概率的前提下最大化提高系统的探测率。     

中值滤波对激光雷达图像去噪分析及图像处理系统仿真

分析研究了不同中值滤波窗口对激光雷达图像的去噪效果,并通过计算给出了不同情况下的散斑指数.同时,用Matlab语言编写了激光雷达系统仿真图像处理模块,此模块不仅能用于仿真系统,也能用于对实际雷达图像数据的处理.     

Mie散射激光雷达研究成都地区大气边界层特性

基于Mie散射激光雷达,对成都地区大气边界层结构随时间的变化特性进行了研究.利用Mie散射激光雷达测量大气回波信号,由改进的Klett算法反演获得大气后向散射系数,应用误差函数拟合法并参照位温廊线获得并分析了成都地区大气边界层高度以及卷夹层厚度等特性.     

用于条纹像距离提取的迭代加权质心方法

条纹阵列探测激光雷达具有测距精度高、作用距离远、探测景深宽和数据更新率高等显著优点,已被广泛应用于地形测绘、海岸带监测、城市三维重构、森林生态研究等领域中。传统的信号鉴别方法在回波信号距离提取过程中存在一定的局限性,影响了条纹阵列探测激光雷达的距离分辨能力和目标识别能力。针对这一问题在处理条纹图像时引入了一种迭代加权质心算法,讨论了该算法在质心定位中的独特优越性,结合条纹阵列探测激光雷达的信号分布特征确定了该算法中关键参数的选取。利用该算法在1.4 km的作用距离下获得了具有清晰边界特征的目标距离像,有效抑制了距离提取过程中产生的边界模糊效应,显著提升了系统的细节分辨能力,相比于传统的质心算法,测距精度提高了17%。     

北京2014年冬季边界层高度与颗粒物浓度的相关性研究

拉曼激光雷达已经广泛应用于大气气溶胶、大气温度和水汽的空间分布及时间演变特征测量。为了获取北京污染期间大气气溶胶边界层的特征,2014年11月~2015年1月期间在中国科学院大学雁栖湖校区利用拉曼激光雷达进行连续观测。使用梯度法处理激光雷达观测数据得到边界层高度,同时与国家环保部提供的当地颗粒物浓度数据进行对比。观测期间灰霾天共出现15天,污染天出现27天,干净天出现24天。灰霾天、污染天和干净天三种情况下的平均大气边界层高度范围分别为0.6~0.9、0.9~1.3、1~1.9 km;PM2.5的质量浓度范围分别为143~203、77~90、17~34 g/m3;PM10的质量浓度范围分别为170~271、103~153、33~78 g/m3。研究结果表明:北京地区大气边界层高度对近地面颗粒物浓度具有明显的负相关影响。干净天、污染天和灰霾天下的PM2.5和PM10的质量浓度变化率随大气边界层高度降低而依次增大。灰霾天大气边界层高度引起的PM2.5质量浓度平均变化率为-242.4 gm-3/km,约为污染天（-114.8 gm-3/km）的两倍,干净天（-77.4 gm-3/km）的三倍;灰霾天大气边界层高度引起的PM10质量浓度平均变化率为-224.2 gm-3/km,约为污染天（-117.6 gm-3/km）的两倍,干净天（-90.4 gm-3/km）的两倍。     

基于激光雷达的无人机在杆塔附近的定位研究

对于我国电网现行高压输电线路的巡检方式,主要是通过人工手持仪器或肉眼来巡查设施缺陷的,不仅条件艰苦,强度大,而且效率低,已不能适应现代化电网的安全运行和发展.近些年,随着无人机技术以及相关传感器技术的快速发展,无人机在电力巡检方面有着更加广泛的应用.鉴于此,提出一种基于激光雷达与无人机的高压电塔附近的实时定位与地图构建...     

基于激光雷达和地面监测数据对南京一次沙尘和细粒子污染时空演变特征的分析

利用偏振激光雷达对南京2015年3月一次沙尘和细粒子污染共存过程的颗粒物垂直分布特征进行观测研究,结合地面气象数据、PM2.5和PM10质量浓度数据、PM2.5组分数据、卫星MODIS测量结果,探讨不同颗粒形态下的气象因素、颗粒物浓度分布、组分特征以及颗粒物光学特性的时间演变和垂直分布特征.结果表明:高湿、弱风等不利气象条件利于二次粒子的生成和累积,期间水溶性组分中SNA(SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺)等二次组分浓度明显升高;同一时期长距离输入的沙尘发生的沉降对地面PM2.5化学组分构成显著影响,3月21日下午时段至3月22日在1.1².5 km高度的沙尘颗粒物向地面输送造成地面PM2.5的Ca²⁺突然增大到3.2μg/m³;3月22日下午以后在东南气流影响下,地面PM2.5向西扩散,PM2.5颗粒物浓度得到有效稀释,同时段出现了沙尘输入和扬尘过程,扬尘过程和沙尘输入使地面的粗颗粒增多,PM10剧增至347μg/m³;南京与无锡地区的颗粒物时空分布呈现高度相似的变化特点,具有区域性分布特征.后向轨迹分析表明,500 m、800 m及1000 m三个高度气团移动方向基本一致,主要从内蒙、京津冀、山东等地入海,后又经东海返回内陆抵达南京.     

融合激光SLAM实现无人驾驶轮椅空间定位优化

移动机器人空间定位是实现无人驾驶的重要环节,但仅使用单一传感器进行定位会产生定位误差,且误差会不断累积。为提高对移动机器人的空间定位精度,提出了一种融合3种传感器的空间定位方法,即激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）、光电编码器三种传感器。首先,采用扩展卡尔曼滤波算法融合了基于距离流算法的光电里程计信息、IMU偏航数据信息及双光电编码器的轮式里程计信息;其次,通过对扩展卡尔曼滤波进行差分改进来消除在融合过程中因存在两个绝对姿态信息而产生的振荡现象;最后,在自主搭建的无人驾驶轮椅移动平台上对优化后的定位精度进行了实验验证。经多次重复实验的结果表明,多传感器融合优化后的轨迹在定位偏差最值和绝对误差均值方面均较真实运动轨迹有明显降低,且环境越复杂优化效果越好,表明所提方法可有效提高无人驾驶轮椅的空间定位精度。     

顾及相对距离的路灯点云分层提取方法研究

路灯提取是车载点云目标提取的重要研究方向之一,但由于路灯上部和下部容易产生粘连和遮挡,路灯识别往往存在困难。针对此问题,考虑灯杆中部不易产生粘连和遮挡这一特点,结合灯头与灯杆之间的相对位置关系,提出了顾及相对距离的路灯点云分层提取方法。首先用布料模拟滤波（CSF）算法将原始点云分为灯头层、灯杆层和地面层,在此基础上对灯头层和灯杆层点云进行连通域分析并输出聚类;然后根据灯杆层各聚类矩形对角线长度和拟合圆内部范围提取灯杆点云;最后根据灯头中心与灯杆中心的相对距离搜索灯头点云,从而实现完整路灯点云的提取。对三组数据进行实验分析,结果表明：所提方法对数据1的正确率、完整率、质量和F1值均为100%;对数据2的正确率、完整率、F1值均为87.50%,质量为77.78%;对数据3的完整率和质量均为94.74%,正确率为100%,F1值为97.30%。所提方法能够实现对路灯点云的有效识别和提取。     

轻量级激光雷达虚点滤波算法研究

基于时间飞行原理的机械式激光雷达,采用高频短时序多脉冲测量值的平均值作为目标距离值的方法,会造成目标物之间的点云数据中存在虚点的现象.为剔除虚点,分析了虚点深度与邻点距离之间的关系,提出了轻量级虚点识别公式,并在SICK Tim561激光雷达上完成了试验.试验结果表明:所提出方法能有效去除虚点,提高点云质量.