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41.
全波形激光雷达测距精度,又称测距重复精度或测距标准差,受激光器出光稳定性、激光脉宽、探测器响应时间抖动、电路噪声、波形形态、波形采样频率和波形处理算法等因素影响。理论分析了不同采样频率和不同脉宽对全波形激光雷达测距精度的影响,并采集不同的采样频率(1.25、2.5、5 GHz)和不同脉宽(1、2、3、···、10 ns)条件下的波形数据,经滤波、插值、波形提取等预处理后,利用线性高斯拟合、加权线性高斯拟合、迭代加权线性高斯拟合、期望最大化算法、和Levenberg Marquardt算法共5种算法计算测距值并统计测距精度。实验结果表明,EM算法获得的测距精度相比其他4种算法受到波形畸变的影响最小;加权线性高斯拟合算法获得的测距精度受采样频率变化的影响最小;相同波形幅值条件下,实际脉宽增加2.47倍,利用EM算法获得的测距精度从0.97 mm下降至1.18 mm,因此增加脉宽会降低测距精度;在光脉宽为4 ns的情况下,5 GHz采样频率数据在EM算法获得的测距精度分别为2.5 GHz、1.25 GHz采样频率数据的测距精度的1.71倍和3.07倍,而当2.5 GHz和1.25 GHz采样频率数据分别插值2倍和4倍至5 GHz后,仅为1.17倍和1.29倍,因此提高采样频率能够提高测距精度,而对低采样频率数据进行插值能够获得接近高采样频率数据的测距精度。 相似文献
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在云雾影响下,脉冲激光引信存在着虚警概率高、测距精度差的问题,这些问题是制约激光引信全天候工作的主要问题。为了降低云雾对于全波形采样激光引信的影响,提出一种基于高斯分解的回波脉冲处理方法,采用高斯模型将回波信号分解成单独高斯脉冲的形式,根据波形特征分辨出真实目标回波与云雾后向散射回波。从理论仿真和实验上对比了该方法与数字互相关方法的性能差异,结果表明:在能见度小于4 m的云雾条件下,数字互相关法测距精度恶化到1.6 m,而高斯分解法能够实现0.18 m的测距精度,优于互相关处理方式。该方法为激光引信在云雾环境下高精度测距提供了新的数据处理思路。 相似文献
43.
针对正交频分复用(OFDM)波形外辐射源雷达的参考信号获取问题,基于"解调-再调制"的重构方法结合了波形优势,能获得更为纯净的参考信号.该文在此基础上提出一种联合OFDM解调、信道估计、信道均衡和星座点逆映射的深度神经网络(DNN)重构方法,建立了基于DNN的参考信号重构方案,通过网络学习自适应深度挖掘从时域接收符号到传输码元之间的映射关系、隐式地估计信道响应,从而提高解调精度和重构性能.该文首先研究了仿真数据集的获取问题、DNN的搭建和训练问题,接着对基于DNN方法在导频数目减少、循环前缀的移除、存在符号定时偏差、存在载波频偏、对高峰值平均功率比信号进行时域加窗滤波等情况下的参考信号重构性能进行了仿真分析,仿真结果表明该方法对参考信号重构的有效性. 相似文献
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