激光雷达信号与数据处理(6)

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激光雷达的工作原理与信号处理

激光雷达的工作原理与信号处理

激光雷达的工作原理与信号处理激光雷达(Light Detection and Ranging,简称LiDAR)是一种利用激光束探测目标并测量其距离、速度和方向等信息的技术。

它在自动驾驶、环境监测、地图绘制等领域得到广泛应用。

本文将探讨激光雷达的工作原理以及信号处理方面的内容。

一、激光雷达的工作原理激光雷达通过发射一束窄束激光,然后测量激光束被目标物体反射后返回的时间和强度,从而实现测量目标物体的距离和形状等信息。

其工作原理可以分为激光发射、目标反射和激光接收三个过程。

1. 激光发射:激光雷达通过激光发射器发射一束激光束。

一般而言,激光雷达会采用红外激光作为发射光源,因为红外激光有较好的穿透能力和抗干扰性。

2. 目标反射:激光束照射到目标物体上后,会被目标反射回来。

目标物体的形状、颜色和表面材质等因素会影响激光的反射情况。

3. 激光接收:激光雷达接收到目标反射回来的激光束,并通过接收器将激光信号转换为电信号进行处理。

接收器通常包括光电二极管和放大器等组件,用于接收和放大反射信号。

二、激光雷达信号处理激光雷达通过对接收到的激光信号进行处理,可以获得目标物体的距离、速度和方向等信息。

信号处理在激光雷达系统中起着重要的作用,是激光雷达工作的关键环节。

1. 距离测量:利用激光束的发射和接收时间差,可以计算出目标物体与激光雷达之间的距离。

一般来说,激光雷达系统会使用飞行时间(Time of Flight)或相位差测量法(Phase Shift)来实现精确的距离测量。

2. 速度测量:通过分析接收到的激光信号的频率变化,可以获得目标物体的速度信息。

激光雷达通常采用多普勒效应来实现速度测量,即利用光频移变化进行速度测量。

3. 方向测量:利用激光雷达的扫描方式,即通过旋转或扫描来覆盖整个空间,可以获得目标物体的方向信息。

通常情况下,激光雷达会采用机械扫描或电子扫描的方式进行方向测量。

4. 数据处理:激光雷达系统会通过采样和数字信号处理技术对接收到的激光信号进行滤波、去噪和数据分析等处理。

激光雷达数据处理流程

激光雷达数据处理流程

激光雷达数据处理流程
激光雷达技术已经成为了现今遥感技术中最为有效的一种了。

它可以提供高精度的地形高程、建筑物三维结构和植被覆盖度等信息。

但是,激光雷达数据的处理流程却相对较为复杂。

激光雷达数据的处理流程主要包括以下几个步骤:
1. 数据采集:采用激光雷达设备对目标区域进行扫描,获得包含高度信息的点云数据。

2. 数据预处理:在数据采集过程中,由于各种原因(如仪器误差、地形复杂性等)会导致点云数据存在噪声、缺失等问题。

因此需要对数据进行去噪、配准、过滤等预处理。

3. 数据分割:将点云数据分割为不同的对象,如建筑物、道路、植被等。

4. 物体提取:对每个对象进行特征提取,如高度、面积、形状等,以便进行后续分析。

5. 数据分析:对提取的特征进行分析,如建筑物识别、道路网络分析、植被覆盖度评估等。

6. 结果展示:将分析结果以可视化的形式呈现出来,如二维地图、三维模型等,方便用户进行观察和分析。

以上就是激光雷达数据处理流程的主要步骤。

随着技术的不断发展,激光雷达数据处理的精度和效率也在不断提高,未来有望在更多的应用场景中得到广泛的应用。

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激光雷达数据采集与处理流程

激光雷达数据采集与处理流程

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测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解

测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解

测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解车载激光雷达(Mobile LiDAR)作为一种新兴的测绘技术,以其高精度、高效率的特点,在地理信息、城市规划、交通管理等领域得到了广泛应用。

本文将详细介绍车载激光雷达的原理以及相关的数据处理方法。

一、激光雷达原理激光雷达利用激光束对目标进行扫描,通过测量激光束的往返时间和方向来获取目标的三维坐标信息。

车载激光雷达由激光器、接收器、扫描镜头和数据处理系统等部件组成。

1. 激光器:激光器产生高能量的激光束,通常采用固态激光器或半导体激光器。

2. 接收器:接收器接收激光束反射回来的信号,通常采用高灵敏度的光电探测器。

3. 扫描镜头:扫描镜头通过旋转或振动将激光束聚焦在不同方向上,实现对目标的全面扫描。

4. 数据处理系统:数据处理系统将接收到的激光点云数据进行坐标转换、滤波、配准等处理,生成三维点云模型。

二、数据处理方法车载激光雷达获取的点云数据量庞大,如何高效地处理这些数据成为了一个关键问题。

以下介绍几种常见的数据处理方法。

1. 数据滤波:由于车载激光雷达工作环境复杂,可能受到树木、电线等干扰,导致点云数据中存在噪点。

常用的数据滤波方法有高度阈值滤波、曲率滤波等,可以去除噪点,提高数据的精度和稳定性。

2. 地面提取:在车载激光雷达的应用中,往往需要提取地面信息,例如用于数字地图、道路设计等。

地面提取方法通常利用点云数据的高度信息,结合地形特征进行分析,通过平面拟合或者分割算法提取地面点。

3. 物体识别:车载激光雷达可以对道路上的物体进行自动识别,例如车辆、行人等。

物体识别方法往往基于机器学习或深度学习技术,通过对点云数据进行特征提取和分类,实现对不同物体的准确识别和定位。

4. 三维重建:车载激光雷达可以将获取的点云数据进行三维重建,生成真实世界的模型。

三维重建方法通常利用基于体素的体素网格分割算法,在处理大规模点云数据时具有较高的效率和精度。

5. 室内定位:车载激光雷达不仅可以在室外环境中使用,也可以应用于室内定位。

激光雷达信号处理及目标检测算法

激光雷达信号处理及目标检测算法

激光雷达信号处理及目标检测算法激光雷达是一种常用于环境感知的传感器,其通过发射激光束并接收反射回来的激光信号来获取周围环境的距离和位置信息。

为了实现有效的目标检测和环境感知,激光雷达信号需要进行一系列的处理和分析。

本文将重点介绍激光雷达信号处理及目标检测算法的关键方面。

首先,激光雷达信号处理的第一步是数据预处理。

由于激光雷达信号中可能包含一些噪声和杂散信号,因此需要对原始数据进行滤波和去噪处理。

常用的处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些滤波方法可以有效地滤除信号中的噪声,提高后续处理的精确度和可靠性。

接下来,对于经过滤波和去噪处理的激光雷达数据,需要进行点云分割。

点云分割是将连续的点云数据分割成具有相同特性或属于同一目标的子集的过程。

常用的点云分割算法包括基于几何特征的方法、基于聚类的方法和基于机器学习的方法等。

这些算法可以将点云数据集中的每个点分配到相应的目标或者背景中,从而方便后续的目标检测和定位。

然后,对于每个被分割的子集,可以利用目标检测算法进行目标检测。

目标检测是激光雷达信号处理和分析中的关键任务,其目的是从点云数据中准确地检测出目标的位置和形状。

常用的目标检测算法包括基于滤波器的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法等。

这些算法可以根据目标的特征和结构来检测出目标的存在,并提供目标的位置和属性信息。

在目标检测之后,还可以进行目标跟踪和运动估计。

目标跟踪是指在一个连续的时间序列中,通过预测和匹配的方法,从第一帧的目标检测结果开始,追踪目标的位置和运动轨迹。

运动估计是指通过分析目标在连续帧之间的位置和形状变化,估计目标的运动速度和方向。

这些信息对于环境感知和决策制定非常重要,可以用于行人识别、车辆跟踪和路径规划等应用。

最后,为了进一步提高目标检测的准确性和性能,可以结合激光雷达信号与其他传感器数据进行融合处理。

传感器融合可以利用不同传感器之间的互补性,提高目标检测的鲁棒性和可靠性。

激光雷达数据处理的方法与技巧

激光雷达数据处理的方法与技巧

激光雷达数据处理的方法与技巧激光雷达是一种常用的感知技术,广泛应用于自动驾驶、环境监测等领域。

激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来确定物体的距离和位置。

然而,由于激光雷达数据量大且复杂,对其进行有效处理和分析是一个挑战。

本文将介绍一些激光雷达数据处理的方法和技巧。

首先,激光雷达数据预处理是数据处理的重要一步。

预处理包括对原始数据进行校正和滤波操作。

校正主要是对激光雷达的固有误差进行校正,如温度漂移、时间偏移等。

滤波则用于去除噪声和异常点。

常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波和统计滤波等。

这些预处理步骤可以有效提高数据的准确性和可靠性。

其次,激光雷达数据的特征提取是对数据进行进一步处理的重要环节。

特征提取可以将原始数据转化为具有实际意义的特征信息,用于后续的目标检测和识别。

常见的特征提取方法包括形状特征提取、纹理特征提取和统计特征提取等。

形状特征提取可以利用点云数据的几何形状信息来描述物体;纹理特征提取则可以通过分析点云的颜色和反射信息来描述物体的纹理特征;统计特征提取则可以通过对点云数据进行统计分析得到物体的统计特征,如均值、标准差等。

然后,激光雷达数据的分类和识别是激光雷达应用中常见的任务之一。

分类和识别任务旨在将激光雷达数据划分为不同的类别或识别出具体的物体。

常见的分类和识别方法包括基于模式识别的方法、深度学习方法和多特征融合方法等。

基于模式识别的方法通常依赖于手工设计的特征和分类器,可以得到较好的分类和识别效果。

深度学习方法则通过构建深度神经网络模型自动从数据中学习特征和分类器,具有较强的表达能力和泛化能力。

多特征融合方法则通过将多个不同的特征进行融合来提高分类和识别的性能。

此外,在应用激光雷达数据时,还有一些值得注意的问题。

例如,多传感器融合可以将激光雷达数据与其他传感器数据(如摄像头数据)进行融合,以提高感知和决策的准确性。

此外,数据标注和标定也是关键问题,准确的数据标注和标定可以提供可信的训练和评估数据,从而提高分类和识别的准确率。

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法

测绘技术中的激光雷达数据处理与分析方法测绘技术是现代社会中不可或缺的一项技术,它能够帮助我们快速而准确地获取地理信息,为城市规划、灾害防护等方面提供有力支持。

而激光雷达作为一种高精度、高效率的测绘设备,被广泛应用于地形测绘、三维模型重建等领域。

本文将重点介绍激光雷达数据处理与分析方法。

激光雷达是一种利用雷射传输脉冲激光束并接收反射信号的设备。

其工作原理基于光电子技术和遥感技术,可以快速、准确地获取地面点云数据。

激光雷达利用脉冲激光束照射地面,通过测量激光束从发射到反射返回的时间,再结合设备接收到反射信号的强度,可以计算出地面点到激光雷达的距离。

通过激光雷达不断扫描并记录这些距离信息,就可以构建出地面的三维点云模型。

激光雷达数据处理与分析方法主要包括数据预处理、特征提取、分类和分割等步骤。

首先,数据预处理是指对原始激光雷达数据进行滤波、去噪和配准等操作,以提高数据的质量和准确性。

滤波主要是通过滤波算法对数据进行平滑处理,去除异常点和错误点,使数据更为可靠。

去噪则是对数据中的噪声进行消除,以减少对后续分析的干扰。

配准是指将多次扫描获得的数据点云进行配准,消除不同扫描之间的误差,从而得到整体一致的点云模型。

特征提取是激光雷达数据处理的关键步骤之一,它是根据点云数据的特点提取出其中的几何和拓扑信息。

常见的特征包括地面和非地面点的提取、建筑物轮廓提取等。

其中,地面点提取是指根据地面点的特征(如高度、密度等)将其从点云数据中分离出来。

非地面点则是指与地面不相关的点云,通常代表建筑物、树木等物体。

建筑物轮廓提取是指通过分析建筑物附近的点云特征,将建筑物的轮廓进行提取,以实现建筑物的三维模型重建。

分类是激光雷达数据处理的另一个重要步骤,它是根据点云数据的属性信息对不同类型的物体进行分类和识别。

常见的分类任务包括道路识别、建筑物分类和植被分类等。

道路识别是指识别出点云数据中的道路地面,为交通规划和路径规划等提供参考。

激光雷达的数据处理与应用

激光雷达的数据处理与应用

激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达(LIDAR)是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。

它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点,广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。

二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据,是由一个光束扫描得到的数据集合。

点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。

1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步,可以提高后续处理的效率和数据的准确性。

常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。

2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。

在机器人、自动驾驶等应用场景中,地面信息是非常重要的。

地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法,例如RANSAC算法、最小二乘法等。

3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中,需要从点云数据中提取出一些特征信息,例如建筑物的角点、墙面等信息。

特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。

4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据,不同数据之间需要进行配准。

点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP(Iterative Closest Point)的配准等方法。

三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。

下面列举几个典型的应用案例。

1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。

机器人通过激光雷达获取周围环境信息,结合自身运动状态,利用SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)算法构建环境地图,实现自主导航。

2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。

它可以获取周围环境信息,包括道路、车辆、行人等,实现自动驾驶车辆的感知与决策。

3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。

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激光雷达技术( 激光雷达技术(6)
信号处理(以激光测风雷达为例) 信号处理(以激光测风雷达为例)
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信号处理的目的和要求
1. 激光雷达气象回波信号特点: – 夹杂在各种杂波中的强度很弱、脉动很强、语宽较宽的随机信号。这 种信号的特点决定了雷达信号处理是从各种杂波中提取微弱有用信号 ,并使有用信号具有统计平均意义的过程。 2. 提高微弱信号检测能力、减小脉动和进行质量控制。 3. 主要措施分别是相干积分、谱平均,以及噪声抑制与杂波分离。 – 相干积分又称为相干积累或相参积累。相干积分在时域进行,在信号 保持相干的条件下,对一定数量的脉冲回波信号进行平均处理,所以 相干积分是时域平均过程。 – 相干积分的主要目的是为了提高信噪比,使信号电平高于平均噪声电 平,从而使雷达接收机能够检测到有用的微弱信号。 航天学院
e
= Y (ω )eiωt
其小Y(ω)是经过M次相干积分后输出信号的复振幅。 设H(ω)为相干积分器的传递函数,由相干积分器的输入与输出 关系,可以得到相干积分器的传递函数H(ω)为
Y (ω ) = H (ω ) • X (ω ) H (ω ) = 1 M
M −1 k =0
∑e ω
i kT
=e
i ( M −1)ωT 2
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2. 谱变换 –如果只提取回波强度信息,则无需对回波信号进行谱分析和谱变 换。 –为了在获取回波强度信息的同时得到速度信息,需要对相干积分 后的时域信号进行谱分析。通过谱变换将时域信号变为频域信号 –在频域对信号进行研究.不但可以得到回波强度,还可以得到速 度以及速度谱宽。 –激光测风雷达通常采用快速博里叶变换(FFT)方法对相干积分后 得到的数据进行频率变换。 –样本数一般取2n个(n为整数)。 –用于FFT的数据个数称为谱变换点数(简称谱点数),记为NSP (number of spectral points)。
I,Q信号,分别是包络函数的余弦分量和正弦分量。I,Q信号的相位相差 π/2。I,Q信号与气象回波信号的振幅和相位的关系为
a(t ) = I 2 (t ) + Q 2 (t )
ϕ (t ) = acr tan
Q(t ) I (t )
信号处理针对的是距离库,处理的对象是从每个距离库提取的I,Q信号。 各种信息都通过对I,Q信号的处理得到,I,Q信号成为风廓线雷达信号处 理单元的输入信号。 在信号处理单元,I,Q信号被用于谱短参数等基础数据的计算。 航天学院
信号处理步骤与基础数据计算
1. 在五个基础数据中,功率诺密度函数更为基础。 – 回波功率、多普勒频移、多普勒谱宽和信噪比的计算均由功率 谱密度函数导出。 – 另外.在基础数据的计算过程中,还需要确定平均噪声功率。 2. 信号处理步骡 – 按处理的先后次序,信号处理需要经过以下几个步骤: 相干积分(时城平均) 谱变换 谱平均(频域平均) 谱矩参数估计
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4. 谱矩计算 – 回波信号经过相干积分、谱变换、谱平均处理之后,得到相对 平稳的功率谱密度函数,典型结果如图所示。 – 不同于点目标的回波信号,气象回波信号是取样体积内湍流团 综合作用的结果,所以回波信号的功率诺不是单一的谱线,而 是具有一定分布宽度、一般呈高斯分布的离散谱函数。 – 另外,噪声和干扰是不可避免的,大气背景噪声和雷达系统噪 声谱以及随机干扰信号谱叠加在有用的回波信号频谱上。其中 噪声谱分布很宽,分布在整个雷达接收机信号带宽内。 – 在获得相对平稳的功率语密度函数之后,需要计算各谱矩参量 和信噪比。图中标出了各诺矩参量的含义。
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1. 相干积分 – 每次脉冲后的回波信号取样 ,看上去犹如杂乱无章的噪 声信号。 – 经过多次的相干积分处理, 倍噪比得到有效提高,有用 的气象信号显露出来。 – 平均(累积)次数称为相干积 分数,记为NCI(number of coherent integrations)。 – 相干积分对于微弱信号的提 取起着非常重要的作用,其 原理将在后文详细介绍。
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接收信号流程
1. 雷达回波信号被天线接收后送至接收机。 2. 为了提高雷达系统的动态范围,目前大部分采用数字中频接收机。 3. 接收信号经混频后由射频信号变成中频信号,然后对中频信号进行A/D 变换,变成数字中频信号送入数字中频接收机。 4. 数字中频信号分两路,分别与相位相差号的两路本娠信号进行混频(又称 为鉴相),得到正交I,Q两路信号。 5. I.Q信号经过取样、滤波等处理后送至信号处理单元。 航天学院
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4. 在确定了平均噪声功率之后,如图所示,便可以确定[有用信号 的]功率谱密度覆盖区间。 5. 根据功率谱密度及其分相区间,便可以进行功率谱密度零阶矩 、一阶矩和二阶中心矩的计算,它们分别对应平均回波功率、 多普勒频移和多普勒谱宽。 6. 再根据多普勒频移与多普勒速度之间的关系:
fd = ±
距离库的划分
1. 为了获得距离(高度)信息,在 每次脉冲发射后的接收期间, 需要进行距离库的划分,距离 库也称为数据库或取样体积。 2. 距离库的划分是利用距离门电 路对连续的回波信号以脉冲宽 度?为时间间隔进行采样。 3. 信号处理针对距离库进行.对 每个距离库的多次取样进行处 理,从中提取表征取样体积散 射强度与运功速度等信息。
MωT sin 2 ωT sin 2
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由传递函数H(ω)可以分析出:当频率fn=n/T,n=0,1,2.…,M-l 时,H(ω)有幅度值为1的极大值,而在其他频率上,H(ω)<l,即在 一定频带范围内的信号被累加起来,而在其他频率的信号受到抑制。 以H(ω)最大值为中心的每个中心频带的半宽度,定义为增益降 低3dB处的圆频率ωm。在给定的M值下,对应领带半宽度的圆频率 ωm应满足
M −1 2 ∑ x(t + kT ) k =0 = [Mx(t + kT )] = M × SNR SNRM = 1 M −1 2 Mσ n 2
2
∑σ
k =0
n
1. 可见,M次相干积分使(功率)信噪比提高了M倍。 2. 相干积分可以在中频进行,也可以在视频进行。由于数字技术已 经达到实用可靠的程度,数字接收机、数字鉴相器己被风廓线雷 达广泛采用。目前,采用数字接收机的风廓线雷达,相干积分一 般在中频进行。 3. 相干积分的对象是从每个距离库中获取的I,Q信号,I,Q信号 由正交相位检波得到,相干积分对J,Q两个分量分别进行累加。
x(t ) = X (ω )eiωt
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如果每次累加的延迟时间为了,那么.经过M次累加平均后,输出 信号可以表示为
y (t ) = M
M −1 k =0
∑ x(t + kT )
将输入信号表达式代人上式,得到:
1 y (t ) = X (ω ) × M
M −1 k =0
∑e ω
i kT iωt
lim lim
M →∞
1 M
M −1 k =0
∑ν
n
(t + kT ) = 0
(2)噪声的方差σ2n保持不变。 在取样时段内,对噪声信号做这样的假设是充分合理的。在 不进行相干积分处理的情况下,信噪比记为SNRl
SNR1 = x 2 (t + kT )
2 σn
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在进行M 次相干积分处理后,信噪比变为
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−若以s(t)表示回波的电压信号,以F(f)表示s(t)的傅里叶变换,称 F(f)为s(t)的频谱函数,那么,频谱函数的模F(f)是s(t)振幅的频谱 。根据伯塞伐尔(PaMml)等式:
+∞
−∞
[s(t )] dt = ∫ [F ( f )]2 df ∫
2 −∞ 2

S( f ) = F( f )
2vr
λ
Pr SNR = + 1 Pn
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观测周期的估算
1. 一个探测周期的长短主要由波束数、脉冲数和脉冲重复周期三者的乘积决 定。 2. 其中,脉冲数由相干积分数、谱变换点数、谱平均数的乘积构成。如果波 束数为NB,相干积分数为NCI,谱变换点数为NSP,谱平均数为NFFT,脉冲 重复周期为PRT, 3. 那么,进行一个探测周期所用的时间约为
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基础数据的计算
1. 在经过相干积分(时域平均)、谱变换、语平均处理得到相对平稳的 功率诺密度函数之后,为了得到各诺矩参量,首先需要确定平均 噪声功率。 2. 在确定了噪声功率之后,才能计算各谱矩参量和信噪比。 3. 确定平均噪声功率有多种方法。 – 方法之一是可以利用充分远的距离库的回波信号来确定。充分 远的距离库的信号,例如,每一波束方向的最后几个距离库, 气象回波信号微弱到可以忽略,认为只是噪声信导。 – 由此确定的噪声功率既包含了大气背景噪声,也包括了雷达本 机噪声。
TC = N CI × N SP × PRT
称为相干处理时间
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相干积分原理
1. 相干积分原理如图所示。相干积分过程是一个循环延时累加过程。某一 次的输入信号经过一个延时电路延迟后,再与其后续的输入信号在加法 器中进行相加,相加后的信号再次通过延时电路与新的后续输入信号相 加,如此循环进行M次,得到一个输出信号 2. 为了便于说明相干积分的原理与作用.不妨假设相干积分的输入信号为 单色信号,频率为ω,振幅为X(ω),即
显然,S(f)具有能量密度的意义,称为功率谱密度函数。它反映了 回波信号能量在频率上的分布情况。
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3. 谱平均 – 相干积分后,信噪比得到提高。对相干积分后的数据序列进行 谱分析后,得到功率谱密度。 – 经过一次FR处理,就得到了一次功率谱密度结果。因为气象 目标存在较强的起伏现象,所以一次FFT得到的功率谱具有较 强的脉动性。 – 为了减小功率谱密度的脉动.使之变得平稳,需要对若干次诺 分析得到的功率谱密度再次进行平均,称为谱平均。谱平均数 记为NFFT( number fast Fourier transform)。 – 另外,谱平均有相当于提高悟噪比的作用。 – 如果将N个独立的功率谱进行平均,(功率)倍噪比相当于提高 √N倍。
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