高重频激光回波信号检测新方法

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高重复率卫星激光测距中一种回波实时识别方法

中　国　科　学　院　上　海　天　文　台　年　刊2008年　总第29期　AN NALS OF S HANG HA I OBSE RV AT ORY ACADE M I A SI N I CA No .29,　2008高重复率卫星激光测距　中一种回波实时识别方法3秦　思1,2　张忠萍1　张海峰1,2　吴志波1(1.中国科学院上海天文台,上海200030;　2.中国科学院研究生院,北京100049)提要高重复率卫星激光测距(S LR )采用低能量激光,回波率较低且探测器暗噪声数明显增多,尤其在白天测距强背景噪声时,回波信号更是难于识别。

该文提出了两次滤波的回波实时识别方法。

为验证此方法的可行性,使用了Graz 激光站2kHz 实际测距数据,模拟了高重复率测距过程。

结果表明,此方法在对高重复率激光测距回波识别中是有效的,为开展k Hz 激光测距打下了技术基础。

主题词:高重复率卫星激光测距—回波实时识别—两次滤波t分类号:P228.51　引　言高重复率卫星激光测距(H igh R epetition Ra te Satellite L aser Ranging )是上世纪末提出的一种新的激光测距技术,最早由美国航空航天局哥达德空间飞行中心的John Degnan 等人提出,他们的目的是建立一套全自动、对人眼伤害小的激光测距系统(S LR2000)。

之后,奥地利,英国,德国,中国等国家相继开展高重复率激光测距的研究,以适应卫星激光测距技术的发展趋势。

与低重复率激光测距系统相比,高重复率激光测距系统具有测距频率高、点数多、标准点精度高等特点。

目前奥地利Gr az 激光测距站、美国GSFC 激光测距站、英国Herst monceux 激光测距站等都已经成功实现了高重复率卫星激光测距。

表1为Graz 站新老S LR 系统每圈的回波点数对比[1],从表1可以看出,高重复率激光测距每圈回波数比常规测距有几个数量级的提表1　Gra z 站新老S L R 系统每圈的回波点数对比Ta ble 1　R eturn s per pa ss of old SL R con tra st to new S L R i n Gra z 测距卫星老激光器:10Hz,35mJ新激光器:2kHz,0.4mJ E NV I SAT etc:5000u p t o 400000 JAS ON -1:5000u p t o 530000 T OPEX:7000u p t o 750000 AJ IS A I :8000>　1000000 LAGE OS:14000>　1000000收稿日期2626;　修回日期223天文联合基金(N 63)面上项目;上海市空间导航与定位技术重点实验室项目(N 6DZ )资助课题。

脉冲激光测距回波信号时间选通处理技术

文章编号：1002-2082 (2020) 06-1284-05脉冲激光测距回波信号时间选通处理技术张浩朋，陈青山，刘　洋，吕　勇（北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 100192）摘要：为了降低高重频脉冲激光测距回波信号的误识别率，提高测距性能，对高重频脉冲激光测距回波信号调理技术进行深入研究。

采用FPGA 作为主控芯片，产生激光调制脉冲，并根据被测距离3.33 μs ～33.33 μs 时间选通方波信号，驱动开关芯片产生与量程关联的时间波门，有效滤除脉冲回波中的干扰脉冲，该方法改进了常规脉冲激光测距信号处理系统的自动增益控制环节。

测试实验结果表明：在脉冲回波信号60 dB 的动态范围内，可有效滤除回波信号中引入的干扰脉冲，极大地降低了干扰脉冲误识别造成粗大误差的可能性。

该方法可推广应用于脉冲激光测距信号处理系统，使系统测距精度提高12.6%。

关键词：激光测距；时间选通；干扰脉冲；高重频中图分类号：TN249 文献标志码：A DOI ：10.5768/JAO202041.0607002Time-gated processing of pulse laser ranging echo signalZHANG Haopeng ，CHEN Qingshan ，LIU Yang ，LYU Yong（Beijing Information Science and Technology University School of Instrument Science andOptoelectronics Engineering, Beijing 100192, China ）Abstract ：In order to reduce the error recognition rate of high repetition pulse laser ranging echo signal and improve the ranging performance, the adjustment technology of high repetition pulse laser ranging echo signal is studied deeply. FPGA was used as the main control chip to generate laser modulation pulses, and square wave signals were selected according to the measured distance of 3.33 μs ～33.33 μs, and the switch chip was driven to generate the time wave gate associated with the range, effectively filtering out the interference pulses in the pulse echo. This method improved the automatic gain control link of the conventional pulse laser ranging signal processing system. The test results show that within the dynamic range of 60 dB of the pulse echo signal,interference pulses introduced in the echo signal can be effectively filtered out, greatly reducing the possibility of error caused by the false recognition of interference pulses. This method can be applied to the pulse laser ranging signal processing system, and the ranging accuracy of the system can be increased by 12.6%.Key words ：laser ranging ；time gate ；interference pulse ；high frequency引言激光测距是一种非接触式的距离测量技术，它利用光子飞行时间来计算目标距离[1]。

一种基于高重频波形的慢速目标检测新方法

㊀收稿日期：２０１９⁃０２⁃２５；修回日期：２０１９⁃０５⁃０６㊀作者简介：朱伟，男，１９８７年生，高级工程师，博士，研究方向：雷达总体设计和阵列信号处理；贺芃，女，１９９２年生，工程师，硕士，研究方向：阵列信号处理和波形设计；王凤艳，女，１９８３年生，经济师，硕士，研究方向：科研项目过程控制㊁风险管理和知识共享；马晓静，女，１９８３年生，讲师，硕士，研究方向：雷达原理㊁雷达对抗原理㊂一种基于高重频波形的慢速目标检测新方法朱㊀伟１，贺㊀芃１，王凤艳２，马晓静３（１．中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥２３００８８；２．上海船用柴油机研究所，上海２０１１０８；３．国防科技大学电子对抗学院，合肥２３００３７）摘㊀要：针对高重频雷达强杂波背景下慢速目标的检测问题，提出一种基于变初相高重频波形的慢速目标检测技术㊂该方法通过改变发射脉冲的初相，使得回波中目标与杂波的相位关系发生变化，造成目标多普勒频率的偏移，完成目标与杂波在多普勒维的分辨㊂该方法能够准确㊁快速㊁可靠地实现强杂波背景下慢速目标检测㊂计算机仿真结果和实测数据处理结果证实了该算法的可行性㊂关键词：雷达；变初相高重频波形；慢速目标检测中图分类号：ＴＮ９１１．７㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀文章编号：１００９⁃０４０１（２０１９）０２⁃００２０⁃０４Ａｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｈｉｇｈＰＲＦｗａｖｅｆｏｒｍＺＨＵＷｅｉ１，ＨＥＰｅｎｇ１，ＷＡＮＧＦｅｎｇ⁃ｙａｎ２，ＭＡＸｉａｏ⁃ｊｉｎｇ３（１．Ｎｏ．３８ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣＥＴＣ，Ｈｅｆｅｉ２３００８８；２．ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｎｅＤｉｅｓｅｌＥｎｇｉｎｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１１０８；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｈｅａｖｙｃｌｕｔｔｅｒｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ａｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｉｎｉｔｉａｌｐｈａｓｅｈｉｇｈＰＲＦｗａｖｅｆｏｒｍ．Ｔｈｅｐｈａｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔａｒｇｅｔａｎｄｔｈｅｃｌｕｔｔｅｒｉｎｔｈｅｅｃｈｏｃｈａｎｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｉｎｉ⁃ｔｉａｌｐｈａｓｅｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｐｕｌｓｅ，ｃａｕｓｉｎｇｔｈｅｏｆｆｓｅｔｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔＤｏｐｐｌｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ａｎｄｔｈｅｔａｒｇｅｔａｎｄｔｈｅｃｌｕｔｔｅｒｃａｎｂｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｉｎｔｈｅＤｏｐｐｌｅｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｑｕｉｃｋｌｙａｎｄｒｅｌｉａｂｌｙａｃｈｉｅｖｅｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｈｅａｖｙｃｌｕｔｔｅｒｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｔｈｅｒｅａｌｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｖｅｒｉｆｙｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒａｄａｒ；ｖａｒｉａｂｌｅｉｎｉｔｉａｌｐｈａｓｅｈｉｇｈＰＲＦｗａｖｅｆｏｒｍ；ｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ０㊀引㊀言随着现代战争的需要，雷达由传统的三坐标向四坐标发展㊂为了获取目标的距离㊁方位㊁仰角之外的径向速度信息，高重频波形在目标分离㊁机动目标跟踪㊁多目标分辨等场景下得到广泛应用㊂与低重频波形相比，高重频波形具有如下优势：（１）测速不模糊，回波多普勒信息更精细化；（２）在距离㊁方位㊁仰角维度上无法对目标进行分辨时可以利用精细的多普勒信息进行目标分辨；（３）对已跟踪的目标利用径向速度信息可进行载机投弹㊁机载导弹发射等分离目标进行判断；（４）对高机动目标将速度信息接入跟踪回路，可提高目标的跟踪稳定性；（５）对已跟踪上的目标可以通过跟踪回路给出的距离预计值进行０２第３９卷㊀第２期２０１９年６月雷达与对抗ＲＡＤＡＲ＆ＥＣＭＶｏｌ．３９㊀Ｎｏ．２Ｊｕｎ．２０１９解距离模糊，不需要使用多种高重频波形组合解模糊，节省系统资源㊂当然，高重频波形也存在缺点，主要有如下几点：（１）测距模糊，进行目标搜索时需要通过多种高重频波形组合解模糊的方式保证全距离段无模糊，使得系统资源的浪费严重；（２）距离无模糊范围小，远区目标会折叠到近区杂波区，强杂波对弱目标检测有影响；（３）速度分辨率有限，速度分辨率由波形驻留时间决定，受系统资源的限制，波形驻留时间不可能无限增大，即速度分辨率始终有上限㊂由于速度分辨率有限，当目标低速运动或者切向机动时目标相对雷达径向速度较小，若目标在距离上折叠到近区强杂波区，雷达难以在强地杂波中进行目标检测，容易造成目标丢失㊁跟踪中断㊂这可以通过增加波形驻留时间来提高速度分辨率㊂但是，这需要花费大量的系统资源，同时驻留时间过长会导致目标产生跨距离单元㊁跨多普勒单元的现象，而且无法从根本上解决强杂波背景下慢速目标的检测问题㊂针对强杂波中慢速目标的检测问题，文献［１］提出基于ＣＦＡＲ和形态学滤波的信号处理方法抑制不必要的地杂波并实现低慢小目标的检测；文献［２］设计了基于零频抑制与杂波图的地面慢速目标检测方法，采用空间邻域插值方式完成目标区域的杂波背景积累，解决慢速目标检测不连续问题；文献［３］提出基于十字窗改进的多帧积累算法，实现海面弱小慢速目标检测；文献［４］提出于基于小波分析的自适应杂波抑制技术进行雷达慢速目标分离；文献［５］提出了复杂的海杂波背景下的非相干慢速目标检测算法㊂以上大量的研究均集中在信号处理层面，通过抑制杂波提高信杂噪比的方法来实现慢速目标检测，并没有从信号波形角度进行特别设计㊂针对以上问题，本文提出一种变初相高重频波形，对变初相高重频波形进行慢速目标检测的原理进行说明，最后给出仿真和实测数据结果㊂１㊀变初相高重频波形为了信号处理相参处理的需要，常规高重频波形的每个脉冲发射初相调制均为同一个值㊂变初相高重频波形在高重频波形的基础上改变高重频波形每个脉冲的初相，相邻脉冲的初相差呈现线性变化规律，这样后续的信号处理仍然可进行相参处理㊂以Ｎ个脉冲的高重频波形为例，对Ｎ个发射脉冲的初相分别进行调制，第１，２，，Ｎ个发射脉冲的初相分别调制相位为φｎ（ｎ＝１，２，，Ｎ），φｎ的值为φｎ＝（ｎ－１）㊃ｎ２φ（１）其中，φ为脉冲初相的变化参数㊂相邻脉冲的初相相位差为φｎ－φｎ－１＝（ｎ－１）㊃ｎ２φ－（ｎ－２）㊃（ｎ－１）２φ＝（ｎ－１）㊃φ（２）可以看出，相邻脉冲的初相相位差为线性变化㊂２㊀慢速目标检测算法本算法基本思想为：通过改变高重频波形每个脉冲的初相，使得相邻脉冲的初相差线性变化㊂考虑杂波在近区而目标在远区，两者在无模糊距离内距离折叠的次数不同㊂目标折叠次数多，使得回波各个脉冲的相位内包含两个分量，一个是目标或杂波自身速度带来的多普勒频移，慢速目标与杂波的多普勒频移相差不大；另一个是脉冲初相变化带来的相位分量㊂由于目标和杂波在距离上折叠的次数不同，第２个分量不一致㊂因此，可以在多普勒维度上将目标与杂波分开，实现强杂波背景下慢速目标的检测㊂高重频波形参数如下：重复周期Ｔｒ；重复频率ｆｒ；脉冲个数为Ｎ；对应的最大无模糊距离为Ｒｍａｘ＝ｃＴｒ／２，其中ｃ为光速；脉冲初相的变化参数为φ㊂杂波参数如下：考虑杂波的距离位于距离无模糊区内，多普勒频率ｆｄＣ的范围为－ｆｄＣｍａｘｆｄＣｍａｘ，通常ｆｄＣｍａｘ≪ｆｒ㊂目标参数如下：距离为ＲＴ，径向速度为ｖＴ㊂目标折叠到距离无模糊区的折叠次数为Ｋ＝⌊ＲＴ／Ｒｍａｘ」，其中⌊㊃」表示向下取整；目标多普勒频率为ｆｄＴ＝２ｖＴ／λ，其中λ表示雷达波长㊂由于杂波距离近，目标距离远，因此收到第ｎ个脉冲回波里包含的是第ｎ个脉冲的杂波回波信号和第ｎ－Ｋ个脉冲的目标回波信号㊂因此，第ｎ个脉冲和第ｎ＋１脉冲接收回波的相位Φｎ和Φｎ＋１分别为Φｎ＝ϕｎ＋ζｎ－Ｋ＋φｎ－Ｋ（３）Φｎ＋１＝ϕｎ＋１＋ζｎ＋１－Ｋ＋φｎ＋１－Ｋ（４）其中ϕｎ㊁ϕｎ＋１为杂波多普勒带来的脉间相位变化，ζｎ－Ｋ㊁ζｎ＋１－Ｋ为目标速度带来的脉间相位变化㊂对回波信号分别进行相位补偿，补偿值为当前发射脉冲的调制相位㊂得到第ｎ个脉冲和第ｎ＋１脉冲接收回波的相位Φᶄｎ和Φᶄｎ＋１分别为Φᶄｎ＝ϕｎ＋ζｎ－Ｋ＋φｎ－Ｋ－φｎ（５）１２朱㊀伟㊀等㊀㊀一种基于高重频波形的慢速目标检测新方法Φᶄｎ＋１＝ϕｎ＋１＋ζｎ＋１－Ｋ＋φｎ＋１－Ｋ－φｎ＋１（６）相应地，第ｎ＋１脉冲和第ｎ个脉冲接收回波的相位差为ΔΦｎ＝（ϕｎ＋１－ϕｎ）＋（ζｎ＋１－Ｋ－ζｎ－Ｋ）＋（φｎ＋１－Ｋ－φｎ－Ｋ）－（φｎ＋１－φｎ）＝２πｆｄＣＴｒ＋２πｆｄＴＴｒ＋（ｎ－Ｋ－１）㊃φ－（ｎ－１）㊃φ＝２πｆｄＣＴｒ＋２πｆｄＴＴｒ－Ｋ㊃φ＝２πｆｄＣＴｒ＋２πｆᶄｄＴＴｒ（７）其中ｆᶄｄＴ＝ｆｄＴ－Ｋ㊃φ２π㊃Ｔｒ㊂可以看出，目标的多普勒频率由ｆｄＴ搬移到ｆᶄｄＴ，选取合适的φ，可以在多普勒维上将杂波与目标区别开㊂考虑到杂波信号强，多普勒维上影响范围大，可以将目标多普勒频率偏移到Ｌ倍杂波多普勒频率以外，同时目标多普勒频率不能偏移到重复频率以外㊂因此，脉冲初相的变化参数φ取值范围为２π㊃（ｆｄＴ－ｆｒ＋Ｌ㊃ｆｄＣｍａｘ）㊃ＴｒＫɤφɤ２π（ｆｄＴ－Ｌ㊃ｆｄＣｍａｘ）ＴｒＫ（８）综上所述，本文算法步骤如下：步骤１：根据目标㊁杂波相关参数，利用式（８）计算脉冲初相的变化参数；步骤２：对Ｎ个发射脉冲的初相分别进行调制；步骤３：对Ｎ个接收脉冲的回波信号分别进行相位补偿，各个脉冲的补偿相位为φｎ；步骤４：剔除没有目标回波的前Ｋ个脉冲，对后Ｎ－Ｋ个接收脉冲分别进行脉冲压缩；步骤５：对Ｎ－Ｋ个脉冲压缩结果在脉冲维进行ＦＦＴ处理（相干积累）；步骤６：对ＦＦＴ结果进行恒虚警检测，可得到目标的测量距离和偏移后的多普勒频率ｆ＾ｄＴ－ｂｉａｓ；步骤７：计算目标的无偏移多普勒频率㊂去除相位参数引起的多普勒偏移值，目标的无偏移多普勒频率ｆ＾ｄＴ为ｆ＾ｄＴ＝ｆ＾ｄＴ－ｂｉａｓ＋φ㊃Ｋ２π㊃Ｔｒ算法流程图如图１所示㊂３㊀计算机仿真和实测数据处理为了验证本文方法的有效性，计算机仿真条件如下：（１）高重频波形参数：重复周期３６０μｓ，重复频率２７７７．８Ｈｚ，脉冲个数为６６，对应的最大无模糊距离为图１㊀变初相高重频波形处理流程图５４ｋｍ，雷达波长为１ｍ；（２）杂波参数：距离范围为０５０ｋｍ，杂波的多普勒分布范围为－６６Ｈｚ㊂（３）目标参数：距离为２４０ｋｍ，径向速度为２ｍ／ｓ，多普勒频率为４Ｈｚ㊂目标折叠到距离无模糊区的折叠次数为４，折叠后目标距离为２４ｋｍ，目标信杂噪比为－１５ｄＢ㊂分别用常规高重频波形和变初相高重频波形进行处理，脉冲初相的变化参数φ为－０．１３９６㊂仿真的距离⁃多普勒频谱结果如图２㊁图３所示㊂图中，横轴表示距离模糊后的距离，单位为ｋｍ；纵轴为多普勒频率，单位为Ｈｚ；颜色表示多普勒谱强度，单位为ｄＢ㊂图２㊀常规高重频波形处理结果从图２中可以看出，常规高重频波形的处理结果里面目标湮没在杂波中，无法在多普勒上进行分辨㊂从图３中可以看出，从本文方法的处理结果中可以明显看到２４ｋｍ处的目标㊂目标距离单元的多普勒频谱如图４所示，可以看出目标的多普勒频率已经偏出杂波区㊂２２雷达与对抗㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年㊀㊀第２期图３㊀变初相高重频波形处理结果图４㊀目标距离单元的多普勒频谱为了验证本文方法在实际雷达中的性能，将本文方法应用于某雷达，对针对切向飞行目标探测的实测数据进行处理，处理结果如图５所示㊂图中，横轴表示距离模糊后的距离，单位为ｋｍ；纵轴为多普勒频率，单位为Ｈｚ；颜色表示多普勒谱强度，单位为ｄＢ㊂图５㊀实测数据处理结果㊀㊀从图５可以得出，处理结果中可以明显看到模糊距离为１７．６９ｋｍ处的切向目标，目标的多普勒频率已经偏出杂波区㊂５㊀结束语雷达使用高重频波形进行目标检测时，由于速度分辨率有限，当目标慢速运动时，若目标折叠到近区强杂波区，雷达难以在强地杂波中进行目标检测，容易造成目标丢失㊁跟踪中断㊂为此，本文提出一种基于变初相高重频波形的慢速目标检测方法㊂通过改变发射脉冲的初相，使得回波中目标与杂波的相位发生变化，造成目标多普勒通道的偏移，完成目标与杂波在多普勒维的分辨，不需要增加额外的系统资源，同时可以通过偏移后的目标多普勒通道信息计算目标的真实径向速度㊂计算机仿真结果和实测数据处理结果证明，本文算法能够有效地解决高重频波形时强杂波背景下慢速目标的检测跟踪问题㊂应当指出的是，当目标位于高重频波形的距离无模糊区时，本文方法无法将目标和杂波在多普勒维进行分离㊂参考文献：［１］㊀王俊，余杰．地杂波中的低空慢速小目标检测［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１７，５３（Ｓ２）：２１５⁃２１９．［２］㊀温博，郑远，刘兵．基于零频抑制与杂波图的地面慢速目标检测［Ｊ］．电子设计工程，２０１４，２２（１０）：８５⁃８７．［３］㊀王雅，陶海红，代品品，等．基于多帧积累的海面弱小慢速目标检测算法［Ｊ］．航空兵器，２０１８，４（２）：４３⁃４７．［４］㊀诸寒梅．雷达慢速小目标检测技术研究［Ｄ］．西安电子科技大学硕士学位论文，２０１０．［５］㊀ＳｈａｎｎｏｎＤＢ，ＫａｒｌＧ，ＪｅｆｆｒｅｙＨ．ＨＲＲｄｅｔｅｃｔｏｒｆｏｒｓｌｏｗ⁃ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｉｎｓｅａｃｌｕｔｔｅｒ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ⁃ａｃｔｉｏｎｓｏｎａｅｒｏｓｐａｃｅａｎｄｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｙｓｔｅｍｓ，２００７，４３（３）：２０５⁃２１０．３２朱㊀伟㊀等㊀㊀一种基于高重频波形的慢速目标检测新方法。

高重复率卫星激光测距中一种回波实时识别方法

高重复率卫星激光测距中一种回波实时识别方法
秦思;张忠萍;张海峰;吴志波
【期刊名称】《中国科学院上海天文台年刊》
【年(卷),期】2008(000)001
【摘要】高重复率卫星激光测距(SLR)采用低能量激光,回波率较低且探测器暗噪声数明显增多,尤其在白天测距强背景噪声时,回波信号更是难于识别.该文提出了两次滤波的回波实时识别方法.为验证此方法的可行性,使用了Graz激光站2kHz实际测距数据,模拟了高重复率测距过程.结果表明,此方法在对高重复率激光测距回波识别中是有效的,为开展kHz激光测距打下了技术基础.
【总页数】7页(P67-73)
【作者】秦思;张忠萍;张海峰;吴志波
【作者单位】中国科学院上海天文台,上海,200030;中国科学院研究生院,北
京,100049;中国科学院上海天文台,上海,200030;中国科学院上海天文台,上
海,200030;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院上海天文台,上
海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】P228.5
【相关文献】
1.卫星激光测距中回波实时识别和预报轨道的实时修正 [J], 张忠平;Georg Kirchne;夏小海
2.10kHz重复率全天时卫星激光测距 [J], 龙明亮;张海峰;门琳琳;吴志波;邓华荣;秦思;张忠萍
geos卫星激光测距前沿回波数据提取模型及应用 [J], 周钊冉;秦思;张海峰;程志恩;杨昊;张忠萍
4.基于G-SPAD的卫星激光测距回波特性 [J], 刘源;安宁;范存波;温冠宇;张海涛;马磊
5.卫星激光测距回波探测成功概率统计分析 [J], 吴志波;张忠萍;杨福民;韩虹
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激光雷达的回波信号检测方法、装置及存储介质[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110119842.9(22)申请日 2021.01.28(71)申请人锐驰智光（北京）科技有限公司地址 100081 北京市海淀区中关村南大街乙12号天作国际A座2608(72)发明人段奇甫　(51)Int.Cl.G01S 17/02(2020.01)G01S 17/10(2020.01)G01S 7/41(2006.01)(54)发明名称激光雷达的回波信号检测方法、装置及存储介质(57)摘要本发明公开一种激光雷达的回波信号检测方法、装置及存储介质。

根据本发明的一实施例的激光雷达的回波信号检测方法包括：接收回波信号，其中，所述回波信号是模拟信号形态；将从第一时间起经过预设时间时的回波信号的强度作为第一强度，其中，所述第一时间是回波信号的强度开始大于阈值的时间；所述预设时间的长度是接收回波信号之前已经设定的值，且小于从激光雷达发出的激光的脉冲宽度；将所述第一时间或与所述第一时间相关的时间发送给激光雷达外部或内部的处理器，与所述第一时间相关的时间是能够利用检测过程中已知的参数通过计算得到第一时间的时间；将第一强度发送给激光雷达外部或内部的处理器。

权利要求书3页说明书9页附图7页CN 112596062 A 2021.04.02C N 112596062A1.一种激光雷达的回波信号检测方法，其特征在于，包括：接收回波信号，其中，所述回波信号是模拟信号形态；将从第一时间起经过预设时间时的回波信号的强度作为第一强度，其中，所述第一时间是回波信号的强度开始大于阈值的时间，所述预设时间的长度是接收回波信号之前已经设定的值，且小于从激光雷达发出的激光的脉冲宽度；将所述第一时间或与所述第一时间相关的时间发送给激光雷达外部或内部的处理器，与所述第一时间相关的时间是能够利用检测过程中已知的参数通过计算得到第一时间的时间；将第一强度发送给激光雷达外部或内部的处理器。

激光扫描实验回波信号的分析

激光扫描实验回波信号的分析陈金令;宿丁;魏学明;邓林明;缪康【摘要】This paper presented a new laser radar that measures the profile of the target by detecting the change of returned laser energy.With 2-D scanning and direct detection technology,a rapid-scanning laser system was established.The system steers a mirror to oscillate in X and Y direction at different frequency, so the laser beam dither in two directions and scan the surface of target.The energy of the laser reflected from the target was detected by PIN.After filtration, the detected energy could be separated to the first and second dither frequency for each ehannel,thus the profile message of the target can be obtained.The experimental results prove that the proposed approach is effective for profile detection of the target.%利用激光回波信号的强度变化来测虽物体边缘轮廓的新型激光雷达,并利用二维扫描、直接探测等技术建立了一套激光扫描实验系统.振镜在X、Y方向分别以不同的频率振动,当激光经过振镜反射后,就以X、Y方向进行二维扫描,激光二极管接收到的信号经过滤波后被分为两个不同频率的信号,分析这两个不同频率的信号,就可以得到物体的轮廓信息.实验测量表明,通过测量同波强度变化来测量物体边缘轮廓的方案是可行的.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2011(037)001【总页数】3页(P63-65)【关键词】激光雷达;二维扫描;直接探测;回波信号;边缘检测【作者】陈金令;宿丁;魏学明;邓林明;缪康【作者单位】四川长虹电子科技有限公司,四川,绵阳,621000;西南电子设备研究所,四川,成都,610036;四川长虹电子科技有限公司,四川,绵阳,621000;四川长虹电子科技有限公司,四川,绵阳,621000;四川长虹电子科技有限公司,四川,绵阳,621000【正文语种】中文【中图分类】TN24;TM930.12在过去的20多年间，激光雷达得到了长足的发展，在军事、航空航天、工业和医学等领域有广泛的应用。

高重频激光探测回波特性分析及探测系统设计要求

１．１目标回波功率仿真
ห้องสมุดไป่ตู้
１激光主动探测回波特性分析
基于 “ 猫眼” 效应激光主动探测是通过发射激光束对光电系统或光学观瞄设备进行扫描侦察，由于原路返回特性，
但是重复频率的提高使得脉冲激光的峰值功率难以做到很大，特别是针对远距离探测的实际应用背景，回波强度较弱。而近程大气的后向散射、大气湍流以及系统噪声等因
ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｂａｃｋｗａｒｄｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ，ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅａｎｄｓｙｓｔｅｍｎｏｉｓｅｏｎｔａｒ — ｇｅｔｅｃｈｏａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ａｔｌａｓｔｔｈｅｂａｓｉｃｄｅｓｉｇｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ
ＣＵＩＹａｎｇ，ＳＵＮＨｕａ — ｙａｎ
（ＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｒｏｕｇｈａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＬａｓｅｒａｃｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｕｓｉｎｇｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌａｏｆｔａｒｇｅｔｅｃｈｏｐｏｗｅｒ，ｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｅｃｈｏｐｏｗｅｒａｌｏｎｇｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｎｇｅｉｎｄｉｆｔｅｒｅｎｔｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｓ

高精度多脉冲激光测距回波检测技术

高精度多脉冲激光测距回波检测技术高玮;马世伟;段园园【摘要】针对远距离激光测距机回波信号脉宽强度特征和噪声的统计特性,提出了一种高精度多脉冲激光测距机的回波信号检测技术.采用时钟移相分配方式实现了400 M Hz高速信号采集及数字化处理,提高了回波脉冲的检测精度.采用ARM 嵌入式高速核处理器进行数据算法处理,完成了滤波降噪、自适应门限检测和多帧相关检测等功能,使回波信噪比提高了7.6 dB,达到远距离精确获取目标距离信息的目的.%Aiming at the pulse width intensity features of echo signal of long-distance laser range finder and the statistical characteristics of noise,a echo signal detection technology of high-pre-cision multi-pulse laser range finder was proposed.The 400 M Hz high-speed signal acquisition and digital processing was achieved by using the clock phase shift distribution way,so as to im-prove the echo pulse detection accuracy.An ARM embedded high-speed core processor was used for data processing,the functions of filtering noise reduction,adaptive threshold detection,multi-frame correlation detection and others were completed,which can make the signal-to-noise ration (SNR)increased by 7.6 dB and make the goal for acquiring long-distance target information ac-curately achieved.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2018(039)001【总页数】6页(P135-139,145)【关键词】低信噪比;多脉冲;高速数据采集;多帧相关检测【作者】高玮;马世伟;段园园【作者单位】西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065【正文语种】中文【中图分类】TN247引言现代光电对抗系统中，激光测距机可提供目标的准确距离信息，在精确打击的激光武器系统中具有不可或缺的作用。

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第41卷第5期激光与红外V o.l41,N o.5 2011年5月 LA SER & I NFRA RED M ay,2011文章编号:1001 5078(2011)05 0591 04 图像与信号处理高重频激光回波信号检测新方法郑勇辉,孙华燕(装备指挥技术学院,北京101416)摘要:针对高重频激光回波探测的应用背景,提出了一种基于信号积累和大步长参数下LMS自适应处理过程的微弱周期脉冲信号检测算法,指出脉冲信号在大步长参数下的自适应处理中会引起滤波器估计误差和自适应权向量的反复振荡,生成较大的值,通过观察该参数的变化,并做进一步处理,可以检测出微弱脉冲信号。

仿真表明,在适合的步长参数下,该方法有较好的检测性能,对高重频激光微弱回波信号检测有一定价值,另外还分析了脉冲形状和步长参数对检测性能的影响,指出了步长参数选取的重要性。

关键词:大收敛因子;自适应处理;信号积累;周期脉冲信号检测;高重频;信号检测中图分类号:TN391;TN247 文献标识码:ANe w m ethod to detect high repetition laser ret urn signalZ H ENG Yong hu,i S UN H ua yan(A cademy o f Equ i p m ent Comm and and T echno l ogy,Be iji ng101416,Ch i na)Ab stract:A w eak per i odic pu lse s i gna l detecti on m ethod based on cohe rent accu mu lati on and least m ean square(L M S)adapti ve process w it h a l arge tap i nput vector is propo sed.The fact that a large a m plitude w ill arise to the E stim ation E rro r under the adapti ve processi ng of a pulse si gna l w ith an appropr i a te larg e tap-i nput vector i s po intedou t,w hich can be used to detec tw eak pu lse si gnal afte r a furt her processi ng.T oge t her w it h the coherent accu mu lati on,th i s m ethod can be adopted to de tect the weak periodic pu lse si gnals,wh i ch is of great si gn ifi cance i n t he return si gnalde tecti on of high repetiti on lase r ac tive de tecti on syste m.The resu lts of the si m ulati on suggest that the m e t hod has anice pe rf o r m ance.T he i nfl uence o f the wave f o r m s of the pu lse si gnal and t he tap i npu t vecto r t o t he detec tion pe rf o r mance is a lso ana l y zed,w hich revealed the i m po rtance of t he selecti on of the tap i nput vec t o r.K ey w ords:l arge tap i nput vector;adaptive process;s i gna l accumu l ation;pe ri od i c pulse s i gna l detecti on;h i gh repetition rate;si gna l detection1 引言高重频激光探测能够捕捉高速运动的目标,而且能获得更多的目标信息,是未来激光探测的发展趋势,高重频激光微弱脉冲回波信号的检测技术因而具有重要的研究意义和应用价值。

设信号噪声为零均值高斯白噪声,当脉冲信号波形已知时,匹配滤波方法能够有效地实现信号检测,是输出信噪比最大化意义上的线性滤波器[1-2],但实际中激光脉冲回波信号波形经目标散射和大气传输后会发生畸变,匹配滤波的检测性能则会大幅度下降;高阶统计量的方法[3]可以较好地抑制掉高斯噪声,而无需信号的先验知识。

但高阶统计量的算法计算量大,对硬件要求高,难以实现实时检测。

本文提出了一种基于多脉冲信号累积和梯度L M S 自适应过程的微弱周期脉冲信号检测算法,并对其检测性能做了仿真与分析。

2 理论分析2.1 信号积累多脉冲信号积累方法的基本原理是对多个脉冲采样,将其结果依据脉冲的相对位置对应相加[4-6]。

设噪声为零均值高斯白噪声,平均功率为 2,信号是幅度为A、脉冲周期为N的脉冲信号,定义信噪比作者简介:郑勇辉(1987-),男,硕士生,主要研究方向为光电信息处理与对抗。

E m ai:l yonghu i1987@163.co m收稿日期:2011 01 15;修订日期:2011 02 19为信号峰值与噪声等效幅值的比值:SNR =10l o gV s 峰V N 等效(1)单周期内的被测信号为:x (t)=s(t)+n (t),0<t <N (2)对连续M 个脉冲周期(M 小于一定值)[7]的被测信号进行积累后:y (t)= Mi =1s i (t)+ Mi =1n i (t)=s (t)+n (t)(3)对于确定性脉冲信号s (t),M 次累加后的幅度会增加M 倍,故信号幅值变为MA,而噪声功率:E [n (t)2]=E {[ Mi =1n i (t)]2}=E { Mi =1n i (t)2+2 M -1j =1Mk =j +1n j (t)n k (t)}=E [ Mi =1n i (t)2]+2E [ M -1j =1 Mk =j +1n j (t)n k (t)]=M 2+2E [ M -1j =1 Mk =j +1n j (t)n k (t)](4)由白噪声性质,n i (t)与n k (t)是不相关的,式(4)第二项为零,得到信噪比增益(定义信噪比增益为输出信噪比除以输入信噪比):SNR o SNR i=MA /M 2A /2=M (5)信号积累后的输出信噪比提高了M 1/2倍。

在实际中,若目标相对于激光器是运动的,回波信号周期则会变化,信号累积后的信噪比提升则会降低,设目标相对于激光器的运动速度为 (相对运动为正,同向运动则为负),激光发射周期为T,则回波信号的周期为T (c - )/(c + )。

其中c 为光速,由于较小,回波信号的周期变化较小,不会对信号累积造成严重影响。

2.2 梯度L M S 自适应滤波梯度L M S 自适应滤波器[1]是一种不用矩阵求逆解正则方程的自适应滤波方法,通过递推方式寻求权向量的最佳值:W (k +1)=W (k )+2 e(k )X (k )(6)其中,e(k )为估计误差;W (k )为权向量,又称加权系数;X (k )是与权向量同长度沿时间滑动的信号列向量; 为收敛因子,又称步长参数,当0< <2max 时系统收敛,其中 max 为输入信号的相关矩阵R xx 的最大特征值。

滤波算法的基本步骤:(a)设定滤波器权向量的初值:W (0)=0,0< <2max(7)(b)计算滤波器实际输出估计值:y (k )=W T(k )X (k )(8)(c)计算估计误差:e(k )=x (k )-y (k )(9)(d)计算(k +1)时刻的滤波器权向量:W (k +1)=W (k )+2 e(k )X (k )(10)(e )将k 增至k +1,重复步骤(b),(c),(d)。

在自适应处理中,权向量的更新过程可以视为一种学习过程,收敛因子的值决定着LMS 算法学习过程的快慢,当取较小的值时,系统稳定性好,但学习过程慢;当取较大的值时,滤波器的学习过程快,但系统的稳定性较差。

通常做滤波处理时, 一般取较小的值以保证系统的稳定度。

2.3 大收敛因子下含噪脉冲信号的自适应过程设噪声为零均值的高斯白噪声,对噪声做大收敛因子下的梯度LM S 自适应处理,噪声的统计特性保持不变,经过一段时间的学习过程,滤波器能够不断追踪噪声信号的起伏,使估计误差e(k )稳定在一个接近于零的范围内,即k 时,e(k ) 0,此时,由式(10)知,W (k +1) W (k ),联立式(8)(9)两式得:e(k )=x (k )-W T(k )X (k)(11)又由e(k ) 0知W T(k)X (k ) x (k ),即:W (k ) (1,0,0, ,0)(12)所以,在一定的收敛因子下,对噪声信号的处理过程应是收敛的,e(k )和W (k )分别收敛于0和(1,0,0, ,0)。

而当有脉冲信号出现时,脉冲过程相对于噪声的分布具有突变的特性,e(k )和W (k )会渐渐偏离0和(1,0,0, ,0),当某一时刻,X (k )的峰值特性较为明显,由式(10),W (k +1)会进一步偏离(1,0,0, ,0),这又使得e (k +1)的模值进一步增大,由于大收敛因子的引导,W (k +2)会向着相反方向做一个大幅度调整,若式(10)中2 e(k )>2,W (k +1)则会过度失调,进而得到模值更大的e(k +1),如此下去,e(k )和W (k )会反复振荡,生成较高量级的数值。

脉冲结束后,输入信号的统计特性恢复,X (k )的随机分布则会消除式(10)中对W (k )的振荡作用,使得W (k )和e(k )渐渐恢复。

利用以上特性,可以通过观察e(k )(或W (k ))的变化判断是否存在脉冲信号。

为方便后续的检测处理,可以对e(k )信号再做进一步处理,消除振荡,简单的处理方法如下:E (k )=|e(k )-e(k -1)|(13)由以上分析知, 值的选取是信号检测的关键, 值过小则引不起系统参数的反复震荡,不能检测出信号; 值偏大,系统的稳定性降低,因而提高虚592激光与红外第41卷警概率。