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物流分拣柯达灰板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司

激光雷达实测结果分析

我们利用激光雷达Lidar 625.对近地面层大气进行了水平测量r同时利用多道光电粒子计数器测量了近地面层的气溶胶粒子谱分布,并用积分片法测量出与粒子谱分布对应的气溶胶粒子折射率。

由实溯气溶胶粒子谱及折射率.计算得出近地面层气溶胶消光后向散射比为21.173SR，由于测量时大气较混浊.可忽略分子散射的贡献.以气溶胶粒子散射近似为大气对激光的散射。

的增加而呈线性逆减趋势.由于在接收激光雷达回波的线路中采用二极管限幅,使得我们仅获得一定探测区间内的回波。

假定在探测区间4～4.8km内大气水平均匀。距离订正回波的小二乘法拟合直线为:S(r) = - 0.294r+3.856 ,由此求得大气消光系数o =0.147(1/km).单脉冲激光能量为1J,求得激光雷达仪器常数为6789.0土0.4(SR- m'/s)。

如果测得了近地层气溶胶粒子折射率及粒子谱分布可由米氏理论计算出气溶胶粒子后向散射系数β,结合小二乘法,在激光脉冲能量已知的条件下,也可定出激光雷达仪器常数C。但由于用多道光电粒子计数器测量气熔胶粒子谱分布时,粒子的浓度难以准确测量.

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用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1）统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

优点：

1）MEMS微振镜相对成熟，可以以较低的成本和较高的准确度实现固态激光扫描（只有微小的微振镜振动），并且可以针对需要重点识别的物体进行重点扫描，落地快；

2）传感器可以动态调整自己的扫描模式，以此来聚焦特殊物体，采集更远更小物体的细节信息并对其进行识别；

缺点：

1）没有解决接收端问题，光路较复杂，依然存在微振镜的振动，此结构会影响整个激光雷达部件的寿命，并且激光扫描受微振镜面积限制，与其他技术路线在扫描范围上有一定的差距；

2）存在激光的反射，反射过程中激光会有较大损失，导致回波信噪比偏低。

2.2.3 固态激光雷达（OPA和Flash）

全固态车载激光雷达，完全取消了机械扫描结构，水平和垂直方向的激光扫描均通过电子方式实现；相比于仍保留有“微动”机械结构的MEMS激光来说，电子化更加；

全固态激光雷达目前主要包括光学相控阵（OPA）车载激光雷达和面阵闪光型（Flash）车载激光雷达；

Flash激光雷达

1）采用类似相机的工作模式，感光元件与普通相机不同，每个像素点可以记录光子飞行时间信息；

2）Flash型属于非扫描式激光雷达，运行时直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，随后由高灵敏度阵列计算每个像素对应的距离信息，从而完成对周围环境的绘制；

Flash型激光束直接向各个方向漫射，只要一次快闪便能照亮整个场景，因此快速记录环境信息，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的运动畸变。

1）Flash 技术已有商用，但是视场角受限，扫描速率较低；

2）其探测距离小，当探测目标距离过大时返回的光子数有限，导致探测精度降低，无法准确感知目标方位。