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智能驾驶激光雷达校准板—————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

目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。

为了提高我国的实力，适应未来反、反卫、空间攻防、国上防空与对海斗争的需要，急需加大雷达目标识别技术研究的力度雷达目标识别策咯主要基于中段、再入段过程中弹道目标群的不同特性。从结构特性看，飞行中段的威胁日标群可粗分为球锥类、球、角反射器、圆柱及碎片等，形体相对简单，通过高分辨成像进行区分是可行的。

从姿态特性看，各目标的飞行姿态特性主要取决于母舱释放和诱饵时的阶段，一般情况下，自旋稳定飞行以保持空间定向，由于释放过程中不可避免地将对产生一定的横向扰动，可能使产生进动;

另外，当章动角较大，或者母舱投放时因为某些不可控制的原因，甚至是母舱事先设计好的，有可能产生翻滚，模拟形状的诱饵通常也会产生翻滚。

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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。

激光雷达基础解析

1.1 基本概念

1）激光雷达是一种向被测目标发射探测信号（激光束），然后测量反射或散射信号的到达时间、强弱程度等参数，以确定目标的距离、方位、 运动状态及表面光学特性的雷达系统。

2）激光雷达因为激光波长短，准直性高，使得激光雷达性能优异：角分辨率和距离分辨率高、抗干扰能力强、能获得目标多种图像信息(深度、反射率等)、体积小、质量轻。

1.2 基本组件构成

激光雷达一般有发射模块、接收模块、扫描模块和控制模块四大部分购成；

1）发射模块：激光器、发射光学系统

2）接收模块：接收光学系统、光学滤光装置、光电探测器

3）扫描模块：改变激光束的空间投射方向，由电机、微型谐振镜、相控阵等形式实现；（Flash方案中不包含扫描模块）

4）控制模块：完成对激光发射模块、接收模块和扫描模块的控制，以及激光雷达数据的处理和外界系统的数据传输；