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雷达目标识别技术的回顾与展望

雷达目标识别研究的主体有三个，即雷达、目标及其所处的电磁环境。其中任何一个主体发生改变都会影响RTR系统的性能，甚至可能使系统完全失效，即RTR研究实际上是要找到一种无穷维空间与有限类目标属性之间的映射。

一个成功的RTR系统必定是考虑到了目标、雷达及其所处电磁环境的主要可变因素。就目标而言主要有目标的物理结构、目标相对于雷达的姿态及运动参数、目标内部的运动〈如螺旋桨等)、目标的编队形式、战术使用特点等等;

就雷达而言主要有工作频率、带宽、脉冲重复频率（PRF)、天线方向图、天线的扫描周期等等;环境因素主要有各种噪声（如内部噪声和环境噪声)、杂波〈如地杂波、海杂波和气象杂波〉和人为干扰等。

在研制RTR系统时必须综合考虑这些因素，抽取与目标属性有关的特征，努力消除与目标属性无关的各种不确定因素的影响。

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激光雷达分类

1 根据激光线束数量的多少进行分类

根据激光雷达线束数量的多少，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达；单线束激光雷达即2D激光雷达；多线束激光雷达分为2.5D和3D激光雷达；

1）2D激光雷达

单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其获得的数据为2D数据，只在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统。但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失真和虚报等现象。

2）2.5D激光雷达

5D激光雷达和3D激光雷达的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，后者可达到30°甚至40°以上；

3）3D激光雷达

可以获得环境的深度信息，准确发现障碍物，构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、路沿等道路要素，还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆，交通信号灯和交通标志等其他丰富信息。

无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。它通过成对的和，发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像，和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和。

激光雷达（LIDAR）目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。

传统的机械式旋转LIDAR在地图领域的使用较为成熟，从发明出来到现在持续了10年左右的时间，但是由于价格极其昂贵，算是品，暂时给主机厂量产的可能性较低；而固态激光雷达，市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态LIDAR，其优点有：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强，而且价格低廉，性能稳定，通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描，而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的，但是相对来讲，固态激光雷达的技术还不成熟，还在探索研发中。