[发明专利]基于谱图重排的激光微多普勒参数估计方法无效
| 申请号： | 201410142408.2 | 申请日： | 2014-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN103913736A | 公开（公告）日： | 2014-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李智;王智;高兴姣 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G01S7/493 | 分类号： | G01S7/493;G01S7/497 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于谱图重排的激光微多普勒目标微动参数估计方法，首先由短时傅立叶变换模的平方得到回波信号时频谱图，再对谱图进行重排处理，克服传统时频分析方法的时域和频域分辨率问题，提高谱图的时频聚集性得到较高性能的时频分布；然后利用一阶时间矩对所得谱图进行回波信号的瞬时频率提取，并进行平滑迭代处理，削弱瞬时频率中的跳变，得到准确平滑的瞬时频率；最后由瞬时频率均值估计平动速度，并对瞬时频率进行付里叶变换，搜索变换后最大值所对应频率，即为微动的频率。该方法实现了微动目标特征参数估计准确性和实用性的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 重排 激光 多普勒 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
基于谱图重排的激光微多普勒参数估计方法，其特征在于该方法包含以下几个步骤：步骤一：由短时傅立叶变换模的平方得到雷达回波信号的时频谱图![]()
，再对其进行重排处理得到高时频分辨率的时频谱图![]()
；步骤二：利用一阶时间矩提取![]()
中的瞬时频率，并做五点平滑十次迭代处理，削弱瞬时频率中的跳变，得到回波信号准确平滑的瞬时频率；步骤三：由瞬时频率均值估计平动速度，再对瞬时频率做傅里叶变换，搜索变换后的最大值所对应的频率即为目标微动频率。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川大学，未经四川大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201410142408.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种规约数据监测方法及装置
- 下一篇：超市收银系统和方法
- 同类专利
- 一种多普勒信号的瞬时频率提取方法-201610312553.X
- 王国华;许思晨;聂晶 - 北京航空航天大学;郑州轻工业学院
- 2016-05-12 - 2018-09-11 - G01S7/493
- 本发明是一种多普勒信号的瞬时频率提取方法，属于信号处理技术领域。本发明对于各类干涉测速仪输出的多普勒信号，首先选定合适的小波、阈值类型、分解层数及消失矩等参数，对输出信号进行小波去噪以平滑边缘；之后，采用迭代的方式对去噪后的信号进行调幅‑调频分解，提取信号的包络并进行归一化；最后，采用直接正交法对归一化的信号进行瞬时频率提取，并采用最小二乘拟合的方式得到瞬时频率的估计曲线。本发明先对信号进行去噪，使得本来对噪声较敏感的直接正交法可以应用于多普勒信号，仿真结果证明了在参数选择得当的情况下，采用本发明得到的瞬时频率值与理论值的误差小于0.5％，且计算时间与采样点数成正相关，计算速度较快。
- 多线激光雷达海量点云数据快速有效提取及车辆、车道线特征识别方法-201610145459.X
- 王晓原;孔栋;高松;谭德荣;孙亮;邵金菊;王方;孙一帆;刘丽萍 - 山东理工大学
- 2016-03-15 - 2017-09-22 - G01S7/493
- 无人驾驶车通过多线激光雷达采集三维海量点云数据（点云场）每秒达几百MB，数据存储的空间、处理的时效性对计算资源要求极高。本发明提出一种针对多线激光雷达三维点云数据快速有效提取且不影响车辆、车道线特征辨识的方法通过自适应距离提取多线激光雷达采集的无人驾驶车感兴趣区域内车辆多层点云数据中的r层点云数据。此外，还提出了基于距离和角度矫正的回光强度提取车道线方法。本发明降低了海量点云数据处理对计算机硬件的要求，节省了存储空间和成本，加快了点云数据处理的时效性，实现了无人驾驶车感兴趣区域内车辆、车道线点云数据快速有效提取与特征辨识。本发明适用于多种城市道路，抗干扰能力较强，算法鲁棒性较好。
- 激光雷达系统回波能量动态范围的压缩方法-201510167154.4
- 李松;史光远;黄科;李子乐;杨晋陵 - 武汉大学
- 2015-04-09 - 2017-05-10 - G01S7/493
- 本发明涉及一种激光雷达系统回波能量动态范围的压缩方法。本发明尤其适用于双轴结构，通过在发射光轴与接收光轴之间设置一定的负夹角，降低重叠因子随探测距离增加的上升速率，有利于压缩激光回波能量的动态范围；此外，将探测器设置在接收光学系统焦平面后一定距离处，以获得最佳的激光回波能量响应。本发明通过理论分析和数值计算给出的经验性公式和结论，对激光雷达系统的整机设计和性能评估具有指导意义。
- 一种基于激光传感器的直线特征提取方法-201210000399.4
- 张国良;敬斌;徐君;王俊龙;曾静;孙一杰;安雷;陈励华 - 中国人民解放军第二炮兵工程学院
- 2012-10-24 - 2016-11-30 - G01S7/493
- 本发明涉及一种激光图像直线特征提取方法。在分割与合并方法的基础上，通过自适应邻近点集检测提高方法效率，利用模糊分割与合并方法进行线段分割改善方法对参数的敏感程度，最后利用最小二乘方法拟合出环境中各直线段极坐标系下的参数，方法包括：邻近点集检测、线段分割、最小二乘直线拟合、计算直线拟合误差四大步骤。方法实施结果表明当直线段所包含的点较多时，结果很准确，绝大多数直线误差都很小，极径误差都小于1mm，角度误差小于0.01rad，拟合效果较好。本发明同现有传统直线提取方法相比的优点在于：(1)方法的迭代次数减少，提高了方法效率；(2)方法的鲁棒性有很大提高；(3)线段提取的精度也明显提高。
- 具备采样点时间定位的激光雷达回波全波形采集器-201420462968.1
- 郭颖;舒嵘;徐敏 - 中国科学院上海技术物理研究所
- 2014-08-15 - 2015-01-07 - G01S7/493
- 本专利公开一种具备采样点时间定位的激光雷达回波全波形采集器，属于对地观测激光雷达遥感技术领域。该全波形采集器由主控模块、高速ADC采样模块，高速FIFO缓存模块，内插延迟线模块，高速粗计数器模块和精细测量编码模块组成，除高速ADC采样模块外，都在FPGA内部实现。本专利的目的在于提供一种以比较简单的方式获取带有采样点精确时间定位的激光雷达回波全波形采集器。利用高速ADC采样时钟同步的分频时钟作为粗计数时钟，控制在一定的时间区间内保存回波采样点数据，同时利用内插延迟链对主波脉冲和粗计数时钟沿之间的时间间隔进行精细测量，从而获得相对激光发射主波脉冲有着精确时间定位的回波采样点。本专利具有外围电路简单，实现方式简明，功能接口可灵活配置和性价比高等优点。
- 一种具备采样点时间定位的激光雷达回波全波形采集器-201410401846.6
- 郭颖;舒嵘;徐敏 - 中国科学院上海技术物理研究所
- 2014-08-15 - 2014-11-19 - G01S7/493
- 本发明公开一种具备采样点时间定位的激光雷达回波全波形采集器，属于对地观测激光雷达遥感技术领域。该全波形采集器由主控模块、高速ADC采样模块，高速FIFO缓存模块，内插延迟线模块，高速粗计数器模块和精细测量编码模块组成，除高速ADC采样模块外，都在FPGA内部实现。本发明的目的在于提供一种以比较简单的方式获取带有采样点精确时间定位的激光雷达回波全波形采集器。利用高速ADC采样时钟同步的分频时钟作为粗计数时钟，控制在一定的时间区间内保存回波采样点数据，同时利用内插延迟链对主波脉冲和粗计数时钟沿之间的时间间隔进行精细测量，从而获得相对激光发射主波脉冲有着精确时间定位的回波采样点。本发明具有外围电路简单，实现方式简明，功能接口可灵活配置和性价比高等优点。
- 一种从激光雷达高斯回波数据中提取树高的方法-201310598367.3
- 董立新 - 董立新
- 2013-11-22 - 2014-09-24 - G01S7/493
- 本发明涉及遥感测绘领域，提供了一种从激光雷达高斯回波数据中提取树高的方法。该方法包括：选取与树高待测地点同属于一个地区类型的若干校准参考地点，根据与该若干地点一一对应的实测树高值H、数字高程模型下的地形指数g、从激光雷达高斯回波数据中提取得到的波形质心到回波结束位置的距离wc和边缘长度l，对H=a0×(wc-a1×g+a2×l)进行函数拟合，得到一组最佳拟合参数a0、a1和a2；对于该树高待测地点，根据波形质心到回波结束位置的距离w’c、边缘长度l’、该地点的地形指数g’和所述最佳拟合参数a0、a1和a2由公式H’=a0×(w’c-a1×g’+a2×l’)计算得出该地点的测量树高值H’。本发明可以实现坡度较大地区激光雷达高斯回波数据中树高的提取。
- 一种激光雷达全波形信号分析方法-201410077558.X
- 何伟基;尹文也;王玮;陈钱;顾国华;张闻文;钱惟贤;隋修宝;任侃;路东明;于雪莲 - 南京理工大学
- 2014-03-05 - 2014-07-16 - G01S7/493
- 本发明提出一种激光雷达全波形信号分析方法。本发明方法在每次更新操作时在回波信号的数量
、入射到激光雷达探测器的噪声信号
、每个回波信号的峰值位置
和每个回波信号的峰值幅
中随机选择任意一个参量继续进行更新操作；参量
采用Metropolis算法思想进行更新，参量
采用Metropolis算法或者模拟回火算法思想进行更新，参量
和
分别采用模拟回火算法思想进行更新。本发明能够快速处理特性未知目标的全波形信号，且不受全波形信号信噪比的影响。
- 基于谱图重排的激光微多普勒参数估计方法-201410142408.2
- 李智;王智;高兴姣 - 四川大学
- 2014-04-11 - 2014-07-09 - G01S7/493
- 本发明提出一种基于谱图重排的激光微多普勒目标微动参数估计方法，首先由短时傅立叶变换模的平方得到回波信号时频谱图，再对谱图进行重排处理，克服传统时频分析方法的时域和频域分辨率问题，提高谱图的时频聚集性得到较高性能的时频分布；然后利用一阶时间矩对所得谱图进行回波信号的瞬时频率提取，并进行平滑迭代处理，削弱瞬时频率中的跳变，得到准确平滑的瞬时频率；最后由瞬时频率均值估计平动速度，并对瞬时频率进行付里叶变换，搜索变换后最大值所对应频率，即为微动的频率。该方法实现了微动目标特征参数估计准确性和实用性的提高。
- 专利分类
