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雷达研究方法

现代雷达（包括热雷达和激光雷达〕不但是对遥远日标进行探测和定位的工具，而且能够测量与日标形体和表面物理特性有关的参数，进而对日标分类和识别。日标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和*化等日标特*息，10%激光测距定标灰板，通过数学上的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，后根据大量训练样木所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当日标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，日标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真的后面，从而可以区别目标。

雷达目标识别模型

雷达日标识别需要从日标的雷达回波中提取日标的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目标的后向电磁散射来鉴别目标，是电磁散射的逆问题。利用目标在雷达远区所产生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和*化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机处理，与已知目标的特性进行比较，从而达到自动识别目标的目的。识别过程分成三个步骤:目标的数据获取、特征提取和分类。

整个识别过程可以分为两个阶段:训练（或设计〕阶段和识别阶段。前者用一定数量的训练样本进行分类器的设计或训练，后者用所设计或训练的分类器对待识别的样本进行分类决策。

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各种特征识别方法对雷达的要求

不同的识别方法对雷达系统有着不同的要求。

基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法对雷达没有特殊的要求，它是在现有雷达的基础上，利用目标运动所引起的回波起伏特性和动态目标的调制谱特性，并结合雷达所能获取的目标空间坐标及运动参数〈如目标高度、速度、航迹等）来进行目标识别，因而主要用于低分辨雷达的目标识别。

基于*点分布的目标识别方法可分为时域和频域方法。时域方法提取目标*点要求雷达的发射信号带宽足够宽，以保证由目标的瞬态响应中能够获得正确的目标*点;频域方法则要求雷达能够发射多种频

率的电磁波以获取目标的频率响应。

基于高分辨力雷达成像的目标识别方法要求雷达不仅具有高的距离分辨力（对于一维距离像方法)而且具有高的角分辨力(对于二维距离像方法)，这就要求采用宽带高分辨、合成孔径或逆合成孔径雷达。基于目标*化特征的目标识别方法要求雷达能够测量目标对不同*化方向的入射电磁波的*化散射特性、

雷达具有变*化特性，无人驾驶激光测距定标灰板，这增加了雷达系统的复杂性，限制了其应用。

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一种激光雷达的制作方法

在自动驾驶技术中，环境感知系统是基础且至关重要的一环，是自动驾驶汽车安全性和智能性的保障，环境感知传感器中激光雷达在可靠度、探测范围、测距精度等方面具有的优势。

车载激光雷达作为感知周围信息的重要传感器，视场和扫描精度是其重要的参数。

对于垂直视场，垂直方向扫描轨迹线的密度越大，扫描分辨率越高，信息越丰富，越有利于自动驾驶决策。

采用振镜等扫描方式的激光雷达，智能码头激光测距定标灰板，其垂直方向扫描轨迹线的密度受限于扫描器件的震动频率。

虽然可以通过减小慢轴震动频率来实现提高扫描分辨率，然而慢轴的震动频率与帧频相关，长沙激光测距定标灰板，激光雷达帧频存在值要求，因此慢轴震动频率也存在下限值。

对于水平视场，现有技术通常会通过在扫描器件前设置光学镜头来放大视场角，或者设置多个激光雷达对其采集的视场进行拼接。前置镜头组扩大视场角的方式需要较复杂的镜头组，且视场角放大的同时会等比例缩小有效孔径，从而降低激光雷达测远能力。多激光雷达拼接的方案会显著增加总成本。

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