２０１１年第２期 （总第１３８期） 大众科技
ＤＡＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ Ｎｏ．２，２０１１
（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｌｙ Ｎｏ．１ ３８）
闪光激光雷达系统 探测性畿分析
王扶杨小丽 （电子科技大学物理电子学院，四川成都６１００５４）
【摘要】为了研究三维闪光激光雷达的探测性能，先从激光雷达的成像原理开始分析，然后依据三维激光雷达成像系统 的主要模块建立数值模型。用改进的单脉冲检测方法对回波信号进行脉冲识别，并依据仿真回波信号模型，对闪光激光雷达的 探测性能进行了分析。结果表明，仿真系统能够客观的反映出闪光激光雷达的成像过程，仿真结果的分析有利于整个系统模块 的改进。同时对闪光激光雷达探测性能的研究有很大的借鉴作用。 【关键词】闪光激光雷达；系统仿真；回波信号识别；探测性能 【中图分类号】ＴＮ９５８．９８ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００８—１１５１（２０１１）０２—００４９—０３
（一）引言 三维闪光激光雷达是激光雷达系统的最新发展技术。传 统的扫描式激光雷达系统，是依靠发射多重脉冲来成像，而 闪光激光雷达可以由一个单独的激光脉冲产生高分辨率的激 光雷达图像，能快速的捕获空间细微的数信号信息。本文将 对三维闪光激光雷达对成像器件的探测性能进行分析，并对 整个系统进行成像仿真。 （二）闪光激光雷达成像原理分析
基于雪崩光电二极管（ＡＰＤ）阵列的闪光雷达，是一种新 颖的非扫描的三维成像激光雷达，其主要成像器件由ＡＰＤ阵 列和一种高速的读出集成电路（ＲＩＯＳ）组成。图１为闪光激 光雷达成像原理，微片激光器发出的脉冲光，经准直扩束后 照射到衍射光栅上，得到很多子光束，经过发射接收分光镜 选择得到若干子光束（由ＡＰＤ的像素决定），然后从发射透镜 出射后照射到目标上，经过目标发射的回波信号通过接收透 镜后，经过发射一接收分光板发生９０。的偏转，聚焦在ＡＰＤ 阵列上。其中的ＲＩＯＳ必须要足够速度才能保证ＡＰＤ的判断输 出和新脉冲的接收同步进行。
图１ 闪光激光雷达成像原理
（三）激光雷达系统的建模仿真 一个激光雷达成像系统主要可分为以下几部分：发射模 块，大气传输模块，回波信号模块，数据处理模块，在不同 的模块中会产生各自不同的噪声。下面主要对模块和噪声进 行分析。 １．发射模块 激光器发出的光脉冲可以由时间和空间的分布来描述， 二者彼此是相互独立的。强度公式为： ｕ（ｘ，Ｙ，ｚ）＝Ｖ（ｚ）ｘＩ（ｘ，ｙ）＝Ｉｏ・ｐ ）×， ，Ｙ） （１）
Ｉ。是总共的脉冲能量，Ｉ 是空间的能量分布，Ｐ（ｔ）是脉冲能量 的时间分布。 （１）空间的能量分布 对于空间的能量分布，不同的激光器产生的形状会有所 不同。高斯模型产生的空间能量分布是对称的，但是对于大 多数激光器，比如半导体激光器产生的脉冲能量在空间分布 就不均匀，会沿着ｘｙ某一方向而集中。对于闪光激光雷达选 择以下模型：
， ， ＝ ．ｅｘｐｌ— （（毒） ＋（ ］ ｑ］ｌ ２
其中： ＝盯ｃｔａｎ ）， ＝盯ｃ协（去］
Ｉ。表示总的脉冲能量，ａ 是ｘｚ平面的发散角，ａ 表示ｙｚ平 面的发散角，Ｇ ，Ｇｙ表示特殊高斯因素，不能小于１，Ｒ表示 探测距离。
【收稿日期】２０１０—１２—０７ 【作者简介】王扶（１９８３－－），男，河南项城人，电子科技大学物理电子学院硕士研究生，研究方向为激光雷达仿真。
．．４９．． （２）脉冲能量时间分布 脉冲能量的时间分布可以表示为： ｐ（ｒ）＝ ） ．ｅｘｐｆ一三１） ｆ／ 表示脉冲宽度。ｔ越小，激光脉冲的时间能量分布越集中， 越能获得比较高峰值功率的回波脉冲；但是回波脉冲信号太 狭窄，也会给探测器和滤波器带来不必要的噪声： 较大， 时间能量分布比较分散，ＳＮＲ就比较低，不利于回波信号的探 测。 ２．大气模块 当光波在大气中传播时，大气气体分子及气溶胶的吸收 和散射使传输的光辐射强度衰减。大气吸收特性依赖于光波 的频率，因此为了减少吸收引起的衰减，激光雷达系统系统 所使用的光的波长都选择在大气窗口附近。大气的散射由大 气中不同大小颗粒的反射或折射所造成。在近地面大气层中， 分子散射的影响很小，造成光能量衰减的主要是悬浮粒子的 散射。可以把大气湍流、大气闪烁等现象引起的光波能量衰 减归结为气溶胶粒子的影响，其衰减因素有经验公式： ＝ｅｘｐ【－２Ｒ・ｏ－ｏ Ｊ ） Ｒ表示探测目标的距离 其中大气的衰减系数： ３．９１ｒ且 （６） ％ Ｊ 入表示波长，Ｖ 表示能见距离，ｑ为随距离变化的一个参数。 上面方程仅仅适用于波长范围为０．７～２ ｕ ｍ，符合激光雷 达系统常用的波长 ３．探测目标模块 一般用双向反射密度函数ＢＲＤＦ，来描述物体的反射性能。 ＢＲＤＦ能准确地描述反射光束蔓延成不同角度的过程。 ：‰＋％： ｅｘｐｆ一 ］＋ＢＣＯＳｍ（ ） ’ ‰ ％ 。 一 Ｊ Ｐ。 是物体的镜面反射密度函数，Ｐ 是物体的漫反射密度 函数。Ａ和Ｂ是描述镜面反射和漫反射之间关系的常量。Ｓ表 示物体表面斜度的均方根。ｍ是描述漫反射面的参数，入射角 为Ｏ。 ４．回波信号模型 为了仿真出物体图像，必须用信号处理的方法从回波信 号中抽取出距离和强度信息。建立回波信号模型先假定两个 事实：（１）在一个激光步长内，通过特定取样区域的空间能 量分布是常量。（２）激光步长的每个抽样区域都可以映射到 一组平面，这些平面可以用一定的斜度和复曲面来表示。这 些平面的数量越多，仿真的越精确 如图２所示。 ．５Ｏ． 图２回波信号模型原理图 假设可以看成激光光束被分成了一系列的子光束，分别照射 到一个激光步长的各个子区域内：每个子光束表示了全部激 光脉冲能量的一部分，与发射脉冲的规格化时间能量分布相 同；所以回波信号可以由所有抽样区域的回波信号累积来表 示，每个抽样区域的回波信号，可以由物体表面的脉冲响应 和相应子光束的脉冲之间的卷积来表示；有恒定能量分布的 子光束照射到一个平面的脉冲响应可以表示为：
ＪＩｌ［ｆ】． ． ， ，…竹（８） Ｈｆ～ｎｃ十１
ｗ 表示在ｋＴ时刻的能量系数，ｎ。Ｔ表示最靠近抽样区域的最 快脉冲响应时间，ｎ Ｔ表示抽样区域的最远部分的最慢响应时 间。 最终的回波信号可以通过离散卷积来表示：
ｎ 。表示在激光足迹内抽样区域的数量，Ｉ 表示第ｋ个抽样区 域的总能量。 ５．回波信号识别方法 回波信号的检测识别技术是激光雷达系统中的关键部 分。多脉冲积累是对多个脉冲采样，将其结果依照脉冲的相 对位置对应相加，常用的是线性的累加法。累加法可以有效 地提高信噪比，但是由于受相干性的制约，多脉冲信号的积 累需要同步信号的控制，如果需要积累比较多的脉冲信号， 激光系统的实时性就大大降低。单脉冲检测是对一个脉冲周 期内的采样值进行累加，实质是利用信号的相关性和噪声的 非相关性进行滤波处理，提高输出信噪比，单脉冲积累所需 要的时间取决于Ａ／Ｄ转换器的效率，可以利用当今高性能的 ＦＰＧＡ器件来完成。所以本系统将根据闪光激光雷达的特点采 用改进的单脉冲相干积累的方法进行检测。其原理如图３所 示。
舅值 图３单脉冲积累原理图 在距离为５０ｍ，采样点为５０００时的空间标准化光强分布 如图４所示。采样点越多，与原始信号的匹配越完美，但是 随之占用的系统开销就变大；距离越短，空间光强分布越强。
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图４回波信号识别抽样模型 （四）ＡＰＤ探测性能分析 １．激光雷达系统的基础是激光雷达距离方程
： ∞ ‘廿 Ｋ 其中Ｐ 为激光器出射功率，Ｉ１ 为发射的信号光学设备效率， ｒｌ 为接收信号光学设备效率，Ｔ为大气透过率，Ａｒ为接收光 学系统的孔径面积，０。为反射光学系统的发散角，０为激光 雷达照射到目标的面积，Ｒ为成像目标的距离。 ２．ＡＰＤ探测器的输出电流信噪比为
ＳＮＲ：豆 （１１） ｛ｂｍｌ
其中ｉ 表示探测器总噪声电流：
： ＋ ＋ ＋ ：２Ｐ兄 ＋Ｂ ＋２ 了４ｋＴＢｗ ＾ｊ 为信号光散粒噪声电流，厶为背景光散粒噪声电流， 暗 电流噪声电流，Ｌ 热噪声电流。Ｐ为电子电荷，尼为ＡＰＤ输出 后的电流响应度，只是ＡＰＤ探测器接收到的信号光功率， 是ＡＰＤ接收到的背景光功率，层为噪声频带宽度，膨是ＡＰＤ 的电流倍增因子，Ｅ为ＡＰＤ探测器的噪声因子， 为ＡＰＤ的暗 电流， 为波尔兹曼常量，，为探测器参考温度，尼为探测器 的等效输出阻抗，Ｌ为目标回波信号经过ＡＰＤ输出后的信号 光电流。以给出的数据仿真。 图５为增益、信噪比和带宽之间的关系。左边为带宽确 定的情况下，信噪比随着增益的增加而增加，当到一临界值 的时候，信噪比就会下降，因此选择合适的增益是非常重要 的。在增益确定的情况下，可以容易看出信噪比随着噪声带 宽的增大而减小，所以选择合适的噪声带宽能提高探测器的 信噪比。
■ｔ：－ 图５增益、信噪比
（五）结论 通过仿真分析可以看出，激光雷达系统的探测性能与探 测目标的反射特性、大气的传输特性以及发射和接收系统的 效率都有很大的关系。通过改变不同的工作参数，设定合适 的信噪比，可以使激光雷达的探测性能发挥最大的优势。下 一步工作将对回波信号进行滤波处理，进一步改进激光雷达 系统的性能。
【参考文献】 【１】Ｇｒａｓｓｏ ＲＪ，Ｏｄｈｎｅｒ ＪＥ．Ａ Ｍｏｄｄ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔＯ Ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ａｎｇｌｅ—Ａｎ ｅ—Ｒａｎｇｅ ３Ｄ Ｆｌａｓｈ ＬＡＤＡＲ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ ＳｙｓｔｅｍｓＩＪ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆＳＨＥ，２００５，５５７５． 【２】高晋占．微弱信号检测［Ｍ】．北京：清华大学出版社，
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则补偿因子为 ＝ ［ｅｊ２￣ｍ．Ａｆ １］ （２２）
： ［４ｘ ｅ， 。△ ］ ２Ⅱｍ。
ｅ一 ：ｅ一 ２ （２３） 虹 ×［ （ 最后对接收到的数据进行相位补偿，如下式 ｒｍ ｒｍ Ｘ ｅ—Ｊ （２４） （三）结束语 良好的同步是实现ＯＦＤＭ系统优异性能的前提和基础。本 文系统地介绍了ＯＦＤＭ系统中的各种同步技术。按照目的的不 同，同步技术可分为采样钟同步、符号同步和频率同步。按
照利用资源的不同，可划分为基于循环前缀（ｃＰ）的算法类， 基于数据辅助的同步算法类和盲同步算法类。各类算法有其 自身的优势和劣势。基于ｃＰ的同步算法类不需要增加额外的 资源开销，在ＡＷＧＮ信道下具有较好的同步性能。在时间弥散 信道下由于受符号间干扰（ＩＳＩ）的影响，基于ＣＰ类的同步算法 性能将受到严重恶化。基于数据辅助的同步算法类在ＡＷＧＮ信 道和时间弥散信道中均朗获得很好的性能，但由于其需要额 外的数据资源开销，降低了系统频谱效率。盲同步算法类根 据信号的阶阶统计特性进行同步估计，其不需要任何资源开 销。由于其计算复杂度很大及有限的性能，实际应用价值不 大，然而对其进行深入研究仍具有很好的理论意义。