[發(fā)明專利]一種適用于雙頻連續(xù)激光雷達(dá)的單像元二維速度測量方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011184931.3
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112327323A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張子龍;李亞弼;趙長明;張海洋;趙蘇怡
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號: G01S17/58
• 分類號: G01S17/58;G01S7/487;G01S7/493
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1.基于多普勒頻移及壓縮感知單像素成像技術(shù)的雙頻連續(xù)激光雷達(dá)二維物體運(yùn)動速度測量方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：將種子激光源出射的單頻激光進(jìn)行分束，令其中一束通過聲光調(diào)制器進(jìn)行頻率調(diào)制，另一束激光不進(jìn)行處理；再把調(diào)制的激光與另一束激光進(jìn)行合束，得到所述雙頻激光源；

S2：將合束后得到的所述雙頻激光源再次進(jìn)行分束，令其中一束直接經(jīng)探測器探測接收，得到所述本振信號如下式，其傅里葉頻譜頻率為f₁；

S3：根據(jù)圖像大小M×N，按測量需要計(jì)算所需測量次數(shù)K。

S4：另一束雙頻激光經(jīng)功率放大器及光機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行出射，照射探測目標(biāo)，光機(jī)系統(tǒng)接收目標(biāo)散射反射光，經(jīng)DMD進(jìn)行K次空域編碼，每次編碼矩陣為c_kij，其中k＝1,2,...,K，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，由探測器探測接收得到所述K組編碼回波信號,其中第k組為：

其中，Δf_ij為第i行第j列像元的多普勒頻移。

S5：將回波信號分別與本振信號、參考信號混頻，得到如下結(jié)果：

S6：將上式(3)和(4)進(jìn)行時(shí)間長度為T的積分，得到編碼數(shù)據(jù)d₁(k)和d₂(k)；

S7：通過對K次編碼測量得到的d₁(k)和d₂(k)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行壓縮感知恢復(fù)運(yùn)算，得到恢復(fù)結(jié)果r₁(i,j)和r₂(i,j)；

S8：通過以下公式計(jì)算探測目標(biāo)的運(yùn)動速度：

S9：根據(jù)多普勒頻移與探測波長、物體運(yùn)動速度的關(guān)系，得到每一個(gè)像素對應(yīng)的物體運(yùn)動速度v_ij；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多普勒頻移及壓縮感知單像素成像技術(shù)的雙頻連續(xù)激光雷達(dá)二維物體運(yùn)動速度測量方法，其特征在于：所述K組編碼后的回波信號通過以下方式得到：

S11：所述本振信號和回波信號首先由單頻激光源產(chǎn)生單頻激光，進(jìn)行分束后一路通過聲光移頻器進(jìn)行移頻，然后與另外一路進(jìn)行合束，得到雙頻激光源，雙頻激光再進(jìn)行分束，其中一路經(jīng)功率放大器和光機(jī)系統(tǒng)后發(fā)射，照射目標(biāo)后返回光機(jī)系統(tǒng)，即為所述回波信號；

S12：所述回波信號，在目標(biāo)與光機(jī)系統(tǒng)間的光路上放置數(shù)字微透鏡陣列(DMD)，通過DMD對回波信號進(jìn)行空間編碼調(diào)制，得到所述編碼回波信號；

S13：所述K組編碼回波信號，根據(jù)測量次數(shù)K，對DMD陣列編碼矩陣進(jìn)行K次變換，每一次變換將對應(yīng)一個(gè)編碼回波信號，經(jīng)過K次變換編碼矩陣和數(shù)據(jù)采集后，得到所述K組編碼回波信號。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多普勒頻移及壓縮感知單像素成像技術(shù)的雙頻連續(xù)激光雷達(dá)二維物體運(yùn)動速度測量方法，其特征在于：所述編碼數(shù)據(jù)d₁(k)和d₂(k)通過以下方式得到：

S21：所述編碼數(shù)據(jù)d₁(k)，是將每一組編碼回波信號與本振信號混頻，對每一組混頻后的信號進(jìn)行長度為采樣時(shí)間T的積分后得到；

S22：所述編碼數(shù)據(jù)d₂(k)，是將每一組編碼回波信號與本振信號混頻，對每一組混頻后的信號進(jìn)行長度為采樣時(shí)間T的積分后得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多普勒頻移及壓縮感知單像素成像技術(shù)的雙頻連續(xù)激光雷達(dá)二維物體運(yùn)動速度測量方法，其特征在于：該方法中使用的壓縮感知恢復(fù)算法有多種，包括但不限于基追蹤算法，最小全變分算法，深度學(xué)習(xí)算法等。