[实用新型]基于压缩感知的激光雷达成像系统

说明书

技术领域

本专利涉及计算成像技术以及图像重构算法，信号处理、激光雷达。特别涉及一种基于压缩感知的激光雷达成像系统。

背景技术

激光雷达是一种主动光电成像技术，与普通的被动光学遥感探测和微波雷达相比具有分辨率高，隐蔽性好，极强的抗干扰能力等；能穿过云雾，植被等探测到真实的地面地形。激光雷达通过向目标发射脉冲激光信号，然后将接收到从目标反射回来的信号(回波信号)与发射信号进行相关的数据处理，从而就可以提取目标的相关信息，比如目标距离，方位，姿态，形状等参数。利用这种激光雷达，在军事上就可以对敌方的飞机，导弹等进行跟踪、探测识别，从而实现精确打击。目前它已经成为我国军事领域中一种不可或缺的技术手段。

传统的激光雷达按工作方式可以分为逐点扫描的摆扫式和线阵推扫式。摆扫式激光雷达在技术上已经非常成熟，它最大的优点是原理非常简单。但它也存在很大的缺点，比如难以捕获高速移动的目标；由于存在机械扫描装置，很难做到小型化和轻型化；大量点云数据将对数据采集系统的数据传输与存储以及后续处理带来极大的压力；另外逐点扫描的原理，已及飞行速度和扫描速度的限制将导致距离图像的空间分辨率较低。线阵推扫式激光雷达采用同时发射多束激光和多个探测器的并行探测原理，从而提高覆盖效率和扫描效率，克服逐点扫描式激光雷达的一些缺点。目前，我国推扫式激光雷达的研究才处于起步阶段。而线阵的雪崩二极管APD探测器很难做到大规模集成，就目前的技术手段而言，只能做到25-50单元的APD，线阵APD的工艺瓶颈问题将在很大程度上阻碍推扫式激光雷达的发展。

压缩感知(Compressive Sensing，CS)是由美国斯坦福大学数学家Donoho和Candes等人(参见文献1、2、3)在2006年提出的一种采样与压缩同步进行的理论。该理论通过挖掘信号信息的冗余性和稀疏性，在采样过程中，不是获取图像的全部像素采样，而是通过特定的算法，选择合适的调制模板，即：观测矩阵，每次对信号进行全局采样，然后通过这些采样结合相关的恢复算法复原图像。与传统的“先采样、后压缩”不同，CS理论是“边采样、边压缩”的方式，将CS应用于激光雷达成像系统可以显著节省传感器数量，这种“边采样、边压缩”的方式使得信号处理的技术负担从传感器转移到数据处理上来。因此，基于压缩感知理论，发展新型的激光雷达成像系统自然的成为本专利所要研究的内容。

参考文献：

[1]Donoho D L.Compressed sensing[J].IEEE Transactions on Information Theory，2006，52(4)：1289-1306.

[2]Candès E，Romberg J，Tao T.Robust uncertainty principles：exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J].IEEE Transactions on Information Theory，2006，52(2)：489-509.

[3]Candès E.Compressive sampling[C].International Congress of Mathematics，2006：1433-1452.

发明内容

本专利的目的是提供一种基于压缩感知的激光雷达成像系统。在探测器方面，采用单元雪崩二极管APD探测器，克服传统逐点扫描式激光雷达的缺点和避开线阵APD技术工艺的瓶颈问题。在数据获取方面，基于压缩感知理论，采用少量的数据即可重构得到目标的三维图像，在采样的过程中就以经压缩了数据，缓解传统激光雷达成像中大数据量的采集、传输、存储压力。

本专利提出的解决思路如下：