[发明专利]一种基于光子计数激光雷达的最优编码生成及解码方法有效
申请号: | 201710865174.8 | 申请日: | 2017-09-22 |
公开(公告)号: | CN107831500B | 公开(公告)日: | 2019-08-06 |
发明(设计)人: | 苏秀琴;陈松懋;郝伟;汪书潮;李哲;朱文华;张占鹏 | 申请(专利权)人: | 中国科学院西安光学精密机械研究所;中国科学院大学 |
主分类号: | G01S17/10 | 分类号: | G01S17/10;G06F17/14;G06N3/00 |
代理公司: | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人: | 汪海艳 |
地址: | 710119 陕西省西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 光子 计数 激光雷达 最优 编码 生成 解码 方法 | ||
1.一种基于光子计数激光雷达的最优编码生成及解码方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、根据激光雷达系统参数预设相关参数;
包括:编码长度、调制比例、缓冲位数、强度范围以及粒子群算法参数;
其中粒子群算法参数包括:学习因子、惯性权重、种群规模、最大进化代数以及收敛阈值;
步骤二、获得多相伪随机编码;
2.1)随机产生长度为设定编码长度的随机数序列,并赋值给一个向量,对该向量中的每个元素就近取整,将取整后的向量作为粒子的初始化的位置向量;
2.2)随机产生长度为设定编码长度的随机数序列,并赋值给一个向量,对该向量中的每个元素就近取整,将取整后的向量作为粒子的初始飞行速度向量;
步骤三、获得粒子群的初始种群;
重复步骤二,分别记录每一次的位置向量和速度向量,获得符合设定种群规模的多相伪随机编码,构成粒子群算法中粒子群的初始种群;
步骤四、获得最优编码;
4.1)依据光子计数激光雷达对编码的要求设计适应度函数;所述适应度函数应包括对探测环境中存在的干扰的模拟以及对优良特性的奖励项与非法解的惩罚项;
4.2)根据得到的适应度函数计算步骤三得到的初始种群中每个粒子的适应度;选取适应度值最好的粒子作为初始最优粒子;
4.3)通过粒子群算法的迭代进化公式更新初始粒子群中的每个粒子的位置向量,并根据适应度函数计算更新后每个粒子的适应度,记录适应度最高的粒子,并与历史最优粒子适应度比较,选取全局最优粒子;
4.4)重复步骤4.3),直到满足提前设置的最大进化代数,获得的全局最优粒子对应的位置向量即为最优编码;
步骤五、通过光子计数激光雷达获取发射编码与接收编码,所述发射编码即为步骤四获得的最优编码;再对发射编码与接收编码做相关,从而解算出目标距离。
2.根据权利要求1所述的基于光子计数激光雷达的最优编码生成及解码方法,其特征在于:
步骤4.3)具体为:
4.31)根据粒子群算法速度更新公式更新粒子飞行速度向量,对飞行速度向量就近取整,再通过就近取整后每个粒子的飞行速度向量更新粒子群的初始种群中每个粒子的位置向量;
4.32)计算更新后的粒子种群中每个粒子的适应度值,若该粒子本次更新位置的适应度比该粒子的历史最优粒子对应的适应度更高,则以该粒子本次更新的位置向量为该粒子的历史最优值;
4.33)若该粒子的历史最优粒子的位置向量的适应度大于全局最优粒子的位置向量的适应度,则以该粒子的历史最优粒子的位置向量替换全局最优粒子的位置向量;
4.34)根据预设的种群规模与最大进化代数循环步骤4.31)到步骤4.33),粒子群进化到最大进化代数,输出全局最优值为最优编码。
3.根据权利要求2所述的基于光子计数激光雷达的最优编码生成及解码方法,其特征在于:步骤4.31)具体通过公式(1)更新飞行速度向量,
式中,上标中的k表示当前迭代的代数,v为速度向量,x为位置向量,w为惯性权重,c1,c2为学习因子,s为种群规模,gbest全局最优粒子的位置向量,psbest历史最优粒子的位置向量,r1、r2为在[0,1]内的随机数;
根据下式更新位置向量:
4.根据权利要求1所述的基于光子计数激光雷达的最优编码生成及解码方法,其特征在于:所述步骤五具体为:
5.1)通过光子计数激光雷达获取发射编码与接收编码;
5.2)通过FFT算法分别对发射编码与接收编码作离散傅立叶变换;
5.3)对接收编码的离散傅立叶变换求共轭;
5.4)通过发射编码与接收编码的离散傅立叶变换的共轭求相关函数的傅立叶变换;
5.5)对相关函数的傅立叶变换作傅立叶逆变换,通过相关函数的相关峰求得光子飞行时间;
5.6)通过光子飞行时间与光速即可获得目标距离。
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