[发明专利]基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法，该方法通过霍夫变换将笛卡尔坐标系中的点云数据转换到参数空间中，通过参数空间最大值点坐标的检测结果，反演出短时间内点云数据中的目标瞬时距离和瞬时速度信息，设置后续跟踪阶段的距离门范围和时间门范围，同时重复上述霍夫变换和参数空间最大值检测过程，得到跟踪时刻的目标瞬时速度和瞬时距离。最后对算法进行迭代，重复跟踪过程的步骤，能够得到后续任意时刻的目标瞬时距离和瞬时速度。本发明可以不依赖于目标距离信息的实时预报，实现激光雷达探测距离门的自适应更新及非合作目标距离轨迹提取。

技术领域

本发明属于基于光子计数的激光雷达探测系统技术领域，尤其涉及一种基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法。

背景技术

得益于单光子探测器的高探测灵敏度和高时间分辨率，基于单光子探测器的激光雷达能够充分利用激光回波信号，将回波信号响应提升到量子极限，从而实现远距离探测。但在实际测距过程中，单光子探测器无法区分目标的回波信号和噪声信号，为了从噪声中提取目标回波信号，必须要使用时间累积和时间相关单光子计数等技术。但是，使用这些技术处理运动目标回波信号时，会存在着巨大缺陷。当目标快速移动时，测量的光子来回飞行时间将会发生漂移，飘移量与目标的速度有关，同时也将会引起回波信号光子的时间相关曲线轮廓扩宽等问题。特别地对应非合作目标，待测目标的距离和速度信息无法预先知道，将导致基于单光子探测器的目标测距技术优势无法得到充分体现。

当前传统的目标测距激光雷达数据处理算法，主要是针对静止目标或者合作已知相对速度的目标测距，根据实时距离的预报，设置距离门开启时间和距离门宽度。再根据噪声随机分布的特点和目标回波信号分布固定在一定范围的特点，进行抑制噪声和提出目标回波信号。传统数据处理算法过于依赖于对目标距离信息精确预测。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法，利用霍夫变换实现激光雷达目标轨迹信息提取算法，其基本思想是根据点—线对偶性，即在点云空间中共线的点对应于参数空间里相交的线；相反，在参数空间中相交于同一点的所有曲线在点云空间中都有共线的点与之对应。基于这种思想，利用霍夫变换把点云空间中目标瞬时距离与瞬时速度的检测问题转换到参数空间中来解决，根据参数空间的聚焦特性来完成目标瞬时距离与瞬时速度的检测任务。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：一种基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：对初始阶段的笛卡尔坐标系中的点云数据通过霍夫变换得到初始阶段的参数空间中的点云数据；步骤二：对步骤一中的初始阶段的参数空间中的点云数据进行检测得到初始阶段的最大值点坐标，根据初始阶段的最大值点坐标得到起始时刻的目标瞬时距离和瞬时速度；步骤三：根据起始时刻的目标瞬时距离和瞬时速度，设置跟踪阶段的距离门范围和时间门范围；步骤四：对步骤三中的跟踪阶段的距离门范围和时间门范围内的点云数据进行霍夫变换得到跟踪阶段的参数空间中的点云数据；步骤五：对步骤四中的跟踪阶段的参数空间中的点云数据进行检测得到跟踪阶段的最大值点坐标，根据跟踪阶段的最大值点坐标得到跟踪时刻处的目标瞬时距离和瞬时速度；步骤六：重复步骤三至步骤五，得到后续任意时刻的目标瞬时距离和瞬时速度，根据任意时刻的目标瞬时距离得到目标的运动距离轨迹曲线。

上述基于激光雷达探测的高速非合作目标轨迹提取方法中，在步骤一中，对初始阶段的笛卡尔坐标系中的点云数据通过霍夫变换得到初始阶段的参数空间中的点云数据包括如下步骤：步骤1.1：选择时间门宽度k₀Δt，在起始时刻t₁处的距离门范围为t₁～t₁+k₀Δt；其中，Δt为一个测量时间间隔的时间单位，k₀为预设值；步骤1.2：对t₁～t₁+k₀Δt时间门和整个距离门d₁～d_N的点云数据进行霍夫变换，使得点云数据中的任意一点(x,y)转换到参数空间后都会变成一条正弦曲线。