一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法
【專利摘要】本發明提出一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法。本發明方法在每次更新操作時在入射到激光雷達探測器的噪聲信號B、每個回波信號的峰值位置t0和每個回波信號的峰值幅β中隨機選擇任意一個參量繼續進行更新操作；以上參量采用Metropolis算法思想進行更新。本發明能夠比較快速地重建特性未知目標的信號，從而完成距離估計。
【專利說明】一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法

【技術領域】
[0001]本發明屬于激光雷達【技術領域】，具體涉及一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法。

【背景技術】
[0002]激光雷達系統自問世以來一直備受關注，這種通過主動激光照射目標進行探測方式，可以得到目標的距離信息以及三維特征，廣泛應用于軍事和民用領域。大部分激光雷達采取測量光子飛行時間，間接測量距離。在此基礎上，使用時間相關單光子計數技術(TCSPC)或者突發照明(BIL)技術的光子計數型激光雷達，在系統時間分辨和探測精度上具有明顯的優勢。由光子計數型激光雷達系統的工作特性可知，在分辨率極高的時間軸上多次測量會累積形成光子統計直方圖，通過分析這種統計數據可以減小隨機誤差，得到有關目標更準確的信息。
[0003]通常通過光子統計直方圖估計目標距離的方法有:峰值判別法、均值法、中心均值等。(I)、峰值判別法是最常用的方法，根據光子統計直方圖峰值所在時間軸的位置判斷距離。該方法簡單實用，計算量小，但是其精度取決于峰值信噪比和系統的時間分辨率。(2)、均值法的精度一般來說要比峰值判別法高，但是計算量也比峰值判別法大。更多地利用整個有效數據，對整個時間軸的光子計數值做均值，會引入相當多的噪聲從而造成測量誤差。
[3]、中心均值法利用峰值及峰值附近的幾個點做平均運算，有效提高了測量精度。以上幾種方法的測量精度依賴于光子統計直方圖的時間分辨率和信號的信噪比。一般來說光子統計直方圖峰值位置的信噪比較高，但是峰值位置仍易受到噪聲等因素的影響產生偏移，從而導致測量誤差。


【發明內容】

[0004]本發明提出一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，去除了噪聲等隨機因素對信號的影響，提高了測量精度。
[0005]為了解決上述技術問題，本發明提供一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，首先，對探測過程進行建模，將如何重建信號的問題簡化為求解噪聲、回波信號峰值位置和峰值幅度三個參量的問題；然后，以馬爾可夫方法更新和估計以上參量，任意一次某個參量更新后與其它參量構成一個關于回波信號的推斷；其后，依據貝葉斯推論對估計出的信號進行對比，綜合考慮多個參量，從而完成信號重建的工作；最終，利用峰值法、均值法或中心均值法對重建的信號進行處理，完成有關距離的估計。在參量的求解過程中，依據測量系統對目標回波的抽樣信息，可以確定待求的參量存在于一個相對較小的空間，因此選定較容易實施和有效的Metropolis算法(詳情見于盛錚，Estimat1n of lowerrefractivity uncertainty from radar sea clutter using Bayesian-MCMC method.中國物理B，2013，22(2):029302.)作為求解參量的工具。基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法具體包括以下步驟:
[0006]步驟一、輸入一個光子計數型激光雷達信號y，明確待求參量為:‘、β、B，其中:
[0007]B為入射到激光雷達探測器的噪聲信號，其取值范圍為:(0，max(y))，max(y)是全波形數據I的最大值；
[0008]t0為目標回波信號峰值位置對應的時間點，h的所有元素的取值范圍為:(O, imax)，Imax是全波形數據I的長度；
[0009]β為目標回波信號的峰值幅度，β的所有元素的取值范圍為:(0，max (y))；
[0010]將max (y)所在的時間點賦值給參量tQ、max (y)賦值給β、0賦值給B,完成各待求參量的初始化；在完成初始化的待求參量中選取任意一個參量，以被選中的參量開始進行一次更新操作；
[0011]步驟二、將更新操作后的所有待求參量組成一個全局近似解(h、β、B)，在每次更新操作后組成的全局近似解(h、β、B)中隨機選擇任意一個參量繼續進行更新操作；重復本步驟，直至更新操作次數的總和達到預先設定的更新操作次數的最大值后停止更新操作；
[0012]步驟三、將每一次更新操作后獲得的所有全局近似解分別代入后驗分布概率密度函數，求出每一個全局近似解的后驗分布概率值，將值最大的后驗分布概率值對應的全局近似解作為全局最優解；所述后驗分布概率密度函數如公式(I)所示:

【權利要求】
1.一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于， 首先，對探測過程進行建模，將如何重建信號的問題簡化為求解噪聲、回波信號峰值位置和峰值幅度三個參量的問題； 然后，以馬爾可夫方法更新和估計以上參量，任意一次某個參量更新后與其它參量構成一個關于回波信號的推斷； 其后，依據貝葉斯推論對估計出的信號進行對比，綜合考慮多個參量，從而完成信號重建的工作； 最終，對重建的信號進行處理，完成距離的估計。
2.如權利要求1所述的一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于，在參量的求解過程中，使用Metropolis算法作為求解參量的工具。
3.如權利要求2所述的一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一、輸入一個光子計數型激光雷達信號1，明確待求參量為4、β、B，其中: B為入射到激光雷達探測器的噪聲信號，其取值范圍為:(0，max (y))，max (y)是激光雷達信號I的最大值； to為目標回波信號峰值位置對應的時間點，to的所有元素的取值范圍為:(0，ifflax)，Ifflax是激光雷達信號I的長度； β為目標回波信號的峰值幅度，β的所有元素的取值范圍為:(0，max (y))； 將max(y)所在的時間點賦值給參量tQ、max (y)賦值給β、0賦值給B,完成各待求參量的初始化；在完成初始化的待求參量中選取任意一個參量，以被選中的參量開始進行一次更新操作； 步驟二、將更新操作后的所有待求參量組成一個全局近似解(h、β、Β)，在每次更新操作后組成的全局近似解(h、β、B)中隨機選擇任意一個參量繼續進行更新操作；重復本步驟，直至更新操作次數的總和達到預先設定的更新操作次數的最大值后停止更新操作；步驟三、將每一次更新操作后獲得的所有全局近似解分別代入后驗分布概率密度函數，求出每一個全局近似解的后驗分布概率值，將值最大的后驗分布概率值對應的全局近似解作為全局最優解；所述后驗分布概率密度函數如公式(I)所示:
式(I)中，(t0, β , B I y)為后驗分布概率值；fe為伽瑪分布概率密度函數,a和c為的尺度參量，b和d為fe的形狀參量，且a、b、c、d均為預設的正數；yi是y在時間上的離散表示；f (i，β，為目標回波信號在時間i上的能量分布，f(i, β, t0)的函數表達式如公式⑵所示:
式(2)中，σ為參數，3.5倍的σ是光雷達信號y的半波寬。
4.如權利要求3所述的一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于，當一次更新操作選定的參量為B時，本次更新操作的過程為: 4.1、設B'是B可能更新到的狀態，在區間(0，max(y))選擇一個服從伽瑪分布的隨機數賦值給B'，伽瑪分布的尺度參量和形狀參量分別為:1.5和B值； 4.2、首先將y、、和β代入公式(2)求解依據y、、和β預估的回波信號的能量分布f (?, β，t0)； 然后將f(i，β，t0)和B代入公式(3)求解依據f(i，β，t0)、k和B預估的入射到激光雷達探測器的信號F (i，0，^8)，將€(1，β,Ο和B'代入公式(3)求解依據f(i，β,?0)和B'預估的入射到激光雷達探測器的信號F(i，β，^ B'); 再將F(i，β , t0, B)和y代入公式⑷求解y在信號F(i，β , t0, B)的聯合分布概率L(y|t0, i3，B)JfF(i，β,?0,Β/ )和 y 代入公式⑷求解 y 在信號 F(i，β,?0,Β/ )的聯合分布概率L(y|t。，β ,B');
最后將L(y|t。，i3，B)、L(y|t。，β，Β')代入公式(5)求解B'的轉移概率α (B'，B);
4.3、若α (B' ,B) > 1，則將B'賦值給B，其它參量&、β保持不變，完成本次更新操作，在由h、β和B組成的新的全局近似解(h、β、Β)中隨機選擇任意參量進行下一次更新操作； 4.4、若α (B' ,B) ( 1，則進一步判斷是否到達最大嘗試更新次數Nb，其中步驟4.1至步驟4.3是一次嘗試更新，若達到最大嘗試更新次數Nb，則所有參量h、β和B保持不變，跳出本次更新操作，重新選擇參量進行下一次更新操作；若未到達最大嘗試更新次數Νβ，則跳到步驟4.1繼續本次更新操作。
5.如權利要求3所述的一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于，當一次更新操作選定的參量為h時，本次更新操作的過程為: 5.1、設t' ^是h可能更新到的狀態，在區間(0，ifflax)選擇一個服從高斯分布的隨機數賦值給t' C1，高斯分布的數學期望參量和方差參量分別為；max(y)所在的時間點和相對較小的常數~.5.2、將7、‘和β代入公式(2)求解依據y、h和β預估的回波信號的能量分布f(i，β，、)，將y、t'。和β代入公式⑵求解依據y、t'。和β預估的回波信號的能量分布 f(i, β，t' ο)； 然后將f(i，β,?0)和B代入公式(3)求解預估的入射到激光雷達探測器的信號F(i，β，t0, B)，將f (i，β，t' J和B代入公式(3)求解預估的入射到激光雷達探測器的信號 F(i，β,?/ ο, B)； 再將F (i, β，t0, B)和y代入公式⑷求解y在F (i, β，t0, B)的聯合分布概率L(y 110, β，B),將F(i, β，t'。，B)和y代入公式⑷求解y在F(i, β，t'。，B)的聯合分布概率 L(y|t' ο, β , B)； 最后將L (y I tQ, β，B)、L (y 11 '。，β，B)代入公式(6)求解t '。的轉移概率
.5.3、若a (t' ^tci) > 1，則將t' j武值給h，其它參量B、β保持不變，完成本次更新操作，在由&、β和B組成的新的全局近似解(h、β、Β)中隨機選擇任意參量進行下一次更新操作； .5.4、若a (t' 0) t0) ( 1，則進一步判斷是否到達最大嘗試更新次數I。，其中步驟5.1至步驟5.3是一次嘗試更新，若達到最大嘗試更新次數^Vi。，則所有參量β和B保持不變,跳出本次更新操作，重新選擇參量進行下一次更新操作；若未到達最大嘗試更新次數N則跳到步驟5.1繼續本次更新操作。
6.如權利要求3所述的一種基于光子計數型激光雷達信號重建的距離估計方法，其特征在于，當一次更新操作選定的參量為β時，本次更新操作的過程為: . 6.1、設β '是β可能更新到的狀態，在區間(0，max(y))選擇一個服從高斯分布的隨機數賦值給β ,，高斯分布的數學期望參量和方差參量分別為；max(y)和相對較小的常數.0 @ ； . 6.2、將7、‘和β代入公式(2)求解依據y、h和β預估的回波信號的能量分布f(i, β, h)，將y、h和β '代入公式(2)求解依據y、h和β '預估的回波信號的能量分布 f(i, β ' , t0)； 然后將f(i，β,?0)和B代入公式(3)求解預估的入射到激光雷達探測器的信號F(i，β，t0, B)，將f (i，β '，t0)和B代入公式(3)求解預估的入射到激光雷達探測器的信號 F(i，β / , t0, B)； 再將F (i, β，t0, B)和y代入公式⑷求解y在F (i, β，t0, B)的聯合分布概率L(y 110, β，B),將F(i, β '，tQ, B)和y代入公式⑷求解y在F(i, β '，tQ，B)的聯合分布概率 L(y|t。，β ' ,B)； 最后將L (y I td, β，B)、L (y I td, β '，B)代入公式(7)求解β '的轉移概率α (β ; , β)；
6.3、若α (β '，β) > 1，則將β '賦值給β，其它參量B、&保持不變，完成本次更新操作，在由h、β和B組成的新的全局近似解(h、β、Β)中隨機選擇任意參量進行下一次更新操作； 6.4、ga(i3' , β) ^ 1，則進一步判斷是否到達最大嘗試更新次數Ne，其中步驟6.I至步驟6.3是一次嘗試更新，若達到最大嘗試更新次數Ne，則所有參量h、β和B保持不變，跳出本次更新操作，重新選擇參量進行下一次更新操作；若未到達最大嘗試更新次數N0，則跳到步驟6.1繼續本次更新操作。
【文檔編號】G01S17/08GK104199041SQ201410449727
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年9月4日 優先權日:2014年9月4日
【發明者】何偉基, 尹文也, 方劍, 陳錢, 顧國華, 張聞文, 林杰, 葉凌, 錢惟賢, 隋修寶, 任侃, 路東明, 于雪蓮 申請人:南京理工大學