基于人工智能的合成孔径成像激光雷达成像系统

发布时间：2020-12-04 21:00

　　针对当前SAL成像相关研究成果存在的成像性能待优化等问题,提出并设计基于人工智能的合成孔径成像激光雷达成像系统。依据成像系统框架设计,以成像的关键技术和软件为主进行分析。结合人工智能具备的优势,通过人工智能MATLAB工具利用计算机进行编程实现系统模拟成像。在成像过程中,依据系统设计需求和成像目标对系统参数以及参考点坐标进行设置,基于设置参数得到成像范围内散射点与信号接收孔径在扫描范围内两个方向上数据样本采集的数量。针对各散射点,对参考信号中频信号与散射点回波信号中频信号进行计算,利用计算结果获取合成孔径处理中所需的差频信号。当获得所有采样点差频信号,对下个散射点相应差频信号进行计算,直到获得成像过程中需要的全部回波信号,在二维方向上对回波信号实行傅里叶变换成像算法,根据信号接收空间与目标空间的转换得到目标图像。实验结果显示,所建系统距离向与方位向聚焦状况良好,成像效果优越,可靠性强。 

【文章来源】：激光杂志. 2020年07期 第113-117页 北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

合成孔径成像激光雷达成像系统框架

针对成像范围是WX×WY的点阵目标，亦或是分布目标成像，信号接收孔径需在(WX+L)×(WY+L)范围内实行扫描，处理该范围内获取的数据，以此得到目标合成孔径激光雷达图像，如图2(b)所示。其中，信号接收孔径在该范围内实行扫描时，x和y上的数据样本采集数量分别为(WX+L)/L×Nx和(WY+L)/L×Ny。综上，针对点阵目标，亦或是分布目标成像需要进行处理的数据量计算式为:(3)成像功能模块构成

接收功能模块使用的是光外差探测的模式，假设光电探测器存在缺点，不对电流与热噪声产生的影响予以考虑[16-17]。信号接收孔径扫描坐标如图3(b)所示，Δx、Δy要满足式(8)和式(9)的约束条件。针对数据进行处理，在两维方向上实行傅里叶变换成像算法，根据信号接收空间与目标空间的转换，得到目标图像。通过人工智能MATLAB工具利用计算机进行编程而实现系统模拟成像。(4)模拟成像流程

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2898234