基于参数化盲反卷积的三维非扫描激光雷达距离估计

发布时间：2019-05-19 19:32

【摘要】：三维(3D)非扫描激光雷达具有多表面目标距离分辨能力,可以用于对隐藏和伪装目标的识别。为了快速、准确地估计3D非扫描激光雷达多表面目标距离信息,提出了基于期望值最大化(EM)的单像素多表面目标的距离估计算法,通过对系统点扩展函数的参数化,该算法可以同时估计出成像系统点扩展函数和目标的距离信息。仿真实验结果表明,相比于传统的混合高斯匹配算法和维纳空间滤波算法,该算法在系统点扩展函数未知的条件下,可以将目标的距离估计精度分别提升大约70%和40%。
[Abstract]:3D (3D) non-scanning lidar has the ability of multi-surface target range resolution and can be used to identify hidden and camouflaged targets. In order to estimate the range information of 3D unscanned lidar multi-surface target quickly and accurately, a single pixel multi-surface target distance estimation algorithm based on expected maximization (EM) is proposed, which is based on the parametrization of the point spread function of the system. The algorithm can estimate the point spread function of the imaging system and the distance information of the target at the same time. The simulation results show that compared with the traditional hybrid Gao Si matching algorithm and Wiener space filtering algorithm, this algorithm can improve the distance estimation accuracy of the target by about 70% and 40%, respectively, under the condition that the system point spread function is unknown.
【作者单位】： 北京理工大学光电学院;
【基金】：国家自然科学基金(61275018) 国家部委基金(9140A07040913BQ1020)
【分类号】：TN958.98

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2481009