激光成像

激光成像（共7篇）

激光成像 篇1

摘要：作为一种相干探测体制雷达,合成孔径激光雷达,以光外差探测技术记录目标的强度和相位信息,距离向原始数据为解线频调信号,文中把合成孔径雷达距离多普勒成像算法,推广至合成孔径激光雷达。详细分析了聚焦成像的相位补偿和距离徙动校正。最后用该算法处理了正侧视条带模式合成孔径激光雷达点目标的原始数据,得到了良好的成像结果。

关键词：合成孔径激光雷达,解线频调,匹配滤波,相位补偿

合成孔径激光雷达(Synthetic Aperture Ladar)是利用激光器包括紫外、可见光、红外和太赫兹做辐射源的合成孔径雷达[1]。SAL与SAR成像原理基本相同,都是利用雷达与目标之间的相对运动产生多普勒频移,经信号合成孔径处理来获得超衍射限方位分辨率。SAL回波信号由目标散射系数σ(x,r)通过一个二维线性系统h(x,r)构成,即目标散射系数σ(x,r)与h(x,r)的二维卷积,SAL成像处理就是二维解卷积以从回波信号中提取σ(x,r)。由于激光波长较短,受大气等因素影响较大,相位畸变较为严重,降低了相干探测效率[2,3,4],合成孔径处理中相位的稳定性和成像算法的有效性对数据处理结果影响很大,因此,合成孔径激光雷达成像算法是合成孔径激光雷达走向工程实践的一个重要环节。合成孔径激光雷达采用光外差探测方式记录目标的强度和相位信息,距离向原始数据为解线频调信号,不能采用传统的侧视条带模式成像算法。文中继承并改进了合成孔径雷达的距离多普勒成像算法,并给出点目标仿真成像结果以验证算法的有效性。

1 成像算法分析

合成孔径激光雷达成像的目的是要得到目标区域散射系数的二维分布,在收发控制装置的作用下,运动平台上的激光辐射源通过实孔径光学系统等间距发射一定调制方式的相干光束。其中以分光镜分离一部分并延迟作为光学外差接收机的本征信号,目标回波信号与本征信号在光电探测器上进行光外差混频,光电转换输出记录目标强度和相位信息的多普勒频移信号,也即合成孔径激光雷达成像原始数据。距离向原始数据为频率与目标斜距成正比的单频脉冲,是解线频调信号,合成孔径处理器通过对解线频调信号进行傅里叶变换以实现距离向脉冲压缩,获得距离向的目标图像;方位向数据为线性调频信号,以匹配滤波对合成孔径时间内的方位向数据进行相位调整和累加实现方位向脉冲压缩,提取目标的多普勒方位信息。最终通过处理后的信号对目标的散射特性还原,获得灰度与散射特性相对应的高分辨率可视图像[5]。图1为合成孔径激光雷达算法流程图。

1.1 原始数据

为同时实现远距离探测和高分辨率,合成孔径激光雷达发射大时带积的线性调频脉冲信号以提高发射平均功率,保证足够大的作用距离,采用光学外差探测技术获得目标的强度和相位信息,经过信号预处理后用解线性调频脉冲压缩技术获得距离向高分辨率。

假定雷达平台在匀速直线运动过程中发射的线性调频脉冲为

$S{}_t(t,\eta )=\text{r}\text{e}\text{c}\text{t}\left(\frac{t}{\tau {}_p}\right)\exp \left[\text{j}2\text{π}\left(f{}_{0}t+\frac{1}{2}{\rm K}{}_{r}t{}^2\right)\right](1)$

式(1)中,t是快时间即光波传播的时间,η是慢时间即脉冲发射时刻,τp是脉冲宽度,f0是初始频率,Kr是线性调频率。

雷达平台在沿方位向运动过程中,与目标之间的距离是发生变化的。实际上,同一脉冲持续时间内,雷达到目标斜距可以看作常数,故斜平面坐标为(R0,X0)的散射点回波时延

$\tau (t)\approx \tau (\eta )=\frac{2}{c}\sqrt{R{}_0^2+(X-X{}_0){}^2}(2)$

则该散射点回波信号为

$S{}_r(t,\eta )=\text{r}\text{e}\text{c}\text{t}\left(\frac{t-\tau }{\tau {}_p}\right)\sigma G\exp \{\text{j}2\text{π}[f{}_0(t-\tau )+\frac{1}{2}{\rm K}{}_r(t-\tau ){}^2]\}(3)$

其中,σ为目标的散射系数,G为天线增益。

实现光外差探测的本征信号通过分离发射脉冲并延迟参考时间τc=2Rc/c得到,Rc为测绘带中心斜距,本征信号脉冲宽度为τref,比回波信号脉冲宽度τp要大一些,光电探测器输出中频信号为

$S{}_{\text{Ι}\text{F}}(t,\eta )=A\exp \{-\text{j}2\text{π}[f{}_0(\tau -\tau {}_c)+{\rm K}{}_r(t-\tau {}_c)(\tau -\tau {}_c)-\frac{1}{2}{\rm K}{}_r(\tau -\tau {}_c){}^2]\}(4)$

式中,$A=\eta {}_d\frac{q{}_e}{hv}A{}_d\cdot \sqrt{\eta {}_h}\sigma G,\eta {}_d$为探测器的量子效率,ηh为光外差混频效率,Ad为探测器有效接收面积。为便于算法分析,忽略常数幅度因子。

1.2 成像算法

由式(4)知,在一个单脉冲持续时间内,光外差探测使回波信号变成单频脉冲,且其频率与回波相对本征信号的时间差成正比,是解线频调信号,因此,采用解线频调脉冲压缩技术对式(4)以本征信号时间为基准作傅里叶变换[6]

SIF(fr,η)=∫∞-∞SIF(t,η)exp[-j2πfr(t-τc)]dt=τpsinc{τp[fr+Kr(τ-τc)]}exp[-j2πf0(τ-τc)]·exp[-jπKr(τ-τc)2]exp[-j2πfr(τ-τc)] (5)

由式(5)知,傅里叶变换后在频域得到对应各回波的sinc状窄脉冲,脉冲分辨率为1/τp,距离分辨率为ρr=c/2B,其峰值处于fr=-Kr(τ-τc),解线频调后信号带宽减小,对回波信号采样所需A/D采样率的要求会相应降低,而采样率的减低有可以大大提高成像的速度和效率。3个相位项中,第1项为雷达与目标的相对运动产生的多普勒项,是方位向数据;第2项是解调频处理独有的剩余视频项(residual video phase),引起多普勒值少许改变,因而需要补偿;第3项为斜置项,表示不同时间回波是错开的,影响方位向成像处理,需要“去斜”。由于中频信号在距离频域对目标进行补偿时,只需补偿fr=-Kr(τ-τc)处的相位即可,因此式(5)可写成

$S{}_{\text{Ι}\text{F}}(f{}_r,\eta )=\tau {}_p\sin c\{\tau {}_p[f{}_r+{\rm K}{}_r(\tau -\tau {}_c)]\}\exp [-\text{j}2\text{π}f{}_0(\tau -\tau {}_c)]\exp \left(\text{j}\text{π}\frac{f{}_r^2}{{\rm K}{}_r}\right)(6)$

所以距离频域相位补偿因子为

$S{}_{\text{c}\text{o}\text{m}}(f{}_r)=\exp \left(-\text{j}\text{π}\frac{f{}_r^2}{{\rm K}{}_r}\right)(7)$

相位补偿后距离向数据为

SIF(fr,η)=τpsinc{τp[fr+Kr(τ-τc)]}exp[-j2πf0(τ-τc)] (8)

方位向数据相当于式(8)在慢时间域的离散采样,把式(2)代入得

$S{}_r(t,\eta )=\tau {}_p\exp [-\text{j}2\text{π}f{}_0(\tau -\tau {}_c)]\approx \tau {}_p\exp \left[-\text{j}\frac{4\text{π}}{c}(R{}_0-R{}_c)\right]\exp \left[-\text{j}\frac{2\text{π}v{}^2}{cR{}_0}f{}_0(\eta -\eta {}_0){}^2\right](9)$

式中,R${}_0^2$≫(X-X0)2,η0为目标初始慢时间0。故方位向数据是初始频率为${\rm K}{}_a=-\frac{2v{}^{2}f{}_0}{cR{}_0}$,调频率的线性调频脉冲信号,利用驻定相位原理[7]得二维频域信号为

$\begin{array}{l}S{}_{\text{Ι}\text{F}}(f{}_r,f{}_a)=\tau {}_p\sin c\{\tau {}_p[f{}_r+\frac{2{\rm K}{}_r}{c}(R{}_0-R{}_c)+\\ \frac{c{\rm K}{}_{r}R{}_{0}f{}_a^2}{4v{}^{2}f{}_0^2}]\}\cdot \exp [-\text{j}2\text{π}f{}_a\eta {}_0]\exp \left(\text{j}\frac{\text{π}cR{}_{0}f{}_a^2}{2v{}^{2}f{}_0}\right)(10)\end{array}$

上式表明,由于距离向和方位向的耦合,使不同脉冲经距离压缩后点目标冲激响应必然出现在不同的距离上,称为距离徙动,需要沿距离徙动曲线脉冲压缩以实现方位聚焦。

距离徙动为

$\text{Δ}R=\frac{c{}^{2}R{}_{0}f{}_a^2}{8v{}^{2}f{}_0^2}(11)$

即距离徙动与点目标距离成正比,而与点目标方位初始位置无关,所以一般在多普勒域对距离徙动进行校正,若最大距离徙动≤1/4个距离分辨单元,即

$\frac{v{}^2{\rm T}{}_s^2}{8R{}_0}\le \frac{\rho {}_r}{4}(12)$

则距离徙动不需要校正[8]。

距离徙动校正后的二维频域信号为

$S{}_{\text{Ι}\text{F}}(f{}_r,f{}_a)=\tau {}_p\sin c\left\{\tau {}_p\left[f{}_r+\frac{2{\rm K}{}_r}{c}(R{}_0-R{}_c)\right]\right\}\exp [-\text{j}2\text{π}f{}_a\eta {}_0]\exp \left(\text{j}\frac{\text{π}cR{}_{0}f{}_a^2}{2v{}^{2}f{}_0}\right)(13)$

由匹配滤波理论知,方位向参考函数及其频谱[9]为

$\begin{array}{l}h(\eta )=\exp \left(\text{j}2\text{π}\frac{v{}^2\eta {}^{2}f{}_0}{cR{}_0}\right)\\ {\rm H}(f{}_a)=\exp \left(-\text{j}\frac{\text{π}cR{}_{0}f{}_{\alpha }^2}{2v{}^{2}f{}_0}\right)\end{array}(14)$

二维频域信号方位匹配滤波输出为

$S{}_{\text{Ι}\text{F}}(f{}_r,f{}_a)=\tau {}_p\sin c\left\{\tau {}_p\left[f{}_r+\frac{2{\rm K}{}_r}{c}(R{}_0-R{}_c)\right]\right\}\exp [-\text{j}2\text{π}f{}_a\eta {}_0](15)$

其为单频脉冲,对式(15)进行逆傅里叶变换得

$S{}_{\text{Ι}\text{F}}(f{}_r,\eta )=\tau {}_{p}B{}_d\sin c\left\{\tau {}_p\left[f{}_r+\frac{2{\rm K}{}_r}{c}(R{}_0-R{}_c)\right]\right\}\sin c[B{}_d(\eta -\eta {}_0)](16)$

式中,$B{}_d=\frac{2v{}^2{\rm T}{}_{s}f{}_0}{cR{}_0}$为多普勒带宽,傅里叶逆变换后在慢时间域得到sinc状窄脉冲,脉冲分辨率为1/Bd,方位分辨率为ρa=D/2,其峰值处于η=η0处。

2 成像算法仿真

根据上述成像算法,采用典型的机载合成孔径雷达平台,以表1所示的SAL系统基本参数和导出参数对点目标进行模拟成像,点目标斜平面坐标为(Rc,0),要求方位向和距离向分辨率均为0.05 m。

图2上部分别为距离向傅里叶变换后所得sinc状窄脉冲和方位向匹配滤波后所得sinc状窄脉冲;下部是点目标二维强度图像。方位向匹配滤波采用Hamming窗函数来平滑频谱,即弱化频谱边缘处的不连续性,以降低脉冲压缩冲激响应主瓣的能量泄露,但要以损失空间分辨率为代价。文中继承并改进了传统的SAR距离多普勒成像算法,该算法可以直接处理光外差混频输出中频解线频调信号,如图2所示,目标的图像位于成像区域的中心位置,与所设置目标位置相符合,得到的目标图像比较理想,验证了改进成像算法的有效性。

参考文献

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激光成像 篇2

1 成像技术

干式激光成像系统集打印和显像为一体, 使用成熟的卤化银干式技术, 具有优秀的图像质量, 具有自动影像质量控制技术。可通过机内的密度仪实现自动调节打印参数, 保证几张胶片或几批胶片之间影像质量的稳定性。

2 工作程序和操作方法

(1) 干式激光相机的工作原理比较复杂, 工作过程简单。机器撕开片盒, 吸引胶片并通过滚轮传输到激光曝光区进行曝光, 然后进入加热鼓进行加热使胶片显影, 最后通过自动影像控制系统输出胶片, 整个过程时间短。

(2) 各厂家的干式激光相机使用专用胶片, 明室更换胶片, 无曝光的危险性, 打印速度快。该相机可与主机直接连接或与DICOM网络连接, 相机采用菜单式操作, 简便易学, 目前大多是中文显示, 使用时一次性设置好各种参数的情况下, 可以连续工作, 极大的改善了操作者的工作环境, 提高了工作效率。

3 特点与优势

(1) 该机体积较小, 节约空间, 无需暗房和管道, 既节约了宝贵的水资源, 又避免了废液污染环境, 极大地减轻了技师们的劳动强度。

(2) 干式激光相机成像系统没有导向板, 打印和显像都由机器自动完成, 减少了人为因素和机械因素对胶片传输的影响, 提高了传输的稳定性, 卡片情况明显较少。

4 维护保养和要求

(1) 在正常情况下, 只要定期在齿轮节处加入润滑油, 并注意机械的磨损程度, 保持机器清洁, 防止灰尘附着于元器件表面, 影响元件散热和电器功能。因此, 通常要定期给机器清洁保养, 至少三个月做一次, 以减少机器出故障。

(2) 干式激光相机内有一个加热鼓, 工作时温度达120℃以上, 片基薄膜受到高温加热容易粘附到加热鼓上, 造成胶片污染。因此, 需要定期清洁加热鼓。为保相机工作稳定性, 室内温度要相对恒定, 一般温度控制在18-24℃左右, 湿度通常保持在30%-70%。

(3) 干式激光相机要求电源的工作频率稳定, 应配备不间断电源 (UPS) 保护, 以防相机异常断电造成卡片, 资料丢失或电机损坏, 特别是柯达相机与伏电源易烧坏。激光头是相机最敏感的部位, 应避免突然停电和频繁开关相机对它造成损坏。

(4) 操作人员应熟练掌握操作规程, 观察相机自动报告错误代码, 发现异常响声和异常气味问题, 应立即停机检修, 绝不能带病工作, 以防故障扩大。

(5) 此外, 相机与主机连接还涉及图像窗宽窗位低的调整。根据诊断医生的需要, 感兴趣区域图像既有一定的对比度, 也要有相应的层次, 为此胶片的对比度与宽容度应和主机显示器上图像的对比度与宽容度基本一致。因此, 在设定好相机的对比值, 密度值与灰度值之后, 应该相机的对比度与宽容度服从于显示器的对比度与宽容度曲线, 要求胶片的影响和主机显示器保持一致。

非扫描激光主动成像系统性能分析 篇3

影响激光主动成像系统性能的因素有很多,如:探测器和激光器的性能,大气的衰减、散射,目标的反射率以及光学系统的性能等。但起决定性作用的主要是探测器的灵敏度、信噪比和激光器的功率及发散角等光束质量指标。目前采用比较多的探测器是像增强ICCD,因为它具有最灵活快速的快门控制,更适合距离选通和脉宽门控操作,激光器则采用脉冲半导体激光器,因为它的波段大多在750~900 nm之间,正好和ICCD相匹配。如:加拿大的两代激光主动成像系统ALBEDOS和ELVISS。文中的分析和实验也是基于此种模式的系统。

1 激光主动成像模型

根据所要求的性能细节不同,可以从不同角度模拟激光主动成像系统的性能。比如采用激光测距方程模型[6]、激光雷达方程模型[7]。激光主动成像具有面阵ICCD成像,激光发散角小,可以距离选通去除后向散射,可以控制快门过滤背景噪声,可以多帧累加和积分等特性,系统性能的核心就是在焦平面上成像的最低辐照度和成像的距离。根据以上特点建立的激光主动成像模型[8,9]如图2所示,并假定照射光束具有均匀的强度分布,目标为漫反射目标。

模型中激光光源输出功率P,激光发散角θ,距离L,可得入射到探测器上的目标辐照度为

式中,ρ为目标平均反射率;C为目标对比度(在能见度较低的情况下一般取1);K为入射光与反射光比率系数(对朗伯表面为1/πsr-1;对半球反射表面强度分布为1/2π);Ta为大气透过率;To为镜头透过率;f#为镜头F数(f/D);θ为激光发散角。

通过式(1)可计算出不同距离目标反射的辐照度数值范围,然后与探测器的响应灵敏度进行比较,只有大于探测器的响应辐照度才可能成像。

2 ICCD探测器性能分析

像增强ICCD的性能可以由它的亮度增益、调制传递函数、分辨率等来描述[10],但比较实用的是用噪声等效照度(NEI)和响应灵敏度来表示。用噪声等效照度可计算系统的信噪比SNR

NEI是当SNR=1时与入射光强Ii对应的噪声等效照度。MTFs是整个系统的调制传递函数。而ICCD的响应灵敏度一般用m A/W或量子效率(QE)的百分比来表示(见图3),需要换算成激光主动成像模型中的辐照度(W/m2)单位。

设量子效率为ηλ,以m A/W为单位的辐射响应灵敏度为Sλ,前者表征了产生的光电子数和接收到的光子数的比例,而后者表示探测器输出信号电流(由产生的光电子形成)和接收到的辐射功率之比。它们其实是统一的,可由下式表示

式中,h为普朗克常数6.626×10-34J·S;c为光速3×108m/s;e为电子电荷常数1.6×10-19C;λ为波长,以μm为单位。

实际上hc/λ就是光子能量的表达式。根据以上分析可以推导出探测器的量子效率和辐照度响应灵敏度Iλ(W/m2)的关系

式中,t为探测器有效积分时间;a为像元面积;

3 成像距离计算

由式(1)、式(2)可以导出距离估算公式[11,12]

理论上只要信噪比SNR>1,通过图像滤波增强等处理手段,就可以获得目标图像。但实际上SNR达到2以上更加稳妥。图4为Matlab计算的成像距离和激光功率关系曲线,参数取值为:MTFs=0.036,C=1(夜间实验),To=0.7,SNR=2.5,f#=2,NEI=7×10-9W/m2,θ=3 mrad,大气透过率Ta=exp(-σL),σ为大气消光系数,它与距离、波长和天气等因素有关。

实际上探测器的响应灵敏度能更直观、更简便、更准确地反映系统的性能。因此可根据式(1)的计算结果和探测器灵敏度的辐照度指标Iλ,来计算探测距离。理论上当入射到探测器像面上的辐照度Ii>Iλ时,就可以探测到目标,但Ii应大于2Iλ更符合实际情况。表1列出了计算数据(ρ=0.1~0.7,大气透过率Ta可按表2取值)。

(μW/m2)

(%)

4 目标识别性能分析

对于成像系统而言,要得到满足要求的目标像,除了要求被摄目标具有足够的照度,还需要满足分辨率要求的光学系统和高分辨率ICCD。根据约翰逊准则,发现、识别和认清目标所需的空间频率n分别为1、4、8对线/目标临界尺寸,则相应分辨角为

式中,H为目标的临界尺寸。系统所能达到的最小分辨角α由物镜的焦距f和ICCD的分辨力m决定

由式(6)和式(7)得

系统的视场角为

式中,Y为有效靶面尺寸。表3列出了不同距离和尺寸下识别目标的焦距和视场要求,认清目标时的焦距和视场则相应的分别扩大和减小一倍。可见,系统的目标识别性能可以达到10 km处识别2 m的物体和认清4 m的物体。如果配合高质量的光学系统,进一步增加焦距到1 200 mm,则可达到认清10 km处2 m目标的性能。

5 激光成像实验结果

图5列出了采用808 nm波段进行非扫描激光主动成像的实验图像。其中,图5a、图5b的探测器辐照度灵敏度为:Iλ=1.76μW/m2,10 W功率可以得到4.7 km高塔的图像,根据式(1)估算的入射辐照度Ii=2.6μW/m2,满足Ii>Iλ的条件;图5c的ICCD在波长808 nm的灵敏度可根据图3和式(4)换算成相应的辐照度响应灵敏度为Iλ=0.1μW/m2。3 ns快门对应的有效激光功率为21 m W,则估算Ii=0.2μW/m2满足探测灵敏度要求。图5d是通过长焦镜头实验得到的8.32 km目标图像,这一结果也在先前的估算范围之中。

6 结论

通过理论分析、计算并且和实验数据进行对比,可以得出以下结论:

(1)非扫描激光主动成像系统的成像距离主要依赖ICCD探测器的灵敏度和激光光束质量。激光的发散角要小,而平均功率不一定很大。

(2)ICCD采用距离选通和多快门累加,延长积分时间,可以达到很高的灵敏度,探测很低的辐照度。发散角3 mrad,最低激光功率21 m W就可探测到4.7 km的目标光斑。

(3)激光器应具备高频、低脉宽特性,可以降低其总的功率。功率太大对提升探测距离的作用有限,而且会增加后向散射能量,但提高脉冲峰值功率是有益的。

(4)理论分析和实验数据是基本符合的,证明激光主动成像模型和距离计算方法的有效性。合理地选择参数对计算成像距离和分析系统的性能具有一定的应用和指导意义。

(5)由于ICCD探测性能的提高,有效激光功率10 W以上可以达到10 km的成像距离。随着大气衰减、散射的增强,要进一步增加系统成像距离,单纯增大激光功率是不行的,需要大口径光学系统、更小的发散角和多种降噪手段的综合运用,才能实现更远距离的探测。

摘要：介绍了面阵非扫描型激光主动成像系统的原理、特点及影响其性能和成像距离的因素。对激光主动成像模型、ICCD探测器性能、灵敏度指标换算和目标识别性能进行了分析计算。依据入射辐照度和探测器辐照度灵敏度,建立了探测距离公式和入射辐照度需大于探测器辐照度灵敏度2倍的距离估算方法。采用808 nm波段激光进行的主动成像实验证明了理论分析的有效性。

关键词：非扫描,激光主动成像,成像距离,辐照度灵敏度,ICCD

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激光成像 篇4

激光雷达成像系统目前被广泛地用于军事、商业、空间科学等领域,如障碍物探测、目标识别、地形绘制等。在空间探测领域,与其他天基探测器相比,天基激光雷达能够不受日照和天气条件的限制,全天候、全天时的对空间进行探测,具有可见光和红外遥感系统不可比拟的优点;与地基激光雷达对空探测相比,天基激光雷达基本不会受大气影响,对空间探测具有更高的空间分辨率,成像背景也更简单[1~3],具有广阔的发展空间。

成像激光雷达可以对目标成强度像(又称轮廓像)和距离像,强度像是目标表面几何特征和反射特性对回波共同作用的结果,而距离像能更直观地反映出目标的几何特征。

空间飞行器构型相对复杂,对复杂目标采用雷达距离像仿真时,关键问题是获得起伏目标表面到雷达接收机的距离。波音公司开发的卫星可视化和信号工具SVST(satellite visualization and signature tool)和美国空军研究实验室开发的高级跟踪时域分析仿真系统TASAT(time-domain analysis simulation for advanced tracking),是地基空间探测雷达成像仿真系统,相关文献着重对系统功能进行了描述,但没有对仿真依据、数学模型和实现算法等进行详细说明。国内对于雷达系统的仿真研究集中在系统参数和探测条件对性能指标影响的分析计算,如文献[4]讨论了激光雷达成像仿真的原理,并对简单物体(如平面、规则形状)进行了成像模拟;文献[5]给出了对复杂物体进行成像仿真的初步思路,但没有对距离矩阵的获取方法进行详细说明。因此,为了对雷达成像形成一套完整可用的仿真方法,有必要对激光雷达成像仿真中最基本的距离矩阵的求解问题给出详细系统的方法。

本文从OSG(Open Scene Graph,3D图形开发软件)空间场景构建出发,借助空间场景交互运算技术,提出了一种全新的距离矩阵获取方法,解决了复杂构型目标距离矩阵求解方面的难题,结合单光子计数探测系统原理,分析了雷达成像系统探测概率的影响因素,实现对了天基雷达系统成像效果的快速仿真。

1 空间激光雷达成像原理

激光雷达作为有效载荷安装在卫星平台上,激光器发射高重频的激光脉冲对被测目标进行主动照射,通过微扫描单元以一定的扫描方式对目标区域进行扫描。接收单元核心器件为单光子探测器,激光照射到目标表面后,反射的激光回波光子信号由相应的探测器接收,引发“盖革”脉冲,产生回波触发光子事件[6]。激光发射时的主波触发信号与回波触发信号分别送入高速时间间隔测量电路进行计时,由此获得光脉冲飞行时间。

对每个扫描点位置及相应的光脉冲飞行时间进行完整的记录,从而获得目标的三维距离信息,对三维距离信息进行重构即可得到目标的几何结构。

2 基于OSG场景的目标距离矩阵

激光雷达目标距离矩阵表征各扫描光束到目标表面的实际距离,根据测距模型可以计算每个扫描位置实际的回波光子数。

2.1 扫描模型

激光雷达成像通常采用光栅矩形扫描方式,如图1所示为6×6方阵扫描光栅,光栅矩形扫描方式具有易于设计和实现的特点。

扫描光斑直径r=distance.theta,其中distance为目标距离,theta为光束发散角。对于小发散角近距离探测过程,可以忽略倾斜照射造成的光斑畸变。

则以扫描区域中心为圆点的平面中,扫描阵列中第行第列的光斑圆心坐标为:

2.2 基于OSG的场景交运算

在O S G图形软件中,场景图形的交运算源于osg Util::Intersector类,其派生类osg Util::Line Segment Intersector用于检测指定射线与场景图形之间的相交情况。OSG碰撞检测分为以下4个步骤:

1)创建OSG场景和目标节点;

2)设置目标节点位置和姿态;

3)在场景中根据两点定义一条射线;

4)计算并存储射线与目标节点的所有交点。

2.3 OSG场景中的坐标变换

对于天基激光雷达,轨道坐标系S0定义为:原点在卫星质心,x轴在轨道平面内,垂直于矢径,指向前,y轴垂直于轨道面,与轨道动量矩方向相反,z轴指向地心,与矢径相反。

本体坐标系Sl:原点在卫星质心,轴x沿飞行器纵轴,指向前,轴y垂直于纵轴对称平面,指向右,轴z在纵对称平面内,垂直于纵轴,指向下。

OSG场景中目标的位置定义在轨道坐标系,而目标距离矩阵定义在本体坐标系,碰撞检测射线是一组平行于本体坐标系x轴的射线。

自旋卫星通过3-1-2顺序转动由轨道坐标系变换为本体坐标系。设卫星姿态角为(ϕ,θ,ψ),则卫星本体坐标系到轨道坐标系的坐标变换矩阵为:

2.4 距离矩阵

目标距离矩阵表征目标雷达截面上扫描阵列中某一点与雷达的相对位置关系,扫描阵列的像素与距离矩阵中的元素一一对应。距离矩阵主要由平台位置与姿态、目标位置、目标几何特征、激光束发散角和探测距离决定。基于OSG场景的目标距离矩阵获取过程如图2所示。

3 雷达系统成像建模与实现

3.1 雷达方程

单脉冲回波光子数为:

其中Et表示发射能量,hν表示单光子能量,r表示目标距离,ρ表示目标反射率,T表示激光在大气中的损耗率,激光照射面积ASpot=πr2θ2/4,θ为激光发散角,探测器光学镜直径d,面积AR=πd2/4,它只能接收目标AIFOV=πηr2φ2/4面积内的回波,φ为接收视场角,η表示探测器之前的光学系统效率,γ表示光电二极管的量子效率。

天基激光雷达对空间目标探测属于空间内的探测,可以忽略大气对发射激光脉冲的吸收、散射和极化等效应,因此激光传输损耗不计,则上式简化为:

高分辨率激光雷达系统接收信号强度与1/r2成正比,有效目标面积和激光照射面积随着距离增大而增大。目标距离r表示为距离间隔k有r=r1+kr0。

3.2 噪声模型

3.2.1 噪声影响

盖格模式的光敏二极管探测器不仅可以被目标回波光子触发,也可以被目标反射的太阳辐射光子或探测器系统内部的暗计数触发。

设太阳光背景噪声率为qb,暗计数率为qd,则总噪声率为:

雷达系统的探测概率由噪声率和回波光子数决定,为提高系统探测概率,降低虚警概率,根据目标几何特征设定距离门限,将距离波门控制在目标大小附近,使探测器仅响应距离波门内的光子事件。

3.2.2 太阳反射光噪声

激光雷达平台、目标以及太阳三者的相对位置变化,引起背景噪声的变化。太阳在目标表面的辐射反射后到达探测器的光子数目与太阳对目标表面的入射角以及探测方向有关。

假定接收视场角为θ(立体角为),反射率为ρ,太阳光谱照度为E,太阳入射方向与目标表面法向夹角为θi,接收机与光学效率为ηr,滤光片带宽为∆λ,接收光学面积为Ar。则系统单像素接收到的背景光噪声功率可以表示为:

则由于目标对太阳光反射而到达探测器的光子率表示为:

3.2.3 暗计数噪声

暗计数噪声属于系统内部噪声,即在无任何输入的条件下产生的触发。

当某一个单元被暗计数触发后,相邻单元有可能被该单元的雪崩过程所释放出的光子触发,从而引起交叉干扰。对于扫描式激光探测器,通过控制开门时间来消除本噪声。

3.3 探测概率与探测距离

盖革模式探测器对于每个激光脉冲只能被触发一次,之后就进入死区,直到下一个激光脉冲使其复位。设距离门从r1到r2,若距离分辨率为r0,则时间间隔为t=2r0/c,距离门被分为b=(r2-r1)/r0个距离间隔。

光子计数探测器的探测概率符合泊松分布[7],t1到t2时间内以速率f(t)产生m个光电子概率:

盖革模式探测器在一个距离门内只能被触发一次,可以看作触发时刻之前无光电子产生,触发时刻产生一个光电子。因此探测器在(t1,t2)时段内被触发的概率为:

目标探测存在以下两种情况:

1)无目标

探测概率由总噪声率q和时间间隔t决定。

在第k个距离间隔,探测器未被触发的概率为:

由暗电流和太阳背景噪声引起的虚假触发概率为:

2)有目标

探测概率由回波光子数为S、总噪声率q和时间间隔t决定。

假设目标距离矩阵处于距离门的第k个距离间隔,回波光子数为S,则探测器在该间隔被触发的概率为:

探测器既未被触发的概率,即漏检概率为:

探测器在非目标距离间隔处被噪声触发的概率为:

上式第一部分表示目标回波到达前的触发概率,第二部分表示目标回波到达后的触发概率。

如果探测器在第个距离间隔被触发,则雷达测得的实际距离为:

其中t0为光束发射时间,t1为开门时间,t为时间间隔。

4 仿真流程

激光雷达成像仿真包括以下四个过程:

1)目标初始位置引导:输入雷达平台和成像目标的初始位置及姿态,通常由STK(Satellite Tool Kit,卫星工具箱)轨道分析模块计算输出;

2)距离矩阵获取:根据目标3D模型、目标位置、探测距离、光束发散角等条件进行扫描过程分析与OSG场景建模,场景中包含目标和雷达平台两个节点,以雷达平台作为场景中的视点,由碰撞检测的结果得到视点到目标的距离;

3)探测过程仿真:定义探测距离门及距离间隔,之后依次进行一个循环,即对于每个距离间隔,根据回波强度、探测器暗计数及背景噪声计算探测概率,之后定义[0,1]均匀分布并随机采样,当采样值小于探测概率时,表示探测器在该距离间隔内被触发,循环结束,否则对下一距离间隔进行触发检测,如图3所示;

4)成像结果表示:在OSG场景中可以生成点云图,或者对结果进行归一化处理之后得到各像素的灰度值。

激光雷达成像总体仿真流程如图4所示。

5 仿真结果

成像激光雷达性能指标如表1所示,对于某卫星进行3D激光雷达图像数值仿真。激光雷达平台距离目标质心50km,对128×128矩形区域进行扫描成像,则扫描成像区域1.5×1.5mrad,根据常见空间目标的几何特征,选择距离门控100m,目标平均反射率0.2。场景中目标如图5(a)所示,距离灰度图像如图5(b)所示,象素越亮表示距离越近。

6 结论

针对复杂目标的激光雷达三维成像,提出了一种基于OSG的距离矩阵获取方法,该方法将空间场景与雷达系统性能仿真有机结合,实现了复杂目标的快速仿真,为复杂结构目标的雷达图像仿真提供了一种切实可行的有效方法。

本仿真系统不但适用于对静止目标雷达图像的仿真,还可以根据扫描频率实时调整轨道、姿态输入数据,从而实现对动目标的雷达图像仿真。

摘要：成像仿真可以为天基成像激光雷达系统的方案设计提供参考,方便直观的评价激光雷达的设计好坏,预测激光雷达的性能。为了解决天基激光雷达仿真中复杂目标距离矩阵获取困难的问题,本文提出了借助空间场景交互运算技术求取目标距离矩阵的新方法,详细介绍了基于图形开发软件OSG的目标距离矩阵的求取方法,详细给出了建模方法和仿真流程。通过对某卫星目标进行天基雷达系统成像的仿真实例证明,文中给出的仿真方法能快速有效的实现对复杂目标的仿真,对雷达成像仿真提供了一种新的有效的方法。

关键词：雷达成像,成像仿真,碰撞检测,复杂目标

参考文献

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激光成像 篇5

大量研究表明,饱和串音作为激光干扰条件下,红外探测器最显著的效应,目前,只有大量的实验结果总结和分析,而基于系统仿真理论的饱和串音效应建模与仿真还处于研究阶段。计算机仿真手段已日趋成熟,通过建立饱和串音理论模型,利用计算机手段仿真其干扰结果,能够直观的反映出激光对成像系统的干扰程度。在降低了试验成本的同时,还能够为现场试验提供可靠的参考数据。红外成像系统激光干扰效果的仿真,已成为光电对抗领域内的一个重要课题,具有重要的研究意义和广泛的应用前景。

1 饱和串音机理分析

当投射到探测器表面上的激光功率密度超过CCD 的线性区时,CCD输出便会出现饱和。不仅全域辐照可以造成CCD全域饱和,还存在“光饱和串音”现象。即当用强光辐照CCD光敏区局部时,光照区域达到饱和,未被光照射的区域首先是沿电荷传输方向出现亮线,光强不断增加,亮线不断加宽,甚至整个光敏区处于饱和。

红外CCD探测器的每个像元可等效成一个电容,其结构确定后,势阱中所能存储和处理的最大电子电荷数是一定的,当较强的激光辐照CCD探测器局部时,由于CCD光积分时间为几毫秒到几百毫秒,光生载流子产生时间为10-12 s量级,将有足够的时间发生电子“溢出”现象[4]。由CCD探测器的结构可知,其光敏单元是并行的而转移传输单元是串行的,各单元之间用沟阻隔开,但基底是相同的,因而短时间内产生的大量光生电荷在光信号积分时间内向邻近的势阱流动,虽然光饱和现象并没有对探测器材料造成干扰,但干扰了CCD探测器的正常工作。

2 饱和串音效应模型

激光干扰下,红外成像系统探测器表面的光斑半径和探测器面积的大小关系有两种情况,一种是前者大于后者,另外一种是后者大于前者。本文主要讨论光斑半径小于探测器面积的情况。采用基模激光,其能量分布符合高斯分布。

(1)光斑半径及中心能量计算。

根据高斯光束的q参数变换规律-ABCD公式及激光传输理论[5],给定波长和位置z处的q,参数q(z)可由式(1)确定其在该位置处的光斑半径w(z)

$\frac{1}{\omega {}^2(z)}=-\frac{\text{π}}{\lambda }$lm$\left\{\frac{1}{q(z)}\right\}$(1)

激光平均功率与光斑中心光强的关系为

$p={\displaystyle {\int }_0^{2\omega (z)}{\displaystyle {\int }_0^{2\text{π}}{\rm I}}}{}_0\exp \left(-\frac{2r{}^2}{\omega {}^2(z)}\right)r\text{d}r\text{d}\theta (2)$

其中,p为激光功率;I0为光斑中心的光强,由于激光器距离系统较近,所以激光自由传输时的衰减忽略不计,设光学系统的衰减系数为0.85,则由式(2)可求得探测器表面上光斑中心的光强为

${\rm I}{}_0=\frac{2\times 0.85\times p}{\text{π}\omega {}^2(z)(1-\text{e}{}^{-8})}(3)$

光斑上各个位置r处的光强为

I(r)=I0e-2r3/ω2(z) (4)

计算得到的系统焦平面上的光斑半径随z=0处光斑半径的变化如图1所示。

如图1所示,由于激光的发散角和出光半径成反比,所以在图中逼近纵轴的区域,即出光半径在0~1 mm内,焦平面上的光斑半径逼近无限大。所以,光电对抗技术中,激光出光半径的选取也是一个关键问题。

(2)饱和串音理论模型。

红外CCD的光电特性,应结合MOS电容的特点进行具体研究。由光电转换原理与能量守恒定律可知,当光照射CCD器件表面,光生电荷为

Q=ηqpAt/hυ (5)

其中,n为量子效率;q为电子电荷;P为入射光功率;A为受光面积;t为光照时间;h为普朗克常数;υ是频率。

对于图2所示的CCD结构,在p型衬底上形成一定厚度的氧化层,在氧化膜上镀一层透明金属氧化膜作为电极,每个金属电极上加一正向偏压形成的电场将空穴推离半导体与氧化层之间的界面,当某像元受光照射时,少数载流子向该像元聚集,相当于该像元是电子的“势阱”,阱深用xd表示,在势阱内存放电子的多少,即信号电荷Qs正比于该像元处入射光照度。对处于深耗尽状态下的MOS电容器来说,有

VG+VSO=VCi+VS (6)

经推导可得出xd与Qs的函数关系

$x{}_d(Q{}_s)=\frac{-\text{e}s{\rm N}{}_A+\sqrt{(\text{e}s{\rm N}{}_A){}^2+2c{}_i\text{e}{\rm N}{}_A(Q{}_t-Q{}_s-\text{e}s{\rm N}{}_{e}x{}_{do})/\epsilon {}_0\epsilon }}{C{}_i\text{e}{\rm N}{}_A/\epsilon {}_0\epsilon {}_i}(7)$

Qs=exg0pt0 (8)

随着信号电荷的不断增加,表面电势VS下降,当表面电势下降到使相邻MOS电容表面电势相等时,信号电荷将向邻近势阱中扩散,MOS电容表面势相对应的电荷QSO为[6,7]

$Q{}_{S{\rm O}}=V{}_{G}c{}_i-s\sqrt{2\epsilon {}_0\epsilon {}_i\text{e}{\rm N}{}_{A}V{}_S}(9)$

对于CCD来说,其积分时间to由电子快门根据入射光亮度变化,但由于技术原因,它有一个下限tmin,因而可以由此得到使CCD保持正常工作的功率密度的上限

$p{}_{\text{t}\text{h}}=\frac{V{}_G\epsilon {}_0\epsilon {}_i/d-\sqrt{2\epsilon {}_0\epsilon {}_i\text{e}{\rm N}{}_{A}V{}_{S{\rm O}}}}{\text{e}\alpha \eta (1-R{}_0)t{}_{\min }}\cdot h\upsilon (10)$

则,每个像元的饱和功率阈值为

$p{}_{\text{t}\text{h}}=\frac{V{}_G\epsilon {}_0\epsilon {}_i/d-\sqrt{2\epsilon {}_0\epsilon {}_i\text{e}{\rm N}{}_{A}V{}_{S{\rm O}}}}{\text{e}\alpha \eta (1-R{}_0)t{}_{\min }}\cdot h\upsilon s(11)$

根据第一部分可以求得光斑中心能量I0。由于在一个像元范围内光强值变化较小,所以取每个像元中心光强值为该像元的平均光强。CCD阵列的大小为m×n,起始点(0,0),终点(m,n),中心像元的坐标为(m/2,n/2),设定像元大小为(a,b)任一像元的坐标为(i,j),则任一像元中心到中心像素点的距离为

$r=\sqrt{[a(i-m/2)]{}^2+[b(j-n/2)]{}^2}(12)$

就得到了任一像元的能量值

p(r)=ab·I0e-2r2/ω2(z) (13)

那么,像元间的扩散量为

p(r)-pth (12)

3 仿真结果

根据上述饱和串音理论模型,结合红外成像系统激光干扰仿真平台,分别得到了如图3所示的两组仿真图像。光斑半径变化、光斑中心能量变化等不同干扰条件对系统成像的影响,如图3和图4所示。

如图3所示,随着干扰光斑位置的不同,干扰效果不尽相同。其中,图3(a)为理想图,以图中建筑物上的铁塔作为目标,当光斑位于图像中心时,如图3(b)所示,干扰光斑刚好淹没了目标信号,达到了干扰的目的。而当光斑位于图像左上角时,如图3(c)和图3(d)所示,干扰光斑只是淹没了天空背景的部分信息,而对目标的判断影响不大。所以,就干扰效果来说,干扰光斑与目标的相对位置是评判干扰效果的一个关键的因素。

如图4所示为激光能量逐渐增大的仿真效果图。图4(a),图4(b),图4(c)和图4(d)分别为激光能量为2.0,4.0,6.0和16.0(单位:1.0×10-8 mW/cm2)时的干扰效果图。可以看出,随着激光能量密度的增大,目标信息被淹没的部分越来越多,目标的判断更加困难。

4 结束语

仿真结果表明,在不同干扰位置,不同干扰激光能量密度等不同干扰条件下,图像中目标信息被淹没的程度不同。当光斑位置正好覆盖目标时,干扰效果最明显,并且随着输入激光能量的不断增大,干扰光斑越来越大,扩散越厉害。可见,本文建立的饱和串音模型基本符合实际情况,较好地模拟了不同干扰条件对系统成像质量的影响。当然,仿真结果有待现场试验的验证。

摘要：分析了激光辐照下,红外成像系统饱和串音效应的机理,计算了投射到探测器表面的激光光斑半径及能量分布,建立了红外成像系统激光干扰的饱和串音模型,并利用系统仿真软件,模拟了激光辐照前后的系统成像效果,证明了激光干扰对红外成像系统成像质量的影响。

关键词：红外成像系统,激光干扰,饱和串音

参考文献

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激光成像 篇6

随着军事及其他领域对目标探测及识别要求的不断提高, 激光主动成像技术越来越受到关注, 近些年得到长足发展[1]。为了克服后向散射对系统成像性能的影响, 选通技术被应用于激光主动成像系统中, 系统信噪比得到很大程度提高;同时, 优化合理的系统结构对整个系统的成像性能与探测距离也会产生影响。系统设计时, 如何权衡各子系统指标及优化结构是一个比较复杂的过程, 本文针对这一问题, 引入重叠因子概念, 通过对重叠因子的仿真计算, 分析了其与距离选通激光主动成像系统发散角、视场角等参数的关系, 为实际系统的构建和优化提供了依据。

1 激光主动成像系统及视场分析

1.1 距离选通激光主动成像系统工作原理

激光主动成像系统是将脉冲激光技术、距离选通技术和数字图像处理技术相结合产生的一种激光主动成像系统[2]。辅以距离选通技术的激光主动成像系统, 大幅度降低了大气后向散射及背景噪声的影响, 系统信噪比明显改善, 成像质量和探测距离得到很大程度的改善, 并且提高了在恶劣天气条件下的工作能力。距离选通激光主动成像系统以近红外脉冲激光器作为照明光源, 以选通型ICCD作为接收器件。其工作过程为:脉冲激光器发射高功率短脉冲激光, 发射光束经大气传输到达目标空间, 此时接收器的选通门一直是关闭的;脉冲激光由目标表面反射后经大气传输到达接收器, 同步控制装置开启选通门, 接收器接收光信号成像;当这一过程完成后, 选通门再次关闭, 选通门开启的持续时间与发射脉冲宽度一致。其工作原理如图1所示[3]。

典型的距离选通激光主动成像系统由激光照明系统、选通型成像系统、同步控制与图像处理系统等组成。激光器的选取要遵循峰值功率大、脉冲宽度窄、大气传输特性好的原则;探测器应具有超短快门成像能力, 高空间分辨率和高量子效率, 低噪声, 有足够的增益动态范围;同步控制的精度越高越好。但在工程应用中, 由于技术瓶颈和产品造价等因素, 激光器及其他器件的指标不可能完全达到最优, 这就要求设计者根据系统应用要求, 合理选取器件指标, 使系统既达到应用要求, 造价又最低。

1.2 视场分析

距离选通激光主动成像系统的视场决定于两个方面:照明视场和接收视场。如图2所示, 其中, θ为激光发散角, 其决定激光照亮的目标范围, 即照明视场, 这个范围内目标有足够的亮度可以成像;α为接收视场角, 决定接收视场的大小, 视场角的大小由接收光学系统和探测器成像面尺寸共同决定[4]。

照明视场与目标的关系通常有大视场小目标和小视场大目标两种。对于大视场小目标, 在系统设计时只要求视场能够完全覆盖目标, 略大于目标即可, 以节约激光能量, 视场过大会导致激光能量的损失;对于小视场大目标, 只能对目标的一部分成像, 可以通过扫描多次成像等方法对整个目标成像。基于以上分析, 我们对视场分析时, 认为照明视场与目标基本匹配。

当激光照明视场与接收视场完全一致时激光能量利用效率最高, 接收视场过大则背景噪声会变大, 过小则信号会有损失。因此, 在系统设计时不能只从激光能量角度考虑发散角, 还要从视场匹配的角度考虑其与接收视场同步。为了使接收视场和照明视场同步, 激光能量的利用效率达到最高, 设计和优化系统时, 我们要充分考虑系统同轴或非同轴、收发系统间距及视场角和发散角的选择问题。

2 重叠因子

重叠因子指任一探测距离上, 激光光强在收发视场重合截面上的积分与光强在发射视场截面上积分的比值, 探测距离不同, 其数值不同, 在系统参数不变的情况下, 为距离的函数。距离选通激光主动成像系统有同轴和非同轴系统, 下面分别介绍两种系统的重叠因子。

2.1 同轴系统重叠因子

对于同轴系统, 原则上只要是接收视场角大于激光束发散角, 即可使得重叠因子总为1。但要做到系统的收发同轴, 必须有次镜的存在, 这就使得在探测近距离目标时接收望远镜不能全部接收激光大气回波信号。

假设系统已满足接收视场角大于激光束发散角的条件, 在距离R处接收光束的截面上, 次镜的挡光面积为S1 (近似为常数) , 发射光束的面积为S2, 则该系统的重叠因子可表示[5]为:

$\eta (R)=\frac{S{}_2-S{}_1}{S{}_2}=1-\frac{S{}_1}{S{}_2}(1)$

当R值较大且满足S2≫S时, η (R) ≈1, 即可认为发射光束的回波信号全部进入接收系统。

在同轴系统的设计时, 可以利用重叠因子, 合理选择接收系统口径、次镜口径、发散角等参数, 达到系统优化。

2.2 非同轴系统重叠因子

图3是非同轴激光主动成像系统重叠因子示意图。用R表示系统探测距离, 当R≤R1时, η (R) =0称为探测盲区, 此时无激光大气回波信号, R1称为盲区距离;当R≥R2时, η (R) =1称为充满区, 激光能量全部被利用, R2称为充满区距离;当R1<R<R2时, 0<η (R) <1称为过渡区, 此时部分回波信号进入接收系统, 激光能量有效利用率随距离逐渐增加。

设光强分布均匀, 光束初始半径W, 发散角θt, 接收望远镜的直径Dr, 接收平面视场角θr, 两光轴间距为d, 由几何关系, 距离R处发射光束剖面半径r1、接收光束剖面半径r2分别为:

盲区距离R1和充满区距离R2近似关系式[5]

$R{}_1=\frac{d-(D{}_r+D{}_t)}{\theta {}_r+\theta {}_t}$, $R{}_2=\frac{d-(D{}_r-D{}_t)}{\theta {}_r-\theta {}_t}(3)$

由式 (3) 可知, 接收视场角θr愈大, R1、R2愈小, 则重叠因子对系统距离上的影响愈小, 但背景辐射噪声也相应增加, 因此, 需综合考虑θr和θt大小的最佳匹配, 通常接收视场角略大于激光束发散角。

要选择合适的接收视场角θr和激光束发散角θt, 必须先解得重叠因子。在两光轴平行的情况下, 根据重叠因子定义, 其表达式[6]为:

$\eta (R)=\frac{{\rm P}{}_{\text{r}\text{e}\text{c}}(R)}{{\rm P}{}_{tran}(R)}=\frac{{\displaystyle \underset{D{}_1(R)}{\iint }h}(x‚y‚z)\text{d}x\text{d}y}{{\displaystyle \underset{D(R)}{\iint }h}(x‚y‚z)\text{d}x\text{d}y}(4)$

式 (4) 中, D1 (R) 为距离R处发射场与接收场的重叠面积, D (R) 为距离R处发射场面积, h (x, y, z) 为激光束的强度分布函数。若两光轴存在夹角, 则积分区为重叠面积在该平面上的投影。

根据以上对系统视场及重叠因子的分析可知, 重叠因子越大, 进入接收视场的回波能量越大, 成像质量越好。重叠因子是反映收发视场匹配的关键参数之一, 其大小与激光光束的发散角、接收光学系统的视场角、收发系统接光轴之间的距离及两者间的不平行度有关。因此, 分析重叠因子, 对设计优化主动成像系统的结构有指导作用。

3 仿真分析

由于距离选通激光主动成像系统特殊的工作体制, 一般采用非同轴系统。用Matlab对距离选通激光主动成像系统重叠因子进行仿真分析, 设收发光轴平行, 系统工作波长λ=1.06 μm, 光斑初始半径w=2 mm。

3.1 重叠因子与发散角、视场角及光轴间距关系

分别改变接收光学系统视场角、激光发散角及两光轴间距, 仿真重叠因子随距离的变化, 分析各参数对重叠因子的影响。结果如图4～图6, 其中, 横坐标表示探测距离R, 单位为km;纵坐标为重叠因子;d为收发光轴间距;θt为激光发散角;θr为接收视场角;Dr为接收望远镜口径。

图4中视场角θr从0.8 mrad增至1.5 mrad时重叠因子到达1的距离从3 km减小到0.5 km, 探测盲区减小到300 m, 探测范围增大, 迅速到达充满区, 说明同条件下大视场角系统在探测范围和接收回波强度上均优于小视场角系统, 视场角越大, 系统性能改善越明显, 但视场角增大, 接收背景噪声也会增大, 因此必须合理选择视场角;图5说明收发光轴间距越小, 系统性能越优良, 当间距d为0.5 m时, 盲区距离在500 m以下, 过渡区距离在 (400～500) m, 由于受器件自身尺寸的影响, 实际收发系统间距不可能很小;从图6中我们可以看出重叠因子与激光发散角变化的关系, 发散角越小, 盲区距离越大, 到达1的距离越小, 过渡区变化越快, 说明小发散角系统在探测远距离目标时有利, 而大发散角系统的盲区范围小, 探测近距离目标有利。

3.2 利用重叠因子设计系统参数

重叠因子在近距离探测时受发散角、视场角、光轴间距影响较大, 因此, 用重叠因子设计近距离探测系统指导意义更明显。设探测距离R=1.5 km, 通过分析重叠因子, 合理选择系统视场角、发散角及光轴间距。

图7、图8中, d为收发光轴间距;θt为激光发散角;θr接收视场角;Dr为接收望远镜口径。

图7中激光发散角不同, 重叠因子为1时的视场角也不同, 说明系统设计过程中需要而且可以通过分析重叠因子使得发散角和视场角达到匹配。探测距离一定时, 激光器的发散角越小, 系统所需的接收光学系统的视场角也越小。

在实际工程中一般优先考虑激光器的能量及发散角等参数。在探测距离R=1.5 km, 我们选定θt=0.8 mrad, 根据图7, 确定接收视场角为θr=1.5 mrad, 下面分析收发光轴间距。

仿真结果如图8, 从图中看出两光轴间距不得大于0.6 m, 考虑到接收望远镜口径、激光器体积及支架等其他因素, 光轴间距应在0.4 m左右。

以上的分析是在探测距离R=1.5 km条件下进行的, 根据3.1的分析可知, 大发散角系统适合近距离目标探测, 小发散角系统适合远距离目标探测, 因此探测距离较小时, 对发散角分析和选择的结论会出现不同, 但这种利用重叠因子分析系统的方法仍然有效。

4 结论

把重叠因子引入距离选通激光主动成像系统的参数设计和结构分析中, 用计算机仿真的方法, 给出了重叠因子与激光发散角、接收视场角等参数的关系, 通过分析, 明确了各参数对系统成像性能的影响, 并给出量化数据。在实际设计构建系统时, 可以根据应用需求, 利用该方法, 匹配系统各参数指标, 优化系统性能。但在实际系统设计时需要考虑大气等因素的影响。

摘要：重叠因子是分析成像系统收发视场匹配的重要参数。介绍了选通型激光主动成像系统的工作原理, 定性分析了系统成像性能与重叠因子的关系。将重叠因子引入了系统的分析设计中。从实际出发, 分析计算重叠因子与系统发散角、视场角等参数的关系。结果表明利用重叠因子分析和设计系统发散角等参数的方法是可行的。

关键词：主动成像,重叠因子,视场分析

参考文献

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激光成像 篇7

1.1MATLAB软件简介

MATLAB是由美国Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大的功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。计算机中数字图像是用整数阵列来描述的,因而MATLAB的这一特点使得它在处理数字图像上具备了独特优势。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱中。利用这些工具箱提供的函数,我们可以方便地对数字图像进行分析处理和研究。

1.2激光雷达系统及工作流程介绍

LMS-291激光雷达是德国西克(sick)公司生产的一种室外激光雷达(如图1所示),它是基于飞行时间测量原理来实现测量功能,是非接触测量。LMS-291激光雷达是一种高速中精度的工业应用级激光雷达,具有一个旋转自由度,可以在无外界反射镜或标志的情况下实现二维激光扫描功能,用以快速获取扫描平面与被测物体交线的二维坐标。

本实验所采用的系统是LMS-291激光雷达系统(如图2所示)。由LMS-291激光雷达、进行数据采集与处理的台式计算机、数据采集卡、小推车平台等组成。

整个系统的分工如下:LMS-291激光雷达负责对目标进行扫描,获取目标的三维信息;带有RS-422高速串口的数据采集卡将激光雷达所采集到的数据完整并且高速地传输到计算机; 计算机则通过相关的软件对激光雷达的扫描参数进行设置,并控制其工作;小车平台负责将其他结构组合在一起,并在系统的运动中起机动作用。三维成像的过程如图3所示。

2MATLAB基于激光雷达的三维成像

2.1实验过程

通过人为将小车平台向目标物推动,使得激光雷达与目标物产生相对运动。为了简化数据处理的过程,认为人为推动小车的速度恒定且方向一直指向目标物,即激光雷达系统的行进是匀速直线运动。为了减少实验中的人为误差,推动小车时尽量保持匀速且方向不变。实验前先测出激光雷达与地面的距离及其俯仰角,并且由系统的移动距离与所用时间之比可以得到系统的行进速度,将这些参数与激光雷达所扫描采集的目标信息综合在一起,并进行数据处理后,便可以通过MATLAB软件将目标物进行三维成像。

2.2MATLAB软件处理实验数据方法的介绍

通过激光雷达对目标的扫描,能够采集到i个点的数据,这些数据包括所采集点的极坐标信息(ri,θi,α),其中ri为目标i的距离信息,θi为目标点i相对于激光雷达起始扫描位置的角度值,α为激光雷达架设时的俯仰角。所建立的坐标系如图4所示。在该坐标系中,X轴为水平轴,Y轴为激光雷达扫描的正前方,Z轴垂直于地面向上,且三个轴两两垂直。激光雷达位于Z轴上,与Z轴的夹角为α,距地面高度为H。激光雷达的运动沿着Y轴方向。在运动过程中,令激光雷达与扫描目标的相对位移在Y轴上产生的变量为L,L与系统在扫描中的运动速度有关。

根据坐标之间的关系,可得

将处理完的数据导入到Matlab软件中,利用其自带的surf函数便可以对扫描目标进行三维重建。surf(x,y,z)函数通过创建一个使用颜色表示目标表面点的z坐标高度,同时使用x和y坐标划分平面网格进而创建三维图像来完成重建工作。

2.3实验结果与分析

实验中所扫描的目标物如图5和图6所示。图5中选用的目标为一个长为39厘米的遥控车;图6中选用的是导弹模型与铁块组成的多目标。

通过MATLAB软件对图5和图6的目标物进行三维成像。 其三维成像图分别如图7和图8所示,MATLAB可以将激光雷达系统所获得目标物的参数进行编程重现,从而获得目标物较为清晰的三维图像,通过三维坐标也可以较为精确地得到目标的尺寸。同时,通过Matlab软件的三维成像激光雷达也能够较好地分辨出多个目标。但是该函数只是简单的三维绘图函数, 其三维重建效果并不是十分理想,尤其是对扫描目标的细节与阴影情况的还原度较差。另外,通过该函数绘出的三维重建图难以进行进一步的处理和优化。

3结束语

MATLAB提供了20类图像处理函数,涵盖了图像处理的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的加工工具箱,将MATLAB数字图像处理技术引入到激光雷达图像处理中,并分析了其实验结果,实验证明MATLAB软件对激光雷达扫描结果尽管还原度不是很好,但仍然具有较好的成像效果。

摘要：当今激光雷达技术广泛地应用在国防、工业、农业等多个领域,MATLAB在数字图像处理上具备独特的优势。将MATLAB数字图像处理技术引入到激光雷达图像处理中,对激光雷达扫描结果进行三维成像,实验表明成像效果较好。