CN106970393A - 一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，解决传统阵列成像技术依赖于探测器阵列规模的问题，实现以小规模探测器阵列完成无扫描、大视场、高分辨率的三维成像。所述方法实现步骤为：激光器产生窄脉冲激光源，经光束整形器形成近平顶能量分布的面阵光束；再通过码分多址光编码器形成二维面阵编码光束投射到目标表面；成像镜头接收后，光复用器将编码区像素细分并分组复用，得到若干通道的亚像素混合全编码信号；由等通道数的探测器阵列接收后再由等通道数的数据采集系统记录数据；通过信号处理算法从每个通道全编码信号中高精度解调出亚像素距离信息；经距离修正和像素拼接后，结合各像素地理位置信息，完成目标的三维图像重建。

Description

一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法

技术领域

本发明涉及激光三维成像技术领域，特别地涉及一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法。

背景技术

激光雷达(Light Detect ion And Ranging，LI DAR)是一种主动式光电成像技术，不仅有效地应用到激光制导、战场侦察、飞机防撞、地雷遥感等军事领域，同时也广泛应用到城市数字模型重建、森林生态监测、海洋环境测绘、地质地貌探测、太空勘测等科学领域。

激光雷达技术在传统的微波雷达技术的基础之上发展起来，两者在工作原理和结构上有诸多相似点。发射接收源上，激光与微波均属于电磁波，但前者工作在光波波段，后者工作在无线电频段。结构上，微波雷达天线在激光雷达中由光学望远镜代替，微波雷达的接收端可以直接用射频模块对接收信号进行放大、混频和检波，激光雷达则必须用光电探测器将光信号转换成电信号后进行处理。在信号处理上，激光雷达也利用了很多微波雷达中的成熟技术。

相比微波雷达，激光雷达的优点包括：第一，激光具有更窄的脉冲(纳秒至飞秒级别)，有效的带宽更宽，因此可实现更高精度的测量；第二，激光的工作频率在电子干扰频谱和微波隐身有效频率之外，因此抗电子干扰能力强，反隐身能力好；第三，激光的单色性和相干性好，可实现高灵敏的外差干涉接收；第四，激光回波可同时获得目标的距离、角度和速度的多个信息，生成多种图像，通过融合得到的三维图像信息更丰富；第五，激光雷达系统一般体积小、重量轻，因此很适合车载、机载乃至星载模式的测量。

成像激光雷达是激光雷达的一个重要应用，可以直接获得目标的轮廓和位置信息，相应地重建出距离像和强度像，融合得到目标的三维图像，从而识别目标。根据测量方式，成像雷达可以分为扫描式成像激光雷达和非扫描式成像激光雷达。

扫描式成像激光雷达探测方法是借助机械扫描设备对目标进行点到点逐点扫描，分时获取目标表面的信息进而成像。这种激光雷达系统的特点是小光斑、高重频。机械扫描装置增加了体积和重量，不利于小型化，且会引入扫描偏差。

非扫描式成像激光雷达探测方法是在无扫描情况下直接获取更宽区域的整个剖面数据，通过数据分解算法获得所有目标像素深度信息。这种激光雷达系统的特点是大光斑、低重频。但目前的数据分解方法会造成距离精度很低。

随着非扫描激光雷达对成像质量的要求越来越高，出现焦平面阵列激光雷达。这种阵列激光雷达具有诸多优势，因而近年来在全球得到了广泛的研究和发展。这种激光雷达的探测方法是采用多个高灵敏的雪崩光电二极管(avalanche photodiode，APD)设计焦平面阵列，形成多个通道捕获目标整个截面回波信号，并由后端的多通道集成读出电路(read-out integrated circuit，ROIC)获得所有像素距离信息以重构目标三维像。阵列激光雷达的优点包括：第一，光束利用率高，可无扫描获得多像素信息；第二，基于飞行时间的探测原理简单，获取目标信息丰富；第三，采用高灵敏度和精度的APD探测器阵列，噪声低、探测距离远、成像帧率和成像精度高；第四，结构简单轻巧，便于车载或机载，适用于伪装网或隐蔽目标的探测和识别。

自2002年起，美国麻省理工学院林肯实验室相继研制了4×4到32×32像元的盖格模式APD(GM-APD)阵列。2005年，林肯实验室开展了拼图(Jigsaw)项目计划，利用已有的32×32面元GM-APD阵列探测器和计时电路技术设计成像雷达系统，通过机载实现对军事战场上被伪装网或树叶隐蔽的目标的成像和识别。2009年，林肯实验室在之前工作的基础上成功研制出256×64元的GM-APD阵列。该阵列实质是双层复合的128×32元GM-APD阵列。2011年，林肯实验室在美国空军的支持下，完成了ALIRT实验系统的研制并投入实验中。ALIRT具有128×32GM-APD阵列规模及相应规模的计时电路，完成了9km高度的大规模、高速高效的成像实验。

(1)2004年，美国先进科技公司(Advanced Scientific Concepts Inc.，ASC)在美国DARPA的支持下，完成了无扫描的阵列3D成像雷达的研制。其核心在于设计一个多功能、大规模的ROIC，可结合InGaAs或者HgCdTe的PIN探测器或者APD阵列，实现成像。系统采用128×128InGaAs APD阵列和ROIC，完成伪装、烟雾和水中等隐蔽环境下的目标成像。

(2)2007年，DRS公司在美国陆军夜视和电子传感器指挥部(NVESD)的支持下，开发研制距离选通前视红外激光雷达系统。系统采用128×128中波红外HgCdTe APD阵列，可实现3～5μm波段的被动式成像和1.5μm主动式成像两种成像模式。

(3)美国Raytheon公司在NASA Langley(美国国家航空航天局兰利研究中心)的资助下，开展ALHAT项目计划，研制出第四代256×256HgCdTe APD和读出电路，以实现登月中高精度安全着陆的重大应用。

(4)2010年，欧洲南方天文台与英国SELEX伽利略公司在欧洲空间局(EuropeanSpace Agency)的支持下，合作研制了320×256元HgCdTe APD阵列。

(5)2010年，法国CEA-Leti公司在法国国防部(DGA)的支持下研制一种新型320×256元复合焦阵列闪光雷达，可完成被动式热成像或主动式闪光雷达成像。

综上所述，目前国际上已完成了大规模和超大规模的APD焦阵列的研制，并利用其构建激光雷达系统投入三维成像应用中。如下表所示，最高阵列规模达320×256，意味着相应的激光雷达系统可实现无扫描成像分辨率达8万多。然而，这种传统的阵列激光雷达探测方法凸显了成像分辨率受限于阵列规模的问题。这是为什么林肯实验室通过将近20年的研究仅将成像分辨率提升至256×64，却与其30万像素以上分辨率的目标仍差距甚远的原因。通过一味地提高APD阵列规模的方法既增加了硬件设计难度和成本，又不利于系统的小型化和一体化。因此，必须摆脱传统阵列激光雷达的探测理念，用技术手段解决小规模探测器与高分辨率的矛盾，推动阵列激光雷达向着小阵列、无扫描、大视场、高分辨率和高精度的方向发展。

表1.APD面阵LIDAR系统最新研究进展

国别	研制单位	阵列规模	年份
				美国	ASC公司	128×128	2004
美国	DRS公司	128×128	2007
				美国	MIT林肯实验室	256×64	2009
美国	Raytheon公司	256×256	2010
				英国	SELEX伽利略公司	320×256	2010
法国	CEA-Leti公司	320×256	2010

发明内容

本发明的目的是，针对阵列激光雷达三维成像技术的瓶颈，提出一种基于码分多址的面阵激光三维成像方法。该方法将大光斑激光束截面分为2^N×2^N段，对所有段按序进行2^2N阶码分多址编码，无扫描投影到目标表面的2^N×2^N段，通过M个探测器复用接收，最终获得表面的M×2^2N个像素信息，这里M、N为正整数。这意味着本发明实现仅用M个单元的探测器阵列，无扫描实时获取整个目标表面的M×2^2N个像素信息，完成高分辨率三维成像。

本发明的技术方案是：

一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其步骤包括：

(1)通过光束整形装置将激光源整形为能量近平顶的矩形截面激光光束，采用光编码器将光束截面划分为2^N×2^N段，所述的光编码器具有2^N×2^N个编码器单元，所述N为正整数，对各段顺次实行2^2N阶码分多址编码，之后投影到目标表面的2^N×2^N段；

(2)通过M单元的探测器阵列对目标表面的2^N×2^N段回波信号进行细分后并复用，使每个单元探测器均可接受2^N×2^N个物点的回波信号，且这些物点的编码属性构成完整的一组编码，即每个探测器获得2^2N阶全编码回波信号。因此，通过M个单元探测器阵列完成了对M×2^2N个物点回波信号的复用接收；

(3)通过探测器阵列获得的M个通道全编码回波信号经过高速采样得到M组全编码波形数据，每组都包含2^2N个不同像素信息。信号采样率应满足奈奎斯特采样定理以实现信号不失真重建，通过全编码波形信号处理算法提取所有M×2^2N个像素的距离信息，通过面阵三维重建完成目标的三维成像。

上述(1)中发射端所采用的光编码器将光束截面划分为二维的2^N×2^N段，采用2^2N阶正交码顺次对各段在空间维度和时间维度编码，以使各段被赋予的编码属性两两正交。如采用单极性的Walsh码的Hadamard矩阵，码“1”表示通光，码“0”表示拦光，可通过控制光编码器各单元通断实现，以此码对各段光信号在时间维度和空间维度编码，减少了目标像素回波数据冗余，且有利于后续进行高精度解码。

需要说明的是，考虑到空间结构的对称性，及便于引入2^2N阶码分多址编码，所述步骤(1)中发射端光束必须划分为2^N×2^N段，这里N为正整数。所述步骤(2) 中接收端探测器实质上将各段像素进一步细分更小的亚像素后，再复用接收。例如选定M＝M₁×M₂，M₁、M₂为正整数，将2^N×2^N段像素区域均匀细分为M₁×M₂个亚像素，依次标记为 这样总的2^N×2^N段像素区被细分为M₁2^N×M₂2^N个亚像素，每段的M₁×M₂个细分单元对应同一编码属性，对每段抽取同一序号的细分单元进行重组，得到M个分组，这样每个分组均构成一个完整的编码组，分别用M单元探测器阵列进行复用接收，同一组别的2^2N个亚像素的像素回波信号通过光纤复用传至一个探测器单元，这样就实现了复用M单元探测器阵列来接收M×2^2N个物点的回波信号。

所述步骤(3)中全编码波形信号处理算法主要包括：(a)全编码波形预去噪：对整个编码区间进行整体去噪，控制去噪强度以避免丢失细节信息；(b)全编码波形信号解码：对M组全编码波形用本地码组相关解码，获得M×2^2N个像素的脉冲特征波形；(c)脉冲特征波形增强：对各组脉冲特征信号进行进一步去噪平滑；(d)波形拟合分解：对各组脉冲特征波形进行拟合分解，获取各像素的距离特征值；(e)面阵三维重建：根据各像素的空间分布及视场角，对获取的面阵像素的距离值进行正射投影转换得到其实际深度值，按面阵像素复用规则进行像素拼接，结合GPS地理位置信息重建三维图像。

(b)中全编码波形信号解码算法是关键一步。当M单元探测器阵列复用得到M通道的全编码回波，并经过采样得到M组全编码波形后，需借助信号解调算法分解目标特征信息。方法是利用编码正交性特性，将每组全编码波形与本地码进行相关解调出2^2N个像素特征信息，即最终共获得M×2^2N个像素的特征信息。假设本地码组表示为要求其为双极性码，并与原编码组WH_N′＝[h₁h₂…h_N′]^T的阶数相同且相互正交，即结果为对角阵。

(e)中面阵三维重建步骤包括：步骤①对M个探测器获取的M组像素距离值集合通过公式转换，其中M＝M₁×M₂、i＝1,2,…M、j＝1,2,…2^2N、x_i,j＝M₁(jmod2^N-1)+imodM₁、y_i,j＝M₂j/2^N+i/M₁+1、Δl₁＝l₁/M₁2^N、Δl₂＝l₂/M₂2^N；步骤②建立二维坐标系xOy，将所有的M×2^2N像素正射距离值分别对应到(x_i,j,y_i,j),i＝1,2,…M；j＝1,2,2^2N位置处，作为各像素单元的图像深度,从而完成了距离像重建，水平像素分辨率为Δl₁，垂直像素分辨率为Δl₂；步骤③将距离像结合GPS提供的各像素单元的实际地理信息，最终完成目标三维成像。

综上所述，本发明实现了用小规模探测器阵列在无扫描条件下实时完成高分辨率面阵三维成像的效果。本发明的有益效果包括：

(1)全新的面阵激光雷达探测成像模式，通过光束整形产生二维面阵激光束，无扫描、大视场、实时捕获整个目标表面各点的像素信息，实现大视场的“凝视”三维成像；

(2)全新的码分多址面阵激光探测技术，一方面通过对辐照面的所有2^2N个目标点进行正交码标定，减少了信息冗余，实现了单通道2^2N点像素的高精度信息解码，另一方面通过复用技术压缩了探测器阵列规模，即M单元探测器即可获得M×2^2N个亚像素信息，实现了高分辨率三维成像；

(3)综合(1)和(2)，以目前林肯实验室的256×64(即M＝2¹⁴)阵列规模为例，如果结合128×128(即2¹⁴，N＝14)的码分多址编码，最终可实现无扫描、大视场的(≈2.68亿)像素分辨率的三维成像。

附图说明

图1是基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法的工作流程图；

图2是4×4面阵的码分多址激光雷达三维成像系统结构示意图；

图3是不同数量探测器对不同编码面阵光斑的复用接收方式示意图；

图4是基于码分多址的面阵激光雷达全编码波形的信号处理流程图；

图5是2×2面阵编码后单个APD单元获得全编码信号的流程示意图；

图6是2×2面阵编码后对全编码波形进行信号解码的流程示意图；

图7是基于码分多址的面阵激光雷达三维重建的空间模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术实施方案进行详细说明。

如图1所示，本发明的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，工作流程整体上包括发射、接收、数据处理三个步骤。发射过程完成对激光的整形和编码，接收过程完成对回波信号的复用和接收，数据处理过程完成信号解码、信息提取、面阵三维重建。相比与传统的激光雷达成像方法，发射过程增加光束整形和编码功能模块，即实现了无扫描大视场光探测，又通过编码减少了像素信息冗余；接收过程增加了复用模块实现小面阵探测器的大规模像素回波接收；数据处理过程增加了解码算法模块，实现了对大规模像素信息的高精度分解。具体工作流程为：发射端首先产生一个窄脉冲激光源，通过光束整形产生一个能量近似均匀分布的矩形面平顶光束，再经过光编码器进行面阵码分多址编码。空间维度上将整个矩形光束截面划分为2^N×2^N段，空间维度和时间维度上对每段进行2^2N阶正交编码。经过编码的光束投射到目标的表面，光斑是2^N×2^N的矩形面。接收端接收到辐照面的光反射信号，光复用器会按探测器阵列数M将2^N×2^N段进一步细分，按照编码规则复用为M个通道的全编码信号，由探测器阵列接收。数据采集系统将数字化存储和传递M组全编码波形数据，每组包含2^2N个像素信息。数据处理部分将对这M组全编码波形并行处理，提取所有M×2^2N个像素的距离信息，通过面阵三维重建完成目标的三维成像。

图2为图1的一个实施例，给出4×4面阵码分多址激光雷达三维成像系统结构示意图。这里N＝2，M＝4，即激光面阵尺寸为4×4，探测器阵元数为4。码分多址面阵激光雷达系统包括发射端和接收端两个部分，用隔板隔开以避免发射光对接收光的干扰。发射端的操作流程为：脉冲激光器产生一定波长、重复频率的脉冲激光。实施例中采用532nm单色激光，脉宽为10ns，重复频率为10kHz。光束经过准直扩束产生大口径光束，再经过均光整形器产生近似均匀的平顶光束。整形后的光束通过光阑调整为矩形截面激光束，光编码器对该光束进行码分多址编码后，投影到探测目标表面。实施例中，采用凹透镜和凸透镜组合完成光束扩束，采用双棱锥镜完成平顶光束整形，光阑通孔为正方形，光编码器盘面为4×4正方形单元，对所有单元进行16阶单极性Walsh-Hadamard编码控制。目标照亮部分也相应分为16段区，如图顺次标记为S₁,S₂,…,S₁₆，每个区的编码规则如下：

上式16×16矩阵为16阶Walsh-Hadamard单极性码矩阵。不同于传统码元素为“1”和“-1”，这里码元素为“1”和“0”。码“1”表示当前时刻该区被照亮，码“0”表示当前时刻该区无光照亮，照亮与否通过控制光编码器各单元通断实现。矩阵列表示空间维度，对应到S₁、S₂、…S₁₆共16段；矩阵行表示时间维度，表示对同一段进行16次编码出光。例如，A区编码序列为16个“1”，表示编码周期的16个时间片段内同一像素区域均被照亮。接收端操作流程为：探测表面后向散射光束通过接收镜头接收后，传至光复用器。由于实施例中探测器阵列共4单元，因此光复用器将S₁、S₂、…S₁₆均细分为4个亚像素：{S_1,1,S_2,1,S_3,1,S_4,1}、{S_1,2,S_2,2,S_3,2,S_4,2}、{S_1,3,S_2,3,S_3,3,S_4,3}和{S_1,4,S_2,4,S_3,4,S_4,4}。这里同一段的4个亚像素对应同一编码属性。例如S₁细分的S_1,2、S_2,1、S_3,1、S_4,1均对应着A码的16个“1”。那么光复用器会抽取每段的相同序号的亚像素，形成{S_1,1,S_1,2,…,S_1,16}、{S_2,1,S_2,2,…,S_2,16}、{S_3,1,S_3,2,…,S_3,16}和{S_4,1,S_4,2,…,S_4,16}4个新分组。这里每一个分组的16个亚像素均构成完整的16阶Walsh-Hadamard码。4个分组被混合为4个通道通过光纤传至4单元APD探测器阵列，之后由4通道高速数据采集系统获取4组全编码波形数据。需要确保采样率满足奈奎斯特定律，以保证信号重建不失真。实施例中激光单脉冲脉宽为10ns，采样率为1GHz。终端对这4组全编码波形数据并行处理，解算出64个像素距离信息，最后完成后续的三维图像重建。总体而言，通过码分多址的编码复用方法一方面实现了小规模探测器阵列对大规模像素的探测，另一方面通过对像素点正交标定，减少了数据冗余，并实现后端的高精度分解。

图3呈现不同数量探测器对不同编码面阵光斑的复用接收方式。(1)当N＝1，M＝1时，编码面阵规格为2×2，目标被划分为S₁、S₂、S₃和S₄共4段，用1单元探测器复用接收这4个区的回波信号。(2)当N＝1，M＝4时，编码面阵规格为2×2，目标被划分为S₁、S₂、S₃和S₄共4段。由于探测器为4单元，则将这4段的每段均匀细分为2×2子区，记为{S_1,1,S_2,1,S_3,1,S_4,1}、{S_1,2,S_2,2,S_3,2,S_4,2}、{S_1,3,S_2,3,S_3,3,S_4,3}和{S_1,4,S_2,4,S_3,4,S_4,4}，每段的四个细分单元对应同一编码属性。对每段抽取同一序号的细分单元进行重组，得到{S_1,1,S_1,2,S_1,3,S_1,4}、{S_2,1,S_2,2,S_2,3,S_2,4}、{S_3,1,S_3,2,S_3,3,S_3,4}和{S_4,1,S_4,2,S_4,3,S_4,4}四个分组，每个分组均为一个完整的编码组，分别用4单元探测器阵列进行复用接收。如图所示，同一组别的4个像素回波信号通过光纤合束方式捆绑并传导至一个探测器单元。(3)当N＝2，M＝1时，编码面阵规格为4×4，目标被划分为S₁、S₂、…S₁₆共16段，用1单元探测器复用接收这16段的回波信号。(4)当N＝2，M＝4时，编码面阵规格为4×4，目标被划分为S₁、S₂、…S₁₆共16段。由于探测器为4单元，则将这16段的每段均匀细分为2×2子区，记为{S_1,1,S_2,1,S_3,1,S_4,1}、{S_1,2,S_2,2,S_3,2,S_4,2}、…{S_1,16,S_2,16,S_3,16,S_4,16}，每段的四个细分单元对应同一编码属性。对每段抽取同一序号的细分单元进行重组，得到{S_1,1,S_1,2,…,S_1,16}、{S_2,1,S_2,2,…,S_2,16}、{S_3,1,S_3,2,…,S_3,16}和{S_4,1,S_4,2,…,S_4,16}四个分组，每个分组均为一个完整的编码组，分别用4单元探测器阵列进行复用接收。如图所示，同一组别的16个像素回波信号通过光纤合束方式捆绑并传导至一个探测器单元，这样就实现了用4单元探测器阵列接收64个物点的回波信号……依次类推,当编码面阵规格为2^N×2^N时，目标被划分为共2^2N段。如果探测器是M单元，则将2^2N个段区的每段均匀细分为M子区，记为 每段的M个细分单元对应同一编码属性。对每段抽取同一序号的细分单元进行重组，得到 M个分组，每个分组均为一个完整的编码组，分别用M单元探测器阵列进行复用接收。同一组别的2^2N个像素回波信号通过光纤合束方式捆绑并传导至一个探测器单元，这样就实现了用M单元探测器阵列接收M×2^2N个物点的回波信号。需要说明的是，图中给出为正整数的特殊情况，为了将每个正方形像素段均匀细分为的小正方形亚像素，保证水平像素分辨率、垂直像素分辨率相等。一般情况下，如果M＝M₁×M₂，M₁、M₂为正整数，则将各段细分为M₁×M₂的矩形单元，前述的复用方法同样适用。

图4是全编码波形信号处理流程图，给出采集的全编码波形处理方案。经采集系统获得的M组全编码波形经过以下步骤同步处理：首先需要对整个编码周期的信号预去噪，初步提高信号的信噪比，但去噪强度不可太大以免丢失细节信息。实施例中，采用小波阈值去噪方法，小波基为sym8，分解层数为4。第二步对M组预去噪后的全编码信号进行信号解码，每组经解码后将得到2^2N个像素特征波形。信号解码的方法用本地码组与全编码信号进行相关，具体实施例可见图6，在后面具体分析。第三步对各组解码后的特征波形进行去噪平滑，去除局部噪点，以便提取特征信息。实施例中，采用小波阈值去噪和Vondrak平滑结合算法，小波基为sym8，分解层数为8，平滑参数为10。第四步对各组增强的特征波形进行波形拟合分解，获得所有M×2^2N像素特征信息，包括幅值z和时间t。其中时间t与起始出光时刻t₀的差表示光的飞行时间Δt，进而换算为距离r＝cΔt/2，c为光速。实施例中采用Levenberg-Marguardt非线性拟合算法完成拟合分解。第五步需对所有的M×2^2N像素飞行距离进行转换，转化为系统相对目标平面的正射投影距离。第六步，经过上一步后，得到所有M×2^2N像素的正射投影距离，按像素排列进行拼接，结合定点定姿信息，最终完成三维图像重建。

图5是2×2面阵编码后单个APD单元获得全编码信号的形式。这里的实施例设定N＝1，像素区域划分2×2，标记为S₁,S₂,S₃,S₄，采用4阶Walsh-Hadamard进行编码，即：A1编码序列为{1,1,1,1}，B1编码序列为{1,0,1,0}，C1编码序列为{1,1,0,0}，D1编码序列为{1,0,0,1}。因此，这四个区在整个编码周期内的信号传播情况如图中所示。在接收端经过复用接收后的全编码波形如图中右端所示。实施例中激光重频f＝10kHz，那么一个编码时间间隔T＝0.1ms，一个完整的编码周期0.4ms。

图6是2×2面阵编码后对全编码波形进行信号解码的流程示意图。以图5得到的全编码波形为基础，采用本地码组进行相关解调，分解得到4个像素的脉冲特征波形，通过拟合方法定位波形的峰值点坐标，为{z_i,t_i}，i＝1,2,3,4。所采用的本地码组为双极性码，与编码码组同阶数，且相互正交。实施例中，采用的编码码组那么全编码波形整个编码周期内有4个时间间隔，包含的信息分别为：S₁+S₂+S₃+S₄、S₁+S₃、S₁+S₂和S₁+S₄。本地码组采用双极性码与原编码组关系为表明两者具有很好的正交性。这意味着，为了解码获得点S₂的信息，只需用本地码组的第2行码序列[1-1 1-1]与全编码波形的4个时间间隔的波形进行相关，即：

其中p(t)为激光脉冲时间分布函数，理论上近似高斯函数，即其中σ为高斯脉冲半宽。类似地，其他点可通过其他码序列与全编码波形相关解调得到，即：

上式证明了实施例中的单通道的编码全波形经过信号解码可以分解得到4点像素的特征脉冲信息。一般情况下，假设面阵规格为2^N×2^N，令N′＝2^2N，划分像素区域为S₁、S₂、…S_N′，采用N′阶Walsh-Hadamard编码WH_N′＝[h₁h₂…h_N′]^T，其中WH_N′为二维码组，h_i,i＝1,2,…N′为第i行的一维码序列，表示空间第i个像素点的编码序列。h_i可进一步表示为h_i＝(h_ij),i,j＝1,2…N′，h_ij为h_i的第j列码元素，值为1或0，表示第i个像素点在第j个时间间隔是否有光照亮。假设探测器阵元数为M，那么将得到{S_i,1,S_i,2,…S_i,_N′}，i＝1,2,…M的M个分组。那么接收端经复用后得到的全编码波形可表示为

这里T＝1/f为激光出光周期，f为激光重复频率。将上式表示为向量形式：

Y＝WH^T×P＝[h₁h₂…h_N′]×P＝(y_i)_N′×1， (5)

这里P＝[z₁p(t-t₁)z₂p(t-t₂)…z_N′p(t-t_N′)]^T，编码波形向量Y维度为N′×1，对应编码周期的N′个时间间隔内获取的N′个编码波形y_i,i＝1,2,…N′，可表示为：

考虑了实际激光回波信号存在噪声，编码波形向量Y变为含噪全编码波形向量Y′，相应的y_i变为y′_i，表示为：

其中i,j＝1,2,…N′为整个编码周期内N′个时间间隔内引入的加性噪声。如前所述，信号解码方法是将含噪全编码波形与本地码组进行相关。所采用的本地码组与原编码组WH_N′阶数相同，但极性不同，本地码组为双极性码，设为表示一维码序列，可进一步表示为 为码元素，为正整数或负整数。本地码的一维向量与原编码组一维向量h_i之间关系为：因此，本地码组与原编码组WH_N′的关系为：

上式结果为对角矩阵，表明本地码组与原编码组之间具有很好的正交性。为了解码得到第k个像素信息，那么采用与含噪全编码波形进行相关，过程可表示为：

上式第3行利用了本地码与原码的正交性，结果表明，通过本地码组相关可成功地分解得到所有像素的脉冲特征波形，但同时引入了称之为噪声解调项。意味着在解码运算过程中，本地码组对N′个时间片段内的噪声进行了相关累加，这实际相似于雷达信号的非相干积累，产生的效果是削弱原信号的噪声。因此，相关解码的效果除了能提取单通道回波的多像素特征波形外，还可以抑制噪声。当结果中噪声解调项结果明显小于像素特征波形项时，很容易通过拟合算法提取时间特征值t_k。至此，证明了本发明通过上述信号解码的方法，可以从M组全编码波形中各提取目标表面的N′＝2^2N个像素信息，即获得M×2^2N像素深度值。也就是说，基于码分多址的面阵激光雷达可实现通过2^N×2^N的激光面阵编码，采用M单元探测器阵列，在无扫描条件下实时完成M×2^2N像素的目标表面的高分辨率三维成像。实施例中，激光编码面阵规格为16×16，APD探测阵列数为64，那么可实时完成目标整个表面共16384像素的三维成像，相当于传统方法采用128×128单元APD探测器的成像效果。

图7是面阵激光雷达的正射投影距离转换模型空间示意图。2^N×2^N的面阵激光雷达通过M单元APD探测器获得的M组全编码波形，经过信号增强和信号解码后得到M×2^2N个目标点的距离值，需要转化为正射投影距离值方可进行图像重建。如图7，激光雷达系统距离目标垂直距离r₀远远大于系统尺寸时，可将系统视为点Q₀。设视场角为：α×θ，其中α为水平视场角，θ为垂直视场角。投影到目标表面形成尺寸的l₁×l₂的矩形光斑Q₁Q₂Q₃Q₄。根据几何关系，得到：解得：

这意味着：面阵激光雷达系统视场角为α×θ时，面阵光束投射到垂直距离为r₀的目标表面，形成的矩形光斑长宽l₁、l₂可用上式表示。设M＝M₁×M₂，M₁、M₂为正整数，那么2^N×2^N段矩形像素细分为M₁×M₂个亚像素，那么探测的面阵像素规模为M₁2^N×M₂2^N，那么最终成像的水平分辨率Δl₁和垂直分辨率Δl₂分别为：

经过信号增强和信号解码后，M个探测器获取的M组像素距离值集合按依次为：即共M×2^2N个像素信息。三维重建第1步，对第i个探测器获得的第j个像素距离值r_i,j进行正射投影距离转换。如图7左图所示，该像素用K点标记，那么Q₀K的长度即为r_i,j，而实际用于三维重建的正射投影为长度记为将该点投影到xOy平面坐标系中，用K′点标记，这样构成矩形。xOy坐标系以像素为单位，K点和K′在坐标系中的位置均为(x_i,j，y_i,j)。通过几何关系可得公式为：

其中Δl₁、Δl₂根据公式(10)、(11)，M＝M₁×M₂，i＝1,2,…M，j＝1,2,…2^2N。这里(x_i,j,y_i,j)表示第i个探测器获得的第j个像素在整个像素区域的位置。图7右上#1～#2^2N标记了2^N×2^N个像素区域的序号，其顺序为探测器复用的顺序。其中第j个单元的内部像素排序如图7右下，用正射距离标注，按由左边到右、由上到下的顺序为其中那么其中的第i个像素即为第i个探测器获得的第j个像素，距离即为那么根据上述的像素空间位置顺序，可得：

综上所述，面阵像素的距离转换及三维重建过程如下：

(1)对M个探测器获取的M组像素距离值集合 通过公式(12)进行转换得到正射距离值集合

(2)建立二维坐标系xOy，将所有的M×2^2N像素正射距离值分别对应到公式(13)计算得到的(x_i,j,y_i,j),i＝1,2,…M；j＝1,2,2^2N位置处，作为各像素单元的图像深度,从而完成了距离像重建。距离像的水平分辨率Δl₁和垂直分辨率Δl₂如公式(10)、(11)。

(3)将距离像结合GPS提供的各像素单元实际的地理信息，最终完成目标的三维图像重建。

实施例中，视场角设为α×α，投影光斑为2^N×2^N个正方形像素区域，边长为探测器阵列将每个正方形像素划分为个正方形亚像素，形成的像素面阵，其水平分辨率和垂直分辨率均为第i个探测器的第j个像素的正射投影距离转换公式为其中 i＝1,2,…M，j＝1,2,…2^2N。将所有像素对应到二维坐标系中的(x_i,j,y_i,j)位置，同时结合GPS信息重建三维像。

Claims (6)

1.一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于,包括以下步骤：

(1)通过光束整形装置将激光源整形为能量近平顶的矩形截面激光光束，采用光编码器将光束截面划分为2^N×2^N段，所述的光编码器具有2^N×2^N个编码器单元，所述N为正整数，对各段顺次实行2^2N阶码分多址编码之后投影到目标表面的2^N×2^N段；

(2)通过M个单元的探测器阵列对目标表面的2^N×2^N段像素区域进行细分后再复用，使每个单元探测器均可接受2^N×2^N个物点的回波信号，且这些物点的码元属性构成完整的一组编码，即每个单元探测器获得2^2N阶全编码回波信号，因此，通过M个单元的探测器阵列完成了对M×2^2N个物点回波信号的复用接收；

(3)通过探测器阵列获得的M个通道全编码回波信号经过高速采样得到M组全编码波形数据，每组都包含2^2N个不同像素信息，信号采样率应满足奈奎斯特采样定理以实现信号不失真重建，通过全编码波形信号处理算法提取所有M×2^2N个像素的距离信息，通过面阵三维重建完成目标的三维成像。

2.根据权利要求1所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于：所述的光编码器将光束截面划分为二维的2^N×2^N段，采用2^2N阶单极性正交码WH_N′＝[h₁h₂ … h_N′]^T，所述N′＝2^2N，码元素为“1”或“0”，码“1”表示通光，码“0”表示拦光，可通过控制光编码器各单元通断实现，以此实现对面阵光束在空间维度和时间维度的二维编码。

3.根据权利要求1-2所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于：所述复用的方法是将目标划分的2^N×2^N段像素区域依次标记为将各段像素区域均匀细分为M＝M₁×M₂个亚像素，所述M₁、M₂为正整数，依次标记为 这样所述的2^N×2^N段像素区域被细分为M₁2^N×M₂2^N个亚像素，每段的M₁×M₂个细分单元对应同一编码属性，对每段抽取同一序号的细分单元进行重组，得到个分组，这样每个分组均构成一个完整的编码组，分别用M单元探测器阵列进行复用接收，同一组别的2^2N个亚像素回波信号通过光纤复用传至一个探测器单元，这样就实现了复用M单元探测器阵列来接收M×2^2N个物点的回波信号。

4.根据权利要求1-3所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于：所述全编码波形信号处理算法步骤包括：

(a)全编码波形预去噪：对整个编码区间进行整体去噪，控制去噪强度以避免丢失细节信息；

(b)全编码波形信号解码：对M组全编码波形用本地码组相关解码，获得M×2^2N个像素的脉冲特征波形；

(c)脉冲特征波形增强：对各组脉冲特征波形进行进一步去噪平滑；

(d)波形拟合分解：对各组脉冲特征波形进行拟合分解，获取各像素的距离特征值；

(e)面阵三维重建：根据各像素的空间分布及视场角，对获取的面阵像素的距离值进行正射投影转换得到其实际深度值，按面阵像素复用规则进行像素拼接，结合GPS地理位置信息重建三维图像。

5.根据权利要求1-4所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于：所述三维成像方法的步骤(3)中，通过探测器阵列获得的M个通道全编码回波信号经过高速采样得到M组全编码波形数据，需借助信号解码算法分解目标特征信息，算法过程是将每组全编码波形与本地码组进行相关解调出2^2N个像素特征信息，最终共获得M×2^2N个像素的特征信息，所述的本地码组设定为所述N’＝2^2N，要求其为双极性码，并与原编码组WH_N′＝[h₁h₂…h_N′]^T的阶数相同且相互正交，即结果为对角阵。

6.根据权利要求1-5所述的一种基于码分多址的面阵激光雷达三维成像方法，其特征在于：所述面阵三维重建步骤包括：

(1)对M个探测器获取的M组像素距离值集合通过公式转换，其中M＝M₁×M₂、i＝1,2,…M、j＝1,2,…2^2N、x_i,j＝M₁(jmod2^N-1)+imodM₁、y_i,j＝M₂j/2^N+i/M₁+1、Δl₁＝l₁/M₁2^N、Δl₂＝l₂/M₂2^N；

(2)建立二维坐标系xOy，将所有的M×2^2N像素正射距离值分别对应到(x_i,j,y_i,j),i＝1,2,…M；j＝1,2,…2^9N位置处，作为各像素单元的图像深度,从而完成了距离像重建，水平像素分辨率为Δl₁，垂直像素分辨率为Δl₂；

(3)将距离像结合GPS提供的各像素单元的实际地理信息，最终完成目标三维成像。