CN116324505A - 使用匹配滤波来补偿相干LiDAR系统中的镜多普勒扩展的技术 - Google Patents

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Abstract

在LiDAR系统处对接收信号进行采样并且将接收信号转换到频域，其中，接收信号包括第一频率波形。选择匹配滤波器，其中匹配滤波器包括具有用以匹配第一频率波形的系数集合的第二频率波形。根据度量集合来更新该系数集合。由匹配滤波器对接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。

Description

使用匹配滤波来补偿相干LiDAR系统中的镜多普勒扩展的 技术
相关申请
本申请根据35U.S.C.§119(e)要求2021年6月22日提交的美国专利申请17/354,324的权益，该申请要求2020年10月19日提交的美国临时专利申请63/093,599的优先权，这些申请的全部内容通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开通常涉及光检测和测距(LiDAR)系统，例如，用于补偿相干LiDAR系统中的镜多普勒扩展的技术。
背景技术
调频连续波(FMCW)LiDAR系统包括若干可能的相位损伤，诸如激光相位噪声、电路相位噪声、驱动电子器件在激光上注入的闪烁噪声、随温度/天气的漂移、以及啁啾率(chirp rate)偏移。扫描FMCW LiDAR系统可以使用移动扫描镜来引导光束并对目标或目标环境进行扫描。为了实现宽视场和高帧频，扫描镜可以具有高的角速率。高的镜角速率可能导致若干损伤。例如，镜引起的多普勒频移可能拓宽接收信号带宽。接收信号强度可能降低，并且因此检测概率可能减少。因而，范围、速度和反射率测量中的误差可能增加。
发明内容
本公开描述各种示例，但不限于LiDAR系统中的处理接收信号的方法。
在一些示例中，本文公开一种由匹配滤波器对接收信号进行处理的方法，例如，以补偿镜多普勒扩展。匹配滤波器基于预期的接收信号形状或波形对接收信号进行滤波。例如，频域(或“输入频谱”)中的接收信号可以由旨在匹配预期的接收信号功率谱密度(PSD)的匹配滤波器进行滤波。滤波器系数可以是恒定的(例如，从理论模拟或建模导出)，或者取决于诸如镜角速率、镜位置、扫描器几何形状、目标、情景等的关键因素而更新。由于在SNR最大化的点处发生检测，因此该方法可以得到更准确的频率和能量测量。
在一些示例中，本文公开一种LiDAR系统中的方法。在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形。选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形。根据度量集合来更新所述系数集合。利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
在一些示例中，本文公开一种LiDAR系统。LiDAR系统包括存储器和可操作地与存储器进行耦合的处理装置或处理器。所述处理装置或处理器用于在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形。所述处理装置或处理器还用于选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形。所述处理装置或处理器还用于根据度量集合来更新所述系数集合，并且利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。所述处理装置或处理器还用于从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
在一些示例中，本文公开一种非暂时性机器可读介质。在所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令当被LiDAR系统的处理装置或处理器执行时，使所述处理装置或处理器在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形。所述处理装置或处理器还用于选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形。所述处理装置或处理器还用于根据度量集合来更新所述系数集合，并且利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。所述处理装置或处理器还用于从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
通过阅读以下详细描述连同以下简要描述的附图，本公开的这些和其他方面将是明显的。本公开包括在本公开中阐述的两个、三个、四个或多于四个特征或元素的任何组合，而不管这些特征或元素是否在本文描述的特定示例实现中被明确地组合或以其他方式叙述。本公开旨在整体地阅读，使得本公开的任何可分离的特征或元素在本公开的任何方面和示例中应被视为可组合的，除非本公开的上下文另外明确规定。
因此将理解的是，提供该发明内容仅仅是出于概述一些示例的目的，以提供对本公开的一些方面的基本理解，而不以任何方式限制或缩小本公开的范围或精神。通过以下结合附图的详细描述，其他示例、方面和优点将变得明显，所述附图例示所描述示例的原理。
附图说明
为了更完整地理解各种示例，现在参考结合附图进行的以下详细描述，在附图中，相同的附图标记对应于相同的元素：
图1A是例示根据本公开的实施例的示例LiDAR系统的框图。
图1B是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统的匹配滤波模块的示例的框图。
图2是例示根据本公开的实施例的FMCW LiDAR波形的示例的时间-频率图。
图3A是例示根据本公开的实施例的当扫描镜具有低速率时LiDAR系统中的接收信号功率谱密度(PSD)的示例的图。
图3B是例示根据本公开的实施例的当扫描镜具有高速率时LiDAR系统中的接收信号功率谱密度(PSD)的示例的图。
图4是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统的匹配滤波器的示例的图。
图5是例示根据本公开的实施例的匹配滤波器波形的示例的图。
图6是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统中的处理接收信号的处理的示例的流程图。
具体实施方式
将参考以下讨论的细节来描述本公开的各种实施例和方面，并且附图将例示各种实施例。以下描述和附图是对本公开的说明，并且不应被解释为限制本公开。描述了许多具体细节以提供对本公开的各种实施例的透彻理解。然而，在某些实例中，没有描述公知或常规细节以提供对本公开的实施例的简要讨论。
本文描述的LiDAR系统可以在任何感测市场(诸如但不限于运输、制造、计量、医疗、虚拟现实、增强现实和安全系统)中实现。根据一些实施例，所描述的LiDAR系统可以被实现为调频连续波(FMCW)装置的前端的一部分，该装置辅助自动化驾驶员辅助系统或自主驾驶运载工具的空间感知。
图1A例示根据本公开的示例实现的LiDAR系统100。LiDAR系统100包括多个组件各自中的一个或多于一个，但是可以包括比图1A中所示的更少或附加的组件。根据一些实施例，可以在光子芯片上实现本文关于LiDAR系统100所描绘的组件中的一个或多于一个组件。光学电路101可以包括有源光学组件和无源光学组件的组合。有源光学组件可以生成、放大和/或检测光学信号等。在一些示例中，有源光学组件包括不同波长的光束，并且包括一个或多于一个光学放大器、一个或多于一个光学检测器等。
自由空间光学器件115可以包括一个或多于一个光学波导，以携载光学信号并将光学信号路由和操纵到有源光学电路的适当输入/输出端口。自由空间光学器件115还可以包括一个或多于一个光学组件，诸如抽头、波分多路复用器(WDM)、分束器/组合器、偏振分束器(PBS)、准直器、耦合器等。在一些示例中，自由空间光学器件115例如可以包括变换偏振状态以及使用PBS将所接收的偏振光引导到光学检测器的组件。自由空间光学器件115还可以包括以不同角度偏转具有不同频率的光束的衍射元件。
在一些示例中，LiDAR系统100包括光学扫描器102，光学扫描器102包括可沿着与衍射元件的快移动轴正交或基本正交的轴(例如，慢移动轴)旋转的一个或多于一个扫描镜，以引导光学信号根据扫描图案扫描目标环境。例如，扫描镜可通过一个或多于一个检流计旋转。目标环境中的对象可以将入射光散射成回波光束或目标回波信号。光学扫描器102还收集回波光束或目标回波信号，回波光束或目标回波信号可以返回到光学电路101的无源光学电路组件。例如，回波光束可以通过偏振分束器被引导到光学检测器。除了镜和检流计之外，光学扫描器102还可以包括诸如四分之一波片、透镜、抗反射涂层窗等组件。
为了控制和支持光学电路101和光学扫描器102，LiDAR系统100包括LiDAR控制系统110。LiDAR控制系统110可以包括用于LiDAR系统100的处理装置。在一些示例中，处理装置可以是一个或多于一个通用处理装置，诸如微处理器、中央处理单元等。更具体地，处理装置可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、简化指令集计算机(RISC)微处理器、非常长指令字(VLIW)微处理器、或实现其他指令集的处理器、或实现指令集的组合的处理器。处理装置还可以是一个或多于一个专用处理装置，诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器等。
在一些示例中，LiDAR控制系统110可以包括诸如数字信号处理器(DSP)等的信号处理单元112。LiDAR控制系统110被配置为输出数字控制信号以控制光学驱动器103。在一些示例中，可以通过信号转换单元106将数字控制信号转换为模拟信号。例如，信号转换单元106可以包括数模转换器。然后，光学驱动器103可以向光学电路101的有源光学组件提供驱动信号以驱动诸如激光器和放大器等的光源。在一些示例中，可以提供若干光学驱动器103和信号转换单元106来驱动多个光源。
LiDAR控制系统110还被配置为输出用于光学扫描器102的数字控制信号。运动控制系统105可以基于从LiDAR控制系统110接收的控制信号来控制光学扫描器102的检流计。例如，数模转换器可以将来自LiDAR控制系统110的坐标路由信息转换为可由光学扫描器102中的检流计解释的信号。在一些示例中，运动控制系统105还可以向LiDAR控制系统110返回与光学扫描器102的组件的位置或操作有关的信息。例如，模数转换器可以进而将关于检流计位置的信息转换为可由LiDAR控制系统110解释的信号。
LiDAR控制系统110还被配置为分析传入的数字信号。在这方面，LiDAR系统100包括用于测量由光学电路101接收的一个或多于一个束的光学接收器104。例如，参考束接收器可以测量来自有源光学组件的参考束的幅度，并且模数转换器将来自参考接收器的信号转换成可由LiDAR控制系统110解释的信号。目标接收器测量拍频调制光学信号的形式的携载与目标的范围和速度有关的信息的光学信号。反射束可以与来自本地振荡器的第二信号混合。光学接收器104可以包括高速模数转换器，以将来自目标接收器的信号转换成可由LiDAR控制系统110解释的信号。在一些示例中，来自光学接收器104的信号可以在被LiDAR控制系统110接收之前由信号调节单元107进行信号调节。例如，来自光学接收器104的信号可以被提供给运算放大器以放大接收信号，并且放大后的信号可以被提供给LiDAR控制系统110。
在一些应用中，LiDAR系统100可以附加地包括被配置为捕获环境的图像的一个或多于一个成像装置108、被配置为提供系统的地理位置的全球定位系统109或其他传感器输入。LiDAR系统100还可以包括图像处理系统114。图像处理系统114可以被配置为接收图像和地理位置，并且将图像和位置或与其相关的信息发送到LiDAR控制系统110或连接到LiDAR系统100的其他系统。
在根据一些示例的操作中，LiDAR系统100被配置为使用非简并(nondegenerate)光源来同时测量跨二维的范围和速度。该功能允许实时、远程测量周围环境的范围、速度、方位角和仰角。
在一些示例中，扫描处理以光学驱动器103和LiDAR控制系统110开始。LiDAR控制系统110指示光学驱动器103独立地调制一个或多于一个光束，并且这些调制的信号通过无源光学电路传播到准直器。准直器在光学扫描系统处引导光，光学扫描系统用于在由运动控制系统105定义的预编程图案上扫描环境。光学电路101还可以包括偏振波片(PWP)，以在光离开光学电路101时变换光的偏振。在一些示例中，偏振波片可以是四分之一波片或半波片。偏振光的一部分也可以被反射回到光学电路101。例如，在LiDAR系统100中使用的透镜或准直系统可以具有自然反射属性或反射涂层，以将光的一部分反射回到光学电路101。
从环境反射回的光学信号通过光学电路101传送到接收器。由于光的偏振已经被变换，因此可以与被反射回到光学电路101的偏振光的部分一起被偏振分束器反射。因此，反射光不是返回到与光源相同的光纤或波导，而是反射到单独的光学接收器。这些信号相互干扰并生成组合信号。从目标返回的各个束信号产生时移波形。两个波形之间的时间相位差生成在光学接收器(光检测器)上测量的拍频。然后可以将组合信号反射到光学接收器104。
使用ADC将来自光学接收器104的模拟信号转换为数字信号。然后将数字信号发送到LiDAR控制系统110。然后，信号处理单元112可以接收数字信号并解释它们。在一些实施例中，信号处理单元112还接收来自运动控制系统105和检流计(未示出)的位置数据以及来自图像处理系统114的图像数据。然后，随着光学扫描器102扫描附加点，信号处理单元112可以利用与环境中的点的范围和速度有关的信息来生成3D点云。信号处理单元112还可以用图像数据覆盖3D点云数据以确定周围区域中的对象的速度和距离。该系统还处理基于卫星的导航定位数据以提供精确的全球定位。
图1B是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统的匹配滤波模块130的示例的框图。参考图1A和图1B，信号处理单元112可以包括匹配滤波模块130。应注意，尽管将匹配滤波模块描绘为驻留在信号处理单元112内，但本公开的实施例不限于此。例如，在一个实施例中，匹配滤波模块130可以驻留在系统100(例如，LiDAR控制系统110)内的计算机存储器(例如，RAM、ROM、闪速存储器等)中。扫描FMCW LiDAR系统100可以使用(例如，包括在光学扫描器102中的)移动扫描镜来引导光束并且扫描目标或目标环境。目标环境中的对象可以将入射光散射成回波光束或目标回波信号。光学扫描器102还收集回波光束或目标回波信号。目标回波信号可以与来自本地振荡器的第二信号混合，并且可以生成范围相关的拍频。两个波形之间的时间相位差可以生成在光学接收器104(光电检测器)上测量的拍频。在一个实施例中，拍频可以例如在信号调节单元(诸如LiDAR系统100中的信号调节单元107)中由模数转换器(ADC)数字化。在一个实施例中，数字化的拍频信号可以由LiDAR系统100中的信号处理单元112接收，并且然后在信号处理单元112中被数字处理。包括匹配滤波模块130的信号处理单元112可以处理接收信号以提取目标的范围和速度信息。
匹配滤波模块130可以包括但不限于采样模块121、转换模块122、选择模块123、系数模块124和滤波模块125。在一些实施例中，匹配滤波模块130可以接收来自光学接收器104或信号调节单元107的信号。采样模块121可以被配置为在LiDAR系统处对接收信号进行采样。转换模块122可以被配置为将接收信号转换到频域，其中接收信号包括第一频率波形。选择单元123可以被配置为选择匹配滤波器，其中该匹配滤波器可以包括具有用以匹配第一频率波形的系数集合的第二频率波形。第二频率波形可以包括接收信号的预期第一频率波形。例如，接收信号可以是根据目标回波信号与本地振荡器信号的混合所生成的拍频，因而，可以基于接收信号的模拟(模型)或测量结果来确定第二频率波形。系数单元124可以被配置为根据度量集合来更新系数集合。滤波单元125可以被配置为通过匹配滤波器对接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。信号处理单元可以被配置为从滤波后的接收信号中提取目标的范围和速度信息。匹配滤波模块130可以包括其他模块。模块121至125中的一些或全部模块可以在软件、硬件或其组合中实现。例如，这些模块可以被加载到存储器中，并且由一个或多于一个处理器执行。模块121至125中的一些模块可以被集成在一起作为集成模块。
图2是根据一些实施例的可以被诸如系统100等的LiDAR系统用于扫描目标环境的FMCW扫描信号101b的时频图200。在一个示例中，标记为fFM(t)的扫描波形201是具有啁啾带宽ΔfC和啁啾周期TC的锯齿波形(锯齿“啁啾”)。锯齿的斜率给出为k＝(ΔfC/TC)。图2还描绘根据一些实施例的目标回波信号202。标记为fFM(t-Δt)的目标回波信号202是扫描信号201的延时版本，其中Δt是相对于被扫描信号201照射的目标的往返时间。往返时间给出为Δt＝2R/v，其中R是目标范围，并且v是光束的速度，即光速c。因此，目标范围R可以计算为R＝c(Δt/2)。当回波信号202与扫描信号光学混合时，生成与范围相关的差频(“拍频”)ΔfR(t)。通过锯齿的斜率k，拍频ΔfR(t)与时间延迟Δt线性相关。即ΔfR(t)＝kΔt。由于目标范围R与Δt成比例，因此目标范围R可以计算为R＝(c/2)(ΔfR(t)/k)。也就是说，范围R与拍频ΔfR(t)线性相关。拍频ΔfR(t)可以被生成为例如系统100的光学接收器104中的模拟信号。然后，例如在诸如LiDAR系统100中的信号调节单元107等的信号调节单元中，可以通过模数转换器(ADC)对拍频进行数字化。然后，可以例如在诸如系统100中的信号处理单元112等的信号处理单元中对数字化拍频信号进行数字处理。应当注意，如果目标具有相对于LiDAR系统100的速度，则目标回波信号202通常还将包括频移(多普勒频移)。多普勒频移可以被单独确定，并且可以用于校正回波信号的频率，因此为了简单和易于解释，在图2中未示出多普勒频移。还应注意，ADC的采样频率将确定可以在没有混叠的情况下由系统处理的最高拍频。一般而言，可以处理的最高频率为采样频率的一半(即“奈奎斯特极限(Nyquistlimit)”)。在一个示例中，并且不限于，如果ADC的采样频率是1GHz，则可以在没有混叠的情况下处理的最高拍频(ΔfRmax)是500MHz。该限制进而确定系统的最大范围为Rmax＝(c/2)(ΔfRmax/k)，这可以通过改变啁啾斜率k进行调整。在一个示例中，虽然来自ADC的数据样本可以是连续的，但是下面描述的后续数字处理可以被划分为可以与LiDAR系统100中的一些周期性相关联的“时间段”。在一个示例中，但不限于，时间段可以对应于预定数量的啁啾周期T，或光学扫描器在方位上的全旋转的数量。
图3A是例示当扫描镜具有低速率时LiDAR系统中的接收信号功率谱密度(PSD)301a的示例的图300a。图3B是例示当扫描镜具有高速率时LiDAR系统中的接收信号功率谱密度(PSD)的示例的图。扫描LiDAR系统(例如，FMCW LiDAR)可以使用移动扫描镜来引导光束并扫描目标或目标环境。为了实现宽视场和高帧频，扫描镜可以具有高的角速率。在一些场景中，高的镜角速率可能导致若干损伤。例如，镜引起的多普勒频移可能拓宽接收信号带宽。因而，在这些场景中，接收信号强度可以降低，并且因此检测概率可以减少并导致与范围、速度和反射率测量有关的误差的增加。
参考图3A和图3B，该移动扫描镜(例如，作为图1A中的系统100的一部分被包括的扫描镜)可能在出射光束和入射光束上引起多普勒频移，该多普勒频移可以是目标回波信号。如图3A所描绘的，当扫描镜正在以低的镜速率(例如，＜5kdeg/s)移动时，镜引起的多普勒对信号质量几乎没有影响。可以在接收信号的PSD 301a中检测到峰值302a。接收信号可以具有随机实现305a，其可以是小的。接收信号具有合理范围的频率测量误差303a和合理范围的功率测量误差304a。
如图3B所描绘的，当扫描镜正在以高的镜速率(>5kdeg/s)移动时，可能存在信号功率谱密度(PSD)301b的显著拓宽。结果，所测量信号能量可能平均较低。因而，检测的概率可能因此降低。由于信号的随机性(例如，随机实现305b)，关于频率303b的测量误差和/或关于能量304b的测量误差可能较高。
图4是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统的匹配滤波器的示例的图。本文描述的实施例提供对抗镜多普勒扩展的多种方式。例如，实施例可以采用频域技术和时域技术。频域技术中的一种方式是频域中的匹配滤波。在这种方式下，接收信号在频域中被匹配滤波器滤波，其中匹配滤波器包括频域中的预期接收信号形状或波形。可以基于来自预定条件(例如，在实验室设置或测试环境、人工智能…等中确定的条件)的理论模型或模拟或测量来确定预期的接收信号频率波形。
参考图4，频域(例如，输入频谱)中的接收信号401可以被输入到匹配滤波器402中。接收信号401可以包括第一频率波形，该第一频率波形例如在匹配滤波处理的开始点处可以是未知波形。匹配滤波器40可以包括第二频率波形，该第二频率波形可以是预期的接收信号频率波形。在一些实施例中，第二频率波形可以具有系数集合以匹配或近似第一频率波形。在一些实施例中，第二频率波形可以是基于理论模型或实验测量所确定的第一频率波形的预期或估计或近似。在一些实施例中，可以基于LiDAR系统(例如，LiDAR系统的光学子系统)的模型或模拟或测量来确定第二频率波形。
在一个实施例中，第二频率波形可以是基于接收信号的功率谱密度(PSD)函数的估计。例如，匹配滤波器402可以包括预期的接收信号PSD。匹配滤波器402可以被配置为将预期接收信号PSD与第一频率波形进行比较并确定是否存在匹配。
在一个实施例中，匹配滤波器402的滤波器系数403可以是恒定的。例如，滤波器系数403可以是从理论模拟或建模导出的。
在一个实施例中，可以根据度量集合来更新滤波器系数403。例如，可以取决于诸如扫描镜的角速率、扫描镜的位置、光学扫描器几何形状、扫描镜大小、束直径或目标等的关键因素来更新滤波器系数403。度量集合可以包括扫描镜的角速率、扫描镜的位置、光学扫描器几何形状、扫描镜大小、束直径或目标等。例如，可以适配或调整滤波器系数403以更好地匹配接收信号。例如，滤波器系数403可以最初从理论模拟或建模中确定，然后基于扫描镜的角速率、扫描镜的位置、光学扫描器几何形状或目标等动态地更新或调整。例如，当扫描镜的角速率较快时，可以更新滤波器系数403以拓宽匹配滤波器的带宽。
在一个实施例中，可以更新匹配滤波器系数403，使得匹配滤波器带宽与扫描镜的角速率、扫描镜大小和/或束直径成比例。
在一个实施例中，可以基于硬件配置或系统操作中的变化来更新系数集合。例如，可以基于镜的角速率的增加或扫描模式的变化来更新系数集合。
在一个实施例中，可以连续地更新滤波器系数403，例如每1毫秒、1秒、15秒、30秒或其之间的任何值更新滤波器系数403。又例如，可以在检测到扫描镜的角速率、扫描镜的位置、光学扫描器几何形状或目标等存在变化时更新滤波器系数403。
根据一些实施例，可以基于卷积波形来配置匹配滤波器402。例如，在一个场景中，匹配滤波器402可以被配置为将接收信号(例如，第一频率波形)与预期接收信号(例如，第二频率波形)进行比较以确定它们之间的类似度。作为示例，匹配滤波器402可以被配置为计算接收信号PSD与预期接收信号PSD的互相关。例如，最大相关值可以表示接收信号的峰值。
如果作为滤波已知波形的第二频率波形是作为未知波形的接收信号波形的复共轭，则信噪比(SNR)和检测概率将由匹配滤波器402最大化。在一个实施例中，将滤波后的接收信号输入到峰选择处理以提取范围和速度信息。可以进行峰值搜索404以从接收信号中检测峰值。然后，可以基于接收信号中的峰值提取目标的范围和速度信息。由于检测405发生在SNR被最大化的点处，因此该方法可以得到更准确的频率和能量测量，从而增加目标的范围和速度测量的准确性。
图5是例示根据本公开的实施例的匹配滤波器波形的示例的图。可以基于理论模拟或建模来选择不同的匹配滤波器波形(例如，第二频率波形)，或者可以经验地选择不同的匹配滤波器波形。作为示例，匹配滤波器可以包括高斯波形501，其中M(f)＝exp(-0.5(f/B)2)，其中B确定滤波器带宽。作为另一示例，匹配滤波器可以包括sinc波形502，其中，如果|f|≤B，则M(f)＝sinc(f/B)；否则，M(f)＝0，其中B确定滤波器带宽。作为又一示例，匹配滤波器可以包括sinc平方波形503，其中，如果|f|≤B，则M(f)＝sinc2(f/B)；否则，M(f)＝0，其中B确定滤波器带宽。作为又一示例，匹配滤波器可以包括矩形波形504，其中，如果|f|≤B，则M(f)＝1；否则，M(f)＝0，其中，B确定滤波器带宽。匹配滤波器的以上示例可以由确定滤波器带宽的参数B定义。在一个实施例中，滤波器带宽可以与扫描镜的角速率成比例。匹配滤波器的以上示例仅用于说明。可以存在许多其他匹配滤波器波形。
对于数字信号处理中的实现，可以通过对连续频率波形(例如，501至504)进行采样来获得离散频率滤波器系数。
图6是例示根据本公开的实施例的LiDAR系统中的处理接收信号的处理600的示例的流程图。处理600可以由处理逻辑进行，该处理逻辑可以包括软件、硬件或其组合。软件可以被存储在非暂时性机器可读存储介质上(例如，存储器装置上)。例如，可以通过如图1A至图1B所示的LiDAR系统100的信号处理单元112中的匹配滤波模块130进行处理600。通过该处理，可以实现更准确的频率和能量测量，从而增加目标的范围和速度测量的准确度。
在框601处，在LiDAR系统处对接收信号进行采样并且将接收信号转换到频域，其中，接收信号包括第一频率波形。
在框602处，选择匹配滤波器。匹配滤波器包括具有用以匹配第一频率波形的系数集合的第二频率波形。在一个实施例中，基于LiDAR系统的光学子系统的模型或模拟或测量来确定第二频率波形。在一个实施例中，基于接收信号的PSD的估计来确定第二频率波形。
在一个实施例中，选择匹配滤波器包括选择矩形波形、sinc波形、sinc平方波形或高斯波形作为第二频率波形。在一个实施例中，匹配滤波器包括sinc波形、sinc平方波形、高斯波形和矩形波形其中至少之一。
在框603处，根据度量集合来更新系数集合。在一个实施例中，根据扫描镜的角速率、扫描镜的位置、光学扫描器的几何形状和目标其中至少之一来更新匹配滤波器的系数集合。
在一个实施例中，更新系数集合使得滤波器带宽与扫描镜的角速率、扫描镜大小、或束直径成比例。在一个实施例中，基于硬件配置或系统操作的变化(包括镜的角速率的变化或扫描模式变化)来更新系数集合。
在框604处，可以由匹配滤波器对接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号。
在框605处，从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。在一个实施例中，将滤波后的接收信号输入到峰选择处理以提取范围和速度信息。例如，检测滤波后的接收信号的峰值以提取目标的范围和速度信息。
前面的描述阐述了许多具体细节，诸如具体系统、组件、方法等的示例，以提供对本公开中若干示例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员而言明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施本公开的至少一些示例。在其他实例中，为了避免不必要地混淆本公开，没有详细描述公知的组件或方法或者以简单的框图形式呈现公知的组件或方法。因此，所阐述的具体细节仅仅是示例性的。特定示例可以与这些示例性细节不同，并且仍然被设想在本公开的范围内。
贯穿本说明书对“一个实施例”或“示例”的任何引用意味着结合示例描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个示例中。因此，贯穿本说明书在各个地方出现的短语“在一个示例中”或“在示例中”并不一定都是指同一示例。
虽然本文以特定顺序示出和描述方法的操作，但是可以改变各个方法的操作的顺序，使得可以以相反顺序进行某些操作，或者使得可以至少部分地与其他操作同时进行某些操作。可以以间歇或交替的方式进行不同操作的指示或子操作。
本发明的所示实现的上述描述(包括在摘要中描述的内容)并不旨在将本发明穷尽或限制到所公开的精确形式。虽然为了说明的目的在此描述了本发明的具体实现和示例，但是如相关领域的技术人员将认识到的，在本发明的范围内可以进行各种等效的修改。词语“示例”或“示例性”在这里被用来表示用作示例、实例或图示。这里描述为“示例”或“示例性”的任何方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更优选或有利。而是，使用词语“示例”或“示例”意在以具体的方式呈现概念。如在本申请中所使用的，术语“或”意指包容的“或”而不是排斥的“或”。也就是说，除非另有规定或上下文明确，“X包括A或B”意指任何自然的包括排列。即，如果X包括A；X包括B；或X包括A和B这两者，则在上述任一实例下满足“X包括A或B”。此外，在本申请和所附权利要求书中使用的条款“a”和“an”通常应被解释为意指“一个或多于一个”，除非另有规定或从上下文中清楚地指示为单数形式。此外，本文中使用的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等意指用于在不同要素之间区分的标签，并且不一定具有根据其数字名称的顺序含义。

Claims (24)

1.一种LiDAR系统中的方法，LiDAR即光检测和测距，所述方法包括：
在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形；
选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形；
根据度量集合来更新所述系数集合；
利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号；以及
从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，选择匹配滤波器包括：选择矩形波形、sinc波形、sinc平方波形、或高斯波形作为所述第二频率波形。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据扫描镜的角速率、所述扫描镜的位置、光学扫描器的几何形状、以及目标其中至少之一来更新所述系数集合。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，更新所述系数集合，使得滤波器带宽与扫描镜的角速率、扫描镜大小、以及束直径其中至少之一成比例。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述接收信号的功率谱密度函数的估计来确定所述第二频率波形。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于包括镜的角速率的变化或扫描模式变化的系统操作或者硬件配置的变化，来更新所述系数集合。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括将滤波后的接收信号输入到峰选择处理中以提取所述范围和速度信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述LiDAR系统的光学子系统的模型或模拟或测量来确定所述第二频率波形。
9.一种LiDAR系统，即光检测和测距系统，包括：
存储器；
处理器，其能够操作地与所述存储器进行耦合以：
在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形，
选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形，
根据度量集合来更新所述系数集合，
利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号，以及
从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
10.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，所述第二频率波形包括矩形波形、sinc波形、sinc平方波形、或高斯波形作为所述第二频率波形。
11.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，根据扫描镜的角速率、所述扫描镜的位置、光学扫描器的几何形状、以及目标其中至少之一来更新所述系数集合。
12.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，更新所述系数集合，使得滤波器带宽与扫描镜的角速率、扫描镜大小、以及束直径其中至少之一成比例。
13.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，基于所述接收信号的功率谱密度函数的估计来确定所述第二频率波形。
14.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，基于包括镜的角速率的变化或扫描模式变化的系统操作或者硬件配置的变化，来更新所述系数集合。
15.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，能够操作地与所述存储器进行耦合的所述处理器还用于将滤波后的接收信号输入到峰选择处理中以提取所述范围和速度信息。
16.根据权利要求9所述的LiDAR系统，其中，基于所述LiDAR系统的光学子系统的模型或模拟或测量来确定所述第二频率波形。
17.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在被LiDAR系统即光检测和测距系统的处理器执行时使所述处理器：
在所述LiDAR系统处对接收信号进行采样，并且将所述接收信号转换到频域，其中所述接收信号包括第一频率波形；
选择匹配滤波器，所述匹配滤波器包括具有用以匹配所述第一频率波形的系数集合的第二频率波形；
根据度量集合来更新所述系数集合；
利用所述匹配滤波器对所述接收信号进行滤波以生成滤波后的接收信号；以及
从滤波后的接收信号中提取范围和速度信息。
18.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第二频率波形包括矩形波形、sinc波形、sinc平方波形、或高斯波形作为所述第二频率波形。
19.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，根据扫描镜的角速率、所述扫描镜的位置、光学扫描器的几何形状、以及目标其中至少之一来更新所述系数集合。
20.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，更新所述系数集合，使得滤波器带宽与扫描镜的角速率、扫描镜大小、以及束直径其中至少之一成比例。
21.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，基于所述接收信号的功率谱密度函数的估计来确定所述第二频率波形。
22.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，基于包括镜的角速率的变化或扫描模式变化的系统操作或者硬件配置的变化，来更新所述系数集合。
23.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，能够操作地与存储器进行耦合的所述处理器还用于将滤波后的接收信号输入到峰选择处理中以提取所述范围和速度信息。
24.根据权利要求17所述的非暂时性机器可读介质，其中，基于所述LiDAR系统的光学子系统的模型或模拟或测量来确定所述第二频率波形。
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