OptiSystem应用:激光雷达系统设计

article/2025/9/30 15:05:25

简介:激光探测和测距系统(LIDAR)
 

以下四个示例设计演示了如何使用OptiSystem模拟光检测和测距系统(LIDAR),具体如下:

□ 激光脉冲飞行时间测量

□ 相移测距

□ 调频连续波(FMCW)直接检测测距和调频连续波相干测距

图1.使用直接检测的FMCW LIDAR OptiSystem模型示例视图

1.测距(飞行时间)

1)原理简介

使用激光脉冲,飞行时间测距法测量发射脉冲从发射装置行进到目标并返回接收器所花费的时间。 然后计算距离[1]

c是光速。

接收信号功率是根据扩展目标模型确定的,计算如下[2]

其中 Pt 是传输光功率,D 是接收器孔径, ρ 目标反射率, atm 是大气损耗系数,opt 是光传输系统损耗因子,R 是目标范围。

为了可靠地确定到达脉冲的出发时间,使用恒比定时测量[3]方法(用Cpp组件实现)。

图2.测距仪(TofF)布局

2)应用案例
 

□ 下面的示例中,一个高斯脉冲(峰值脉冲时间= 1 us) 传输过后从虚拟目标反射(由自由空间信道模型 (扩展目标)定义) ) 。经过衰减和延迟后,通过Cpp组件恒比定时测量法检测和后处理接收到的信号。

□ 接收到的脉冲是在抽样时间6.02e-06秒触发的,进而发现该范围为751.27 m(与全局参数范围设置为750 m相比较)。 通过改变输入参数CFTDelay,CFTFraction,CFTNoiseThreshold可以修改恒比鉴别器的灵敏度。

图3.激光测距系统

2.测距(相移)

测量对象/目标的距离的另一种方法是使用相移测距仪。 利用该方法,光源以特定频率Rf被调制并且朝向目标传送。 然后用PIN光电二极管跟随外差接收器检测反射信号。 相移来源于投射光信号 (),并于原始参考信号做对比,以进行测量并用于计算距离 [1]:


 

为了提高该系统的精度,参考和接收的调制信号可以与本地振荡器RLO混合,以将接收的波形变频到较低的频率(RLO-Rf)。 然后对这些信号进行带通滤波(以减少噪声)并由相位计(使用我们的可编程Cpp组件)进行处理。

图4.测距仪(相移)布局

3.测距(FMCW)

最后提出的方法是调频连续波(FMCW)LIDAR。 已经开发了两种模型:直接检测的FMCW LIDAR和相干检测的FMCW LIDAR。 两种模式的工作原理相同。 频率调制的光发送器发送信号到目标,并且通过光电检测器检测反射信号并与原始线性调频(LFM)信号混合。 随着接收信号的时延,产生中频信号。 使用频率计数器(用我们的Cpp组件实现),测量检测到的Rf信号,然后用于如下计算[4]:

其中RampPeriod等于全局参数的Time window ,DeltaFreq 等于参数RFSweepBandwidth(在子系统RF LFM Waveform Generator的组件参数内设置)。

两个检测系统之间的唯一区别是使用平方律检波,而另一个使用相干零差检测器在混合前恢复输入光信号(后者因此提供更高的灵敏度,因为检测过程是散粒噪声限制)

图5.FMCW相干检测布局

[1]: Laser ranging: a critical review of usual techniques for distance measurement, Optical Engineering, Vol. 40, No. 1. (2001), pp. 10-19 by Markus C. Amann, Thierry Bosch, Marc Lescure, Risto Myllylä, Marc Rioux

[2]: Ahmed H. Elghandour; Chen D. Ren; Modeling and comparative study of various detection techniques for FMCW LIDAR using OptiSystem, Proc. SPIE 8905, International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2013: Laser Sensing and Imaging and Applications, 890529 (September 19, 2013)

[3]:Fast-Timing Discriminator Introduction, Ortec Inc., http://www.ortec-online.com/-/media/ametekortec/other/fast-timing-discriminator-introduction.pdf?la=en (accessed 10 Feb 2017)

[4]: Ahmed H. Elghandour; Chen D. Ren; Modeling and comparative study of various detection techniques for FMCW LIDAR using OptiSystem, Proc. SPIE 8905, International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2013: Laser Sensing and Imaging and Applications, 890529 (September 19, 2013)


http://chatgpt.dhexx.cn/article/LQGDIfdV.shtml

相关文章

基于密度的DBSCAN聚类及其优化的OPTICS聚类(二)

1.OPTICS聚类算法 应用背景:如今整个数据集越来越复杂,都采用到了至少一个全局密度表征参数。如果对同一数据集中同时也存在这两种不同的全局密度表征参数的一个聚类簇或者是两个的嵌套簇,则所使用到的DBSCAN算法显然并没有做到高效地处理,因…

sklearn聚类算法OPTICS

本文的csdn链接:https://blog.csdn.net/Jinyindao243052/article/details/107544145 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/163218826 算法 The OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) algorithm shares many similarities…

Optics and Lasers in Engineering期刊误选,审查中的论文发表在SSRN,撤销方法,适用于所有爱思唯尔期刊

在投稿的时候,没太看懂选项,误以为是Proof阶段公开,没想到是审查的时候就公开在SSRN,在网上查阅资料的时候,大多数人是推荐在SSRN上删除论文,避免他人盗取创新点 首先我们登录SSRN界面 选择my paper 在P…

密度聚类:OPTICS算法详解

很多人不理解OPTICS算法绘出的图该怎么理解。为什么波谷就算一类,有个波峰又算另一类了,本篇在第三部分的第2、3节详细讲这个是什么判别分类的。 本篇会添加一些个人思考过程,可能有不严谨的地方,希望在评论区讨论指正。 另外&a…

Ocean Optics USB2000光谱仪无法在Win10系统运行

1、问题描述 USB2000型光谱仪,由于生产年代过于久远,虽然能被Win10系统识别,但是驱动程序安装完成后依然报错, 提示:该设备无法启动。(代码 10) 请求USB BOS 描述符失败。 运行SpectraSuite软件…

光学

1. 镜头规格 1.1 焦距 定义:指从透镜中心到光聚集之焦点的距离,也就是在模组中,从镜片中心到Sensor表面的成像平面的距离。 决定焦距的因素: 材料的折射率凸透镜的曲率半径光的波长 EFL:有效焦距(Effective Focal …

聚类算法OPTICS的理解及实现

前言 前面给大家介绍到了聚类算法中比较经典的 DBSCAN 算法,对于数据量小而且相对比较密集、密度相似的数据集来说,是比较合适的。那么接下来给大家介绍它的改进版 OPTICS (Ordering points to identify the clustering structure),针对 DBS…

(4)聚类算法之OPTICS算法

文章目录 1.引言2.相关定义2.1 DBSCAN相关定义2.2 OPTICS相关定义 3.算法思想3.1算法流程3.2算法伪代码 4.算法实现4.1使用numpy实现OPTICS算法 5.数据及代码下载地址 1.引言 OPTICS(Ordering points to identify the clustering structure)是一基于密度的聚类算法,…

基于密度的聚类算法(2)——OPTICS详解

基于密度的聚类算法(1)——DBSCAN详解 基于密度的聚类算法(2)——OPTICS详解 基于密度的聚类算法(3)——DPC详解 1. OPTICS简介   上一节介绍的DBSCAN算法中,较小的eps将建立更多的簇&#x…

【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示(附源码 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路 1:划分聚类 划分(Partitioning)聚类是基于距离的,它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k…

OPTICS

OPTICS 就是一种基于密度的聚类算法,可以认为是dbscn的改进,改进之处主要是在不用每次调节eps和minpts都需要重新整个训练。其本质还是dbscan,只是能够在给定eps和minpts后,可以训练一次就可以在minpts值定对的情况下,…

聚类算法初探(六)OPTICS

第一章 引言 第二章 预备知识 第三章 直接聚类法 第四章 K-means 第五章 DBSCAN 第六章 OPTICS 第七章 聚类分析的效果评测 第八章 数据尺度化问题 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10089323 欢迎转载/分享, 但请务必声明文章出处. 转…

OPTICS聚类(最清晰解释)

背景 想要理解该算法,你需要先了解: DBSCAN算法 OPTICS(用于识别聚类结构的排序点)算法与 DBSCAN 算法有许多相似之处,可视为 DBSCAN 的泛化,将 eps 要求从单个值放宽到一个范围 DBSCAN 和 OPTICS 之间的主…

机器学习笔记(十一)聚类算法OPTICS原理和实践

OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法,全称是Ordering points to identify the clustering structure。提到基于密度的聚类算法,应该很快会想到前面介绍的DBSCAN聚类算法,事实上,OPTICS也是为了优化DBSCAN而出现的。 一、原理 在…

sklearn聚类之OPTICS算法

文章目录 简介sklearn实现cluster_optics_dbscan 简介 OPTICS算法,全称是Ordering points to identify the clustering structure,是一种基于密度的聚类算法,是DBSCAN算法的一种改进。 众所周知,DBSCAN算法将数据点分为三类&…

聚类算法——OPTICS

网上很多关于OPTICS算法的资料,学习了很多博客之后总感觉不太合自己口味,因此整理了一篇博文供总结和复习,如能有幸帮助到其他人便是荣幸之至,如有错误,不吝指出。阅读此文需要了解“聚类”,“基于密度聚类…

JS获取url参数(简单、实用)

// js获取url传参参数function GetQueryString(name) {var reg new RegExp("(^|&)" name "([^&]*)(&|$)");// Location 对象是 Window 对象的一个部分,可通过 window.location 属性来访问。var r window.location.search.substr(…

js获取url参数值的两种方式详解

有个url如下: http://passport.csdn.net/account/login?fromhttp%3a%2f%2fwrite.blog.csdn.net%2fpostedit 我们该如何获取from这个参数的值呢?在网上搜了下方法很简单,如下,第一种是通过正则,第二种通过切串放进数…

js获取url参数值的方法总结

js获取url参数值的方法总结 1、方式一:通过字符串截取的方式获取参数值;2、方式二:通过正则获取到参数值; 1、方式一:通过字符串截取的方式获取参数值; 1)、函数一:获取URL中的参数名…

Hyperlynx学习心得

1、Altium Designer文件导入Hyperlynx问题 众所周知AD的文件各大友厂商的文件对它都不咋友好~,很多SI、PI文件都不支持,但AD可以输出Hyperlynx文件供其使用、但也会存在一些问题。我遇到问题就是 AD中使用填充的铜皮在Hyperlynx中不识别,直接…