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一基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别

这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成动应用。

1、利用目标回波起伏特性的识别

空中目标对低分辨力雷达来讲可以看作点目标，其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信息数据进一

步分析，可以判所目标的运动情况。

2》利用动态目标的调制谱特性的识别

动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷达回波的周期性调制。不同目标的周期性调制谱差异很大，因而可用于目标识别。bell等详细分析了喷气发动机的调制.jem现象，并建立了相应的数学模型，为利用jem效应进行目标识别奠定了理论基础。

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激光雷达与-头性能对比

在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和-头分别有各自的优缺点。

-头的优点是成本低廉，用-头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。-头的劣势，，获取准确三维信息非常难单目-头几乎不可能，也有人提出双目或三目-头去做；另一个缺点是受环境光-比较大。

激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的终形态也还未确定。

就两种传感器应用特点来讲，-头和激光雷达-头都可用于进行车道线检测。除此之外，激光雷达还可用于路牙检测。对于车牌识别以及道路两边，比如限速牌和红绿灯的识别，主要还是用-头来完成。如果对障碍物的识别，-头可以很容易通过-学习把障碍物进行细致分类。但对激光雷达而言，它对障碍物只能分一些大类，但对物体运动状态的判断主要靠激光雷达完成。

2.激光雷达和-头分别完成什么工作

无人驾驶过程中，环境感知信息主要有这几部分：一是行驶路径上的感知，对于结构化道路可能要感知的是行车线，就是我们所说的车道线以及道路的边缘、道路隔离物以及-路况的识别；对非结构道路而言，其实会复杂。

周边物体感知，就是可能影响车辆通行性、安全性的静态物体和动态物体的识别，包括车辆，行人以及交通标志的识别，包括红绿灯识别和限速牌识别。

激光雷达与-头的融合

激光雷达与-头融合，其实相当于是激光雷达发挥激光雷达的优势，-头发挥-头的优势，他们在某些地方是做得不够好，需要两个传感器甚至多个传感器信息进行底层的融合。

在融合的时候，首先步，标定。比如说左上角上图，我看到凳子，左下角激光雷达也看到的是凳子，那么我通过标定的方式告诉它，其实两个是同一个物体。

其实-头发现同一个物体是非常容易的，比如做人的-或车的-。对于激光雷达而言， 要去识别前后帧是否同一辆车和同一个行人是非常困难的。

激光雷达有一个好处：如果可以通过-头告诉它前后两帧是同一个物体，那么通过激光雷达就可以知道物体在这前后两帧间隔内：运动速度和运动位移是多少。这是非常关键的，因为只有做运动物体的-才能做一些预测。

人在驾驶的过程中，他得时刻知道周围物体的运动状态。对于无人驾驶，除了对车辆进行位置的估计以及导航之外，其实还需要对周边物体、运动物体的-和预测，这是非常有意义的。