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激光雷达

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。

从工作原理上讲，与微波雷达没有---的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、等目标进行探测、---和识别。

工作在红外和可见光波段的，以激光为工作光束的雷达称为激光雷达。它由激光发射机、光学---、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光---再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

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用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术模式识别技术。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用n维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在---分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、---相关匹配方法(16)、bayes似然(35).bayes分类器(36)、bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

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。