徐冠宇 1尹微 1李策 1,2陈涌 1[ ... ]周鼎富 1,*
作者单位
摘要
1 西南技术物理研究所,四川 成都 610041
2 通化师范学院 物理学院,吉林 通化 134002
脉冲相干激光测风雷达的信号处理通常采用固定长度距离门来划分时域信号,并对每个距离门做频谱计算得到风速度信息。固定距离门的时域信号划分存在中频信号的非整周期截断问题,导致频谱计算时出现频谱泄露而产生误差,使信噪比降低。文中提出一种基于整周期搜索的自适应距离门划分方法,距离门长度与中频信号频率自适应,可实现对信号的整周期分割,避免了频谱处理中的频谱泄漏问题,提高频率估计精度。采用加噪信号对两种处理方法进行仿真分析,结果表明:自适应距离门方法可实现距离门长度与中频信号的自适应,在信噪比小于1 dB时,该方法得到的中频估计误差是固定距离门方法的38%~62%。应用自适应距离门方法处理激光测风雷达系统获取的转盘和风场回波信号,与使用固定距离门方法的激光测风雷达测量结果进行对比。结果表明:自适应距离门划分方法对转盘速度测量的均方根误差为0.19 m/s,大气风速度测量的距离分辨率在7~11 m之间变化,均优于固定距离门方法,实现了激光测风雷达的距离分辨率和测量精度的提升。
激光测风雷达 整周期搜索 自适应距离门 信号处理 wind lidar full cycle search adaptive range-gate signal processing 
红外与激光工程
2021, 50(12): 20210187
作者单位
摘要
江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
现有的三维物体识别和位姿估计方法无法很好地用于散乱堆放物体的场景,尤其是有严重遮挡和混叠的场景。使用基于点对特征的点云匹配和位姿估计算法,针对工业环境中乱序物体的特点,进行了一系列改进,如场景点云法线方向一致性调整、抓取位姿筛选策略调整、旋转对称引起的角度偏差调整,以取得更理想的位姿估计结果。在仿真环境和真实场景下进行了一系列实验,实验结果表明,所采用的算法在乱序物体场景中的位姿估计效果比较理想。
机器视觉 点对特征 点云匹配 位姿估计 散乱堆放 旋转对称物体 
激光与光电子学进展
2020, 57(18): 181508

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