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激光雷达目标识别技术
目标识别技术是指:利用宙达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上:的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，根据大量训练样本所确定的鉴别函
无人驾驶激光雷达测试板
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激光雷达目标识别技术
目标识别技术是指:利用宙达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上:的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减
速,落在真的后面,从而可以区别目标。
所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），终进行分类和描述。随着科学技术的发展，性能的提高，对雷达目标识别
提出了越来越高的要求。
日前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高我国的实力，适应未来反、反卫、空间攻防、国上防空与对事斗争的需要，急需加大雷达目标识别技术研究的力度雷达目标识别策咯主要基于中段、再入段过程中弹道目标群的不同特性。
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各种特征识别方法对雷达的要求
不同的识别方法对雷达系统有着不同的要求。
基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法对雷达没有特殊的要求，它是在现有雷达的基础上，利用目标运动所引起的回波起伏特性和动态目标的调制谱特性，并结合雷达所能获取的目标空间坐标及运动参数〈如目标高度、速度、航迹等）来进行目标识别，因而主要用于低分辨雷达的目标识别。
基于极点分布的目标识别方法可分为时域和频域方法。时域方法提取目标极点要求雷达的发射信号带宽足够宽，以保证由目标的瞬态响应中能够获得正确的目标极点;频域方法则要求雷达能够发射多种频
率的电磁波以获取目标的频率响应。
基于高分辨力雷达成像的目标识别方法要求雷达不仅具有高的距离分辨力（对于一维距离像方法)而且具有高的角分辨力(对于二维距离像方法)，这就要求采用宽带高分辨、合成孔径或逆合成孔径雷达。基于目标极化特征的目标识别方法要求雷达能够测量目标对不同极化方向的入射电磁波的极化散射特性、
雷达具有变极化特性，这增加了雷达系统的复杂性，限制了其应用。
针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法:基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的儿种模式识别技术: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。后分析了问题的可能解决思路。
雷达目标识别技术回顾及发展现状
雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。
雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基木功能之一。目标识别技术是指:利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。
激光雷达与摄像头的融合
激光雷达与摄像头融合，其实相当于是激光雷达发挥激光雷达的优势，摄像头发挥摄像头的优势，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。
其实摄像头发现同一个物体是非常容易的，比如做人的跟踪或车的跟踪。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：如果可以通过摄像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跟踪才能做一些预测。
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、运动物体的跟踪和预测，这是非常有意义的。
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