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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于重加权L1范数最小化的激光雷达测距方法及装置，本发明能够有效的利用较短的观测数据，打破系统响应带宽的限制，实现了在远低于奈奎斯特采样定理下的高分辨雷达测距；同时该方法考虑了噪声对高分辨测距的影响，通过求解稀疏约束系数降低噪声对压缩感知方法求解的影响，可使激光雷达信号在低信噪比下对目标进行高性能的测距；最后，该方法还有效保留了高分辨测距后目标的相位特性，提高测距精度的同时还为后续雷达信号处理提供有力支撑，具有较高的实际应用价值。
主权项：1.一种基于重加权L1范数最小化的激光雷达测距方法，其特征在于，包括：利用各互质通道对激光雷达回波进行采样，得到解线性调频信号频谱；基于所述解线性调频信号频谱，得到各互质通道的频谱和时域频谱；基于所述时域频谱和各互质通道中采样到的目标点的相位信息，分别得到粗采样时间误差和精采样时间误差，从而得到多通道采样时间误差；基于各互质通道的频谱的相位误差因子和所述多通道采样时间误差，建立采样时间误差补偿下的第一测距模型；根据所述激光雷达回波得到初始的激光雷达距离像，基于所述初始的激光雷达距离像得到稀疏约束系数；基于所述第一测距模型和所述稀疏约束系数，建立自适应混合重加权L1范数最小化的第二测距模型，从而得到估计距离像；基于当前的估计距离像，利用预设处理方式得到目标距离像；其中，所述预设处理方式包括：根据当前的估计距离像得到目标重加权权重矩阵，基于所述目标重加权权重矩阵得到目标重加权近似Hessian矩阵，基于所述近似Hessian矩阵，利用共轭梯度法得到目标距离像；基于判断标准，判断当前的目标距离像是否满足要求，若是，则根据当前的目标距离像得到目标距离信息；否则，将得到的目标距离信息替代估计距离像，返回所述基于当前的估计距离像，利用预设处理方式得到目标距离像的步骤，得到新的目标距离像，直至新的目标距离像满足要求，从而得到目标距离信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于重加权L1范数最小化的激光雷达测距方法及装置
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