一种量子激光雷达的测距滤波跟踪方法及系统
阅读说明：本技术 一种量子激光雷达的测距滤波跟踪方法及系统 (Range finding filtering tracking method and system for quantum laser radar ) 是由 王海伟 肖�琳 刘文豪 于 2021-08-11 设计创作，主要内容包括：本发明涉及量子激光雷达的测距滤波跟踪方法,依据探测信号合成二值化图像；对预定范围内的所有观测距离数据进行哈夫变换得到目标初始距离以及速度；确定跟踪的观测距离范围和时间范围；对指定范围的所有观测距离数据进行哈夫变换得到实时观测距离以及速度；依据实时观测距离及速度获得更新的观测距离范围,在更新的观测距离范围和时间范围内的所有观测距离进行哈夫变换得到更新的实时观测距离以及速度,重复执行直至跟踪结束后退出；还包括基于卡尔曼滤波的预测估计步骤,依据一当前观测时刻的观测距离估计值和实时速度估计下一观测时刻的观测距离估计值。能够对高速高动态目标进行具有广泛适用性的目标提取和跟踪探测。(The invention relates to a distance measurement filtering tracking method of a quantum laser radar, which synthesizes a binary image according to a detection signal; performing Hough transformation on all observation distance data in a preset range to obtain an initial distance and a speed of a target; determining a tracked observation distance range and a tracked time range; performing Hough transformation on all observation distance data in a specified range to obtain real-time observation distance and speed; obtaining an updated observation distance range according to the real-time observation distance and speed, performing Hough transform on all observation distances in the updated observation distance range and time range to obtain an updated real-time observation distance and speed, and repeating the operation until the tracking is finished; and the method also comprises a prediction estimation step based on Kalman filtering, and the estimation value of the observation distance at the next observation time is estimated according to the estimation value of the observation distance at the current observation time and the real-time speed. The target extraction and tracking detection with wide applicability can be carried out on the high-speed and high-dynamic target.)
技术领域
本发明涉及量子激光雷达技术领域，特别涉及量子激光雷达的测距滤波跟踪方法及系统。
背景技术
量子激光雷达实现对目标的测距与成像，一般量子激光雷达具有激光发射重频高，探测信号极其微弱，为亚光子量级，因探测器暗计数和背景引入的光子噪声相对传统激光雷达更为强烈，目标回波光子信号经常淹没于背景噪声中，造成了信号提取的困难。目前多采用多次累积和伪随机调制的方法，然后根据目标的距离相关性来提取目标，以上方法适合于静态、低速、或合作目标的探测。
量子激光雷达相比传统激光雷达具有观测距离远、体积小、功耗低等优点，未来应用潜力较大，但目前仅适用于静态、低速、或合作目标的探测。针对高速高动态目标，由于高速高动态目标的距离、速度、加速度和运动矢量等参数都急剧变化，前后观测距离的相关性变弱，通过传统的多次累积方法已经无法实现目标距离实时提取，易出现目标跟踪失败等情况。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提供一种量子激光雷达的测距滤波跟踪方法及系统。本发明的技术方案如下：
一种量子激光雷达测距滤波跟踪方法，包括以下步骤：
步骤1，一探测器探测目标回波信号获得探测信号，依据所述探测信号获得目标回波强度和噪声回波强度，根据所述目标回波强度获得目标二值化图像，根据所述噪声回波强度获得噪声二值化图像，依据所述目标二值化图像及所述噪声二值化图像获得合成二值化图像，所述合成二值化图像包括观测时间范围内的各个观测时刻和每一观测时刻对应的观测距离；
步骤2，对所述合成二值化图像中预定的观测时间范围内的所有观测距离的数据进行哈夫变换，获得一参数空间分布值，依据所述参数空间分布值得到目标初始距离以及目标初始速度；
步骤3，根据所述目标初始距离以及目标初始速度确定跟踪的一观测距离范围和一观测时间范围；
步骤4，对所述观测距离范围和所述观测时间范围内的所有观测距离的数据进行哈夫变换，得到第二参数空间分布值，依据所述第二参数空间分布值得到所述观测时间范围内的实时观测距离以及实时速度；
步骤5，依据所述实时观测距离及所述实时速度获得一更新的观测距离范围，在所述更新的观测距离范围和一向后推移预定时间的更新的观测时间范围内的所有观测距离进行哈夫变换，得到一更新的参数空间分布值，依据所述更新的参数空间分布值得到所述更新的观测时间范围内的实时观测距离以及实时速度，重复执行步骤5直至跟踪结束后退出；
执行步骤4和步骤5的过程中，还包括基于卡尔曼滤波的预测估计步骤，依据一当前观测时刻的观测距离估计值和实时速度估计下一观测时刻的观测距离估计值。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，所述步骤1包括：
步骤11，根据所述目标回波强度计算每个观测距离单元的目标出现概率，根据所述目标出现概率赋值在对应的观测时刻和观测距离单元内，获得与所述观测时刻和对应的观测距离相关的所述目标二值化图像；
步骤12，根据所述噪声回波强度计算每个距离单元的噪声探测概率，根据所述噪声探测概率赋值在对应的观测时刻和观测距离单元内，获得与所述观测时刻和对应的观测距离相关的所述噪声二值化图像；
步骤13，将所述目标二值化图像与所述噪声二值化图像进行逻辑与运算，获得合成二值化图像。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，所述步骤1中
每个观测距离单元的目标回波强度通过以下公式获得：
Ns＝(p*Nt*Nr*(t^2)*Et*Ar*At*Nq*Nm)/(Al*pi*R*R*E)；
每个观测距离单元的目标出现概率通过以下公式获得：
Ps＝1-exp(-Ns)；
每个观测距离单元的噪声回波强度通过以下公式获得：
Nn＝(p*e*i*Ar*Nr*t^2*s^2*Nq)/E；
每个观测距离单元的噪声探测概率通过以下公式获得：
Pn＝1-exp(-Nn/(1/tsd))；
其中，p为目标反射率，Nt为激光发射系统效率，Nr为激光接收系统效率，t为大气透过率，Et为单脉冲能量，Ar为接收有效面积，At为目标投影面积，Nq为单光子探测器量子效率，Nm为瞄准概率，pi取值为3.1415926，E为单光子能量，e表示背景辐射照度，i表示窄带滤波片带宽，s表示目标视场角，Al表示目标处激光光斑面积，R为探测距离，Ns为信号光电子强度，Nn为噪声光子强度，tsd为1s对应的观测时间单元。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，所述步骤2包括以下步骤：
步骤21，取极半径的单元数为d作为所述哈夫变换的观测距离单元的数量，取角度范围为0～θ作为角度参数，根据所述观测距离单元，所述观测时间单元，最大速度，最小速度计算角度搜索范围，计算公式如下：
θ∈[arctan((Δd/Δt)/Vmax)arctan((Δd/Δt)/Vmin)]，
其中Vmin为目标的最小速度，Vmax为目标的最大速度，Δd为所述观测距离单元，Δt为所述观测时间单元，θ为搜索角度；
步骤22，依据选取的所述极半径和所述角度参数进行哈夫变换，得到第一参数空间分布值；
步骤23，在所述第一参数空间分布值中搜索得到峰值点坐标(ρ，θ)，依据下列公式计算所述峰值点坐标(ρ，θ)对应的目标初始距离和目标初始速度，
s0＝ρ/sinθ×Δa，
v0＝Δd/Δt/tanθ，其中s0为目标初始距离，v0为目标初始速度，ρ为极半径。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，所述步骤3包括以下步骤：
步骤31，依据所述目标初始距离以及所述目标初始速度获得一第一观测距离，计算公式如下：s1＝s0-v0*Δt，式中s0为目标初始距离，v0为目标初始速度，s1为所述第一观测距离；
步骤32，根据观测时间范围以及目标的最大速度得到观测距离范围，sg＝[s1-sf1s1+sf2]，其中sg为所述观测距离范围，sf1，sf2同为距离偏移量；
步骤33，计算所述距离门对应的观测距离单元的数目：
式中round()表示取整；Δd为所述观测距离单元。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，所述步骤4包括以下步骤：
步骤41，取极半径ρ的单元数为d作为所述哈夫变换的观测距离单元的数量，取角度范围为0～θ作为角度参数；
步骤42，依据选取的所述极半径和所述角度参数进行哈夫变换，得到第二参数空间分布值；
步骤43，在所述第二参数空间分布值中搜索峰值点坐标，根据所述观测距离单元，所述观测时间单元，最大速度，最小速度计算角度搜索范围，计算公式如下：
θ∈[arctan((Δd/Δt)/vVmax)arctan((Δd/Δt)/Vmin)]，
式中，Δd为所述观测距离单元，Δt为所述观测时间单元，θ为搜索角度,Vmin为目标的最小速度，Vmax为目标的最大速度；
步骤44，在所述第二参数空间分布值中搜索得到峰值点坐标(ρ，θ)，计算所述峰值点坐标(ρ，θ)对应的实时观测距离sn和实时观测速度vn；
sn＝ρ/sinθ×Δd+s1-sf，vn＝Δd/Δt/tanθ，
其中为sn为实时观测距离，vn为实时观测速度,sf为距离偏移量。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，基于卡尔曼滤波的预测估计步骤中，采用估计的观测距离和速度来预测观测距离估计值，sn1(k)＝sn-vn×(k+n)×Δt，式中k为下一观测周期内观测时刻序号，n为观测时刻偏移值，sn和vn为当前观测时间范围和观测距离范围内估计的观测距离估计值和速度估计值。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，还包括目标轨迹获得步骤，依据每一观测时刻的所述实时观测距离形成目标轨迹，依据每一观测时刻的所述观测距离估计值形成预测轨迹。
一种量子激光雷达测距滤波跟踪系统，包括，
处理单元，用于执行上述的方法；
接口芯片，与所述处理单元连接，用于输出所述处理单元产生的数据，所述数据包括实时观测距离和实时速度；
存储芯片，与所述处理单元连接，用于存储所述处理单元产生的数据；所述数据包括光子事件数据；
测时芯片，所述测时芯片的输入端连接一激光发射主波信号、一时间信号，和一单光探测器输出的光电信号，所述测时芯片的输出端连接所述处理单元，所述测时芯片输出光子事件的发生时刻，所述光子事件包括目标光子事件和噪声光子事件；
晶振单元，与所述测时芯片和所述处理单元连接，用于提供所述时间信号。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪系统，所述处理单元采用基于FPGA或DSP架构的芯片，所述接口芯片包括网口接口芯片和/或串口接口芯片。
有益效果：本发明的一种量子激光雷达的测距滤波跟踪方法，能够对高速高动态目标进行具有广泛适用性的目标提取和跟踪探测，同时保证实时性、鲁棒性和可靠性。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统结构框图；
图3为本发明的噪声二值化图像示意图；
图4为本发明的目标二值化图像示意图；
图5为本发明的合成二值化图像示意图；
图6为本发明的目标轨迹示意图；
图7为本发明的包含噪声的二值图的全过程模拟图；
图8为基于模拟图像的捕获阶段测距滤波示意图；
图9为基于模拟图像的预测跟踪阶段测距滤波示意图；
图10为本发明的基于模拟图像的全过程测距滤波实现图像示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
参照图1，一种量子激光雷达测距滤波跟踪方法，包括以下步骤：
步骤1，一探测器探测目标回波信号获得探测信号，依据探测信号获得目标回波强度和噪声回波强度，根据目标回波强度获得目标二值化图像，根据噪声回波强度获得噪声二值化图像，依据目标二值化图像及噪声二值化图像获得合成二值化图像，合成二值化图像包括观测时间范围内的各个观测时刻和每一观测时刻对应的观测距离；
步骤2，对合成二值化图像中预定的观测时间范围内的所有观测距离的数据进行哈夫变换，获得一参数空间分布值，依据参数空间分布值得到目标初始距离以及目标初始速度；
步骤3，根据目标初始距离以及目标初始速度确定跟踪的一观测距离范围和一观测时间范围；
步骤4，对观测距离范围和观测时间范围内的所有观测距离的数据进行哈夫变换，得到第二参数空间分布值，依据第二参数空间分布值得到观测时间范围内的实时观测距离以及实时速度；
步骤5，依据实时观测距离及实时速度获得一更新的观测距离范围，在更新的观测距离范围和一向后推移预定时间的更新的观测时间范围内的所有观测距离进行哈夫变换，得到一更新的参数空间分布值，依据更新的参数空间分布值得到更新的观测时间范围内的实时观测距离以及实时速度，重复执行步骤5直至跟踪结束后退出；
执行步骤4、步骤5的过程中，还包括基于卡尔曼滤波的预测估计步骤，依据一当前观测时刻的观测距离估计值和实时速度估计下一观测时刻的观测距离估计值。
本发明通过将微弱光子回波信号的跟踪测距滤波问题转换为二值化光子事件点云图像处理问题，对连续多次观测形成的合成二值化图像进行哈夫变换获得参数空间分布值，自参数空间分布值中获得目标初始距离以及目标初始速度，根据目标先验信息划定跟踪目标的观测距离范围以及观测时间范围，长时间连续累积记录光子计数事件，得到观测时间范围内的实时观测距离以及实时速度，在此基础上获得更新的观测距离范围及观测时间范围，不断重复直到捕获目标，在跟踪阶段还同时应用卡尔曼滤波算法，对目标观测距离和速度进行预测，通过实时更新观测距离范围和时间范围，减少运算量，依次不断迭代运算连续输出目标距离和目标速度。预测跟踪阶段基于目标预测信息，累积观测次数少，二值化光子事件图像数据量小、运算量小、运算时间短，数据刷新率高，适合于高速高动态目标跟踪。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，步骤1包括：
步骤11，根据目标回波强度计算每个观测距离单元的目标出现概率，根据目标出现概率赋值在对应的观测时刻和观测距离单元内，获得与观测时刻和对应的观测距离相关的目标二值化图像；
步骤12，根据噪声回波强度计算每个观测距离单元的噪声探测概率，根据噪声探测概率赋值在对应的观测时刻和观测距离单元内，获得与观测时刻和对应的观测距离相关的噪声二值化图像；
步骤13，将目标二值化图像与噪声二值化图像进行逻辑与运算，获得合成二值化图像。
量子激光雷达探测中，目标的亚光子回波信号被单光子探测器探测，有一定的概率转换为光子事件被采集系统记录下来，目标回波光子事件记录观测时刻以及回波到达时刻，其中回波到达时刻可转换为目标观测距离，因探测器自身暗计数和背景引入的随机噪声也被记录为噪声光子事件，和目标没有相关性随机出现。
量子激光雷达观测目标时观测距离维上量化为n个距离栅格，n值越大距离精细度越高，当光子事件的目标距离落入到距离栅格时，则距离栅格值标记为1，否则为0。本发明根据单光子探测器探测到的目标回波强度计算每个观测距离单元的目标出现概率，根据概率生成0或1赋值在对应的观测时刻和观测距离单元内，生成以观测时刻为横轴，观测距离为纵轴的目标二值化图像，如图3所示，同理，参照图4，根据噪声回波强度计算每个观测距离单元的噪声探测概率，根据噪声探测概率赋值，获得以观测时刻为横轴，观测距离为纵轴的噪声二值化图像，将噪声二值化图像与目标二值化图像进行与运算，得到最终的合成二值化图像，如图5所示。举例来说，坐标为(M，N)的值为1意味着在M0+(M-M0)×Δt时刻，量子激光雷达观测到一次光子事件，对应的距离为N0+(N-N0)×Δd，(M0，N0)为图像原点的坐标，Δt为观测时间单元，Δd为观测距离单元。
针对高速高动态目标，反应在二值化光子事件图像中目标运动轨迹呈现直线、二次曲线或高次曲线，目标跟踪测距滤波的问题就转变为在连续多次观测形成的二值化图像中提取具有相关性的曲线。优选地，步骤1中
每个距离单元的目标回波强度通过以下公式获得：
Ns＝(p*Nt*Nr*(t^2)*Et*Ar*At*Nq*Nm)/(Al*pi*R*R*E)；
每个观测距离单元的目标出现概率通过以下公式获得：
Ps＝1-exp(-Ns)；
每个距离单元的噪声回波强度通过以下公式获得：
Nn＝(p*e*i*Ar*Nr*t^2*s^2*Nq)/E
每个距离单元的噪声探测概率通过以下公式获得：
Pn＝1-exp(-Nn/(1/tsd))；
其中，p为目标反射率，Nt为激光发射系统效率，Nr为激光接收系统效率，t为大气透过率，Et为单脉冲能量，Ar为接收有效面积，At为目标投影面积，Nq为单光子探测器量子效率，Nm为瞄准概率，pi取值为3.1415926，E为单光子能量，e表示背景辐射照度，i表示窄带滤波片带宽，s表示目标视场角，Al表示目标处激光光斑面积，R为探测距离，Ns为信号光电子强度，Nn为噪声光子强度，tsd为1s对应的观测时间单元。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，步骤2包括以下步骤：
步骤21，取极半径的单元数为d作为哈夫变换的观测距离单元的数量，取角度范围为0～θ作为角度参数，根据观测距离单元，观测时间单元，最大速度，最小速度计算角度搜索范围，计算公式如下：
θ∈[arctan((Δd/Δt)/Vmax)arctan((Δd/Δt)/Vmin)]，
其中Vmin为目标的最小速度，Vmax为目标的最大速度，Δd为观测距离单元，Δt为观测时间单元，θ为搜索角度；
步骤22，依据选取的极半径和角度参数进行哈夫变换，得到第一参数空间分布值；
步骤23，在第一参数空间分布值中搜索得到峰值点坐标(ρ，θ)，依据下列公式计算峰值点坐标(ρ，θ)对应的目标初始距离和目标初始速度，
s0＝ρ/sinθ×Δd，
v0＝Δd/Δt/tanθ，其中s0为目标初始距离，v0为目标初始速度，ρ为极半径。
在目标捕获阶段，将开始累积的预定观测时间范围内的所有观测距离单元的数据按照选定的极目标和角度参数进行哈夫变换，得到第一参数空间分布值，在第一参数空间分布值中搜索峰值点，获得目标初始距离及初始速度。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，步骤3包括以下步骤：
步骤31，依据目标初始距离以及目标初始速度获得一第一观测距离，计算公式如下：s1＝s0-v0*Δt，式中s0为目标初始距离，v0为目标初始速度，s1为第一观测距离；
步骤32，根据观测时间范围以及目标的最大速度得到第一观测距离范围，sg＝[s1-sf1 s1+sf2]，其中sg为所述观测距离范围，sf1，sf2同为距离偏移量；
步骤33，计算第一观测距离范围对应的观测距离单元的数目：
式中round()表示取整；Δd为观测距离单元。根据捕获阶段得到的目标初始距离及初始速度，计算出跟踪的第一观测距离范围或称距离门，表示在此距离范围内搜索目标。根据上一次在对应的观测时间范围和观测距离范围内解算得到的速度值估算出下一次的观测距离范围和观测时间范围。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，步骤4包括以下步骤：
步骤41，取极半径ρ的单元数为d作为哈夫变换的观测距离单元的数量，取角度范围为0～θ作为角度参数；
步骤42，依据选取的极半径和角度参数进行哈夫变换，得到第二参数空间分布值；
步骤43，在第二参数空间分布值中搜索峰值点坐标，根据观测距离单元，观测时间单元，最大速度，最小速度计算角度搜索范围，计算公式如下：
θ∈[arctan((Δd/Δt)/Vmax)arctan((Δd/Δt)/Vmin)]，
式中，Δd为所述观测距离单元，Δt为所述观测时间单元，θ为搜索角度,Vmin为目标的最小速度，Vmax为目标的最大速度；
步骤44，在第二参数空间分布值中搜索得到峰值点坐标(ρ，θ)，计算峰值点坐标(ρ，θ)对应的实时观测距离sn和实时观测速度vn；
sn＝ρ/sinθ×Δd+s1-sf，vn＝Δd/Δt/tanθ，
其中为sn为实时观测距离，vn为实时观测速度，sf为距离偏移量。
在选定的第一观测距离范围和观测时间范围内进行哈夫变换，计算出目标在这一时间段内的实时观测距离和实时观测速度，然后执行步骤5，根据更新的观测距离范围和一向后推移预定时间的更新的观测时间范围获得更新的实时观测距离以及实时速度，重复执行步骤5直至跟踪结束后退出，当目标物体位置或速度超出追踪范围时或目标回波强度很小探测不到目标时，表明追踪结束。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，基于卡尔曼滤波的预测估计步骤中，采用估计的观测距离和速度来预测观测距离估计值，sn1(k)＝sn-vn×(k+n)×Δt，式中k为下一观测周期内观测时刻序号，n为观测时刻偏移值，sn和vn为当前观测时间范围和观测距离范围内估计的观测距离估计值和速度估计值。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪方法，还包括目标轨迹获得步骤，依据每一观测时刻的实时观测距离形成目标轨迹，依据每一观测时刻的观测距离估计值形成预测轨迹。图6为提取的目标轨迹图，其中‘*’表示跟踪到的真实距离值，图中每秒得到一个实时观测距离值，线条为跟踪阶段的预测值。
图7为包含噪声的二值图的全过程模拟图，通过取比如前750次观测的数据进行目标捕获，捕获到目标后得到目标当前位置的目标初始距离以及目标初始速度，图8所示为基于模拟图像捕获阶段测距滤波示意图。根据捕获阶段得到的距离及速度值，开较小的观测距离范围和观测时间范围进行结算，得到目标的实时观测距离和实时观测速度，图9中方框为每一次解算的观测距离范围(或称距离门)和观测时间范围(或称时间门)，图9的原点部分为每个观测距离范围和观测时间范围解算后得到的距离速度值。根据跟踪解算出的实时观测距离、速度值及运动模型进行后续一段时间目标位置的预测。图10为基于模拟图像全过程测距滤波实现图像，图10中三角的位置即为目标预测位置。
一种量子激光雷达测距滤波跟踪系统，包括，
处理单元20，用于执行上述的方法；
接口芯片30，与处理单元20连接，用于输出处理单元20产生的数据g，数据包括实时观测距离和实时速度；
存储芯片50，与处理单元20连接，用于存储处理单元20产生的数据f；数据包括光子事件数据；
测时芯片10，测时芯片10的输入端连接一激光发射主波信号b、一时间信号，和一单光探测器输出的光电信号c，测时芯片10的输出端连接处理单元20，测时芯片10输出光子事件的发生时刻d，光子事件包括目标光子事件和噪声光子事件；
晶振单元40，与测时芯片10和处理单元20连接，用于提供时间信号e。
处理单元20还依据需要连接一同步时序信号a。
本发明的量子激光雷达测距滤波跟踪系统，处理单元20采用基于FPGA或DSP架构的芯片，接口芯片30包括网口接口芯片和/或串口接口芯片。
本发明提供了一种量子激光雷达的测距滤波跟踪方法及系统，能够广泛适应高速高动态目标的目标提取和跟踪探测，解决实时性、鲁棒性和可靠性问题，并基于嵌入式系统实现上述系统，以此扩展量子激光雷达的应用到高速高动态目标探测和成像领域，在地基、机载、星载预警雷达，导弹制导等应用场景意义重大。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。