脈沖雷達技術的案例
脈沖雷達應用說明--HK-PG1000
初級脈沖雷達
以下應用說明是關于脈沖發生器 HK-PG-1000在雷達應用中的用途。
初級雷達產生照亮目標的信號并接收其回波。
根據調制（模擬或數字）和生成信號的不連續性，可以區分不同類型的雷達。
最簡單的雷達是脈沖雷達，它不使用任何類型的調制，但它在短時間內產生信號并接收目標產生的反射信號的回波響應。
通過這種方式，它可以確定與物體的距離，計算發送信號和接收到的回波之間的飛行時間。這種架構受到最大范圍和分辨率之間權衡的限制：因此較大的脈沖會增加平均傳輸功率，然后增加最大范圍，但會降低分辨率。
出于這個原因，這種類型的雷達在遠程控制中得到應用，主要用于空中交通管制和天氣觀測（尤其是降水）。
在系統開發過程中，使用脈沖發生器向 RF 調制鏈提供脈沖以測試接收器改變脈沖持續時間的行為是很有用的。
HK-PG-1000 系列脈沖發生器允許使用圖形界面和觸摸屏顯示器輕松創建具有不同脈沖寬度、重復率和振幅的脈沖。
遵循此解決方案，可以節省開發脈沖系統的時間，并將精力集中在雷達設計和測試目標上。
二次雷達
二次雷達是一種用于空中交通管制的特殊雷達，與飛機應答器協同工作。它使用脈沖代碼詢問應答器并等待響應；根據傳輸的代碼，它可以請求識別號、海拔高度等。
詢問基帶代碼非常簡單，它由 3 個脈沖組成，稱為 P1、P2 和 P3，持續時間固定為 800 ns。
第一個脈沖 (P1) 和最后一個 (P3) 由定向天線發射，通過它們之間的距離定義代碼。
第二個脈沖 (P2) 以全向方式傳輸，比第一個脈沖延遲 2 μs；這個特定的脈沖是必要的，因為定向天線發射的次級波瓣可能會擊中其他轉發器，從而導致錯誤的響應和干擾。
展開 康謀技術 | 毫米波雷達技術解析
隨著技術的快熟發展，新一代的4D毫米波雷達通過增加對物體俯仰角度的測量，有效地彌補了這一缺陷，實現了對物體高度的識別。
所謂“4D”，是指這種雷達能夠測量目標的距離、水平方位、速度以及高度四個維度的信息。4D毫米波雷達不僅繼承了傳統毫米波雷達在各種天氣和光照條件下穩定工作的能力，以及能夠探測到被遮擋物體的優勢，還在測量精度和分辨率上實現了顯著提升。
它能夠識別更小的物體、靜止物體，甚至是空中的障礙物。這種雷達對復雜道路環境的適應性更強，這得益于其配備的縱向天線和采用的MIMO（多輸入多輸出）技術，這些技術共同作用，形成了虛擬的孔徑陣列，從而提高了對角度、速度和距離的分辨率。
四、總結
隨著技術的不斷進步，毫米波雷達正朝著更高分辨率、更低成本和更強的集成能力的方向發展，特別是在4D成像技術的應用上，它通過增加對物體高度的測量能力，顯著提升了對復雜交通環境的感知和理解。
在自動駕駛領域，毫米波雷達以其全天候的工作能力、遠距離探測性能、高精度測量以及物體識別與分類的能力，成為了實現安全、可靠自動駕駛的關鍵傳感器技術。隨著成本的降低和性能的提升，毫米波雷達不僅能夠作為其他傳感器的有力補充，還能為未來的智能出行提供了堅實的技術基礎。
展開 SHPB可控多脈沖加載技術與Abaqus仿真方法 ￥15
1、問題介紹
SHPB多脈沖加載方法一般有兩種：多次反射加載法、多級撞擊桿法。多次反射加載法，利用入射桿的反射波在端面二次反射形成加載波，實際上常規的SHPB試驗都是多次反射加載，只不過在處理數據時只截取了第一次加載的數據，其特點是相鄰加載時間間隔是固定值（入射桿桿長的兩倍與桿彈性波速的比值）；多級撞擊桿法，是基于撞擊桿或者加載結構設計，將撞擊桿設計成可實現多次撞擊的結構，撞擊間隔可調可控，多級撞擊桿一般有串聯結構、夾心結構等形式。
本案例主要介紹SHPB夾心結構的多級撞擊桿技術與仿真方法。
2、內容
2.1 基于夾心撞擊桿的多脈沖加載SHPB結構
夾心撞擊桿形式的多脈沖加載SHPB結構如下：
夾心形式的撞擊桿主要由外桿和內桿組成，內桿與外桿端面間隔d。實際試驗中，內桿是圓柱體，尺寸與外桿內徑相同（留有公差），內桿與外桿可以滑動，外桿自由端封閉，靠近撞擊端的端面裝配有端蓋。
進行實驗時，內桿、外桿以相同的初速度運動，由于間隔d的存在，外桿先撞擊入射桿，然后經過一定的時間間隔后內桿再撞擊入射桿，因此通過調節間隔d的大小可以控制多脈沖加載的時間間隔。
2.2 時間間隔計算
根據一維應力波理論，可知：
（1）加載脈寬：
第一次加載（加載波1）：
第二次加載（加載波2）：
（2）兩次沖擊時間間隔：
其中，初始撞擊速度，撞擊外桿長度，撞擊內桿長度，波速，間隔長度，為波阻抗比值。
展開 激光雷達核心技術及行業格局梳理
03、從信噪比看激光雷達技術發展趨勢
信噪比，英文名稱叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又稱為訊噪比。是指一個電子設備或者電子系統中信號與噪聲的比例。
信噪比的計量單位是dB。對于一張圖像來說，計算信噪比可以按照 20lg(信號/噪聲) 這個公式來計算，從公式可以看出信噪比應該越高越好。信噪比高，反應在畫質上就是畫面干凈無噪點；信噪比低會使圖像粗糙噪聲多，畫面發灰不通透，對比度不夠。
信噪比是激光雷達系統中非常重要的設計指標，對探測距離、測距精度都產生重大影響。根據傳感器技術官方微信公眾號的介紹，激光雷達系統的信噪比 SNR 計算方程如下：
因此，根據上述公式，要提高激光雷達的信噪比，最簡單有效的方法是：1）提高接收信號光功率；2）提高探測器的量子效率；3）采用相干探測方法。
3.1 提高接收信號光功率：1550nm波長+光纖激光器+InGaAs接收器
1550nm波長激光雷達加大信號光功率不會對人眼造成傷害。目前市場上大部分的激光雷達都采用了近紅外波段的905nm半導體激光器發射激光脈沖，然后記錄反射光來創建汽車周圍環境的點云圖。
但是，人眼內部對于905nm波長的光相當于是“透明的”，因此采用905nm波長的激光雷達可以直射脆弱的視網膜。但是人眼對于1550nm波長的光則是不透明的，因而該波長的光無法投射到視網膜上，從而可以采用更高功率的激光雷達而不會對人眼造成傷害。
Luminar利用1550nm激光器獲得了40倍于905nm激光器的激光脈沖強度。超強的功率使其激光雷達的探測范圍擴大了10倍，分辨率提高了50倍。
1550nm 波長激光雷達需要采用光纖激光器，搭配InGaAs接收器。
展開 
激光雷達超遠距離測距技術
摘 要
針對超遠距離多功能交會對接激光雷達需求，開展基于非相干測距技術的遠距離激光測距通信一體化模塊研制，在不改變原有雷達主機架構和信號體制下，實現對遠距離高動態合作目標的通信測距功能。推導出測距原理，對動態、時鐘性能等因素產生的測距誤差進行理論分析，給出速度、時鐘性能對測距誤差的影響公式。得出在高動態環境下，相對速度與測距周期、雙方鐘差共同作用產生測距系統誤差，且速度越大系統誤差越大的結論。設計測距通信一體化演示驗證平臺，完成測距通信算法的軟硬件評估，實測結果與理論推導相符，為后續新體制激光雷達原理樣機研制奠定技術基礎。
引 言
掌握航天器交會對接技術是一個國家建立長期無人在軌運行、短期有人照料的載人空間試驗平臺的首要任務。空間交會對接中，測量手段通常有微波雷達、GPS導航定位技術、光學成像敏感器和激光雷達。其中，激光雷達具有波束窄、分辨率高、體積小、質量輕、精度高等優點，空間交會對接激光雷達由主機、信息處理機及合作目標組成。合作目標由多個角錐棱鏡所組成的反射器陣列。由于體積功耗的限制，基于反射器合作目標體制的交會對接雷達作用距離受限，在需要超遠距離進行激光交會對接場合必須尋求新激光雷達體制。
激光通信測距一體化技術已發展的較為成熟，在激光通信的同時實現雙終端間距離和時鐘之間的時差測量。2009年，俄羅斯在GLONASS-K導航衛星上搭載了測距通信激光通信終端，實現了5.5萬千米雙星間的測距通信，測距精度達到了3cm。2013年9月，美國宇航局完成月地之間激光鏈路建立，實現下行622 Mbit/s、上行20Mbit/s的數據傳輸，測距精度為3cm。當前，常用的測距方案有基于雙向單程測量技術和基于多普勒技術兩種。在我國北斗三號衛星激光通信終端及其他編隊飛行器設計中采用了雙向單程的星間測距方案。
展開 自動駕駛車載激光雷達技術現狀分析
注：本圖參照[3]中圖片
圖 3-3 激光雷達光學掃描器部分
3.2.3 光電檢測器
光電檢測器即讀取和記錄反射回到激光雷達的信號的設備。主要有兩種光電檢測技術，分別為固態檢測器(Solid State Detector)和光電倍增管[2]。
3.2.4 導航系統
當激光雷達安裝在移動的平臺，如衛星和飛機上時，它需要其它設備的協助以確定設備當前的位置和轉向信息，這樣才能保證激光雷達測量數據的可用性。衛星導航系統(GNSS, Global Navigation Satellite System)可以提供準確的地理位置信息，慣性測量單元(IMU, Inertial Measurement Unit )則記錄當前位置激光雷達的姿態和轉向信息。GNSS 和 IMU 配合使用，可以將激光雷達測量點由相對坐標系轉換為絕對坐標系上的位置點，從而應用于不同的系統中[2]。
3.3 激光雷達技術指標
3.3.1 線束
為獲得盡量詳細的點云圖，激光雷達必須要快速采集周圍環境的數據。一種方式是提高發射機/接收機的采集速度，每個發射機在每秒內可以發送十萬以上組脈沖，也就是說在 1 秒內，有 100,000 組脈沖完成一次發射/返回的循環。
展開 雷達低可觀測目標探測技術
圖4 FRFT 域動目標檢測原理示意
基于時頻變換的雷達動目標檢測方法的問題在于該類方法多為參數搜索類方法，如FRFT 的變換角搜索，運算效率難以滿足實際要求，且參數估計精度受時頻分辨率和搜索步長的限制。此外，若目標運動特性與變換方法不相匹配，則難以達到顯著提升SCR的效果。
基于長時間積累的機動目標檢測方法
具有低可觀測性的運動目標在距離和多普勒分辨單元中往往具有較低的信噪比/信雜比SNR/SCR，降低了雷達的檢測性能。在雷達信號處理中，通常可以延長積累時間以增加目標的能量，達到改善信號SNR/SCR 的目的。然而，對于常規機械掃描雷達，波束在每個指向的駐留時間有限，因此積累脈沖數有限。數字相控陣雷達和多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）雷達增加了波束的駐留時間，為目標的長時間積累提供了可能性。值得注意的是，在實際應用中，積累時間的長短是一個相對的概念，取決于雷達觀測模式、波束駐留時間、重復頻率和采樣頻率等多種因素。針對目標的不同運動類型，積累時間也不同。
根據長時間脈沖積累是否利用目標信號的相位信息，可分為非相參和相參積累兩種。常用的非相參積累方法包括包絡插值移位補償法、動態規劃法、最大似然法和Hough變換（HT）法等，但其SNR/SCR改善不明顯，不適于復雜環境中動目標檢測。相參積累技術利用目標的運動特性和多普勒信息，可獲得更高的積累增益。
展開 一文讀懂｜什么是dToF激光雷達技術？
此外，在蘋果大力推廣了Face ID功能（3D面部識別技術，該技術于2017年首次在iPhone X上首次推出）之后，它作為一種引領智能手機創新的新形式而受到了廣泛關注。
3D圖像傳感器捕獲圖像的方式主要分為三種技術：立體視覺、結構光和飛行時間（ToF）。ToF進一步分為兩種技術，包括測量相位差的 Indirect ToF（iToF）和測量時間差的Direct ToF（dToF）。
兩種ToF技術：iToF和dToF
iToF方案并不直接測量飛行時間，通常做法是把發射的光波調制成一定頻率的周期性信號，通過測量發射信號和該信號經過被測物反射回來到達接收端時的相位差，間接計算出光的飛行時間。
盡管使用現有的光電二極管（PD）組件比較容易實現，但是由于光電探測器的效率低，很難測量到相距幾米以上物體的距離。
iToF的優點是原理、集成較簡單、技術較成熟；
缺點是精度隨距離下降嚴重、功耗大、易受干擾。
目前，華為、OPPO、vivo等廠商普遍采用此方案。
dToF
方案則是通
過
發出短脈沖光
然后測量發射的光返回所需的時間來檢測與物體的距離。
展開 小米之后 大疆切入汽車賽道：主攻智能駕駛、激光雷達技術
目前，大疆在全球小型無人機市場的份額將近7成，而大疆在無人機上運用的激光雷達技術對自動駕駛也起到關鍵作用。
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6/29 HFSS技術突破與應用場景更新——雷達天線與系統
此次會議講解HFSS在雷達天線與系統行業的某些典型應用場景下的突破性技術，比如基于3D Component技術實現更靈活更快速的大型陣列天線仿真，最新的網格融合技術大幅提升復雜跨尺度問題的網格剖分效率，應用場路協同仿真技術更準確評估射頻電路和天線的系統性能，以及對雷達天線罩問題進行多物理場仿真分析等，這些更新的仿真技術能解決傳統設計過程中面臨的巨大挑戰，幫助用戶更高效完成創新性產品研發。
Ansys助力Innoviz憑借新一代激光雷達設計實現自動駕駛技術變革
Ansys仿真技術可加速高性能激光雷達的研發進程，從而優化設計并滿足嚴格的行業要求
主要亮點
Ansys產品組合可為復雜的微機電激光雷達系統研發提供一系列綜合全面的解決方案
在一年半的時間里，Ansys工具幫助Innoviz Technologies將產品研發流程縮短了兩個完整的設計周期，從而能夠顯著降低成本
Innoviz Technologies通過采用Ansys仿真解決方案，不僅為其客戶成功實現獨特的汽車級激光雷達傳感器支持技術和自動化功能，而且能夠縮短研發時間和降低成本。得益于能夠無縫集成到L3-L5級自動駕駛汽車中的激光雷達設計，Ansys仿真技術可幫助Innoviz Technologies滿足其客戶在耐用性、可靠性和低成本方面的目標。
根據美國交通部國家公路交通安全管理局的一項研究發現，大多數的嚴重碰撞事故都是由人為錯誤所造成，這一統計數據推動了旨在提高道路安全性的自動駕駛汽車研發工作。自動駕駛汽車依賴于激光雷達、雷達和攝像頭等各種組件的傳感功能。激光雷達可提供安全引導車輛行駛所需的高分辨率、遠程3D圖像感知功能。汽車制造商面臨的挑戰在于，現有的激光雷達在性能、尺寸、可靠性和成本感知方面遠未達到行業標準。
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毫米波雷達和「圖像數據」的融合｜技術解讀篇
作者言：
由于工作的關系，一直關注自動駕駛技術中的傳感器感知算法，平時會讀相關的論文，跟蹤學術界和工業界最新的進展。
自動駕駛是近些年來非常火熱的方向，感知技術也是日新月異的發展，因此有必要系統性的梳理技術的脈絡，一方面方便自己隨時查閱，另一方面也期望和同道中人多多交流。
自動駕駛的應用中通常會包括多種傳感器，以提高系統的可靠性。
從目前來看，常用的傳感器包括可見光相機，激光雷達和毫米波雷達。這些傳感器各有優缺點，也互為補充，因此如何高效的融合多傳感器數據，也就自然的成為了感知算法研究的熱點之一。
毫米波雷達感知算法的研究起步較晚，公開的數據庫也不多，因此，目前多傳感器融合的研究主要集中在融合相機（圖像）和激光雷達（點云）的數據。
隨著毫米波雷達在自動駕駛車輛中越來越多的應用，它的數據如何與圖像進行融合，也成為了一個亟需解決的問題。
毫米波雷達的數據一般以 Point Cloud（點云）的形式呈現。理論上說這與激光雷達的點云類似，只是每個點包含的數據不同：激光雷達的點包括 X、Y、Z 坐標和反射信號強度；而毫米波雷達的點包括 X、Y（也可能有 Z）坐標，RCS（物體反射面積）和 Doppler（物體速度）。
因此，很多激光雷達和圖像的融合方法也可以用來融合毫米波雷達。
但相對于激光雷達，毫米波雷達的點云非常稀疏（幾十 vs 幾千），所以在算法上還需要一些特殊的設計。
目前來看，大多數融合算法采用點云數據作為輸入，但是也有部分工作采用更底層的雷達數據，比如 Range-Doppler-Azimuth （RAD）Tensor。
展開 毫米波雷達和「圖像數據」的融合｜技術解讀篇
知圈 | 進“電子電氣群”請加微13636581676,備注架構
作者言：
由于工作的關系，一直關注自動駕駛技術中的傳感器感知算法，平時會讀相關的論文，跟蹤學術界和工業界最新的進展。
自動駕駛是近些年來非常火熱的方向，感知技術也是日新月異的發展，因此有必要系統性的梳理技術的脈絡，一方面方便自己隨時查閱，另一方面也期望和同道中人多多交流。
自動駕駛的應用中通常會包括多種傳感器，以提高系統的可靠性。
從目前來看，常用的傳感器包括可見光相機，激光雷達和毫米波雷達。這些傳感器各有優缺點，也互為補充，因此如何高效的融合多傳感器數據，也就自然的成為了感知算法研究的熱點之一。
毫米波雷達感知算法的研究起步較晚，公開的數據庫也不多，因此，目前多傳感器融合的研究主要集中在融合相機（圖像）和激光雷達（點云）的數據。
隨著毫米波雷達在自動駕駛車輛中越來越多的應用，它的數據如何與圖像進行融合，也成為了一個亟需解決的問題。
毫米波雷達的數據一般以 Point Cloud（點云）的形式呈現。理論上說這與激光雷達的點云類似，只是每個點包含的數據不同：激光雷達的點包括 X、Y、Z 坐標和反射信號強度；而毫米波雷達的點包括 X、Y（也可能有 Z）坐標，RCS（物體反射面積）和 Doppler（物體速度）。
因此，很多激光雷達和圖像的融合方法也可以用來融合毫米波雷達。
但相對于激光雷達，毫米波雷達的點云非常稀疏（幾十 vs 幾千），所以在算法上還需要一些特殊的設計。
展開 飛秒脈沖激光空間光場調控的微透鏡陣列制備技術進展
文章發布：上海安世亞太官方訂閱號（搜索：PeraShanghai）
聯系我們：021-58403100
隨著科學技術的發展，人們對器件的微型化和集成化的要求越來越高，這些微型器件具有能耗少、功能集成、設計自由程度高等特點。尤其是在光學領域，集成光波導芯片等器件在具有與傳統器件相同功能的基礎上，其體積卻可以縮小幾十倍。
作為最基本的微光學元件，微透鏡在多個領域都有非常廣泛的潛在應用，然而常見的面向透明硬脆材料微透鏡的制備方法效率低下，且對作業環境的要求較高，極大地限制了透明硬脆材料微透鏡陣列的大面積制備。
近日，清華大學樊華博士后、吉林大學王磊副教授和徐穎教授等人在《液晶與顯示》（ESCI、核心期刊）發表了題為“飛秒脈沖激光空間光場調控的微透鏡陣列制備技術進展”的綜述文章。
本文介紹了利用飛秒激光燒蝕結合濕法刻蝕制備硬脆材料微透鏡陣列的基本方法，并系統地分析了影響所制備微透鏡形貌的關鍵因素。通過在加工過程中對聚焦光斑的數量和位置進行精細調控，極大地提高了透明硬脆材料微透鏡陣列的加工效率，且可以在加工過程中動態地調整飛秒激光燒蝕改性的形貌，從而實現不同尺寸微透鏡陣列的高速制備。
引言
微透鏡陣列對表面質量和形貌要求比較高，因此對制備工藝提出了很嚴格的要求。科研人員提出了許多方法來實現具有高表面質量的微透鏡陣列的高效制備，比如：
針對柔性材料的熱壓印成型方法實現了大面積微透鏡陣列；
利用灰度光刻工藝和轉印方法在柔性的聚對苯二甲酸乙二醇酯(PET)襯底上實現了微透鏡陣列；
利用光刻和熱回流方式實現了基于聚二甲基硅氧烷材料的微透鏡陣列等。
展開 Ansys助力Innoviz憑借新一代激光雷達設計實現自動駕駛技術變革
Ansys仿真技術可加速高性能激光雷達的研發進程，從而優化設計并滿足嚴格的行業要求
主要亮點
Ansys產品組合可為復雜的微機電激光雷達系統研發提供一系列綜合全面的解決方案
在一年半的時間里，Ansys工具幫助Innoviz Technologies將產品研發流程縮短了兩個完整的設計周期，從而能夠顯著降低成本
Innoviz Technologies通過采用Ansys仿真解決方案，不僅為其客戶成功實現獨特的汽車級激光雷達傳感器支持技術和自動化功能，而且能夠縮短研發時間和降低成本。得益于能夠無縫集成到L3-L5級自動駕駛汽車中的激光雷達設計，Ansys仿真技術可幫助Innoviz Technologies滿足其客戶在耐用性、可靠性和低成本方面的目標。
根據美國交通部國家公路交通安全管理局的一項研究發現，大多數的嚴重碰撞事故都是由人為錯誤所造成，這一統計數據推動了旨在提高道路安全性的自動駕駛汽車研發工作。自動駕駛汽車依賴于激光雷達、雷達和攝像頭等各種組件的傳感功能。激光雷達可提供安全引導車輛行駛所需的高分辨率、遠程3D圖像感知功能。汽車制造商面臨的挑戰在于，現有的激光雷達在性能、尺寸、可靠性和成本感知方面遠未達到行業標準。
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