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🔥 内容介绍
长距离主动成像技术在遥感和目标识别领域具有广泛的应用前景。单光子激光雷达 (LiDAR) 以其高灵敏度和高时间分辨率而著称，然而，在实际应用中，受限于弱回波信号与高背景噪声的混合，现有单光子激光雷达系统的有效探测距离通常仅限于数十公里量级。本文介绍了一种紧凑型同轴单光子激光雷达系统，该系统能够实现高达201.5公里的三维成像。这一突破主要归功于高效的光学收集和探测器件的运用，以及一种我们认为在长距离应用中高效的新型噪声抑制技术。研究结果表明，高效的光子计算算法能够利用少至0.44个光子/像素的回波信号，精确地重建数百公里外的三维图像。这项成果标志着低功耗超长距离实用化激光雷达技术向前迈出了重要一步。
一、引言
激光雷达作为一种主动式遥感技术，凭借其精确的三维空间信息获取能力，在诸多领域展现出强大的应用潜力，例如地形测绘、目标识别、大气探测等。然而，在长距离应用中，激光雷达系统面临着巨大的挑战。大气散射、吸收以及背景噪声的剧烈影响导致回波信号极度衰减，信噪比显著降低，严重限制了探测距离和成像精度。传统的激光雷达系统通常依赖于提高发射功率或增大接收口径来提高信噪比，但这往往伴随着体积增大、功耗提高以及成本上升等问题。因此，开发一种能够在低功耗条件下实现超长距离高精度三维成像的激光雷达系统至关重要。
二、系统设计与关键技术
本文提出的紧凑型同轴单光子激光雷达系统，巧妙地结合了高效的光学器件和先进的信号处理技术，克服了传统长距离激光雷达系统的诸多限制。
首先，系统采用高效率的光学收集和探测器件。这包括大口径、高透过率的接收望远镜，以及高量子效率的单光子探测器。大口径望远镜能够有效地收集来自目标的弱回波信号，而高量子效率的单光子探测器则能够最大限度地提高信号检测效率，从而提高信噪比。同轴设计则简化了系统结构，减小了体积和重量。
其次，本文的核心突破在于一种新型的噪声抑制技术。该技术并非简单的阈值滤波或背景光减法，而是通过对回波信号的时空特性进行精细分析，有效地识别和抑制背景噪声，从而提高信噪比。具体技术细节由于保密原因暂不公开，但可以确认的是，该技术在长距离应用中展现出显著的优越性，能够有效地从强背景噪声中提取出微弱的回波信号。
最后，高效的光子计算算法在数据处理中发挥了关键作用。由于长距离激光雷达系统通常只能接收少量回波光子，因此传统的图像重建算法难以有效地利用这些有限的信息。本文采用了一种新颖的光子高效算法，能够从极少的回波光子中精确地重建三维图像，从而实现了以少至0.44个光子/像素的惊人效率完成数百公里外的三维成像。
三、实验结果与分析
实验结果表明，该系统能够在201.5公里的距离上实现清晰的三维成像。这远远超出了现有单光子激光雷达系统的探测距离。实验中，研究人员利用该系统对远距离目标进行了成像，并对重建图像的质量进行了定量分析，结果显示，即使在极低光子数的条件下，重建图像也具有较高的精度和分辨率。这充分证明了该系统在超长距离三维成像方面的优越性能。
四、结论与展望
本文介绍的紧凑型同轴单光子激光雷达系统，通过采用高效的光学器件、新型噪声抑制技术和高效的光子计算算法，实现了高达201.5公里的超长距离三维成像。该成果代表着低功耗超长距离实用化激光雷达技术取得了重大突破，为遥感和目标识别等领域提供了新的技术手段。未来的研究将集中在进一步提高系统性能、拓展应用范围以及降低系统成本等方面，以期推动该技术在更多领域的广泛应用。 这项技术的进步有望在军事侦察、环境监测、空间探测等领域产生深远的影响。
📣 部分代码
bincount=ceil((MM-mm)/10^12/bin);
y=zeros(lr,lc,bincount);
for a=1:lr
for b=1:lc
if size(totDetect{a,b},1)*size(totDetect{a,b},2)~=0
y(a,b,:) = histcounts(totDetect{a,b},mm:bin*10^(12):MM);
end
end
end
end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] Li Z P , Ye J T , Huang X ,et al.Single-photon imaging over 200 km[J].Optica, 2021.DOI:10.1364/OPTICA.408657.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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