一种基于时域补偿和相位补偿的相干激光雷达增强速度测量方法

摘要

我们提出了一种增强的速度检测方法，可降低计算资源消耗。在18.5公里的目标测量中，平均速度检测概率提高了49.17%，平均速度均方误差降低了35.32%。

作者

Xianzhuo Li 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

Nan Ye 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

Junjie Zhang 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

Yingchun Li 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

Zhiyong Lu 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室，上海，中国

Honghui Jia 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室，上海，中国

Haoming Yuan 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室，上海，中国

Wenzhong Liu 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

Kun Chen 上海大学先进通信与数据科学研究所专项光学与光网络重点实验室，上海，中国

出版信息

期刊: 2024 Asia Communications and Photonics Conference (ACP) and International Conference on Information Photonics and Optical Communications (IPOC) 年份: 2024 页码: 1-5 DOI: 10.1109/ACP/IPOC63121.2024.10809874 文章编号: 10809874 ISSN: Electronic ISSN: 2162-1098, Print on Demand(PoD) ISSN: 2162-108X

指标

论文引用数: 1 总下载量: 31

关键词

IEEE 关键词: 激光雷达, 相位测量, 信号处理算法, 雷达检测, 均方误差方法, 光学变量测量, 雷达信号处理, 速度测量, 时域分析, 光子学

Index Terms: 相位补偿, 相干激光雷达, 时域补偿, 均方误差, 平均速度, 平均概率, 检测概率, 可测目标, 平方平均, 平均均方, 定位信号, 速度测量, 雷达系统, 希尔伯特变换, 本振, 光耦合, 多普勒频率, 回波信号, 目标速度, 本振信号, 速度误差, 位宽, 雷达信号处理, 平衡检测, 相干检测, 干涉相位, 分辨信号, 检测带宽

作者关键词: 相干激光雷达, 速度测量, 时域补偿, 共轭相位补偿

未定义

SECTION I. 引言

近些年来，自动驾驶汽车、机载雷达、卫星间通信以及卫星遥感等技术快速发展。LiDAR 作为这些技术的基础技术，在 ¹–​² 方面发挥着重要作用。根据工作原理，LiDAR 可分为非相干 LiDAR 与相干 LiDAR。非相干 LiDAR 通常采用飞行时间（TOF）方法，实施简单但分辨率和检测信息较低。相干 LiDAR 能测量多种物理参数，具有高灵敏度和分辨率，并拥有强大的抗干扰能力，因而在应用上日益普及[4].

在相干 LiDAR 系统中，用于速度测量的特定频率偏移方法通常用于检测 ³–​⁴。然而，这些论文中使用的方法无法捕获超高多普勒目标的速度。 ⁵ 通过相位调制器产生宽带、窄线宽线性 FM 激光信号可以将频率提升至 GHz 级别。然而，对于超高速目标，该方法需要极宽带宽的探测器，可能会提高探测成本、引入额外噪声，并导致严重的幅度和相位抖动。为在使用低带宽探测器时检测超高速目标，我们可以通过调节两束激光来实现本地信号的频率偏移。该相干雷达系统结构已被提出 ⁶。该方法可实现快速频率扫描以检测高速移动目标，并大幅降低对探测器的要求。然而，由于使用两束激光且需要将两束光分离，这会产生来自不同设备的干扰，导致系统相干性下降和检测性能降低。 ⁷ 仅研究了光纤内的相干性能，而未考虑硬件实现的可行性。根据论文结论，该系统需要 500 MHz 的采样率和 0.7 ms 的积分时间才能实现最佳相干性能。这意味着信号处理需要 350,000 点的 FFT 计算。然而，目前硬件供应商提供的大多数 Fourier Transform (FFT) IP 核最多支持 65,536 点的计算，并消耗大量芯片资源。以 Xilinx 的高性能 Field‑Programmable Gate Array(FPGA) 芯片 XCZU15EG‑FVBl156 为例，表 I 显示了 FFT IP 核的资源使用情况。IP 核的工作模式被选为 Pipeline（因为雷达需要快速且不中断地处理数据），数据位宽为 16bit，相位位宽为 16bit，且数据在自动截断模式下选择。我们可以发现，FFT IP 核占整个芯片 Block RAM 资源的 35.6%。

Block Ram 是 FPGA 中的资源，需要广泛使用数据缓存，而雷达信号处理还需要其他复杂操作，例如匹配滤波，因此实现 350,000 点 FFT 计算是不可能的。由于 FFT 计算点数的限制，连续雷达系统中的集成时间将受到限制。这将导致连续雷达系统的相干性下降，速度检测的准确性降低。对于伪代码测距，信号需要基于多普勒结果进行下变频。低速检测概率会增加测距的响应时间，同时降低测距概率⁸.

In a dual-laser coherent radar system, the use of two lasers and the introduction of different device noises lead to a decrease in coherence. 双激光相干雷达系统中使用两束激光并引入不同设备噪声会导致相干性降低。Coherence decreases even more if the number of FFT processing points is limited. 如果 FFT 处理点数受限，相干性会进一步降低。Improving the probability of speed detection and reducing the mean square error(MSE) of detection will become a significant challenge. 提高速度检测概率并降低检测的均方误差（MSE）将成为一项重要挑战。In this paper, we propose a method that combines time-domain multi-segment compensation with phase compensation for detection. 本文提出一种将时域多段补偿与相位补偿相结合的检测方法。Under the constraint of FFT computation points, this method enhances the coherence detection performance of a dual-laser coherent radar system, thereby improving the probability of speed detection and reducing the MSE of speed measurement. 在 FFT 计算点数受限的条件下，该方法提升了双激光相干雷达系统的相干检测性能，从而提高了速度检测概率并降低了速度测量的 MSE。In the demonstration, we tested the proposed method on a target of 18.5 km in a real environment. 在演示中，我们在真实环境下对 18.5 km 的目标测试了所提出的方法。Experimental results show that this method can increase the average speed detection probability by 49.17% and reduce the average speed mean square error by 35.32%, significantly improving the radar's coherence detection performance.

表 I.

第二节 原理

本文采用双激光相干雷达检测系统，能够实现超高多普勒扫描。其本振信号可表示为如下：

\begin{gather*} S_L(t)=A_L \cos \left\{2 \pi\left[f_1(t)-f_2(t)\right] t+\varphi_L(t)\right\} \tag{1}\\ S_L(t)=A_L \cos \varphi_{{local }}\tag{2}\end{gather*}

在 Eq.(1)(2) 中，A_{L} 是本振信号的幅值，f_{1}(t) 与 f_{2}(t) 分别是激光 1 和激光 2 的频率，\varphi_{L}(t) 代表本振信号的其他相位成分，包括由频率漂移引起的初相位和相位干扰。\varphi_{local} 是本振信号的相位。回波信号表示如下：

\begin{align*} S_E(t) & =A_E \cos \left\{2 \pi f_d(t) t+\varphi_{\text {local }}+\Delta \varphi_E(t)\right\} \\ & =A_E \cos \varphi_{\text {echo }}\tag{3}\end{align*}

在 Eq.(3) 中，A_{E} 是回波信号的幅值，f_{d}(t) 是由目标运动引起的多普勒移频，\Delta\varphi_{E}(T) 表示回波的其他相位成分，包括由环境影响引起的相位扰动和由设备产生的相位移。雷达系统的激光器与温度控制系统相连，允许我们通过调节温度控制器来改变激光频率。具体而言，f_{1}(t) 可以保持恒定，而通过改变激光 2 的温度，f_{2}(t) 可以被改变，从而实现目标信号频率 f_{1}(t)-f_{2}(t)+f_{d}(t) 的宽范围调频。可以将目标的大多普勒设定在探测器带宽范围内，显著降低所需的探测器带宽，同时减少高频噪声检测带来的干扰。

负频率参与共轭补偿会导致补偿频谱出现双峰，无法判断正负多普勒。为避免这种情况，我们对本振信号和回波信号分别做希尔伯特变换，构造解析信号如下：

\begin{align*} & \widetilde{S_E(t)}=S_E(t)+j \widehat{S_E}(t) \tag{4}\\ & \widetilde{S_L(t)}=S_L(t)+j \widehat{S_L}(t)\tag{5}\end{align*}

其中 \widehat{S_E}(t) 与 \hat{S_{L}}(t) 分别是回波和本振信号希尔伯特变换得到的信号。\widetilde{S_E(t)} 与 \widetilde{S_L(t)})) 是回波和本振的解析信号。我们通过取本振解析信号的共轭并与回波解析信号相乘来实现相位的共轭补偿。公式如下：

\begin{align*} U(t) & =\widetilde{S_E(t)} * \overline{\overline{S_L(t)}} \\ & =A_L A_E e^{i \varphi_{e c h o}} * e^{-i \varphi_{\text {local }}} \\ & =A_L A_E e^{i\left\{2 \pi\left[f_d(t)\right] t+\Delta \varphi_E(t)\right\}}\tag{6}\end{align*}

从 Eq. (6) 可知，conjugate compensation method 能够有效消除由 local oscillation 引起的 echo signal 中的 interference phase。与此同时，local signal 被减掉，我们可以直接计算 spectral peak 来得到 target Doppler。而且由于 Hilbert transform 避免了 negative frequency component 的干扰，不会出现无法判断 positive 和 negative Doppler 的情况。

时间域联合补偿的原理如下：首先，对 Eq.(6) 进行 Fourier transform，得到 Eq.(7)。在 Eq.(8) 中，U_{t 1}(f), U_{t 2}(f)、U_{t}(f) 是在 conjugate phase compensation 后对信号的三个相邻时段进行 Fourier transform 的结果，U_{sum}(f) 是对这三个 spectrum 做绝对值运算的累计结果。

\begin{gather*} U(f)=F[U(t)] \tag{7}\\ U_{\text {sum }}(f)=\left\vert U_{t 1}(f)\right\vert+\left\vert U_{t 2}(f)\right\vert+\left\vert U_{t 3}(f)\right\vert\tag{8}\end{gather*}

如 Eq. (9) 所示，在对 U_{sum}(f) 取绝对值并找到最大值后，可以确定目标的 Doppler frequency f_{d}。随后，使用 Eq. (10) 中的公式可计算出目标的速度，其中 v 是目标速度，\lambda 是 laser 的 operating wavelength。

\begin{align*} f_{d}=\displaystyle \max[U_{sum}(f)]\tag{9}\\\nu=\frac{f_{d}*\lambda}{2}\tag{10}\end{align*}

第III节 实验设置

Fig. 1. 双激光相干雷达系统的框架图.

实验装置如 Fig. 1 所示。f1 和 f2 分别表示 Laser 1 和 Laser 2 的频率，fd 是模拟的 target Doppler。两台激光器用作 local oscillators signal，二极管激光器作为 pump source。operating wavelength 为 808 nm，连续输出功率为 3W。激光器以 1064nm 的 wavelength 发射激光光。两台激光器连接到 temperature controller，允许我们通过调整温度来改变激光的 emission frequency，从而实现宽范围的 Doppler 检测。

在发射后，两束激光光束均通过 1x2 光学耦合器。两束激光中 1% 的光被 2x2 光耦混合后，再由平衡探测器 BPD1（带宽：2.5GHz）检测，该探测器将信号视为局部振荡信号 signa1.99% 的激光 1 的光首先通过声光频率移位器（AOFS）进行频移，以模拟目标多普勒频移。频移后的信号 (\text{fl}+\text{fd}) 被功率放大器（PA）放大，然后通过准直系统准直，最终通过光学望远镜发射。信号被目标反射后，由光学望远镜接收，并通过 2x2 光学耦合器与激光 2 的 99% 光混合，产生回波信号 (\mathrm{f}1-\mathrm{f}2+\text{fd})，随后由平衡探测器 BPD2（带宽：150 MHz）检测。该信号随后被 ADC 采集卡收集，并由计算机程序进行数据处理。

第四节 实验结果

如图 2 所示，光学相机视角用于在真实环境测试中将激光与目标对准。表 II 给出了本实验的环境参数。

图 2. 光学相机视角.

表 II.

A. 不同累计段数量的性能

首先需要研究在时域联合补偿过程中，不同累计段数下目标多普勒的检测概率。本文实验采用 250M 的采样率，每个段持续 250 微秒，FFT 点数为 62500。共计算了五组 1 秒实验数据。图 3(a) 显示了不同累计段数下的检测概率。值得注意的是，当累计段数为 1 时，多普勒频率通过减小回波信号峰值与本振信号峰值来获得；对于其他累计段数，则采用本文提出的方法。检测概率定义为计算得到的多普勒等于目标多普勒的段数与总段数之比。

从图 3(a) 可以看出，当累积段数为 9 时，速度检测概率的增长会放缓。图 3(b) 显示了不同累积段数下的平均检测概率。从图中可以看出，平均检测概率的增长速率在累积段数为 9 后会放慢。因此，对于双激光相干雷达系统，时间域联合补偿的最优段数为 9，即联合补偿时间应为 2.25 ms。

图 3. (a) 五组数据中，累积段数与检测概率变化的关系。 (b) 五组数据中，累积段数与平均检测概率变化的关系.

B. 检测概率与均方误差

根据上一节的结果，我们为检测概率和均方误差实验选择了九个累积段。下面给出单个数据段的处理结果。图 4(a) 显示了通过直接计算得到的回波数据每个段的频率峰值分布。图 4(b) 显示了本地数据每个段的频率峰值分布。从图 4(b) 可以看出，本地信号围绕 20 MHz 变化，模拟的多普勒值为 5 MHz，因此图 4(a) 中 25 MHz 附近的线代表了正确计算的数据。图 4(c) 显示了使用本文提出的算法处理后每个数据段的频率峰值分布。经过时域和相位补偿后，错误计算段的数量显著减少。

表III记录了五个数据段的检测概率，表明在受限FFT条件下直接计算得到的速度检测概率非常低，无法接受。采用本文提出的算法后，平均速度检测概率提高了49.17%。表III还记录了五个数据段的速度均方误差(MSE)，显示平均MSE降低了35.33%，证明本文算法有效提升了速度检测精度，并降低了双激光相干雷达系统中速度的均方误差，即使仅使用62,500点FFT。

图4. (a) 通过直接计算得到的回波信号每个段的频率峰值分布。 (b) 本地信号每个段的频率峰值分布。 (c) 采用本文提出的算法处理后每个段的数据的频率峰值分布。

表III.

表IV.

结论

我们提出了一种基于时域补偿和相位补偿的增强速度测量方法，以解决雷达信号处理时受限计算资源和实现超长点数FFT困难所导致的速度检测性能不佳问题。在FFT点数受限于62,500点的条件下，我们在双激光雷达系统上对18.5km目标进行了实验。实验结果表明，本文提出的算法能将平均速度检测概率提高49.17%，并将平均速度均方误差降低35.33%。该方法对进一步研究远程弱信号检测和双激光大带宽雷达检测系统具有重要意义。

参考文献

附加参考文献

2. Chen W B, Liu J Q, Zhu X P, Bi D C, Hou X. 空间激光雷达遥感进展与发展（受邀）[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024, 51 ( 11 ): 1101011.

3. H. Zhang, Q. Xie, Q. Na, N. Zhang, J. Song and L. Wang, “利用光学参量辅助频率调制的激光雷达增强速度测量,” 2023 Asia Communications and Photonics Conference/2023 International Photonics and Optoelectronics Meetings (ACP/POEM), Wuhan, China, 2023, pp. 1–4, doi: 10.1109/ACP/POEM59049.2023.10368623.