试论航管二次雷达现场调试阶段假目标抑制方法

发表时间：2018-01-29T10:59:33.470Z 来源：《科技新时代》2017年12期作者：程剑[导读] 摘要：结合自身的实践经验，从多角度分析了二次雷达假目标的常见原因，并主要从存在的问题入手，探讨了雷达调试中使用的假目标抑制方法，希望对于今后的航管二次雷达现场调试发展具有一定帮助。

摘要：结合自身的实践经验，从多角度分析了二次雷达假目标的常见原因，并主要从存在的问题入手，探讨了雷达调试中使用的假目标抑制方法，希望对于今后的航管二次雷达现场调试发展具有一定帮助。

关键词：二次雷达，现场调试，假目标，抑制方法 0 引言

航管二次雷达对于航空领域来说具有重要作用，经常被视为交通管制员的有力工具，在交通管制中具有重要作用。结合询问—应答的方式，飞机应答机则是根据实际需求，能够接受到地面询问机的询问脉冲信号，并根据相关编制给出必要的应答模式，主要涉及到包括速度、高度以及二次代码等方面。考虑到实际工况中的无线电干扰、地形地物等情况，会造成出现假目标的情况，这样的背景下，往往会影响到多雷达信号处理系统的准确工作，不能保证实现安全飞行的要求[1,2]。这里结合工作实践，针对假目标形成进行探讨，并从现场调试的角度分析，提出具有针对性的抑制措施。 1二次雷达假目标的常见原因和现象分析思考从实践经验分析，主要涉及到的二次雷达假目标形成包括如下：地物反射、异步干扰、同步窜扰和交织、旁瓣穿透及绕环、二次环绕以及虚幻假目标等。

1.1 反射引起的假目标

对于反射物存在于询问信号主瓣方向的情况下，经过相关反射作用，应答机的应答能够将询问信号进行响应，这样雷达接收机就能处理真实应答以及反射应答，容易造成多个目标出现在雷达中，一般来说，回答标牌相同，而存在不同的距离和方位。

1.2 异步干扰

针对某一特定目标，地面站主瓣在进行询问过程中，对于目标应答机来说，在进入另外地面站接受系统中主要是通过另外的询问波束的旁瓣，一般来说，旁瓣接收信号存在不同步的问题，这样就会造成询问不同步的问题存在，自然不可避免出现异步干扰问题。在部分情况下，则会出现很严重的多目标、多询问机问题，而询问天线的旁瓣则是产生异步干扰的方式。

1.3 同步窜扰和交织

对于方位处于相近情况的两架飞机来说，结合二次雷达作用，当出现时间间隔小于20.3μs，而距离控制在3045米范围内，这样就会造成飞机的应答代码存在重叠的问题，造成接受代码情况下的二次监视雷达解码工作的不正常，容易造成虚假目标的出现。一般来说，针对应答重叠问题，主要涉及到占位、隔离以及粘连等方式。

1.4旁瓣询问引起回答

针对旁瓣询问引起应答机回答进行分析，一般来说，则是包括降低的询问机的控制脉冲辐射功率以及旁瓣穿透控制波束等方面的原因。在旁瓣询问引起的回答情况下，则使得真实的目标方位受到干扰，特别情况下，还会存在“绕环”问题，如果存在过多的假回答，这样就会使得存在过载的后续信号问题。结合实际发射幅度，往往利用P2 脉冲方式来解决。

1.5 目标分裂

在地形地物反射、波束开裂等作用下，往往同一飞机的询问—应答信号会被按照两个以上的目标进行处理，旁瓣询问引起的绕环现象则算目标分裂的类型。

2 雷达调试中使用的假目标抑制方法 2.1 调整天线仰角

针对雷达附近存在高度比较大的障碍物情况，或者天线位置处于低俯仰角情况，考虑到雷达波束打地开裂以及较多的反射物影响，这样就会造成假目标的变多，这样情况下，同一目标则呈现出相同的代码，而有不同方位、两个以上的高度目标的问题。进行具体的调试中，应该结合具体的场地要求，对于天线仰角适当抬高处理，尽量保障地面反射假目标较少。针对天线垂直覆盖图进行分析，往往在主瓣方向，经过分析，在+8°的增益最高，而同时，在-5°方向上有一个-18dB 的二次旁瓣。结合垂直覆盖图的要求，进行必要的雷达天线仰角调整，能够要求-5°方向上二次旁瓣尽量实现地面反射物的躲避。

2.3 Reft.Supr 功能

结合二次雷达的优势，充分利用其具备的自动检测反射物特点。结合实际工况要求，将相关的反射物列表进行预先的存储，如果存在目标和反射物方位角一致情况，则进行必要的虚假目标判定处理。结合探测数据，可以得到结合实际的反射物分布模型，这样就可以为有效识别和抑制雷达虚假目标提供必要的帮助[3]。而对于新出现的反射物来说，在结合虚假目标报告的基础上，能够将虚假目标反射物的大小、位置进行计算。在过程中，如果存在反射物已经被消除情况下，则也相应的在反射物列表中删除即可。同样，还应该充分利用雷达所提供的其他编辑功能，确定实际工况中需要的相关参数要求，以期实现预期的目标。

2.4 RSLS、ISLS、IISLS 功能

针对ISLS（询问旁瓣抑制）、IISLS（增强型的询问旁瓣抑制）来说，飞机识别是否旁瓣询问则是利用发射P2 脉冲方式实现，存在不应答的情况，则应该是旁瓣询问。对于RSLS（接收旁瓣抑制）来说，主要就是利用控制、比较通道的信号识别，能够进行旁瓣接收到的应答的判定。结合二次雷达的特点，应该从实际工况要求考虑进行开启/关闭功能设置，另外，开展IISLS扇区编程。

2.4 灵敏度时间控制

在进行检测门限设置时，应该结合应答距离的实际需求，进行由远到近逐步升高方式设置，这就是灵敏度的时间控制问题，一般来说，都是和距离成6dB/倍的情况。通过这种设置，可以让正常应答信号通过，而由于发射造成的应答信号则不能通过该门限，这部分较弱的信号就被抑制。对于二次雷达来说，扇区都具备设置同样的STC值，同样，也能根据实际情况，在不同扇区进行不同STC/GTC 等级的设定。

2.5 发射功率扇区编程

激光雷达高速数据采集系统解决方案

激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理目标标记：目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R； 2、方位角α；仰角β。如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置

系统原理：由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。图1.2 雷达系统原理图测量方法 1）.目标斜距的测量雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R

目标检测算法

function MovingTargetDetectionByMMI() %Moving Target Detection %Based on Maximun Mutual Information % %EDIT BY PSL@CSU %QQ：547423688 %Email：anyuezhiji@https://www.360docs.net/doc/e03136757.html, %2012-06-01 %读文件 Im1=imread('001.jpg'); Im2=imread('002.jpg'); Im3=imread('003.jpg'); Im1=rgb2gray(Im1); Im2=rgb2gray(Im2); Im3=rgb2gray(Im3); tic; d12=GetDifferenceImg(Im2,Im1); d23=GetDifferenceImg(Im2,Im3); d=d12.*d23; se =; for i=1:4 d = imfilter(d,se); end for i=1:2 d = medfilt2(d,); end %%d=abs((d12-d23).^0.7); d=uint8(d/max(max(d))*255); level = graythresh(d); BW = im2bw(d,level); s=regionprops(BW,'BoundingBox'); figure(1)

subplot(2,2,1); imshow(uint8(d12/max(max(d12))*255)); title('参考帧与前一帧的差值') subplot(2,2,2); imshow(uint8(d23/max(max(d23))*255)); title('参考帧与后一帧的差值') subplot(2,2,3); imshow(BW); title('由前后帧得出的差值') subplot(2,2,4); imshow(Im2); %imshow(d); rectangle('Position',s(1).BoundingBox,'Curvature',,'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor', 'r') title('参考帧与检测结果') %求相邻两帧重合部分差值主函数 function outImg=GetDifferenceImg(R,F) =dwt2(R,'db1'); =dwt2(F,'db1'); CA1=uint8(CA1); CA2=uint8(CA2); fprintf('\n------PSO start\n'); =PSO(CA1,CA2); while mi<1.2 =PSO(CA1,CA2); end fprintf('tx:%f ty:%f ang:%f mi:%f\n',pa(1),pa(2),pa(3),mi); fprintf('------PSO end\n\n'); %pa=; fprintf('------Powell start\n'); mi_old=0; while abs(mi-mi_old)>0.01

目标识别技术

目标识别技术摘要：针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的几种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。引言：雷达目标识别技术回顾及发展现状雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为核心、以高技术武器为先导的军事领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取战争主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进武器装备信息化进程的重要动力，其总体水平和规模将在很大程度上反映一个国家的军事实力和作战能力。雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在战争中发挥了极其重要的作用。但随着进攻武器装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化战争的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。目标识别技术是指：利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），最终进行分类和描述。随着科学技术的发展，武器性能的提高，对雷达目标识别提出了越来越高的要求。目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道导弹防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高

【CN110133630A】一种雷达目标检测方法及应用其的雷达【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910344449.2 (22)申请日 2019.04.26 (71)申请人惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司地址 516006 广东省惠州市仲恺高新区和畅五路西8号投资控股大厦 (72)发明人孙靖虎　曾迪　黄力　温和鑫　盘敏容　蒋留兵　 (74)专利代理机构惠州创联专利代理事务所 (普通合伙) 44382 代理人韩淑英 (51)Int.Cl. G01S 13/02(2006.01) G01S 13/08(2006.01) G01S 13/58(2006.01) G01S 7/41(2006.01) (54)发明名称一种雷达目标检测方法及应用其的雷达 (57)摘要本发明涉及一种雷达目标检测方法。本发明提供了一种运行速度快、探测精度高的雷达目标检测方法，本发明中，雷达的一帧检测中第二发射波的发射次数可与第一发射波不同，可通过设置较少的第二发射波的发射次数来缩短雷达的检测帧周期；本发明中第二发射波只需要进行一次一维FFT而无需进行二维FFT，降低了计算复杂度，提高了数据处理速度。权利要求书2页说明书7页附图4页CN 110133630 A 2019.08.16 C N 110133630 A

1.一种雷达目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、发射K1次周期为T1、的第一发射波，所述第一发射波被目标反射后被天线接收得到第一回波；步骤二、对每个周期的第一回波进行N点采样一维FFT变换得到第一回波一维FFT结果；步骤三、对所述第一回波一维FFT结果进行二维FFT变换得到坐标对应第一距离单元号、第一模糊速度号的距离多普勒谱，其中第一距离单元号为对单个周期的第一回波进行一维FFT采样的序号，第一模糊速度号为所述第一发射波的发射周期的序号；根据第一回波的目标检测距离、目标检测模糊速度与所述距离多普勒谱的峰值的对应关系求第一回波的目标检测距离及目标检测模糊速度；步骤四、发射K2次与所述第一发射波频率互质的周期为T2的第二发射波，所述第二发射波被目标发射后被所述天线接收得到第二回波，对每个周期的第二回波进行N点采样一维FFT变换得到对应不同第二距离单元号、第二模糊速度号的第二回波一维FFT结果，其中第二距离单元号为对单个周期的第二回波进行一维FFT采样的序号，第二模糊速度号为所述第二发射波的发射周期的序号；步骤五、根据步骤三得到的第一回波的目标检测模糊速度与目标真实速度可能值之间的关系求目标真实速度可能值的速度旋转因子，并将该速度旋转因子与步骤四得到的第二回波一维FFT结果形成关联，然后对该关联结果进行解模糊，再根据解模糊的结果对步骤2求得的第一回波的目标检测距离、目标检测模糊速度进行修正从而求得目标真实速度及目标真实距离；以及步骤六、输出步骤四获得的目标真实速度及目标真实距离。 2.根据权利要求1所述的一种雷达目标检测方法，其特征在于，步骤三中求第一回波的目标检测距离及目标检测模糊速度方法为：在所述距离多普勒中寻找峰值，该峰值对应的距离单元号、模糊速度号即为目标所处的第一距离单元号第一模糊速度号再根据目标所处的第一距离单元号电磁波的传播速度C、第一发射波的射频带宽B1计算第一回波的目标检测距离以及根据目标所处的第一模糊速度号所述天线中心频率对应的波长λ、步骤1中所述第一发射波的发射次数K1及周期T1计算第一回波的目标检测模糊速度 3.根据权利要求2所述的一种雷达目标检测方法，其特征在于，所述步骤五具体包括：定义目标真实速度可能值的速度旋转因子V DFT ：式中V r为目标真实速度可能值；z为所述第二模糊速度号；将第一回波的目标检测模糊速度与目标真实速度可能值V r之间的关系代入步骤4.1中目标真实速度可能值的速度旋转因子V DFT的定义公式中，式中m为取值范围为[-d，d]的模糊数单元号，其中d为正整数，从而求得目标真实速度可能值的速度旋转因子；权　利　要　求　书1/2页 2 CN 110133630 A

雷达目标识别

目标识别技术 2009-11-27 20:56:41| 分类：我的学习笔记| 标签：|字号大中小订阅摘要：针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的几种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。引言：雷达目标识别技术回顾及发展现状雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为核心、以高技术武器为先导的军事领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取战争主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进武器装备信息化进程的重要动力，其总体水平和规模将在很大程度上反映一个国家的军事实力和作战能力。雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在战争中发挥了极其重要的作用。但随着进攻武器装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化战争的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。目标识别技术是指：利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。所谓雷达目标识别，是指利用雷达获得的目标信息，通过综合处理，得到目标的详细信息（包括物理尺寸、散射特征等），最终进行分类和描述。随着科学技术的发展，武器性能的提高，对雷达目标识别提出了越来越高的要求。目前，目标识别作为雷达新的功能之一，已在诸如海情监控系统、弹道导弹防御系统、防空系统及地球物理、射电天文、气象预报、埋地物探测等技术领域发挥出很大威力。为了提高我国的军事实力，适应未来反导弹、反卫、空间攻防、国土防空与对海军事斗争的需要，急需加大雷达目标识别技术研究的力度雷达目标识别策略主要基于中段、再入段过程中弹道导弹目标群的不同特性。从结构特性看，飞行中段

CARD-1中利用点云数据(激光雷达数据)进行项目设计使用说明

如何在CARD/1中利用点云数据进行项目设计点云数据是利用激光雷达或其他专业测量仪器对实地进行扫描得到的带有颜色和三维坐标的大量点数据的集合。点云数据是目前国内外使用的最先进的测量数据形式。此数据可以真实的反映地形地貌，让设计者如同置身实地进行工程设计。点云数据，根据测量仪器的不同，点云数据有很多种格式，国外常见的有徕卡、瑞格、天宝等，国内常用的是激光雷达数据，其后缀为LAS。CARD/1能直接读取上述格式的点云数据。下面介绍如何在CARD/1中利用点云数据进行工程设计。一、导入点云数据首先，进入【测量】--【管理点云】，弹出边菜单，选择“新建”，弹出建立新点云的窗口，输入一个名称（由字母和阿拉伯数字组成），可以给一个用于以后辨认的描述，点击确定，弹出读取点云数据的边菜单，这里可以读入多种格式的点云数据，需要根据已有点云数据的格式选择使用，现有点云数据位LAS格式，点击变菜单中的LAS格式进行读入，会弹出选择点云数据文件的对话框，选择窗体菜单中的外部文件，找到需要读入的LAS点云数据，点击打开。

出现导入点云数据的进度条，导入结束会提示导入的总点数，点击确定。选择边菜单中的“预处理”，弹出对话框，坐标及高程范围是系统自动获取的，无需修改，块大小是指系统将整个点云数据进行分块管理，每一个分块的面积大小，最小点数/最大点数指的是每一个分块管理的点个数。默认参数可以不用修改，也可以根据点云数据的大小情况来修改。点击确定，系统就会对点云数据进行分块处理。这一步必须做，否则系统无法显示点云数据。二、显示点云数据完成上述操作，点云数据就被成果导入到系统中。进入平面视图，设置数据显示，边菜单中勾选“点云数据”，即可看到点云数据平面图。如果点云数据太大，显示速度慢，可以换一种方式显示，即绘制点云平面图，然后显示绘图对象，这样显示速度会快很多。可以进入【绘制图表】--【平面分页】，建立一个绘图需要的平面分页，可以建一个比较大的分页，包含整个点云区域。然后进入【绘制图表】--【建立点云平面】，在边菜单中点击“点云·选

视觉目标检测算法说明

视觉目标检测算法说明 1.功能通过安装在战车上的摄像头，检测视野范围内的敌方战车。 2.算法： 2.1目标检测与识别 1.颜色检测采集大量敌方机器人的图片数据，并进行训练，得到对方机器人的颜色区间，并以此为阈值对整幅图像进行颜色检测，找到疑似敌方机器人的区域，量化成二值图。 2.滤除噪声点对得到的二值图像进行开运算处理，滤除颜色检测结果中的噪声点。 3.连通区域检测对图像中的疑似区域进行连通区域检测，计算出每个疑似区域的外部轮廓，用矩形近似表示。 4.连通区域合并根据连通区域之间的距离和颜色相似性，将距离接近且相似性高的连通区域进行合并。 5.形状和大小过滤对大量敌方机器人图片进行训练，得到对方机器人的形状信息（例如长宽比）和大小信息（面积），并以此为依据将不符合的区域过滤掉。经过以上五步的处理，可以初步得到敌方机器人的位置、大小和形状信息。 2.2目标运动跟踪对上步中的检测结果进行运动跟踪。 1.状态估计根据上一时刻地方机器人的运动状态（包括位置和速度），估算当前时刻机器人的运动状态。 2.轨迹关联根据位置和颜色信息，对当前时刻机器人的估计状态和检测结果进行关联。 3.状态更新若上一步中关联成功，更新当前时刻的运动状态。通过对检测结果进行运动跟踪，可以计算出当前时刻敌方机器人的运动速度和方向。 2.3预估提前量

1.评估延迟时间根据己方机器人实际的调试情况，通过多次试验和统计的方法，估算己方机器人从接收命令到炮弹（或子弹）击中目标区域的时间延时（包括图像处理时间、落弹时间和炮弹飞行时间）。 2.计算提前量根据延迟时间和敌方机器人的运动速度，计算炮弹发射的提前量，补偿到敌方机器人的运动状态中。 3.总结：对于机器人战车中的敌方目标检问题，有很多种方法可以实现，视觉检测只是其中的一种方法，而基于颜色识别的目标检测也只是视觉算法中比较简单有效的一种。所以，本段代码只是抛砖引玉的一个样本，适用范围只针对于2014年RoboMasters夏令营的场地和战车，希望可以看到大家更加简单有效的算法。

ADS-B与雷达数据的融合应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e03136757.html, ADS-B与雷达数据的融合应用作者：谢峥来源：《科教导刊》2010年第21期摘要本文介绍了ADS-B的概念,对比了ADS-B与常规雷达的主要区别,分析了在空管自动化系统中ADS-B与雷达数据的融合处理过程,最后探讨了其技术优势和应用前景。关键词ADS-B 雷达数据传感器航迹中图分类号:TN95文献标识码:A 1 ADS-B概述 ADS-B,即广播式自动相关监视,是一种利用空地、空空数据通信完成交通监视和信息传递的航行新技术,国际民航组织(ICAO)将其确定为未来监视技术发展的主要方向,并正积极推进该项技术的应用。作为应用在空中交通服务中的监视技术,ADS-B主要实施空对空监视,装备了ADS-B机载设备的飞机通过数字式数据链,不停地广播其精确的4维位置信息(经度、纬度、高度和时间)和其它可能附加信息(冲突告警信息,飞行员输入信息,航迹角,航线拐点等信息)以及飞机的识别信息和类别信息。ADS-B接收机与空中交通管理系统、其它飞机的机载ADS-B结合起来,在空地都能提供精确、实时的冲突信息。 ADS-B技术是新航行系统中非常重要的监视技术,与常规雷达相比,ADS-B能够提供更加实时和准确的航空器位置等监视信息,但对其建设投资只有前者的十分之一左右,并且维护费用低,使用寿命长。使用ADS-B可以增加无雷达区域的空域容量,减少有雷达区域对雷达多重覆盖的需求,大大降低空中交通管理的费用。但由于在技术体制、规划性、兼容性等个方面问题,单一依靠雷达系统或ADS-B实施空中交通监视,都会存在影响空中交通服务的有效性和可靠性的问题。如何将ADS-B信息与雷达数据融合应用,成为一个有益的课题。 2 ADS-B与常规雷达的比较在工作原理和数据来源方面,常规的民用航管二次雷达,使用A/C询问模式工作,雷达向飞机询问,飞机的应答机向地面雷达发送气压高度和二次编码,地面雷达通过计算得出飞机的相对距离和方位。而ADS-B无需应答,是飞机依靠星基GPS来确定精确位置,由机载设备将GPS定位

机载激光雷达数据后处理软件(LiDAR_Suite)简介

机载激光雷达数据后处理软件（LiDAR_Suite）简介 LiDAR_Suite是武汉天擎空间信息技术有限公司在国家高新技术发展计划项目基础上，开发的具有完全自主知识产权的机载LiDAR 数据后处理软件（如图1）。图1：LiDAR_Suite 系统界面 LiDAR_Suite 综合考虑了当前机载激光雷达数据处理与应用的实际，形成了一套从原始点云数据到高质量行业产品、成熟高效的机载LiDAR数据处理工艺流程。LiDAR_Suite 功能齐全，性能稳定，提供了涵盖机载激光雷达数据预处理、基础共性处理和专业应用处理等三个处理层次的丰富功能。具体包括： 1)机载LiDAR 点云数据、影像、矢量及DEM 等多源空间数据的存取与可视化，提供了和主流LiDAR 数据处理软件、遥感影像处理软件以及GIS软件的数据接口； 2)机载LiDAR 数据质量控制；机载LiDAR 系统检校、点云数据精度评价和点云数据的无缝航带拼接； 3)海量点云数据的工程化组织管理及其自动批处理；集群环境下的点云数据快速处理； 4)多种点云数据的自动滤波、分类算法，基于多模式和多视图的点云编辑精细

分类，多模式和可视化的分类精度评价； 5)基于机载LiDAR 点云的高质量数字高程模型和等高线生产； 6)面向机载LiDAR 同机航空数码相机的整区域快速正射影像生产；机载 LiDAR点云与非同机遥感影像的配准； 7)电力行业应用：电力线提取与建模、电力设施周边地物要素采集、危险点间距量测等； 8)数字城市应用：独立的子模块Building Modeler，实现城市建筑物三维模型的自动、半自动建立。 LiDAR_Suite采用了当前机载LiDAR最新数据处理技术，采用了模块化设计思想以及插件集成技术，在可视化、人机交互、易操作性、处理精度与效率等方面与现有商业化的主流机载激光雷达数据处理软件相比均具有一定的技术优势，并提供了灵活方便的、面向行业的二次开发功能。LiDAR_Suite兼顾了先进算法自动化处理和人机交互的作用，使系统更具实用性；面向专业应用提供了测绘生产、数字城市建模、电力行业应用等功能。目前，该软件已应用于实际的高精效测绘生产中，完成从原始点云数据到基础测绘产品生产（含DEM、DOM、等高线、部分DLG）以及产品精度评价的全部流程，效果良好（图2为数据生产工程管理示意图，图3为多模式和多视图的点云精细分类编辑示意图，图4为点云自动分类结果，图5为高精度DEM渲染结果，图6为电力悬链线的提取与建模，图7为建筑物半自动建模）。目前，LiDAR_Suite的生产处理成果已应用于国土、交通、水利等领域，并可望在更多领域如资源、环境、灾害、电力、农林等得到广泛应用。

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值）（2-2）

雷达目标识别发展趋势

雷达目标识别发展趋势雷达具备目标识别功能是智能化的表现，不妨参照人的认知过程，预测雷达目标识别技术的发展趋势： (1)综合目标识别用于目标识别的雷达必将具备测量多种目标特征的手段，综合多种特征进行目标识别。我们人类认知某一事物时，可以通过观察、触摸、听、闻、尝，甚至做实验的方法认知，手段可谓丰富，确保了认知的正确性。目标特征测量的每种手段会越来越精确，就如同弱视的人看东西，肯定没有正常人看得清楚，也就不能认知目标。识别结果反馈给目标特征测量，使目标特征测量成为具有先验信息的测量，特征测量精度会有所提高，识别的准确程度也会相应提高。雷达具备同时识别目标和背景的功能。人类在观察事物的时候，不仅看到了事物的本身，也看到了事物所处的环境。现有的雷达大多通过杂波抑制、干扰抑制等方法剔除了干扰和杂波，未来的雷达系统需要具备识别目标所处背景的能力，这些背景信息在战时也是有用的信息。雷达具备自适应多层次综合目标识别能力。用于目标识别的雷达虽然需要具备测量多种目标特征的手段，但识别目标时不一定需要综合所有的特征，这一方面是因为雷达系统资源不允许，另一方面也是因为没有必要精确识别所有的目标。比如司机在开车时，视野中有很多目标，首先要评价哪几个目标有威胁，再粗分类一下，是行人还是汽车，最后再重点关注一下靠得太近、速度太快的是行人中的小孩子还是汽车中的大卡车。 (2)自学习功能雷达在设计、实现、装备的过程中，即具备了设计师的基因，但除了优秀的基因之外，雷达还需要具有学习功能，才能在实战应用中逐渐成熟。首先，要具有正确的学习方法，这是设计师赋予的。对于实际环境，雷达目标识别系统应该知道如何更新目标特征库、如何调整目标识别算法、如何发挥更好的识别性能。其次，要人工辅助雷达目标识别系统进行学习，这就如同老师和学生的关系。在目标识别系统学习时，雷达观测已知类型的合作目标，雷达操作员为目标识别系统指出目标的类型，目标识别系统进行学习。同时还可以人为的创造复杂的电磁环境，使目标识别系统能更好地适应环境。 (3)多传感器融合识别多传感器的融合识别必定会提高识别性能，这是毋容置疑的。这就好比大家坐下来一起讨论问题，总能讨论出一个好的结果，至少比一个人说的话更可信。但又不能是通过投票的方式，专家的话肯定比门外汉更有说服力。多传感器融合识别需要具备双向作用的能力。并不是给出融合识别的结果就结束了，而是要利用融合识别的结果反过来提高各个传感器的识别性能，这才是融合识别的根本目的所在。反向作用在一定程度上降低了人工辅助来训练目标识别系统的必要性，也减少了分别进行目标识别试验的总成本。

激光雷达回波信号仿真模拟

激光雷达回波信号仿真模拟研究摘要关键字第一章绪论第一节引言激光雷达（Lidar：Li ght D etection A nd R anging），是一种用激光器作为辐射源的雷达，是激光技术与雷达技术完美结合的产物。激光雷达的最基本的工作原理与我们常见的普通雷达基本一致，即由发射系统发射一个信号，信号到达作用目标后会产生一个回波信号，我们将回波信号经过收集处理后，就可以获得所需要的信息。与普通雷达不同的是，激光雷达的发射信号是激光而普通雷达发射的信号是无线电波，两者在波长上相比，激光信号要短的多。由于激光的高频单色光的特性，激光雷达具有了许多普通雷达无法比拟的特点，比如分辨率高，测量、追踪精度高，抗电子干扰能力强，能够获得目标的多种图像，等等。因此，利用激光雷达对大气进行监测，收集、分析数据，建立一个大气环境预测理论模型，这将会成为研究气候变化和寻求解决对策的一项重要武器。第二节本文的选题意义由于投入巨大，在研制激光雷达实物之前，我们需要进行模拟与仿真研究，预测即将研制的激光雷达的各性能指标，评价总体方案的可行性。激光雷达回拨信号仿真模拟就是利用现代仿真技术，逼真的复现雷达回波信号的动态过程，它是现代计算机技术、数字模拟技术和激光雷达技术相结合的产物。仿真模拟的对象是激光雷达的探测没标以及它所处的环境，模拟的手段是利用计算机和相关设备以及相关程序，模拟的方式是复现包含着激光雷达目标和目标环境信息的雷达信号。通过激光雷达回波信号的仿真模拟，进而产生回波信号，我们可以在实际雷达系统前端不具备条件的情况下，对激光雷达系统的后级设备进行调试。第三节本文的研究思路和结构安排本文主要研究面向气象服务应用的大气激光雷达。笔者在熟悉激光雷达的基本工作原理的前提下，学习和熟悉各种参数对大气回波能量的影响，进而学习和掌握matlab编程语言，并且根据给定的激光雷达系统参数、大气参数和光学参数，以激光雷达方程为基础，通过仿真模拟得到理想状态下的大气回波信号。但是，在实际测量工作中，由于大气中的各种干扰，我们获得的回波信号并不和理想状态下的大气回波信号一致，因此，在本文的后期工作中，笔者根据已有的大量激光雷达实测信号与模拟信号对比，既能验证仿真模拟结果的准确性，又能应用于激光雷达的性能指标等方面的分析上，具有比较高的实际应用价值。第二章激光雷达的原理第一节激光雷达系统一个标准的激光雷达系统应该包含以下部件：激光器、发射系统、接收系统、光学系统、信号处理系统以及显示系统。它的工作原理图我们可以用下图表示：

机载激光雷达数据处理流程

机载激光雷达数据处理编制：深圳飞马机器人科技有限公司版本号：V0.1 日期：2019-3-22

目录机载激光雷达数据处理 (1) 1.概述 (5) 2.软件准备 (5) 3.数据整理 (6) 3.1.GPS数据 (6) 3.2.LIDAR原始数据 (7) 3.3.影像数据...........................................错误！未定义书签。 3.4.数据整理与存放..............................错误！未定义书签。 4.差分解算 (7) 4.1.GPS数据格式转换 (7) 4.2.影像POS数据处理..........................错误！未定义书签。 4.3.点云轨迹解算 (10) 5.影像数据处理..............................................错误！未定义书签。 6.点云数据预处理 (26) 6.1.新建项目 (26) 6.2.点云解算 (30) 6.3.数据检核 (31) 6.4.特征提取 (33) 6.5.航带平差 (34) 6.6.点云赋色 (35)

6.7.坐标转换 (36) 6.8.点云标准格式（LAS）导出 (38) 7.点云数据后处理 (39) 7.1.数据分块 (39) 7.2.噪声点滤除 (40) 7.3.分类编辑 (41) 7.4.DEM输出 (44) 7.5.EPS采集DLG (45) 7.6.基于点云采集DLG (51) 8.成果精度检查与汇交 (57) 8.1.点云精度检查 (58) 8.2.成果提交（只列出点云成果，不含影像） (58)

一次雷达和二次雷达

１　一次雷达与二次雷达二次雷达与一次雷达基本上是并行发展的。与一次雷达相比，二次雷达有回波强、无目标闪烁效应、询问波长与应答波长不等的特点，从而消除了地物杂波和气象杂波的干扰。单脉冲技术应用于二次雷达，可以方便地基于多个波束对目标测量，进而有效地增加数据冗余度，提高角度测量的精度。对应答处理而言，单脉冲技术的应用，大大提高了在混叠或交织情况下对应答码的解码能力，使单脉冲二次雷达与常规二次雷达相比实现了一次质的飞跃。二次雷达与一次雷达的根本区别是工作方式不同。一次雷达依靠目标对雷达发射的电磁波的反射机理工作，它可以主动发现目标并对目标定位；二次雷达则是在地面站和目标应答机的合作下，采用问答模式工作。目前的航管二次雷达共有七种询问模式，分别称为１、２、３／Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ和Ｓ模式。根据询问脉冲Ｐ１与Ｐ３的间距决定（Ｓ模式除外）各种询问模式。机载应答机发出的应答码由１６个信息码位组成，这些码位的代号依次是　Ｆ１、Ｃ１、Ａ１、Ｃ２、Ａ２、Ｃ４、Ａ４、Ｘ、Ｂ１、Ｄ１、Ｂ２、Ｄ２、Ｂ４、Ｄ４、Ｆ２　和ＳＰＩ。每个码位都有两种状态，即有脉冲或无脉冲。有脉冲时为“１”，无脉冲时为“０”。Ｆ１与Ｆ２的０．５电平处的脉冲前沿间隔为２０．３±０．１μｓ，称为框架脉冲，它们是二次雷达应答信号的标志脉冲，均恒为“１”状态。Ｘ位是备用状态，恒为“０”。两个框架脉冲（Ｆ１与Ｆ２）之间的１２个信息码位，可以编成４　０９６个独立的应答码。ＳＰＩ是特殊定位识别码，当两架飞机相互接近或者应答码相同时，调度员可以要求其中的一架飞机在已回答的１２个码位基础上再增加一个ＳＰＩ脉冲，以便准确识别。二次雷达应答信号组成如图１所示。２　应答处理器系统组成单脉冲二次雷达应答信号处理的基本流程如图２所示。在视频预处理器中，和与差支路的∑、△视频信号，经Ａ／Ｄ转换器进行数字化处理后，变成两组８位的数字信号传送给应答处理机；将∑接收单元与△接收单元的信号经相位鉴别器，生成表示目标在波束中心左侧或右侧的轴向指示信号ＢＩ（２位），送应答处理器；∑与ΩＳＬＳ（１位）；接收信号经６ｄＢ检测、反窄处理、二分层产生ＰＳＶ（处理后的和视频，１位）。视频预处理器产生上述信号并输入给应答处理机，进行框架检测、和差比计算、码装配等处理，最终形成应答报告输出给点／航迹处理计算机。应答处理机系统的组成如图３。在应答处理机中选用了Ｌａｔｔｉｃｅ公司的ＥＰＬＤ作为主处理芯片（ｉｓｐＬＳＩ１０３２Ｅ）。该芯片有６４个Ｉ／Ｏ端，８个指定输入端，６　０００个逻辑门，１９２个寄存器，最大时延≤１２ｎｓ，通过简单的５线接口，即可用ＰＣ机对线路板上菊花链结构的最多８个芯片进行编程。ＰＣ１０４是嵌入式计算机，其ＣＰＵ是一片兼容的６４位第六代处理器，运行速度可达３００ＭＨｚ，其图形处理器可支持各种ＬＣＤ及ＴＦＴ显示屏，同时支持ＰＳ／２键盘、ＰＳ／２鼠标、两串行接口、一并行接口、ＵＳＢ接口、声卡功能。应答处理机的工作原理：１位ＰＳＶ、８位和视频、８位差视频、２位轴向指示及１位接收旁瓣抑制信号，在经过输入缓冲并与系统时钟信号同步后，其中的ＰＳＶ信号进入边沿产生电路，所产生的前沿延迟一个框架时间（２０．３μｓ）后与未延迟的前沿信号相与给出目标框架，启动４个解码器中处于空闲状态的装配器开始解码工作，产生解码需要的定时脉冲序列。同时和视频、差视频、轴向指示、旁瓣抑制信号送入视频采样电路，经过视频采样产生的ＳＶＡ（和视频幅度）和ＤＶＡ（差视频幅度）经和差比计算电路产生ＳＤＲ值，ＳＶＡ、ＤＶＡ、ＳＤＲ送数字寄存器进行延迟，延迟及未延迟的ＳＶＡ、ＳＤＲ、轴向指示、接收旁瓣抑制和目标前沿信号一起送入代码装配器，在定时脉冲的作用下，对目标应答信息进行解码、去除幻影应答、解旁瓣应答和军事告急应答。经过进一步相关、确认和修正后，将目标的ＳＶＡ和ＳＤＲ代码、综合的代码置信度信息及一些标志信息送代码装配总线，在输出控制的情况

基于压缩感知的雷达目标检测研究硕士学位

中图分类号：TN957 论文编号：1028704 15-S051 学科分类号：081001 硕士学位论文基于压缩感知的雷达目标检测研究研究生姓名学科、专业通信与信息系统研究方向雷达信号处理指导教师 XIII

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics The Graduate School College of Electronic and Information Engineering Study of Radar Target Detection Based on Compressed Sensing A Thesis in Radar Signal Processing By Advised by Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering December, 2014 XIII

毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。作者签名：指导教师签名：日期：日期： XIII

基础目标检测算法介绍

基础目标检测算法介绍：CNN、RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN 解决目标检测任务的简单方法（利用深度学习）一、CNN 首先我们要说的就是在图像目标检测中用途最广、最简单的深度学习方法——卷积神经网络（CNN）。我要讲的是CNN的内部工作原理，首先让我们看看下面这张图片。向网络中输入一张图片，接着将它传递到多个卷积和池化层中。最后输出目标所属的类别。 1图片的输入 2、将图片分成多个区域 3.将每个区域看作单独的图片。 4.把这些区域照片传递给CNN，将它们分到不同类别中。 5.当我们把每个区域都分到对应的类别后，再把它们结合在一起，完成对原始图像的目标检测

使用这一方法的问题在于，图片中的物体可能有不同的长宽比和空间位置。例如，在有些情况下，目标物体可能占据了图片的大部分，或者非常小。目标物体的形状也可能不同。有了这些考虑因素，我们就需要分割很多个区域，需要大量计算力。所以为了解决这一问题，减少区域的分割，我们可以使用基于区域的CNN，它可以进行区域选择。 2. 基于区域的卷积神经网络介绍 2.1 RCNN简介和在大量区域上工作不同，RCNN算法提出在图像中创建多个边界框，检查这些边框中是否含有目标物体。RCNN使用选择性搜索来从一张图片中提取这些边框。首先，让我们明确什么是选择性搜索，以及它是如何辨别不同区域的。组成目标物体通常有四个要素：变化尺度、颜色、结构（材质）、所占面积。选择性搜索会确定物体在图片中的这些特征，然后基于这些特征突出不同区域。下面是选择搜索的一个简单案例：首先将一张图片作为输入：之后，它会生成最初的sub-分割，将图片分成多个区域：

基于Terra Solid的机载激光雷达点云数据处理应用

基于Terra Solid的机载激光雷达点云数据处理应用发表时间：2019-06-20T11:45:12.637Z 来源：《基层建设》2019年第9期作者：姚思贤 [导读] 摘要：机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）是于20世纪80年代发展起来的一种集全球定位系统、惯性导航系统与激光测距技术于一体的新型主动式空间信息获取技术。中科遥感科技集团有限公司天津市 300300 摘要：机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）是于20世纪80年代发展起来的一种集全球定位系统、惯性导航系统与激光测距技术于一体的新型主动式空间信息获取技术。它可直接获取地面目标的三维坐标，不受阴影和太阳高度角影响，并可与数字航摄仪相结合获取地物光谱、纹理信息，具有控制测量依赖性少、受天气影响小、自动化程度高、成图周期短等特点，基于TerraSolid系列软件构建完整的用于机载激光雷达点云数据处理的详细技术流程，通过优化处理流程提高其数据处理的效率和精度。对4组实验数据的处理结果表明，该技术具有较好的可行性和较高的工作效率。关键词：基于Terra Solid；机载激光雷达；点云数据；处理应用 1、前言近几年，随着机载激光雷达硬件系统的快速发展，其产生的点云数据也变得更加精确，更加海量。在整个激光雷达的数据处理过程中，占60％～80％的点云数据分类工作已经成为制约LiDAR进一步应用发展的瓶颈问题，设计高效、高精度的海量点云数据处理流程意义十分重大。 2、基于Terra Solid的点云数据处理流程目前的LiDAR数据处理技术、流程和方法还很不完善，使用TerraSolid软件实现机载LiDAR点云数据的处理，直至生成DEM产品的过程主要可以归为以下五大步骤。 2．1导入原始数据并建立项目流程导入原始点云数据和建立项目是后面所有操作的阶石，具体操作步骤顺序如下： 1）设置坐标系。 2）导入飞行航线。 3）导入机载LiDAR点云数据，检查覆盖情况，确定点密度及单个作业Block大／]、（2GBRAM：5百万个点，4GBRAM：1．O～1．5千万个点）。 4）定义作业区。 5）裁切飞行航线（值得注意的是，航线不能自相交）。 6）定义项目（新建后要注意保存）。 7）定义作业分区Block（定义后，删除并在指定层重画Block）。 8）导入机载LiDAR点云数据点，生成分区存储的机载LiDAR数据点文件。 9）推测航线号并检查正确性。 2．2数据校正流程原始数据在使用之前需要进行适当的数据校正处理，任何一个技术环节把握不当都将直接导致项目的失败。TerraSolid主要是用宏命令的方式帮助校正、平差、纠正相关数据项。详细流程如下： 1）创建用于数据校正的项目文件（注意只选择几个有不同坡向或多坡的Block区进行测试）。 2）装载TerraMatch模块。 3）运行“Measurematch”命令，量测相邻航线间的匹配差值。 4）运行“Findmatch”命令，计算3个角度偏转误差及镜向比例误差，保存改正数及误差报告。 5）运行“Applycorrection”命令，用上一步保存的改正数纠正整个项目区数据。 6）检查改正效果。 7）运行“Findmatch”计算Z误差（整个测区），保存改正数及误差报告。 8）选择整个项目，Solvefor：individuallines。 9）如果需要，对误差较大的航线调整其质量属性。 10）运行“Applycorrection”命令，用上一步保存的Z改正数纠正整个项目区数据。 11）检查改正效果。 12）运行“Findfluctuation”量测整个测区重叠部分的波动较差，保存改正数及误差报告。 13）对整个测区进行波动较差改正。 14）检查改正效果。 15）检查整体匹配效果。 2．3机载LiDAR点云数据的自动分类流程机载LiDAR的点云数据的分类处理概括地分为自动分类处理和手动分类两部分。这项工作在整个机载LiDAR的数据后处理过程中占六到八成的T作量。下面详细介绍自动分类处理的流程： 1）删除重叠点（有的项目不需要删除）。 2）创建宏命令进行单航线地面点分类，由4个命令组成：①“Lowpointclassification”ingroups，即成组的低点分类。主要指明显低于地面的点，如在开着的检修井里的点、反射错误的点等。②“Lowpointclassification”singlepoints，即单个的低点分类。③“Groundclassification”，即地面点分类。④“Belowsurface”，即低于表面的点分类，在非常粗糙的区域稍低于地面的点。 3）运行于一个区，检查结果。在利用宏进行数据分类时，由于分类宏参数设置的偏差，会导致房屋有些地方分的不到位，有一些不属于房屋的点进入。这样在后期处理时就要多注意一些。所以宏的参数设置很重要，需要多试验几次再确定。