黄少伟，雷闰龙，毛雪松

(1.肇庆学院，计算机科学与软件学院/大数据学院，肇庆 526061；2.武汉科技大学，信息科学与工程学院，武汉 430081)

0 引言

距离和速度是在动态场景中完成智能驾驶路径规划所必须两个重要的参数，目前能够完成这两个参数同时测量的设备只有毫米波雷达[1]。但是由于毫米波雷达发射的波束较宽，不能实现对测量空间的3D成像。随着智能驾驶技术的发展和驾驶场景趋于复杂化，研制激光雷达成为一个必要的需求。

应用于智能驾驶的激光雷达发射一个短脉冲，通过测量脉冲的飞行时间获取目标的距离，为了提高距离测量的精度，这种方法使用的脉冲长度只有几纳秒[2]。运动目标在光频上产生的多普勒频率范围为几兆到上百兆赫兹，因此如果使用外差检测法，光脉冲的长度远小于多普勒信号的一个频率周期，而使用傅里叶变换计算信号频率要求信号的长度大于多普勒频率的一个周期。基于这一原因，目前激光雷达不能在测量目标距离的同时，利用多普勒测量目标的速度，而只是根据所测对象相对于时间的距离变化率来给出速度的估值，所需时间长、误差较大。

毫米波雷达测量目标距离和速度使用频率调制连续波[3-4]，从技术上看，目前还不能在光频上制作出性能良好的三角啁啾信号，因此在激光雷达的设计中不能借鉴毫米波雷达的测量方法。

为实现目标距离和速度的同时测量，本课题组提出使用非等间隔脉冲序列的方式，并用数据累加增强接收机的抗噪声性能，研制非等间隔信号频谱分析方法，计算包含在回波内的多普勒信号的频率[5-7]。……