用于FMCW激光雷达的双匹配滤波器：实现更精确的距离和速度测量

《Optics & Laser Technology》：Dual matched filter for FMCW lidar: Enabling better range and velocity measurements

FMCW激光雷达双匹配滤波方法显著提升测距与测速性能，解决传统方法测距范围受限（扩展至750米）、近距离高速目标测量困难、噪声干扰大及非线性频率调制影响分辨率等问题，信噪比提高9.5 dB，频谱分辨率优化至75 mm。

　　频率调制连续波激光雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Lidar，简称FMCW激光雷达）作为一种测量目标速度和距离的重要工具，在许多实际应用中展现出良好的前景。然而，传统信号处理方法在应用过程中存在一定的局限性，如距离测量范围受限、近距离高速测量困难、信号噪声干扰严重以及非线性频率调制对测量精度的影响等。针对这些问题，本文提出了一种双匹配滤波方法，该方法在保持原有测量精度和分辨率的同时，显著提升了系统的性能，为FMCW激光雷达的发展提供了新的思路和技术支持。

FMCW激光雷达的核心原理在于利用两个独立激光源的相干特性，通过将本地参考光与反射信号进行组合，产生一个与目标距离成比例的拍频信号。这种方法不仅能够实现高精度的距离测量，还能通过分析拍频信号的频率变化来获得目标的速度信息。相较于传统的飞行时间（Time-of-Flight，简称ToF）测量方法，FMCW激光雷达在抗干扰能力、测量精度和系统集成性方面具有明显优势。特别是在自动驾驶、智能交通、机器人导航和安全监控等应用领域，FMCW激光雷达因其高分辨率、低功耗和易于集成等特性而受到广泛关注。

然而，尽管FMCW激光雷达具有诸多优点，其在实际应用中仍面临一些关键问题。首先，由于拍频信号在时间上的对称性，传统方法通常只利用频率扫描周期的一半进行快速傅里叶变换（FFT）计算，从而限制了最大可测距离。其次，在测量目标速度时，FMCW激光雷达依赖于对称分布的拍频频率对，这些频率对受到距离测量的影响，尤其是在短距离测量中，速度测量的精度容易受到干扰。此外，由于激光在大气传输过程中会受到吸收和散射等影响，反射信号的信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）较低，导致距离和速度测量的精度下降。最后，非线性频率扫描会导致信号频谱的展宽，从而影响测量的分辨率和准确性。

为了解决上述问题，本文提出了一种双匹配滤波方法。该方法通过两个不同的匹配滤波器分别完成距离测量和速度测量任务。第一个匹配滤波器用于分析目标在不同时间间隔内的距离差异，从而计算出目标的速度。第二个匹配滤波器则通过处理本地参考信号和经过下变频后的反射信号，实现高精度的距离测量。这种方法不仅有效解决了传统方法中距离测量范围有限的问题，还克服了近距离高速测量的瓶颈，显著提升了系统的测量能力。

实验结果显示，采用双匹配滤波方法后，FMCW激光雷达的最大测量距离从375米提升至750米，实现了距离测量范围的翻倍。同时，系统的距离分辨率可以达到75毫米，与传统FMCW激光雷达的分辨率相当。在速度测量方面，由于速度测量不再受到距离测量的干扰，系统能够实现更高的测量精度和分辨率。此外，双匹配滤波方法在信号处理过程中显著提升了信噪比，达到了9.5分贝的改进，从而增强了目标特征提取的能力。

在非线性频率调制误差的条件下，例如19.8兆赫、198兆赫和396兆赫等频率误差，双匹配滤波方法依然表现出优于传统方法的频谱分辨率。这表明，该方法不仅适用于理想的频率调制情况，还能在实际系统中应对各种非理想因素，提高系统的鲁棒性和稳定性。

为了验证双匹配滤波方法的有效性，本文构建了一个实验平台。实验中使用了一台中心波长为1550纳米、线宽为100千赫的激光器作为光学光源。激光器的功率被一个分路器分为99%和1%两部分。其中，1%的功率被进一步分为两个相等的部分，分别作为3分贝耦合器1和3分贝耦合器2的本地参考信号。99%的功率则通过电光调制器（EOM）进行调制，生成所需的频率调制信号。实验平台的设计充分考虑了信号处理的各个环节，确保了数据采集和分析的准确性。

在距离测量实验中，本文将双匹配滤波方法与传统方法进行了对比，分别用于测量距离。实验结果显示，双匹配滤波方法在最大测量距离、测量精度、测量准确性和距离分辨率等方面均优于传统方法。为了便于分析，实验和数据处理均采用Matlab2019软件进行模拟。在这些实验中，距离测量均在静态目标条件下进行，以确保测量结果的稳定性。

在速度测量实验中，双匹配滤波方法通过分析目标在不同时间间隔内的距离差异，计算出目标的速度。这一过程利用了第一个匹配滤波器在时间延迟方向上的计算能力，从而提高了速度测量的精度和分辨率。同时，为了进一步提升距离测量的精度，反射信号被下变频处理，通过与本地参考信号的耦合，实现信号的频谱优化。随后，经过下变频后的反射信号与本地参考信号进行匹配滤波处理，从而获得高信噪比的距离谱。

实验结果表明，双匹配滤波方法不仅显著提升了FMCW激光雷达的测量性能，还为系统的实际应用提供了坚实的技术基础。此外，该方法在信号处理过程中减少了对复杂设备和高成本技术的依赖，提高了系统的实用性和可扩展性。

本文的研究成果对于推动FMCW激光雷达技术的发展具有重要意义。通过引入双匹配滤波方法，不仅解决了传统方法在距离测量和速度测量方面的关键问题，还提升了系统的整体性能。这种方法的应用为未来自动驾驶、智能交通、机器人导航和安全监控等领域提供了新的技术思路，有助于提高系统的可靠性和准确性。

在实际应用中，FMCW激光雷达因其高精度、高分辨率和良好的抗干扰能力，成为许多领域的首选技术。然而，由于传统方法在距离和速度测量方面存在一定的局限性，导致其在某些应用场景中无法满足需求。双匹配滤波方法的提出，为解决这些问题提供了新的途径。通过合理设计信号处理流程，优化匹配滤波器的性能，该方法能够在保持原有测量精度和分辨率的同时，显著提升系统的测量范围和信噪比。

此外，本文的研究还表明，双匹配滤波方法能够有效应对非线性频率调制带来的信号频谱展宽问题，从而提高系统的测量分辨率。这一特性使得FMCW激光雷达在复杂环境下仍能保持良好的性能，为未来的智能系统提供了可靠的技术支持。

综上所述，双匹配滤波方法在FMCW激光雷达中的应用，不仅提升了系统的测量性能，还为相关领域的技术发展提供了新的思路。通过深入研究和实验验证，该方法展现了良好的应用前景，有望成为未来FMCW激光雷达技术的重要发展方向。