反射特性：怎样利用随机信号反馈，快速判断目标物体的属性？

文｜文史情报处

编辑｜文史情报处

由于自动驾驶汽车应用的安全性要求，传感器之间的相互干扰问题变得尤为重要。

相互干扰可能导致误报或降低回波信号的检测概率，前者是由于感测信号之间缺乏正交性引起的，这意味着每个传感器都使用相似的信号特征进行传输，因此在接收端很难有效区分它们。

而后者是由于干扰导致的信噪比（SNR）下降引起的，为了克服这种相互干扰问题，提出了一种基于互相关测量的测距方法。

为了更有效地减轻测距传感器之间的相互干扰，雷达领域提出了许多基于相关性的方法，这些方法使用模拟真随机信号，旨在通过使用具有不同特征的信号来增加传感器之间的区分度，从而降低相互干扰的影响。

01

实验设置

为了进行实验研究，研究人员采用了放大自发发射（ASE）光源的输出来生成真随机信号。

值得注意的是，这是一个模拟信号，而没有被转换为数字信号，他们使用了C频段的ASE并通过一个具有100 GHz的3 dB带宽的高斯形滤波器进行滤波，然后使用具有2 GHz 3 dB带宽的PIN光探测器（PD）进行检测。

这样他们得到了一个2 GHz 3 dB带宽的真随机信号，生成的随机信号的自相关性用于作为相关性测量的基准。

另一个随机信号被用作调制信号，馈送到马赫-曾德尔幅度调制器（MZM），这个调制器将低于100 kHz的线宽的激光输出输入，然后将其调制为激光雷达的输出信号。

接下来，他们生成了用于测量的光学真随机信号，他们在真正的3D测量LiDAR中使用了激光束扫描系统。

这些测量是通过带宽为5 GHz的高速相干探测器进行的，他们将+8 dBm的本振功率和-20 dBm的LiDAR随机信号功率输入接收器中。

测量得到的波形及其频谱显示，检测信号的谱宽比真随机信号发生器的输出要窄。

激光雷达接收到了物体反射的光P回声，这接收到的光与本地振荡器输出进行混合，用于进行相干检测。

+8 dBm的本振输出是激光输出的一部分，用于生成LiDAR的输出信号，相干接收器的电气3 dB带宽为2 GHz。

接下来，相干探测器的噪声等效功率（NEP）为-40 dBm，相干检测器的输出之间的相关性SD和参考之间的相关性使用相关测量单元进行测量，以获取LiDAR的输出S输出(t)。

典型的测量相关输出显示，相关峰值为0.923，相关时间为290 Ps，较长的相关时间可以通过减小光随机信号的带宽来解释。

02

干扰仿真

该激光雷达系统可能会受到其他不同信号格式的激光雷达的干扰，研究人员仅考虑了一种不同信号格式的干扰来研究信号格式对系统性能的影响。

研究中考察了四种不同的信号格式，包括连续波光（CW光）、直接调制半导体激光器的脉冲光、调频连续波（FMCW）信号光和真随机信号调制（RM）信号，每一种信号格式代表了不同类型的激光雷达系统。

为了量化研究干扰的影响，研究人员使用了光纤设备来混合激光雷达的输出信号和干扰信号，激光雷达的输出信号耦合到光纤耦合器的一个分支，而干扰信号则耦合到另一个分支。

耦合器的输出信号传送到相干检测器的输入端，这两个信号（光信号）的偏振与本地振荡器的光信号的偏振相匹配，光功率可以通过可变光衰减器进行调节。

在所有实验中，干扰信号的光功率被设置为-20 dBm，对于脉冲光情况，脉冲峰值功率设置为-20 dBm，因此平均功率要低得多，为-18 dBm，考虑到脉冲的宽度和重复频率。

研究人员还保持了在相干检测器带宽内的干扰光信号与本振光信号之间产生电场干涉信号的频率差。

这些实验旨在研究不同信号格式对激光雷达系统性能的影响，特别是在存在干扰信号的情况下，通过对不同信号格式的干扰进行实验，研究人员可以更好地了解系统在复杂环境中的运行方式，以优化性能和提高抗干扰能力。

03

对误报的影响和信噪比的降低

相互干扰导致激光雷达检测性能下降主要有两个方面：造成误报和信噪比下降，通常当干涉光耦合到 LiDAR 探测器时，探测器上的噪声功率会增加，较高的噪声功率会引入额外的误报。

对于所提出的 LiDAR 情况，它还具有由相关估计引起的检测噪声基底，本底噪声导致误报。

本底噪声的功率与干扰光功率无关P整数，因此误报的概率PrF 保持所需的误报概率Pr′F 无论干扰如何，Pr′F 是中检测阈值的预设值，使用各种 LiDAR 信号格式验证了这些功能。

通过比较验证了所提出的 LiDAR 与各种 LiDAR 格式的干扰功率无关特性，期望的概率Pr′F (黑色实线)被指示，所有表示的值均通过以下方式标准化Pr′F ，对于每个 LiDAR 干扰情况，我们评估了概率PrF 不同的干涉光输入功率。

当干扰光耦合到LiDAR接收器时，会导致检测的信噪比（SNR）降低，这是由于回波信号的相关峰值减少所引起的，检测概率Pr_D对于给定的检测阈值，会随着回波信号的强度减少而降低。

为了验证这种影响，研究人员测量了各种干扰信号对激光雷达信噪比的影响，在实验中，他们将回波光和干扰光耦合到激光雷达接收器中，在这个实验中，假设在接收回波光的过程中，干扰光始终存在。

回波光的光功率被设置为-20 dBm（比总噪声功率高20 dB），这里假设噪声功率可以忽略不计，然后，他们将干扰光的光功率从-32 dBm调整到-10 dBm。

通过计算干扰光和回波光的光功率比来测量信噪比的降低情况，这个比值表示为P_int/P_echo。

这种信噪比的下降与处理增益无关，因此研究人员对这个因素进行了标准化（GP= 19.3dB被使用）。

实验结果表明，在RM情况下，计算值（黑色实线）与实际情况很好地匹配，但在其他情况下（CW、FMCW和脉冲），光功率损失约为-3 dB。

这种损失是由于调制器的低调制效率导致的，在RM情况下，光场的调制幅度约为全摆幅的70.3%（-1.53 dB），换句话说，为了达到相同的幅度RM信号需要多约3.06 dB的光功率。

为了解决这个问题，可以使用双驱动MZM进行幅度调制，或者在光的其他物理量上引入真随机信号，这些结果强调了在激光雷达系统设计中信噪比的重要性，尤其是在存在干扰的情况下。

04

有关光谱形状和宽度的更多信息

假设参考信号S_ref(t)和干扰信号S_int(t)是两个独立的随机信号，并且在理论上它们具有相同的频谱形状和宽度，但实际情况并非如此。

为了研究频谱差异对性能的影响， 研究人员使用了CW（连续波）干扰源，因为它提供了最窄的频谱S_int(t)，在这种情况下，干扰信号是单一频率的正弦振荡f。

通过相同的评估过程来评估了概率Pr_F（即检测的假阳率），其中考虑了相同的时间窗口Δt = 50纳秒和相同的检测阈值V_threshold = 0.365，随着频率差f的增加，Pr_F逐渐减小，这种变化可以通过光谱形状S_ref和S_int(t)之间的差异来解释。

为了更清晰地理解，他们还绘制了功率密度曲线，两者非常匹配，理论预测（黑色实线）的差异或变化也可以通过光谱形状和宽度之间的差异来解释S_ref和S_int(t)。

干扰的持续时间也受到信号格式的影响，FMCW（调频连续波）和脉冲干扰信号格式由于其较广的频率扫描范围而具有较长的干扰持续时间。

脉冲光干扰对于采用相干探测的激光雷达来说，由于其短脉冲宽度引起的跳频时间短（约几纳秒），也会导致较短的干扰持续时间。

这项研究旨在调查不同信号格式的激光雷达在自动驾驶汽车应用中之间的相互干扰情况，为了作为受害者激光雷达，研究人员采用了一种激光雷达，其特点是具备模拟真随机信号。

为了研究不同激光雷达信号对这一受害者激光雷达的干扰，研究团队生成了多种信号类型包括连续波、直接调制激光器的脉冲光以及调频连续波光，他们详细描述了这些不同信号格式对受害激光雷达的干扰模式以及对其检测性能的影响。

研究的关键结果包括相互干扰导致的两个主要影响：误报和信噪比下降，令人鼓舞的是，研究表明，不论干扰源的信号格式如何，采用模拟真随机信号的激光雷达都具有强大的抗干扰能力，这意味着这种类型的激光雷达在自动驾驶汽车应用中可能具有重要的实际应用前景。