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折叠LiDAR的基本原理LIDAR是一种集激光，***系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成的DEM。

这三种技术的结合，可以高度准确地***激光束打在物体上的光斑。

它又分为目前日臻成熟的用于获得地面数字高程模型(DEM)的地形LIDAR系统和已经成熟应用的用于获得水下DEM的水文LIDAR系统，这两种系统的共同特点都是利用激光进行探测和测量，这也正是LIDAR一词的英文原译

激光本身具有非常的测距能力，其测距精度可达几个厘米，而LIDAR系统的度除了激光本身因素，还取决于激光、GPS及惯性测量单元(IMU)三者同步等内在因素。随着商用GPS及IMU的发展，通过LIDAR从移动平台上(如在飞机上)获得高精度的数据已经成为可能并被广泛应用。

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再入段是防御的后一个屏障，防御系统可以根据各再入目标的运动状态估算出质阻比，区分出轻重目标。

具体步骡如下;

(1）通过高分辨雷达成像获取目标的结构特***息，从目标群中识别出具有傕体结构特性的目标。

(2）根据D体目标的进动数学模型，结合锥休目标在不同姿态角下,.，得到目标进动状态下的回波模板，当确定锥体目标,.回波周期分量中不是目标翻滚时，基于,.序列估计出章动角和进动周期，进而

计算出目标的惯量比等特征。

(3）为保证对所有真进行有效拦截，在再入段通过跟踪目标运动状态估计其质阻比，基于此排除轻诱饵。

(4）将上述不同措施确定出来的威胁日标作为"威胁日标"，通过积累观测综合评判日标类型。

(1）雷达目标特***号

雷达目标特***号(RTS—Radar Target Signature〉是雷达发射的电磁波与目标相互作用所产生的各种信息，它载于目标散射回波之上，是雷达识别目标的主要信息来源。雷达目标特***号包括雷达散射截面积（RCS—Radar Cross Section）及其统计参数、角闪烁误差（AGE—Angular Glint Error）及其统计参数、极化散射矩阵、散射中心分布、极点等。但是，不是任何雷达都能获得所有目标特***号的。早期的雷达由于分辨力不够，只能将探测对象看作点目标，得到目标的距离、方位、速度等简单信息，难以满足目标识别的要求。随着高分辨力雷达的问世，才有条件将探测对象当作扩展目标来研究，获得更多的雷达日标特***号，使复杂电磁环境中的雷达目标识别成为可能。

雷达目标特***号的研究手段有实验、暗室测量和外场试验三种，它们各有其优缺点，应根据具体情况进行取舍。实验主要是将目标分解或利用某种近似理论，用计算机对目标的雷达回波进行模拟。其优点是花费少，能产生任意姿态角的目标回波数据，但数据可信度不高;暗室测量主要是在微波（毫米波）暗室中对目标的缩比模型进行测量，花费较大，且由于有近场推远场等近似手段，数据可信度居中。一般目标的方位角可以360度准确控制，但俯仰角受暗室空间的限制，转动范围不大;外场试验就是在简单的电磁环境中对目标实物进行测量，其数据可信度，但花费，且目标的姿态难以准确控制。

自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obst***e detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身***（localization）等。

有些传感器之间很难在底层融合，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。

这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。

这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的抗干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。