基于伪随机码激光测距原理的数字SiPM芯片设计及应用

来源 :南京大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lixu0033
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前主流的激光雷达测距方案包括三角测距法、飞行时间(TOF)测距法、调幅连续波(AMCW)测距法等。三角法在远距离探测时,探测误差会呈几何量级增长,并且在阳光直射的情况下,反射光斑通常会淹没在太阳光中,导致探测器无法提取反射光斑,从而使仪器失效。光的飞行速度极快,因此TOF测距方案需要一个非常精细的时钟电路(通常是ps级)和脉宽极窄的激光发射电路(通常是ns级),因此开发难度和门槛较高。AMCW测距方案通过测量发射光与回返光的相位差来获取光的飞行时间,抗外界环境干扰或者人为干预能力较差,使其难以在复杂多变的环境下继续做到高精度、远距离的精准测距。基于伪随机码的激光测距系统,使用FPGA产生高阶伪随机数,通过相关解调的方式达到对目标距离的探测,抗干扰能力很强;同时它使用多脉冲调制激光,能够在低信噪比的条件下达到很好的测量精度,保证测量的单值性,比单脉冲测距具有更高的距离分辨力;使用单光子雪崩二极管(SPAD)阵列构成的数字Si PM作为光电探测器,内部采用加法器电路网络实现片内光子数累加,整个过程为纯数字过程,不需要另加模数转换模块,可降低量化误差,提高探测器带宽。本文首先对SPAD器件进行了模拟仿真,确定了SPAD器件的结构参数,在流片完成后,对选定的SPAD器件进行了光学特性和电学特性测试,确保了SPAD器件能够工作在最佳状态,为后续应用奠定基础;然后基于该SPAD器件设计了数字Si PM芯片,同时使用FPGA产生数字Si PM芯片工作所需的时钟信号并且生成伪随机码调制特定激光器;在以上基础上,搭建了光路对激光测距系统的测距精度和测距距离进行实验,结果表明在米级的分辨精度下可实现百米级的测距范围;最后对影响测距精度和测距范围的因素进行了分析,其中SPAD的工作时钟频率和激光器的输出光功率占的影响比重最大,对此提出了改进建议,为更高精度更大范围的伪随机码激光测距提供了可能。
其他文献
随着我国经济社会的迅速发展,经济效益与湖泊环境之间的矛盾日益激化。政府针对湖泊水环境治理问题投入了大量资源,但是治理效果和治理效率并没有达到预期,因此寻找一套切实有效的湖泊水环境治理决策方案迫在眉睫。湖泊流域中的各用水主体相互关联、彼此制约,这就要求流域内的经济社会发展必须以流域的整体利益作为目标来实现。湖泊污染的输入来源于工业、农业和城市发展等活动,营养投入是这些活动的副产品,这些活动的收益与投
近年来,储能技术随着全球新能源发电、电动汽车及新兴储能产业的发展而持续进步。当前的储能技术主要包括抽水蓄能、洞穴式压缩空气储能和电池储能,其中以锂离子电池(简称锂电池)为核心的电池储能技术是目前最具发展潜力的储能技术之一。由于锂电池相比其他电池在能量密度、循环寿命等方面具有更多优势,以锂电池为基础的储能技术开发受到广泛关注。为保证电池使用过程中高效的工作性能及稳定的安全性能,需要通过电池管理系统(
统计试验法又名蒙特卡洛(MonteCarlo)法,是以概率论数理统计理论为指导的一类计算方法。随着电子计算机的发展,这一方法已广泛应用于数学、物理、工程技术等各个领域,提供问题的数值解。
期刊
图像去噪作为计算机视觉和图像处理领域的一项基础研究,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等各种实际应用中都有极其重要的意义。传统的图像去噪算法通常涉及复杂的优化问题,需要人工设置多个参数,因此去噪过程耗时且效果欠佳。近年来随着人工智能的迅猛发展,基于深度神经网络的图像去噪算法受到广泛关注。本文对基于深度神经网络的图像去噪算法进行详细的研究与优化,主要工作有:(1)针对现有算法对图像特征信息利用不足、去噪
对人体的生理电信号进行测量是一种能够方便快捷的获知身体健康状况的手段,而测量用的电极质量在很大程度上影响着信号记录的质量。通过引入有源电极可以有效减小干扰,提高信号采集的质量。但是目前的有源电极设计多为一阶滤波模型,存在着过渡带较长、阻带衰减慢的缺点,因此本文提出了一种采用二阶滤波模型的有源电极,能有效克服上述缺点,并对其进行了系统研究。论文的第二章描述了二阶高通滤波模型有源电极的设计方案,对其电
计算机视觉和数字摄影测量技术是实现目标三维信息获取、三维场景复原的重要方法之一。目前,基于该方法发展较为成熟的双目立体视觉技术已广泛应用在摄影测量、城市测绘、文物考察等各个领域中。多基线三维成像方法基于双目立体视觉技术,存在精度随基线增大而提高的规律。但对大纵深真实场景成像时,传统的定基线三维成像方法在不同远近距离上的深度分辨和测量误差呈现非线性变化,随着景深增大,其在成像精度、成像距离等方面无法
蓝牙技术是组建个人局域网时常用的一种技术,蓝牙的基本网络拓补称为微微网,多个微微网之间通过共用某些节点组成了散射网。在散射网中,一个节点在同一时刻只从属于某个特定的微微网,散射网的应用拓展了蓝牙技术的使用场景,例如一对多蓝牙音频传输。在一对多蓝牙音频传输场景下,作为桥节点的音频接收设备需要周期性地加入各音频源设备为主设备的微微网中,频繁切换微微网不仅会造成通信资源浪费,同时更会出现音频传输不同步现
近十年来,深度神经网络(DNNs)作为一种备受关注的技术,它在多种应用场景下快速发展,推动了各种产业化的创新变革和转型,将人工智能更多地带入了人们的生活。伴随着数据量的增加、算力的提升、算法的不断创新以及相关开源框架的普及,DNNs的使用出现了井喷式的爆发增长。目前DNNs被广泛应用于包括智能机器人、自动驾驶、计算机视觉、语音处理在内的诸多领域,并且在这些场景下,DNNs往往能够提供超越人类准确性
常规动态心电图记录仪(Holter),通常会持续地记录心电数据24小时乃至更久,期间使用者呼吸、身体移动和所处电磁环境恶化等,都有可能会降低心电信号记录的质量。在诊断之前应先将记录的噪声干扰严重等没有医学参考价值的低质量数据找出来提前剔除掉。这需要对记录的数据质量进行评估。按通道评估心电数据记录质量的方法,不仅可以用于单通道心电设备数据质量的评估,也可以用于多通道心电设备数据质量的评估。胎儿心电监
太赫兹(THz)波兼具微波和红外波段的谱段特性,在安检成像、天文观测、生物医疗、自动驾驶等方面有着广泛应用前景。太赫兹探测器是太赫兹技术的核心器件,基于集成电路的CMOS太赫兹探测器具有成本低、集成度高、室温检测等优势,在太赫兹探测和成像系统应用中显示出巨大潜力。研究和发展高响应灵敏度(RV)、低噪声等效功率(NEP)、大带宽、低极化选择性的CMOS太赫兹探测器是目前该领域的主要发展方向。本论文基