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雷达极点分布的目标识别
目标的白然谐振频率又称为目标极点，极点和散射中心分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，90%无人驾驶定标板，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(pof〉以及广义函数束法〈gpof）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于prony法。
除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域prony 法（fdpm):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的---，高反无人驾驶定标板，具有---作用的数据多重组---被提出。
为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，廊坊无人驾驶定标板，再根撝卷积输出的特征来判别目标。e-脉冲法（9）、频域---拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。
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激光雷达仪器校准
激光雷达测量仪通过校准可以---测量精度和溯源至，并可对仪器的各种参数进行修正。
mv260型激光雷达测量仪的测量软件spatial ---yzer提供了校准程序包括线性化测试、自检测试、lo分离测试等，用于检测仪器测量性能，还提供了补偿程序包括快速补偿、完全补偿等，用于调整仪器系统参数。通过校准可降低仪器自身带来的误差，---坐标测量精度。
实际操作
激光雷达测量仪的实际操作一方面是能正确使用和操作仪器，另一方面是能根据测量任务及现场的具体情况制定的测量方案，并采取相应措施---仪器自身及外界因素对测量结果的影响降到。
在实际测量中除现场测量环---，---目标点的操作正确与否也将会给坐标测量精度带来较大的影响2。
3激光雷达测量仪精度校准方法
仪器的校准主要是通过与标准的比较来对仪器的各种参数进行修正的。由于仪器参数的复杂性，校准要比现场检查更为麻烦。
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激光雷达实测结果分析
我们利用激光雷达lidar 625.对近地面层---进行了水平测量r同时利用多道光电粒子计数器测量了近地面层的气溶胶粒子谱分布，并用积分片法测量出与粒子谱分布对应的气溶胶粒子折射率。
由实溯气溶胶粒子谱及折射率.计算得出近地面层气溶胶消光后向散射比为21.173sr，物流分拣无人驾驶定标板，由于测量时---较混浊.可忽略分子散射的贡献.以气溶胶粒子散射近似为---对激光的散射。
的增加而呈线性逆减趋势.由于在接收激光雷达回波的线路中采用二极管限幅，使得我们仅获得一定探测区间内的回波。
假定在探测区间4～4.8km内---水平均匀。距离订正回波的小二乘法拟合直线为:s(r) = - 0.294r+3.856 ，由此求得---消光系数o =0.147(1/km).单脉冲激光能量为1j，求得激光雷达仪器常数为6789.0土0.4(sr- m/s)。
如果测得了近地层气溶胶粒子折射率及粒子谱分布可由米氏理论计算出气溶胶粒子后向散射系数β，结合小二乘法，在激光脉冲能量已知的条件下，也可定出激光雷达仪器常数c。但由于用多道光电粒子计数器测量气熔胶粒子谱分布时，粒子的浓度难以准确测量.
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