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[IEEE 2019年第七届智能计算与通信国际会议(ICSCC) - 马来西亚砂拉越（2019.6.28-2019.6.30）] 2019年第七届智能计算与通信国际会议(ICSCC) - 关于自动驾驶汽车：基于LED飞行时间(ToF)的检测与测距技术，采用多种单极光码分多址(CDMA)编码

DOI：10.1109/ICSCC.2019.8843646 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 自动驾驶技术的迅猛发展催生了对提升检测精度等多方面的需求。目前已有多种技术和方法被提出并应用于自动驾驶领域，例如结合机器学习与深度学习神经网络的计算机视觉技术。尽管业界为提高检测与测距精度做出了诸多尝试，但训练神经网络所需的海量数据导致计算负载大幅增加，运营成本也随之攀升。 激光雷达（LiDAR）系统是提升检测测距精度的新方案，但基于发光二极管检测测距（LEDDAR）的系统尚未得到探索。本文分析了采用LED进行检测测距的方法，并通过单极性光码分多址（OCDMA）编码，利用误码率与信噪比（SNR）及距离（米）的关系曲线，针对符合现行标准的LED发射功率开展漏检与虚警分析，评估了不同用户数量下的系统性能。研究提出通过部署LED阵列实现波束成形的方法来提升检测测距精度。结果表明：在给定SNR和距离条件下，基于OCDMA的光正交码（OOC）具有更低的误码率，其性能优于素数码等其他OCDMA技术，因而证明OOC码是可通过LED编码应用于自动驾驶汽车的最优选择。
作者： Kasyap Suresh，Micheal Drieberg，Varun Jeoti，Asif Iqbal
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究自动驾驶汽车中LED探测与测距（LEDDAR）系统的无歧义探测与测距应用，重点分析不同单极光码分多址（OCDMA）编码的性能表现。

研究成果

研究表明，基于单极性光码分多址的正交光码（Unipolar OCDMA based OOC codes）因其低误码率和优异的相关特性，更适用于自动驾驶汽车中的激光探测与测距（LEDDAR）系统。通过使用多个LED组成的阵列，可进一步降低干扰并扩展探测距离，从而提升系统性能。

研究不足

该研究仅限于理论分析和仿真，未涵盖实际场景中的实际实施和测试。性能分析针对有限数量的用户和特定条件进行。

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