基于机器学习的复杂环境下APD最优偏置电压补偿方法

陈梦强; 杨家志; 于广旺; 沈洁

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基于机器学习的复杂环境下APD最优偏置电压补偿方法

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雪崩光电二极管(APD)在激光雷达探测系统中的信噪比受工作距离和背景辐射的影响较大,传统探测方法通过离线式或事先根据外界环境影响因素进行预补偿,不能在线动态调节,难以适应复杂环境。一种基于机器学习的APD偏置电压最佳补偿方法,可以准确判断APD当前的工作状态,对偏置电压进行二分补偿,使APD工作在最优状态。通过比较多种机器学习模型,选用准确率维持在98%以上的随机森林算法来判断APD工作状态。在不同距离下测试,该方法可保证偏置电压始终处于最优工作电压下,提高激光雷达探测系统的性能。

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来源
《实验室研究与探索》 |2023年第1期|147-152|共6页
作者
陈梦强; 杨家志; 于广旺; 沈洁;
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作者单位

桂林理工大学信息科学与工程学院;

广西嵌入式技术与智能系统重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
雪崩光电二极管; 机器学习; 偏置电压补偿; 二分法补偿;

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