神经形态相机用于自由空间光通信中的多目标指向捕获与跟踪

在自由空间光通信（FSOC）应用中，指向、捕获与跟踪（PAT）必须同时实现低抖动和大视场（FoV），以支持信标捕获和多目标跟踪。虽然传统的基于帧的传感器能够提供所需的角度覆盖范围，但其性能受限于延迟、可用帧率和运动模糊。本工作探索并演示了基于事件的视觉传感器在 FSOC 中 PAT 任务的应用。该系统采用一种神经形态传感器，以微秒级时间分辨率异步记录亮度变化（事件）。本文的主要贡献是对基于事件的跟踪算法进行比较分析，这些算法直接在该异步流上运行，用于同时捕获和跟踪多个光学信标。这些策略的性能在一个实验数据集上得到验证，该数据集代表了动态高空平台（HAP）和无人机（UAV）网络的真实运行条件。该分析在各种信号背景条件下比较了跟踪精度和处理延迟等关键指标。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。