CN101738601A - 基于雷达近场回波功率谱特征的机车速度测量系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于雷达近场回波功率谱特征的机车速度测量系统及方法，主要解决现有技术对机车速度测量误差大和不稳定的问题。本发明的测量系统，包括选择采样率模块、频谱重心法预估速度模块、速度校正模块和抗天线波束角度误差模块。选择采样率模块选择当前速度对应的采样率，以保证后续模块中测量速度的相对误差满足测速精度要求，频谱重心预估速度模块预估计出机车的速度，该预估计的机车速度分别通过速度校正模块和抗天线波束角度误差模块进行一次和二次校正，得到对机车速度的最终估计结果。本发明具有运算量小、稳定性好、且测速精度高的优点，可用于机车测速多普勒雷达对机车速度的精确测量。

Description

基于雷达近场回波功率谱特征的机车速度测量系统及方法

技术领域

本发明属于雷达近场测量技术领域，具体的说是一种机车速度测量方法，用于在复杂的机车电磁环境、不同的铁路路基环境、雷达天线波束较宽和天线波束方向存在误差等不利条件下，稳定并精确的实现对机车速度的测量。

背景技术

目前，在我国的铁路系统中，机车速度的测量主要是依靠光电传感器，这种光电测速设备是通过测量机车车轮或者一个刚性轴的转数来获得机车的速度值。光电传感器的原理简单，容易实现，但是这种测速方法在车轮打滑、空转、以及车轮直径因磨损而发生改变的情况下都会出现一定的系统偏差，不能满足高精度和高可靠性的要求。另外，由于磁悬浮列车没有车轮，因此，传统的光电测速设备无法测量磁悬浮机车的速度。正是由于这个问题的存在，采用雷达微波传感技术以非接触方式对机车速度进行测量成为了一种较好的选择。

多普勒测速雷达是雷达微波传感技术的应用之一，它利用微波相对于路基运动时所产生的多普勒效应对机车进行测速，具有所必要的抗恶劣环境的性能，又由于在不同环境下电磁波的传播速度几乎不变，使得这种方法具有高的精确度和稳定性。

德国的型号为DRS05的机车测速雷达就是利用电磁波相对于路基运动时产生的多普勒效应对机车进行测速的。该雷达考虑到单天线测速容易受到路基函数的影响，从而采用了图1所示的单端双天线结构，使用双天线的波束交点K作为速度的估计值。如图1所示，在理想情况下，两个天线频谱的交点很清晰，位置是稳定的，此时，无论用最大值、还是用交点来估算速度都是无偏的。但在实际情况下，两个天线的频谱曲线会发生类似图中阴影部分那样的变化，包络的最大值向左移动，且有很大起伏，此时，用最大值方法估计的速度就偏小。不过，从统计的角度看，可认为两个天线波束经历了同样的路基函数起伏，由于当两个天线同时扫过同一路基函数时，两个天线回波功率谱的交点K不会像最大值那样左右漂移，它与理想交点一致，如图1所示。DRS05雷达就是基于路基函数并不影响交点K的位置这一特征来测速的，该技术的最大的好处就是剔除了路基函数的影响，因而测速精度比单天线的高。但是，由于对交点K的精确估计难度比较大，DRS05雷达的测速精度虽然有所提高，但测速误差还是比较大。

虽然理论上多普勒测速雷达能够克服传统方式的缺点，稳定可靠，并能提供精确的测量精度，但实际上由于受机车电磁环境、地理环境、雷达天线波束宽度和雷达天线安装角度误差等因素的影响，多普勒机车测速雷达测量的机车速度精度不高且容易受到雷达本身安装误差的影响，同时，也不能有效地克服不同路基环境引起的测速误差。

发明内容

本发明的目的在于克服上述多普勒测速雷达测量机车速度的不足，提出了一种基于雷达近场回波功率谱特征的机车速度测量系统及方法，以避免雷达测速精度容易受到机车电磁环境、不同路基环境、波束天线宽度和雷达天线安装角度误差诸多因素的影响，提高测量精度。

为实现上述目的，本发明的测量系统，包括

选择采样率模块，用于选择采样率，以保证测量速度值的相对误差满足机车测速要求，并将所选的采样率数据送给频谱重心法预估计速度模块；

频谱重心法预估速度模块，用于预估计雷达的两个天线各自的回波功率频谱重心位置对应的机车速度，并将两个天线对应的预估计速度送入速度校正模块；

速度校正模块，用于对两个天线对应的预估计速度进行校正，得到单个天线对机车速度的无偏估计，并将两个天线各自校正后的速度送入抗天线波束角度误差模块；

抗天线波束角度误差模块，用于对雷达的两个天线波束中心的角度偏差带来的测速误差进行校正，实现对机车速度的无偏测量，得到最终的速度测量结果。

为了实现上述目的，本发明的测量方法如下：

(1)选择采样率为最大采样率的十分之一进行采样，对采样数据进行FFT运算，分别得到前天线和后天线的回波功率频谱；

(2)利用下式分别计算前后天线的回波功率包络对应的频谱区域内的重心，

$f_b=\frac{\mathrm{\Σ}{f}_i{E}_i}{\mathrm{\Σ}{E}_i},---1)$

其中，E_i为回波功率频率f_i对应的功率幅度，f_i为回波功率频率，它在最小和最大频率范围(f_min，f_max)内取值；

(3)将步骤(2)估计的前后天线的重心对应的速度乘以校正因子k，分别得到采用前后天线的回波功率谱对机车速度的初次无偏估计，校正因子的求解公式为

$k=\cos \mathrm{\α}\·\frac{\mathrm{\ΣE}\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\mathrm{\Σ}\cos {\mathrm{\θ}}_i\·E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)},---2)$

式中，α是天线的波束中心方向与水平面夹角，θ_i为离散化的天线波束方向与水平面的夹角，θ_i在天线3dB波束宽带范围内，即(θ_min，θ_max)内取值，E(θ_i)为天线在波束角度θ_i上的增益；

(4)通过下式对前天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到前天线对机车速度的最终测量结果，

$v_A=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d1}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}_1+1}---3)$

其中，λ为发射波波长，α₁为前天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d1为前天线的初次无偏估计速度对应的频率；

(5)通过下式对后天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到后天线对机车速度的最终测量，

$v_B=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d2}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}^2+1}---4)$

其中，α₂为后天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d2为后天线的初次无偏估计速度对应的频率；

(6)将前天线和后天线的最终测量速度取平均值，得到对当前时刻机车速度的最终测量结果，

$v=\frac{v_A+v_B}{2};---5)$

(7)根据步骤(6)测量的当前时刻的机车速度，按照机车要求的测速相对误差选择下一时刻的采样频率，并对该采样的数据进行FFT运算，分别得到前天线和后天线的在下一时刻的回波功率频谱；

(8)循环执行步骤(2)至步骤(7)，实现对机车速度的实时测量。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

(1)本发明采用估计的回波功率包络重心作为机车的预估计速度，并采用校正因子对该预估计速度进行校正，比用一般的幅值最大法和未做校正处理时估计的速度更加稳定和准确；

(2)本发明分别对前后天线的初次无偏估计速度进行二次校正并取平均，校正了由天线存在安装误差或存在使用过程中引起的位置偏移误差引起的测速误差，得到的速度更加稳定和准确；

(3)本发明由于按照机车要求的测速相对误差选择下一时刻的采样频率，使得测量速度的相对误差基本不变，在速度比较低的情况下，该方法估计的速度误差远小于采用固定采样率测量的速度误差；

(4)实测数据表明本发明的平均测速精度小于0.16％。

对本发明的目的、特征、优点可通过如下附图和实例详细描述。

附图说明

图1是德国的型号为DRS05的机车测速雷达结构和原理图；

图2是本发明的测速系统框图；

图3是本发明的使用的机车测速雷达结构图；

图4是本发明的测速过程图；

图5是采用现有最大值法估计的机车速度实测曲线图；

图6是采用本发明的频谱包络重心法估计的机车速度实测曲线图；

图7是分别采用前后天线的回波数据测量的机车速度实测曲线图；

图8是对图7的测量结果校正后的机车速度实测曲线图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的内容和效果。

参照图2，本机车速度测量系统包括选择采样率模块、频谱重心法预估速度模块、速度校正模块和抗天线波束角度误差模块。

所述的选择采样率模块，用于选择采样率，以保证测量速度值的相对误差满足机车测速要求，并将所选的采样率数据送给频谱重心法预估计速度模块。传统的快速傅里叶变换运算的频率分辨率是固定的，根据频率分辨率决定速度分辨率的关系，通过FFT运算得到的测速误差是绝对的，也就是说，机车速度低时相对误差大，而速度高时相对误差小，这和机车测速系统要求的相对测速误差相悖。本模块将机车速度按照由大到小分为10档，每档速度对应一个采样频率，在采样点数不变的条件下，找出当前的测量速度值对应的速度档，选取该速度档的采样率作为下一时刻的采样率，以满足相对测速精度的要求。

所述的频谱重心法预估速度模块，用于预估计雷达的前后天线各自的回波功率频谱重心位置对应的机车速度，并将前后天线对应的预估计速度送入速度校正模块。机车测速雷达的回波功率的频谱曲线是受到路基反射面的变化、机车振动和噪声因素影响的一个起伏并且不对称的包络，直接采用最大值作为天线中心频率的估计值会有很大的误差。为减小测速误差，本模块采用估计的频谱重心来预估计机车速度，即：通过相对频谱宽度r％找到回波功率包络的频谱区域，求出该区域内的频谱重心作为机车速度的预估计值。因为回波功率频谱曲线的重心偏低，所以用频谱重心法对中心频率的预估计值比真值偏小，不准确，需要在速度校正模块进行校正；

所述的速度校正模块，用于对两个天线对应的预估计速度进行校正，得到单个天线对机车速度的初次无偏估计，并将前后天线各自校正后的速度送入抗天线波束角度误差模块。雷达回波功率的频谱曲线是一个偏离真实速度对应频谱的不对称包络，而且重心偏小，本发明采用频谱重心估计的机车速度和真实机车速度之比为常数的回波功率谱特征，将校正因子乘以频谱重心法预估计的速度得到对机车速度的初次无偏估计。由于天线存在安装角度误差和机车振动引起的位置误差，会对单个天线测速精度有影响，本模块的测速结果需要在抗天线波束角度误差模块进行二次校正。

所述的抗天线波束角度误差模块，用于对雷达的前后天线波束中心的角度偏差带来的测速误差进行校正，实现对机车速度的无偏测量，得到最终的速度测量。由于多普勒机车测速雷达的天线在安装时总存在安装角度误差，在机车运行过程中天线也会有随机车振动而产生位置误差，这导致天线波束中心方向与地面的夹角和真实夹角之间存在一定的偏差，给机车速度的测量造成了一定的误差。本发明利用图3所示的具有双天线的多普勒雷达，分别对速度校正模块的速度初次无偏估计进行二次校正，实现对机车速度的无偏测量，得到最终的速度测量。

参照图4，本机车速度测量方法包括如下步骤：

步骤1，选择采样率为最大采样率的十分之一进行采样，对采样数据进行FFT运算，分别得到前后天线的回波功率频谱。由于首次测量机车速度时没有对机车速度的先验信息，故假设机车刚刚启动，因而取系统最小的采样率作为本时刻的采样率，即用最大采样率的十分之一进行采样。

步骤2，利用下式分别计算前后天线的回波功率包络对应的频谱区域内的重心，

$f_b=\frac{\mathrm{\Σ}{f}_i{E}_i}{\mathrm{\Σ}{E}_i},$

其中，E_i为回波功率频率f_i对应的功率幅度，f_i为回波功率频率，它在最小和最大频率范围(f_min，f_max)内取值，这里的回波功率包络对应的频谱区域，是用频谱相对宽度r％进行选择，

$r\%=2\tan \mathrm{\α}\·\sin \frac{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{nn}}}{2}$

式中，θ_nn为天线的3dB波束宽度，α是天线波束中心位置与水平面的夹角。

步骤3将步骤2估计的两个天线的频谱重心对应的速度乘以校正因子k，分别得到前后天线对机车速度的初次无偏估计。

校正因子的求解过程如下：

设定频谱重心估计的机车速度对应的频率为f_b，则

$f_b=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\frac{2v}{\mathrm{\λ}}\cos {\mathrm{\θ}}_i\·E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\frac{2}{\mathrm{\λ}}\cos {\mathrm{\θ}}_i\·E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}v$

其中，v为机车真实速度为，λ为天线发射电磁波波长，θ_i为离散化的天线波束方向与水平面的夹角，E(θ_i)为天线在角度θ_i上的增益，

根据天线波束中心位置与水平面的夹角α和频谱重心估计的机车速度对应的频率f_b，将机车真实速度与频谱重心测量的速度的比值表示为：

$k=\cos \mathrm{\α}\·\frac{\mathrm{\ΣE}\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\cos {\mathrm{\θ}}_i\·E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}$

上式即校正因子，是一个常数，也是机车测速多普勒雷达天线回波功率谱的一个特征，它说明利用该校正因子对频谱重心估计的机车速度进行校正能得到更准确的机车测量速度。

步骤5通过下式对前天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到前天线对机车速度的最终测量结果：

$v_A=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d1}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}_1+1}$

其中，α₁为前天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d1为前天线的初次无偏估计速度对应的频率。

步骤6通过下式对后天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到后天线对机车速度的最终测量：

$v_B=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d2}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}_2+1}$

其中，α₂为后天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d2为后天线的初次无偏估计速度对应的频率。

步骤7将前天线和后天线的最终测量速度取平均值，得到对当前时刻机车速度的最终测量结果：

$v=\frac{v_A+v_B}{2}.$

步骤8根据步骤7测量的当前时刻的机车速度，按照机车要求的测速相对误差选择下一时刻的采样频率，并对该采样的数据进行快速傅立叶变换运算，分别得到前天线和后天线的在下一时刻的回波功率频谱。

步骤9循环执行步骤2至步骤8，实现对机车速度的实时测量。

本发明的效果可以通过以下实测数据进一步的说明：

图5是采用现有最大值法估计的机车速度实测曲线图，图6是采用本发明的频谱包络重心估计的机车速度实测曲线图，从图5和图6的比较可见，采用现有的最大值法估计的机车速度方差很大，也不稳定，而本发明的采用的频谱重心估计的机车速度的方差比较小，也很稳定，估计精度高。

图7是分别采用前天线和后天线的回波数据测量的机车速度实测曲线图，图8是对图7的测量结果校正后的机车速度实测曲线图。由图7可见，校正前，采用前后天线的回波数据的测量结果存在偏差，这是由于前后天线的波束指向角度误差引起的；由图8可见，经过校正后，两个天线对应的测量速度重合在一起，实现了对波束角度误差的校正，因而对机车速度估计更加平稳，更加准确。

在机车测速雷达中，采用对机车行驶距离的测量误差作为衡量机车测速雷达测速精度，如表所示。

表1本发明对前后天线实测的7个不同路段的样本数据的处理结果

通过表1中的数据可看出，本发明所提出的方法对机车速度的测量很准确，最大的测量误差不超过0.16％。

综上，本发明充分考虑到机车测速雷达的实际应用问题，根据雷达近场回波功率频谱曲线的特征，通过频谱重心预估计机车的速度，再对该预估计的速度进行初次校正和二次校正得到对机车速度的精确估计不但测速精确，而且很稳健，实际运行情况良好。

Claims (4)

1.一种基于雷达近场回波功率谱特征的机车速度测量系统，包括：

选择采样率模块，用于选择采样率，以保证测量速度值的相对误差满足机车测速要求，并将所选的采样率数据送给频谱重心法预估计速度模块；

频谱重心法预估速度模块，用于预估计雷达的两个天线各自的回波功率频谱重心位置对应的机车速度，并将前后天线对应的预估计速度送入速度校正模块；

速度校正模块，用于对前后天线对应的预估计速度进行校正，得到单个天线对机车速度的初次无偏估计，并将两个天线各自校正后的速度送入抗天线波束角度误差模块；

抗天线波束角度误差模块，用于对雷达的前后天线波束中心的角度偏差带来的测速误差进行校正，实现对机车速度的无偏测量，得到最终的速度测量结果。

2.一种基于雷达近场回波功率频谱特征的机车速度测量方法，包括如下过程：

(1)选择采样率为最大采样率的十分之一进行采样，对采样数据进行FFT运算，分别得到前天线和后天线的回波功率频谱；

(2)利用下式分别计算前后天线的回波功率包络对应的频谱区域内的重心，

$f_b=\frac{\mathrm{\Σ}{f}_i{E}_i}{\mathrm{\Σ}{E}_i},---1)$

其中，E_i为回波功率频率f_i对应的功率幅度，f_i为回波功率频率，它在最小和最大频率范围(f_min，f_max)内取值；

(3)将步骤(2)估计的前后天线回波功率谱的重心对应的速度乘以校正因子k，分别得到采用前后天线的回波功率谱对机车速度的初次无偏估计，校正因子的求解公式为

$k=\cos \mathrm{\α}\·\frac{\mathrm{\ΣE}\left({\mathrm{\θ}}_i\right)}{\mathrm{\Σ}\cos {\mathrm{\θ}}_i\·E\left({\mathrm{\θ}}_i\right)},---2)$

式中，α是天线的波束中心方向与水平面夹角，θ_i为离散化的天线波束方向与水平面的夹角，θ_i在天线3dB波束宽带范围内，即(θ_min，θ_max)内取值，E(θ_i)为天线在波束角度θ_i上的增益；

(4)通过下式对前天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到利用前天线对机车速度的最终测量结果，

$v_A=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d1}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}_1+1}---3)$

其中，λ为发射波波长，α₁为前天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d1为前天线的初次无偏估计速度对应的频率；

(5)通过下式对后天线的初次无偏估计速度进行二次校正，得到利用后天线对机车速度的最终测量，

$v_B=\frac{1}{2}\mathrm{\λ}\·f_{d2}\·\sqrt{{\mathrm{tg}}^2{\mathrm{\α}}_2+1}---4)$

其中，α₂为后天线的波束中心方向与水平面的夹角，f_d2为后天线的初次无偏估计速度对应的频率；

(6)将前后天线对应的最终测量速度取平均值，得到对当前时刻机车速度的最终测量结果；

$v=\frac{v_A+v_B}{2}---5)$

(7)根据步骤(6)测量的当前时刻的机车速度，按照机车要求的测速相对误差选择下一时刻的采样频率，并对该采样的数据进行FFT运算，分别得到前天线和后天线的在下一时刻的回波功率频谱；

(8)循环执行步骤(2)至步骤(7)，实现对机车速度的实时测量。

3.根据权利要求2所述的机车速度测量方法，其特征在于步骤(2)中所述的频谱区域，是用频谱相对宽度r％进行选择，

$r\%=2\tan \mathrm{\α}\·\sin \frac{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{nn}}}{2}---6)$

式中，θ_nn为天线的3dB波束宽度，α是天线波束中心位置与水平面的夹角。

4.根据权利要求2所述的机车速度测量方法，其特征在于步骤(7)中所述的选择下一时刻的采样率，是将机车速度按照由大到小分为10档，每档速度对应一个采样频率，在采样点数不变的条件下，找出当前的测量速度值对应的速度档，选取该速度档的采样率作为下一时刻的采样率。

Images