CN102879769A - 一种地物杂波识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地物杂波识别方法，包括：检查雷达回波信号的信噪比，判断信噪比是否小于3dB；若信噪比小于3dB，计算雷达回波信号的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA，其中，TDBZ选择以当前距离库为中心的9个距离库，SPIN选择以当前距离库为中心的11个距离库；通过各自的隶属函数分别把每个特征量转化为0-1之间的值；应用模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率；对所述地物杂波概率使用一定的阈值判断，获得地物杂波识别结果。本发明实施例技术方案能够高效识别地物杂波，自适应处理超折射，计算量较小，能够在雷达信号处理前端实时运行，能够避免天气信号的损失。

Description

一种地物杂波识别方法

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种地物杂波识别方法。

背景技术

地物杂波是指雷达站附近的地物和建筑等产生回波，特点是在低仰角产生。在气象雷达信号处理中，地物杂波的检测和滤除是非常重要的，地物杂波会污染雷达数据并且掩盖天气信号，从而导致雷达数据质量下降。

目前的解决方法有两种。一种是根据静态杂波图，使用五阶椭圆滤波器进行时域滤波。另一种是使用频域滤波器进行全程滤波。这两种方法均是根据地物杂波的平均径向速度为零的特点进行滤波，但是都有各自的缺陷。

其中，第一种方法的缺点是时域滤波对降水回波有一定损伤，且不能消除超折射。超折射是大气折射导致雷达波束折向地面产生的，特点是在低仰角产生，位置，时间，强度不定。第二种方法的缺点是对降水回波也有损伤，特别是在高仰角；并且要进行离散傅里叶变换，要反复迭代，计算量大而且复杂。

发明内容

本发明实施例提供一种地物杂波识别方法，以解决现有技术的方法损伤降水回波，不能消除超折射以及计算量大而复杂的问题。

一种地物杂波识别方法，包括：检查雷达回波信号的信噪比，判断信噪比是否小于3dB；若信噪比小于3dB，计算雷达回波信号的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA，其中，TDBZ选择以当前距离库为中心的9个距离库，SPIN选择以当前距离库为中心的11个距离库；通过各自的隶属函数分别把每个特征量转化为0-1之间的值；应用模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率；对所述地物杂波概率使用一定的阈值判断，获得地物杂波识别结果。

本发明实施例技术方案能够高效识别地物杂波，自适应处理超折射，计算量较小，能够在雷达信号处理前端实时运行；后续处理中可以仅仅针对标识为地物杂波的距离库进行滤波，最大程度上避免天气信号的损失。

附图说明

图1是本发明实施例提供的地物杂波识别方法的流程图。

具体实施方式

实施例一、

请参考图1，本发明实施例提供一种地物杂波识别方法，包括：

101、检查雷达回波信号的信噪比，判断信噪比是否小于3dB。

雷达回波信号处理中沿射线方向按距离分成的小的距离单元，被称为距离库（range bin）。本实施例中，首先检查对应于每个距离库的雷达回波信号的信噪比，如果信噪比<3dB，则该距离库被认为是噪声，将不做任何处理；如果信噪比＞3dB，才进行后续处理。

102、若信噪比小于3dB，计算雷达回波信号的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA，其中，TDBZ选择以当前距离库为中心的9个距离库，SPIN选择以当前距离库为中心的11个距离库。

雷达回波信号的信噪比若小于3dB，则被认为是有效信号，进行后续处理。首先识别地物杂波。本实施例根据雷达回波信号的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA来识别地物杂波。其中，IDZB表示指反射率因子的纹理结构，标识相邻距离库之间反射率因子的平方均值。SPIN表示反射率因子沿径向的变化，相邻距离库之间反射率因子之差大于一定阈值的点数，以最大可能个数的百分比标识。CPA（Clutter Phase Alignment）表示杂波相位阵列，用于判断由一个雷达波束数据组成的发射脉冲的绝对返回相位的恒定性。对于固定不动的目标，CPA是1，如果目标咋测量时间内不完全稳定会导致CPA小于1。某个距离库的据对相位越稳定，越有可能包含杂波。

本实施例中，三个特征量TDBZ、SPIN和CPA是根据IQ时序信号来计算的。IQ时序信号是指将雷达回波信号相移90度得到的信号。其中，I表示同相信号序列I，Q表示正交信号序列。三个特征量的计算公式如下：

$\mathrm{CPA}=\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_i\right|/\left[\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\right|x_i\left|\right],$

x_i为复IQ时序信号，N为复IQ时序信号的长度；

${\mathrm{TDBZ}}_i=\left[\underset{j=-(M/2)+1+i}{\overset{j=M/2+i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\mathrm{dBZ}}_j-{\mathrm{dBZ}}_{j-1})}^2\right]/M,$

$\mathrm{dBZ}=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x_i\right|}^2/M$

M表示一维计算核中所包含的距离库的个数；

$\mathrm{SPIN}=\underset{i=-(M/2)+1}{\overset{M/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{MSPIN}}_i/M$

thresh是预设的常数。（例如4dbz）

103、通过各自的隶属函数分别把每个特征量转化为0-1之间的值。

本实施例中，分别采用下述的隶属函数把每个特征量转化为0-1之间的值：

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{TDBZ}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{TDBZ}<20\\ \frac{\mathrm{TDBZ}}{20}-1& 20\&le;\mathrm{TDBZ}<40\\ 1& 40\&le;\mathrm{TDBZ}\end{array}\right.$

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{SPIN}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{SPIN}<15\\ \frac{\mathrm{SPIN}}{15}-1& 15\&le;\mathrm{SPIN}<30\\ 1& 30\&le;\mathrm{SPIN}\end{array}\right.$

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{SPIN}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{CPA}<0.6\\ \frac{10\&times;\mathrm{CPA}}{3}-2& 0.6\&le;\mathrm{CPA}<0.9\\ 1& 0.9\&le;\mathrm{CPA}\end{array}\right..$

104、应用模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率。

具体的，可以应用下述的模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率CP：

CP=(max(MF_TDBZ,MF_SPIN)*1+MF_CPA*1.01)/(1+1.01)。

105、对所述地物杂波概率使用一定的阈值判断，获得地物杂波识别结果。

可以利用阈值对得到的地物杂波概率进行判断，将概率超过预设值的信号标识地物杂波。例如，可以将地物杂波概率超过0.5的距离库标识为地物杂波。

然后，还可以对识别出的地物杂波进行平滑和填充。

进一步的，后续信号处理中，可以仅仅针对标识为地物杂波的距离库进行滤波，最大程度上避免天气信号的损失。

进一步的，本实施例中还可以使用CPA,TDBZ,SPIN实时生成杂波图。

综上，本发明实施例提供了一种地物杂波识别方法，该技术方案能够高效识别地物杂波，自适应处理超折射，计算量较小，能够在雷达信号处理前端实时运行；后续处理中可以仅仅针对标识为地物杂波的距离库进行滤波，最大程度上避免天气信号的损失。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机读取存储器、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的地物杂波识别方法进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，不应理解为对本发明的限制。本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种地物杂波识别方法，其特征在于，包括：

检查雷达回波信号的信噪比，判断信噪比是否小于3dB；

若信噪比小于3dB，计算雷达回波信号的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA，其中，TDBZ选择以当前距离库为中心的9个距离库，SPIN选择以当前距离库为中心的11个距离库；

通过各自的隶属函数分别把每个特征量转化为0-1之间的值；

应用模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率；

对所述地物杂波概率使用一定的阈值判断，获得地物杂波识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别应用下述公式计算所述的三个特征量TDBZ、SPIN和CPA：

$\mathrm{CPA}=\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_i\right|/\left[\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\right|x_i\left|\right],$

x_i为IQ时序信号，N为IQ时序信号的长度，IQ时序信号是将雷达回波信号相移90度得到的复数信号；

${\mathrm{TDBZ}}_i=\left[\underset{j=-(M/2)+1+i}{\overset{j=M/2+i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\mathrm{dBZ}}_j-{\mathrm{dBZ}}_{j-1})}^2\right]/M,$

$\mathrm{dBZ}=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x_i\right|}^2/M$ M表示一维计算核中所包含的距离库的个数；

$\mathrm{SPIN}=\underset{i=-(M/2)+1}{\overset{M/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{MSPIN}}_i/M$

thresh是预设的常数。（例如4dbz）

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别采用下述的隶属函数把每个特征量转化为0-1之间的值：

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{TDBZ}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{TDBZ}<20\\ \frac{\mathrm{TDBZ}}{20}-1& 20\&le;\mathrm{TDBZ}<40\\ 1& 40\&le;\mathrm{TDBZ}\end{array}\right.$

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{SPIN}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{SPIN}<15\\ \frac{\mathrm{SPIN}}{15}-1& 15\&le;\mathrm{SPIN}<30\\ 1& 30\&le;\mathrm{SPIN}\end{array}\right.$

${\mathrm{MF}}_{\mathrm{SPIN}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{CPA}<0.6\\ \frac{10\&times;\mathrm{CPA}}{3}-2& 0.6\&le;\mathrm{CPA}<0.9\\ 1& 0.9\&le;\mathrm{CPA}\end{array}\right..$

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，应用下述的模糊逻辑对取值0-1之间的三个特征量进行计算，得到地物杂波概率CP：

CP=(max(MF_TDBZ，MF_SPIN)*1+MF_CPA*1.01)/(1+1.01)。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述地物杂波概率使用一定的阈值判断，获得地物杂波识别结果包括：

将地物杂波概率超过0.5的距离库标识为地物杂波。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对识别出的地物杂波进行平滑和填充。

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