CN104569947B - 一种探地雷达的多通道数据实时融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种探地雷达的多通道数据实时融合方法,包括如下步骤:(1)根据天线中心频率对各通道雷达数据进行带通滤波;(2)确定系统时间零点,对各通道数据重新排列,对齐;(3)确定坐标系原点,对各通道观测数据坐标转换;(4)计算各通道数据的信息熵;(5)采用加权平均的融合规则,进行融合估计;(6)计算增益曲线调节增益。本发明在探地雷达探测过程中对多通道数据实时融合,只需在雷达屏幕上显示融合数据结果,就可一次性查看所有通道数据信息。与现有的通过切换操作分别查看各通道数据相比更加简便、直观。同时避免了由于未能逐一查看各通道数据而引起的漏检,误判情况的发生。
Description
技术领域
本发明涉及探地雷达数据处理领域,特别涉及该领域中的一种探地雷达的多通道数据实时融合方法。
背景技术
探地雷达是用高频无线电波来确定介质内部物质分布规律的一种探测方法。若用探地雷达对一块感兴趣区域探测,要将区域划分为等间距的测线,再沿每条测线进行等间隔扫描,从而实现整个区域的覆盖检测。为了提高效率,降低操作难度,多通道探地雷达应运而生。
采用多通道探地雷达沿测线扫描1次,就能得到整个区域的多张雷达图,实现了对同一目标体不同频率或不同角度的探测,利用多张雷达图的相互印证,大大提高了探测精度和效率。不足之处是:
(1)由于显示器的尺寸限制,不可能同时显示全部雷达图,只能分别查看。对于孤立目标或异常,只在部分通道上有所反应,就可能会漏检。
(2)多通道数据相互独立,数据间无法相互印证和校验,容易误判。
(3)扫描结束后经过处理,方可查看全部通道的雷达数据信息。但是不能满足实时要求,并且很难确定其具体位置,需要二次扫描。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种能将所有通道信息结合起来同时且实时显示的探地雷达多通道数据实时融合方法。
本发明采用如下技术方案:
一种探地雷达的多通道数据实时融合方法,其改进之处在于,包括如下步骤:
(1)根据天线中心频率对各通道雷达数据进行带通滤波,使原始数据中的噪声降到最低程度;
(2)确定系统时间零点,对各通道数据重新排列,对齐,从而消除观测数据的时间差,统一“时基”;
(3)确定坐标系原点,对各通道观测数据坐标转换,从而进行空间配准,否则会产生目标位置误差;
(4)计算各通道数据的信息熵,以便将原始数据中尽可能多的信息转移到融合数据中;
(5)采用加权平均的融合规则,进行融合估计,不仅能提高融合数据的信噪比,而且能满足实时处理的要求;
(6)计算增益曲线调节增益,使融合数据上各有效波的能量均衡。
进一步的,所述步骤(1)中的带通滤波器是用窗函数法设计的FIR滤波器,采用布莱克曼窗函数,通带频率为其中f0为天线中心频率。如果雷达数据质量较好,噪声较少,可省略此步。
进一步的,所述步骤(2)中系统时间零点的确定方法为:比较各通道数据的时间零点,把最小的那个时间零点当作系统时间零点,假定要把第c个通道在时间tj的观测数据同步到系统时间零点t0上,有:Xc(t0)=Xc(tj-t0)。
进一步的,所述步骤(3)中选阵列天线的中心位置为坐标系原点。
进一步的,所述步骤(4)中计算信息熵时,首先要对数据的幅度进行量化分级,其次统计相应幅度级别内的数据点个数,然后根据其概率计算信息熵。
进一步的,所述步骤(5)中根据当前数据信息熵与所有通道信息熵总和的比值确定权系数,即含有信息量比较大的原始数据应该贡献越大,权系数应该越大。
进一步的,所述步骤(6)中增益曲线的设计原则是能量大的反射信号,所乘的权因子应该小;对于能量小的反射信号,所乘的权因子应该大,为了使反射波的记录不会发生失真,权函数因子随时间的变化应该比较缓慢。若融合数据对比度较好,可省略此步。
本发明的有益效果在于:
本发明在探地雷达探测过程中对多通道数据实时融合,只需在雷达屏幕上显示融合数据结果,就可一次性查看所有通道数据信息。与现有的通过切换操作分别查看各通道数据相比更加简便、直观。同时避免了由于未能逐一查看各通道数据而引起的漏检,误判情况的发生。
将全部通道数据集中在一张图上显示可以联合判读。假如不同通道在相同位置检测到了目标回波,那么经过多通道数据融合,可以进一步加强该信号,提高检测准确性;假如不同通道在不同位置检测到了目标回波,那么经过多通道数据融合,可以把这些信号放在一起比较,便于举一反三。
本发明采用的多通道数据融合方法简单、快速,能够实时处理,这样就可以在扫描的同时,大致确定目标位置,提高效率。
附图说明
图1为本发明所公开的数据实时融合方法的数据处理流程图;
图2为单通道雷达数据回波;
图3为图2中数据对应的频谱;
图4为图2中数据进行带通滤波后的频谱;
图5为预处理后多通道雷达数据剖面;
图6为预处理后同一位置处的多通道雷达数据回波;
图7为多通道雷达数据回波融合结果;
图8为增益调节后的多通道雷达数据剖面的融合结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1,图1为本实施例整个信号处理流程图,多通道探地雷达对目标区域探测时,通常以距离触发方式沿测线扫描。如果设定触发距离为0.36cm,即每前行0.36cm采集一道雷达数据回波。单个通道采集的雷达数据回波如图2所示,其中横坐标表示采样点数,此例中为1024点,纵坐标表示幅度,是接收到的模拟回波信号经过量化后的等效幅度。因为通道间相互独立,所以不同通道的数据会有所差异,通常采集到的雷达数据回波不仅含有目标信息而且含有系统噪声和随机噪声。
图3是图2雷达数据回波对应的频谱,其中横坐标表示频率,纵坐标是幅度。该数据对应天线的中心频率为1500MHz,可以看到信号的主要能量集中在主频附近,但是在低频段也存在大量噪声。如果不加处理,这些噪声参与运算会被进一步放大,直接影响融合结果。
图4是图2雷达数据回波经过带通滤波后对应的频谱。滤波器的通带范围是750MHz~2250MHz,通带范围之外的能量被有效去除。
本实施例选用3通道探地雷达沿60cm测线扫描,通道间距为10cm,即一次扫描能探查30cm宽度的区域范围。
图5是经滤波、时空校准后的1、2、3通道雷达数据剖面。其中横坐标是距离,每前行0.36cm采集一道雷达数据回波,那么60cm长度的数据剖面就由167道数据回波构成。纵坐标表示采样点数。此时已经将各通道的时间零点调整到时窗零点。各通道水平方向的起始位置和终止位置已经统一。因为各通道的时间零点和天线位置是固定的,因此可以将校准参数记录下来,在探测过程中实时操作。
预处理后要计算各通道数据的信息熵,实际应用中为了满足实时要求,是对单道雷达数据回波进行运算,具体公式为:
其中表示第j道数据的信息熵,j=1,2,…,J;pi表示幅度值为i的采样点数与数据总采样点数的比值。
图6为预处理后的雷达数据回波,从上至下依次对应为图5中通道1,通道2和通道3雷达数据剖面的第42道回波,实际测线15.1cm水平位置处的雷达反射。从图中可以看出通道1下方无目标反射,通道2下方有2个目标反射,通道3下方只有一个目标反射。此时通道1,通道2,通道3时间序列计算的信息熵分别为3.261,3.6665,3.5245,说明的确是通道2时间序列含有的信息量最多。
根据各通道信息熵确定加权系数进行数据融合,公式如下:
其中,和分别表示数据j=1,2,…,J,在第s个采样点处的幅度值,s=1,2,…,S。表示第c个通道数据的信息熵,此例中c=1,2,3。3通道雷达数据回波融合结果如图7。
如果融合回波的幅度较小,对比度较差,可以通过自动增益进行补偿。自动增益依靠雷达记录乘以随时间变化的增益权函数来实现,即:
其中X(t)和分别表示自动增益前后的雷达记录;P(t)表示自动增益加权函数。加权函数为:
式中Ai表示第i段时间窗的平均振幅。pi表示第i段时间窗中心点对应的加权因子。M是用 于调整处理后有效振幅大小的平衡系数。
图8是自动增益后的融合数据剖面。只需在屏幕上显示这一融合结果就可以实时查看全部通道下目标或异常的反应。
Claims (5)
1.一种探地雷达的多通道数据实时融合方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)根据天线中心频率对各通道数据进行带通滤波,使原始通道数据中的噪声降到最低程度;
(2)确定系统时间零点,对各通道数据重新排列,对齐,从而消除观测通道数据的时间差,统一“时基”;
(3)确定坐标系原点,对各观测通道数据坐标转换,从而进行空间配准;
(4)计算各通道数据的信息熵,以便将原始通道数据中尽可能多的信息转移到融合后通道数据中;
(5)采用加权平均的融合规则,进行融合估计;
(6)计算增益曲线调节增益,使融合后通道数据上各有效波的能量均衡。
2.根据权利要求1所述的探地雷达的多通道数据实时融合方法,其特征在于:所述步骤(1)中,还包括带通滤波器,所述带通滤波器是用窗函数法设计的FIR滤波器,采用布莱克曼窗函数,通带频率为其中f0为天线中心频率。
3.根据权利要求1所述的探地雷达的多通道数据实时融合方法,其特征在于:所述步骤(3)中,还包括阵列天线,选所述阵列天线的中心位置为坐标系原点。
4.根据权利要求1所述的探地雷达的多通道数据实时融合方法,其特征在于:所述步骤(5)中,还包括当前通道数据信息熵与所有通道信息熵,根据所述当前通道数据信息熵与所有通道信息熵总和的比值确定权系数,即含有信息量比较大的原始通道数据贡献越大,权系数越大。
5.根据权利要求1所述的探地雷达的多通道数据实时融合方法,其特征在于:所述步骤(6)中,还包括反射信号、权因子和反射波,增益曲线的设计原则是能量大的反射信号,所乘的权因子小;对于能量小的反射信号,所乘的权因子大,为了使所述反射波的记录不会发生失真,权因子随时间的变化比较缓慢。
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