CN105044696A - 一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，该方法包括步骤：步骤1，对测月雷达原始数据进行数据预处理，得到雷达数据矩阵；步骤2，对雷达数据矩阵进行相关计算，得到相关系数矩阵；步骤3，在相关系数矩阵中，以列为处理单位，遍历所有列，分析相关系数矩阵中的相关性，确定由高相关信号到对随机相关信号的过渡点作为该列的探测深度。本发明有效地给出了探测深度在测月雷达在行进线路上的分布情况，有利于我们区分有用信号及噪声信号，进而有利于雷达数据中层位识别及目标体提取等。

Description

一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法

技术领域

本发明涉及雷达探测，尤其涉及一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法。

背景技术

嫦娥三号卫星于2013年12月2日在西昌卫星发射中心成功发射，12月14日着陆月球雨海北部地区，巡视器月球车与着陆器成功分离，各自开展探测工作。测月雷达作为嫦娥三号“玉兔号”月球车的上的重要科学载荷，在月面探测期间，总共探测的有效里程大于100m，两个通道总计探测得到了566MB的原始数据，其科学目标是探测月球车行进线路上月壤厚度分布及次表层机构。月球厚度分布及次表层结构研究，可提供丰富的科学信息，一方面可了解月球地质历史的关键，同时有利于月球局部或全热史研究及地球-月球起源关系的研究。月壤物质主要是由下伏基岩演化而成，通过对月壤的系统研究，可以了解月壳组成及其分布特征、演化历史等。

测月雷达在月面的工作分为三个阶段，第一阶段为第一个月昼时间内的探测工作，月球车从导航点N0101行进到导航点N0108点，该阶段主要是在轨测试阶段，对测月雷达两个通道的几个重要参数如时窗、累加次数、脉冲发射的重复频率、接收机信号增益方式和衰减设置，进行测试，最终确定了雷达工作较好状态的参数。第二个阶段为第二个月昼时间内的探测工作，月球车从导航点N0201行进到导航点N209点，该阶段雷达基本工作在一固定的参数下展开探测。第三个阶段为第三个月昼及以后的工作阶段，测月雷达在导航点N0209展开的定点探测。

在测月雷达的实测数据中，为了保证足够的探测深度，第一通道时延为10240ns(4096个采样点)，第二通道时延设置为640ns(2048个采样点)，在实测的回波图中，信号结构复杂，从时延开始到时延结束的区域都存在大大小小的信号，其中包含了噪声和有用信号。对测月雷达探测能力的分析，有利于我们在深度时延方向上区分有用信号和噪声，将探测能力以下区域的数据作为噪声信号，有利于我们在月面数据中提取反射层、特征结构体等有用信息，最终有利于数据解译。

目前现有的分析方法多基于雷达传输方程，通过对月球月下结构特征及介电特性的先验性假定，实现对雷达探测深度的估计。但是，该类方法计算出的探测深度存在两个问题，第一，先验性的假定存在主观人为因素，会对深度计算结果带来误差；第二，该类方法计算出的探测深度为单一深度值，无法表示测月雷达在整个行进线路上的探测深度分布。所以，期望有一种利用月面实测数据获得测月雷达在行进线路上探测深度的计算方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，该方法基于噪声和随机信号所体现出的不同相关性，结合雷达实测数据，对设备可达到的探测深度进行计算。

(二)技术方案

本发明提供的一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，该方法包括步骤：步骤1，对测月雷达原始数据进行数据预处理，得到雷达数据矩阵；步骤2，对雷达数据矩阵进行相关计算，得到相关系数矩阵；步骤3，在相关系数矩阵中，以列为处理单位，遍历所有列，分析相关系数矩阵中的相关性，确定由高相关信号到对随机相关信号的过渡点作为该列的探测深度。

优选地，步骤1对原始数据进行的数据预处理包括两个处理步骤：数据编辑处理步骤和背景去除处理步骤；其中，数据编辑处理步骤是指对雷达原始数据依据月面位置进行数据编辑，得到距离间隔相同的雷达数据矩阵，背景去除处理步骤是指在雷达信号回波中，去除各道间水平恒定的信息。

优选地，所述的月面位置为包含于每道雷达数据道头中的24字节位置信息，其中导航点位置和月球车的位置各占12个字节。

优选地，背景去除处理步骤采用原始道减去临近的n道数据的平均值，采用的具体公式如下：

$Y_{\left(n\right)}=y_{\left(n\right)}-\frac{1}{n_2-n_1+1}\underset{m=n_1}{\overset{n_2}{\Σ}}y\left(m\right)$

$n_1=\left\{\begin{array}{c}n-\frac{N-1}{2},n\&GreaterEqual;\frac{N-1}{2}\\ 0,n<\frac{N-1}{2}\end{array}\right.$

$n_2=\left\{\begin{array}{c}n+\frac{N-1}{2},n\&le;Nall-\frac{N+1}{2}\\ Nall-1,n>Nall-\frac{N+1}{2}\end{array}\right.$

其中：Y_(n)为背景去除后的雷达道数据，y_(n)为原始的雷达道数据，n为第n道数据，N为用于平均的雷达道数，Nall为总雷达道数。

优选地，步骤2进一步包括:

步骤201，采用如下公式，确定每个采样点的处理区间x_i,j，x_i,j的大小为n；

$x_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}data(1:n,j),i<(n-1)/2\\ data(all-n+1:all,j),j>all-(n-1)/2\\ data(i-\left(n-1\right)/2:i+\left(n-1\right)/2,j),else\end{array}\right.$

其中，i为采样点，j为雷达道数，n为每段区间大小，data(1:n,j)表示选取雷达数据第j道，从采样点1到采样点n，all为数据长度；

步骤202，计算x_i,j区间各点的均值x_i,j'

${x_{i,j}}^{\&prime;}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_{i,j};$

步骤203，计算一道道数据各点位置处与相邻通道的相关系数，采用如下公式：

$c(i,j)=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j}-{x_{i,j}}^{\&prime;})(x_{i,j+1}-{x_{i,j+1}}^{\&prime;})}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j}-{x_{i,j}}^{\&prime;})\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j+1}-{x_{i,j+1}}^{\&prime;})}};$

步骤204，遍历整个雷达道数，重复步骤201到203，得到雷达相关系数矩阵c(i,j)。

优选地，一通道的数据长度为4096，二通道的数据长度为2048。

优选地，步骤3进一步包括：步骤301，在相关系数矩阵中，以道为单位，确定高相关性区域和随机相关性区域，将由高相关区域到随机相关性区域过零点的位置作为该道探测深度位置。

优选地，步骤3进一步包括：步骤302，遍历所有列，得到探测深度位置y_j，每道数据对应了不同的探测深度位置y_j，由此得到测月雷达一通道和二通道在行进线路上探测深度的分布。

优选地，测月雷达两个通道中心频率分别为60MHz，500MHz，对应带宽分别为40MHz-80MHz，250MHz-750MHz。

优选地，所述测月雷达为嫦娥三号测月雷达。

(三)有益效果

应用本发明的基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，基于有用信号和噪声在相邻道之间所体现出的不同相关性，确定了有用信号与噪声的分界线，给出了测月雷达在行进线路上两个通道探测深度的分布情况。探测深度的获知有利于我们区分噪声和有用，进一步在噪声抑制和层位识别中都有重要的意义。

附图说明

图1是本发明的基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法的流程图；

图2是预处理前后测月雷达二通道数据剖面的对比图；

图3是测月雷达二通道单道数据波形及对应的相关系数波形；

图4是测月雷达二通道整个行进线路上探测深度分布。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰易懂，下面结合附图对本发明具体实施方式进行说明。在此本发明的示意性实例用于解释本发明，但不作为对本发明的限定。

以二通道的处理过程给出示意性示例。图1是本发明的基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法的流程图。

根据本发明的基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，包括以下步骤：步骤1，对测月雷达原始数据进行数据预处理，得到雷达数据矩阵；步骤2，对雷达数据矩阵进行相关计算，得到相关系数矩阵；步骤3，在相关系数矩阵中，以列为处理单位，遍历所有列，分析相关系数矩阵中的相关性，确定由高相关信号到对随机相关信号的过渡点作为该列的探测深度。

在本发明中，步骤1，数据预处理包含了2个重要操作，数据编辑和背景去除。数据编辑是指对原始数据依据月面位置进行数据编辑，得到距离间隔相同的雷达数据矩阵。背景去除是指在雷达信号中回波中，去除各道间水平恒定的信息。所述的月面位置为包含于每道雷达数据中道头中的24字节位置信息，其中导航点位置x,y,z和月球车的位置x,y,z各占12个字节。

优选地，背景去除采用原始道减去临近的n道数据的平均值，采用的具体公式如下：

$Y_{\left(n\right)}=y_{\left(n\right)}-\frac{1}{n_2-n_1+1}\underset{m=n_1}{\overset{n_2}{\&Sigma;}}y\left(m\right)$

$n_1=\left\{\begin{array}{c}n-\frac{N-1}{2},n\&GreaterEqual;\frac{N-1}{2}\\ 0,n<\frac{N-1}{2}\end{array}\right.$

$n_2=\left\{\begin{array}{c}n+\frac{N-1}{2},n\&le;Nall-\frac{N+1}{2}\\ Nall-1,n>Nall-\frac{N+1}{2}\end{array}\right.$

其中，Y_(n)为背景去除后的雷达道数据，y_(n)为原始的雷达道数据，n为第n道数据，N为用于平均的雷达道数，Nall为总雷达道数。

图2为预处理前后雷达数据剖面的对比结果。图2中，左测为预处理之前的雷达数据剖面，右测为预处理之后的雷达数据剖面。

优选地，步骤2进一步包括：

步骤201，采用如下公式，确定每个采样点的处理区间x_i,j，x_i,j的大小为n；

$x_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}data(1:n,j),i<(n-1)/2\\ data(all-n+1:all,j),j>all-(n-1)/2\\ data(i-\left(n-1\right)/2:i+\left(n-1\right)/2,j),else\end{array}\right.$

其中，i为采样点，j为雷达道数，n为每段区间大小，data(1:n,j)表示选取雷达数据第j道，从采样点1到采样点n，all为数据长度。

步骤202，计算x_i,j区间各点的均值x_i,j'：

${x_{i,j}}^{\&prime;}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_{i,j}.$

步骤203，计算一道道数据各点位置处与相邻通道的相关系数，采用如下公式：

$c(i,j)=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j}-{x_{i,j}}^{\&prime;})(x_{i,j+1}-{x_{i,j+1}}^{\&prime;})}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j}-{x_{i,j}}^{\&prime;})\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(x_{i,j+1}-{x_{i,j+1}}^{\&prime;})}}.$

步骤204，遍历整个雷达道数，重复步骤201到203，得到雷达相关系数矩阵c(i,j)。

优选地，一通道的数据长度all为4096，二通道的数据长度all为2048。可选地，n为13，雷达数据矩阵大小为2048*1593。

图3显示了步骤2的处理结果，以测月雷达二通道的一道数据为例，给出了单道雷达波形和相关系数波形，上面为雷达二通道的一道数据，下面为各采样点对应的相关系数。

优选地，步骤3可进一步包括：步骤301，在相关系数矩阵中，以道为单位，确定高相关性区域和随机相关性区域，将由高相关区域到随机相关性区域过零点的位置作为该道探测深度位置。步骤3还可包括：步骤302，遍历所有列，得到探测深度位置y_j，每道数据对应了不同的探测深度位置y_j，由此得到测月雷达一通道和二通道在行进线路上探测深度的分布。即，可得到测月雷达二通道的探测深度曲线。

图4中，图中部线条为探测深度曲线，背景为二通道的数据剖面。

优选地，测月雷达两个通道中心频率分别为60MHz，500MHz，对应带宽分别为40MHz-80MHz，250MHz-750MHz。

在本发明中，首先对原始雷达数据进行预处理操作，得到雷达数据矩阵；然后对数据矩阵进行相关系数计算，得到相关系数矩阵；最后在相关系矩阵中，通过寻找高相关性到随机相关性过渡的位置确定了测月雷达的探测深度。本发明有效地给出了探测深度在测月雷达在行进线路上的分布情况，有利于我们区分有用信号及噪声信号，进而有利于雷达数据中层位识别及目标体提取等。

本领域技术人员可以理解，本发明可以用于计算嫦娥三号测月雷达探测深度，也可以应用于其它的测月雷达。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于相关系数分析法计算测月雷达探测深度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对测月雷达原始数据进行数据预处理，得到雷达数据矩阵；

步骤2，对雷达数据矩阵进行相关计算，得到相关系数矩阵；

步骤3，在相关系数矩阵中，以列为处理单位，遍历所有列，分析相关系数矩阵中的相关性，确定由高相关信号到对随机相关信号的过渡点作为该列的探测深度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1对原始数据进行的数据预处理包括两个处理步骤：数据编辑处理步骤和背景去除处理步骤；其中，数据编辑处理步骤是指对雷达原始数据依据月面位置进行数据编辑，得到距离间隔相同的雷达数据矩阵，背景去除处理步骤是指在雷达信号回波中，去除各道间水平恒定的信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的月面位置为包含于每道雷达数据道头中的24字节位置信息，其中导航点位置和月球车的位置各占12个字节。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，背景去除处理步骤采用原始道减去临近的n道数据的平均值，采用的具体公式如下：

其中，Y_(n)为背景去除后的雷达道数据，y_(n)为原始的雷达道数据，n为第n道数据，N为用于平均的雷达道数，Nall为总雷达道数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2进一步包括：

步骤201，采用如下公式，确定每个采样点的处理区间x_i,j，x_i,j的大小为n；

其中，i为采样点，j为雷达道数，n为每段区间大小，data(1:n,j)表示选取雷达数据第j道，从采样点1到采样点n的数据，all为数据长度；

步骤202，计算x_i,j区间各点的均值x_i,j'；

步骤203，计算一道道数据各点位置处与相邻通道的相关系数，采用如下公式：

步骤204，遍历整个雷达道数，重复步骤201到203，得到雷达相关系数矩阵c(i,j)。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，一通道的数据长度为4096，二通道的数据长度为2048。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3进一步包括：

步骤301，在相关系数矩阵中，以道为单位，确定高相关性区域和随机相关性区域，将由高相关区域到随机相关性区域过零点的位置作为该道探测深度位置。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤3进一步包括：

步骤302，遍历所有列，得到探测深度位置y_j，每道数据对应了不同的探测深度位置y_j，由此得到测月雷达一通道和二通道在行进线路上探测深度的分布。

9.根据权利要求说明6所述的方法，其特征在于，测月雷达两个通道中心频率分别为60MHz，500MHz，对应带宽分别为40MHz-80MHz，250MHz-750MHz。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测月雷达为嫦娥三号测月雷达。