CN105842676A - 一种雷达盲区分析方法及装置 - Google Patents

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CN105842676A CN201610431567.3A CN201610431567A CN105842676A CN 105842676 A CN105842676 A CN 105842676A CN 201610431567 A CN201610431567 A CN 201610431567A CN 105842676 A CN105842676 A CN 105842676A
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Abstract

本发明实施例提供了一种雷达盲区分析方法及装置,属于探测技术领域。该雷达盲区分析方法包括:确定雷达的位置和扫描范围,根据预设的选画线密度和取点密度构建地形分析模型;将数字高程模型数据转化为数字高程模型栅格图;根据数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离,并计算出每个方位节点的高程绝对差值;根据每个方位节点与雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、雷达的分析精度以及数字高程模型栅格图中预存的地形信息进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示。本发明能够有效降低对雷达盲区进行计算的计算步骤、计算量以及计算耗时。

Description

一种雷达盲区分析方法及装置
技术领域
本发明涉及探测技术领域,具体而言,涉及一种雷达盲区分析方法及装置。
背景技术
雷达是一种利用电磁波探测目标点的电子设备,主要用于进行无线电探测和测距,其采用无线电方法发现目标点并测定目标点的空间位置。雷达发射电磁波对目标点进行照射并接收其回波,可获得目标点至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位和高度等信息。雷达现已被广泛运用到各行各业中,其检测的精度也越来越高。但是由于地球曲率、地杂波干扰和地形遮蔽等因素的作用,导致雷达探测技术存在扫描盲区。其中,雷达波在空间的传播过程中由于地势的起伏和障碍物的遮挡,形成了雷达地形遮蔽盲区。现有技术中,对雷达地形遮蔽盲区的计算方法主要是通过将每个节点同目标点与雷达连线之间的所有面进行遮蔽计算,得到目标点的最大间隙高度,并将其作为目标点的盲区间隙高度。但是上述计算方法的步骤繁琐、计算量大,耗时多。
发明内容
本发明提供了一种雷达盲区分析方法及装置,旨在有效降低对雷达盲区进行计算的计算步骤、计算量以及计算耗时。
第一方面,本发明实施例提供的一种雷达盲区分析方法,包括以下步骤:
设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度;
确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型;
针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息;
在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值;
根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。
优选地,所述针对每个方位节点进行盲区分析的步骤包括:
根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角;
以所述雷达的位置为中心,所述扫描范围为半径构建所述雷达的半球体扫描范围;
根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。
优选地,所述判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区的步骤包括:
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区;
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
优选地,所述将判断结果进行显示的步骤中,所述方法包括:
若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区,则在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识;
若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区,则在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
优选地,所述确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型的步骤包括:
以所述雷达的位置为坐标原点,建立地面坐标系;
将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。
第二方面,本发明实施例提供的一种雷达盲区分析装置,包括:
设置模块,用于设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度;
构建模块,用于确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型;
转化模块,用于针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息;
计算模块,用于在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值;
分析模块,用于根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。
优选地,所述计算模块,还用于根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角;
所述构建模块,还用于以所述雷达的位置为中心,所述扫描范围为半径构建所述雷达的半球体扫描范围;
所述分析模块还用于根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。
优选地,当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,所述分析模块则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区;及
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,所述分析模块则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
优选地,所述雷达盲区分析装置还包括:
标识模块,用于当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区时,在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识;
所述标识模块,还用于当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区时,在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
优选地,所述构建模块以所述雷达的位置为坐标原点,建立地面坐标系,及将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。
本发明实施例提供的一种雷达盲区分析方法及装置,针对构建的地形分析模型读取数字高程模型数据,在雷达的扫描范围内,根据数字高程模型栅格图中每个方位节点的高程值和设置的雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值,并根据每个方位节点与雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、雷达的分析精度以及数字高程模型栅格图中预存的地形信息进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,能够有效降低对雷达盲区进行计算的计算步骤、计算量以及计算耗时。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应该看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明实施方式提供的一种计算装置的结构框图。
图2是本发明实施方式提供的一种雷达盲区分析方法的流程示意图。
图3是图2中步骤S103包括的子步骤的流程示意图。
图4是本发明实施方式提供的一种雷达盲区分析装置的结构框图。
图中标记分别为:
计算装置10;
雷达盲区分析装置100,存储器200,存储控制器300,处理器400,外设接口500,输入输出单元600,显示单元700;
设置模块101,构建模块102,转化模块103,计算模块104,分析模块105,标识模块106。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明实施例提供的一种雷达盲区分析方法,运行于如图1所示的计算装置10中,所述计算装置10可以是计算机或服务器等。
如图1所示,是所述计算装置10的方框示意图。所述计算装置10包括雷达盲区分析装置100、存储器200、存储控制器300、处理器400、外设接口500、输入输出单元600和显示单元700等。
所述存储器200、存储控制器300、处理器400、外设接口500、输入输出单元600、音频单元、显示单元700各元件相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述可视域分析装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器200中或固化在所述计算装置10设备的操作系统(operatingsystem,OS)中的软件功能模块。所述处理器400用于执行存储器200中存储的可执行模块,例如所述雷达盲区分析装置100包括的软件功能模块或计算机程序。
其中,所述存储器200可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EEPROM)等。其中,存储器200用于存储程序,所述处理器400在接收到执行指令后,执行所述程序。
处理器400可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。上述的处理器400可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述外设接口500将各种输入/输出装置耦合至处理器400以及存储器200。在一些实施例中,外设接口500,处理器400以及存储控制器300可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中,他们可以分别由独立的芯片实现。
输入输出单元600用于提供给用户输入数据实现用户与所述计算装置10的交互。所述输入输出单元600可以是,但不限于,鼠标和键盘等。
显示单元700在所述计算装置10与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中,所述显示单元700可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器,其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作,并将该感应到的触控操作交由处理器400进行计算和处理。
如图2所示,是本发明实施例提供的一种雷达盲区分析方法的流程图。所述雷达盲区分析方法包括以下步骤。
S101:设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度。
其中,所述雷达的高度值是所述雷达所处的海拔高度值和雷达自身的高度值之和,例如:所述雷达所处的海拔高度值为600米,所述雷达自身的高度值为50米,则所述雷达的高度值为650米。可以理解的是,所述雷达的高度值的设置能够保证所述雷达盲区分析的结果更加符合真实情况。鉴于所述雷达盲区分析涉及到大量的数据读取以及计算,对所述分析精度进行设置能够适应各类不同需求,尽可能快速而准确地完成分析。所述选画线密度是指显示网格的边长大小,所述选画线密度的设置用于使得所述显示网格能够对所述分析结果进行清楚的显示。所述取点密度是指采样方位点之间的距离大小。
S102:确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型。
其中,确定所述雷达的位置和扫描的范围。可选地,以所述雷达的位置为坐标原点,建立空间坐标系。所述空间坐标系可以包括空间直角坐标系和GPS坐标系。并结合所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型。所述地面坐标系包括三个两两垂直的坐标轴,所述坐标轴的竖轴与所述重力的方向一致,所述坐标轴的横轴所在的平面与所述重力的方向垂直。然后,将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。其中,N为各方位节点之间的间隔距离,所述间隔距离根据所述取点密度和雷达扫描范围而定。例如,当所述取点密度为50个,所述雷达扫描范围为1000米时,所述间隔距离为20米。
S103:针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息。
实施时,在构建的所述地形分析模型中读取数字高程模型数据,以及将所述数字高程模型数据转化为与所述空间坐标系相对应的数字高程模型数据栅格图。所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息。其中,数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程值的一种实体地面模型,是数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)的一个分支,其它各种地形特征值均可由此派生。栅格数据是按网格单元的行与列排列,具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元(像素)的位置由它的行列号定义,所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中,数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。
S104:在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值。
其中,根据所述数字高程模型栅格图逐一获取在所述扫描范围内的每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离。根据获取的每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值。例如:所述方位节点的高程值为600米,所述雷达的高度值为50米,则所述方位节点的高程绝对差值为550米。
S105:根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示。
在所述扫描范围内的每个方位节点,根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示。可选地,所述显示为动态显示效果。其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。所述高程值变化情况包括沿着所述雷达的发射方向上,所述方位节点的高程值逐渐变大和逐渐变小。盲区分析是在栅格数据集上,对于给定的一个位置,基于一定的相对高度,查找给定范围内所述位置能够观察到的区域,也就是给定位置的盲区分析范围,分析结果是得到一个栅格数据集。
进一步地,如图3所示,所述步骤S105中包括以下步骤。
S201:根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角。
其中,根据方位节点的高程值以及方位节点与雷达之间的直线距离对所述方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角进行计算。可选地,首先将所述方位节点与所述雷达之间的直线距离除以所述方位节点的高程值,得出商值,再求出所述商值的反正弦值,所述反正弦值即为所述第一夹角的弧度值。
S202:以所述雷达的位置为中心,所述扫描范围为半径构建所述雷达的半球体扫描范围。
实施时,将所述雷达的位置作为球心,所述扫描范围作为半径,构建所述雷达的空间扫描范围。可选地,所述空间扫描范围为一半球体扫描范围。
S203:根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。
其中,针对各方位节点,根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角和所述地形信息,在所述半球体扫描范围内,对各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区进行判断。并将进行判断后的结果进行显示。
判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区可以通过以下方式实现。首先,当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
其中,在所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上的高程值逐渐增大时,并计算所述雷达的发射方向与所述雷达所述高度水平线的第二夹角。当判断出所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角时,则所述各方位节点之间的位置处于盲区,否则所述各方位节点之间的位置处于可见区域。并将所述盲区和所述可见区域通过不同的方式进行区分显示。
其次,当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
在所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上的高程值逐渐减小时,计算所述雷达的发射方向与所述雷达所述高度水平线的第三夹角。当判断出所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角时,则所述各方位节点之间的位置处于盲区,否则所述各方位节点之间的位置处于可见区域。
本实施例中,可将所述盲区和所述可见区域通过不同的方式进行区分显示。
例如,若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区,则在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识。
实施时,如果判断出在所述半球体扫描范围内,各方位节点之间的位置处于雷达盲区,那么在所述构建的雷达的半球体扫描范围内按照所述选画线密度且使用第一颜色对所述位置进行标识。可选地,所述第一颜色为红色。
又如,若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区,则在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
实施时,如果判断出在所述半球体扫描范围内,各方位节点之间的位置未处于雷达盲区,那么在所述构建的雷达的半球体扫描范围内按照所述选画线密度且使用第二颜色对所述位置进行标识。可选地,所述第二颜色为绿色。
本发明实施例还提供了一种雷达盲区分析装置100。如图4所示,所述雷达盲区分析装置100包括设置模块101、构建模块102、转化模块103、计算模块104、分析模块105和标识模块106。
实施时,所述设置模块101用于设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度。关于所述设置模块101的描述具体可参照对图2中步骤S101的描述。
所述构建模块102用于确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型。所述构建模块102以所述雷达的位置为坐标原点,建立地面坐标系,及将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。关于所述构建模块102的描述具体可参照对图2中步骤S102的描述。
所述转化模块103用于针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息。关于所述转化模块103的描述具体可参照对图2中步骤S103的描述。
所述计算模块104用于在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值。关于所述计算模块104的描述具体可参照对图2中步骤S104的描述。
所述分析模块105用于根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。关于所述分析模块105的描述具体可参照对图2中步骤S105的描述。
进一步地,所述计算模块104还用于根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角。关于所述计算模块104的描述具体可参照对图3中步骤S201的描述。
所述分析模块105还用于根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。关于所述分析模块105的描述具体可参照对图3中步骤S202的描述。具体地,当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,所述分析模块105则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,所述分析模块105则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。关于所述分析模块105的描述具体可参照对图3中步骤S203的描述。
进一步地,所述标识模块106用于当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区时,在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识以及当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区时,在所述构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
需要说明的是,本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例提供的一种雷达盲区分析方法及装置,针对构建的地形分析模型读取数字高程模型数据,在雷达的扫描范围内,根据数字高程模型栅格图中每个方位节点的高程值和设置的雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值,并根据每个方位节点与雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、雷达的分析精度以及数字高程模型栅格图中预存的地形信息进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,能够有效降低对雷达盲区进行计算的计算步骤、计算量以及计算耗时。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种雷达盲区分析方法,其特征在于,所述雷达盲区分析方法包括:
设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度;
确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型;
针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息;
在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值;
根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。
2.根据权利要求1所述的雷达盲区分析方法,其特征在于,所述针对每个方位节点进行盲区分析的步骤包括:
根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角;
以所述雷达的位置为中心,所述扫描范围为半径构建所述雷达的半球体扫描范围;
根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。
3.根据权利要求2所述的雷达盲区分析方法,其特征在于,所述判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区的步骤包括:
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区;
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,则所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
4.根据权利要求2所述的雷达盲区分析方法,其特征在于,所述将判断结果进行显示的步骤中,所述方法包括:
若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区,则在构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识;
若所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区,则在构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
5.根据权利要求1所述的雷达盲区分析方法,其特征在于,所述确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型的步骤包括:
以所述雷达的位置为坐标原点,建立地面坐标系;
将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。
6.一种雷达盲区分析装置,其特征在于,所述雷达盲区分析装置包括:
设置模块,用于设置雷达的参数信息,所述参数信息包括雷达的高度值、分析精度、选画线密度和取点密度;
构建模块,用于确定所述雷达的位置和扫描范围,建立空间坐标系以及根据所述选画线密度和取点密度构建地形分析模型;
转化模块,用于针对所述地形分析模型读取数字高程模型数据,并将所述数字高程模型数据转化为在所述空间坐标系中的数字高程模型栅格图,所述数字高程模型栅格图中包括多个方位节点信息;
计算模块,用于在所述扫描范围内,根据所述数字高程模型栅格图依次获取每个方位节点的高程值以及每个方位节点与所述雷达之间的直线距离,并根据每个方位节点的高程值和所述雷达的高度值计算出每个方位节点的高程绝对差值;
分析模块,用于根据每个方位节点与所述雷达之间的直线距离、每个方位节点的高程绝对差值、所述雷达的分析精度以及所述数字高程模型栅格图中预存的地形信息针对每个方位节点进行盲区分析,并将进行盲区分析后的结果进行显示,其中,所述地形信息包括每个方位节点在沿着所述雷达的发射方向上的高程值变化情况。
7.根据权利要求6所述的雷达盲区分析装置,其特征在于,
所述计算模块,还用于根据每个方位节点的高程值以及每个方位节点与雷达之间的直线距离分别计算每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角;
所述构建模块,还用于以所述雷达的位置为中心,所述扫描范围为半径构建所述雷达的半球体扫描范围;
所述分析模块还用于根据每个方位节点与所述雷达所在高度水平线的第一夹角以及所述地形信息判断所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置是否处于雷达盲区,并将判断结果进行显示。
8.根据权利要求7所述的雷达盲区分析装置,其特征在于,
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈上升趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第二夹角小于所述第一夹角,所述分析模块则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区;及
当所述预存的地形信息在所述雷达的发射方向上呈下降趋势时,若所述雷达的发射方向与所述雷达所在高度水平线的第三夹角大于所述第一夹角,所述分析模块则判断所述各方位节点之间的位置处于雷达盲区。
9.根据权利要求6所述的雷达盲区分析装置,其特征在于,所述雷达盲区分析装置还包括:
标识模块,用于当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置处于雷达盲区时,在构建的雷达的半球体扫描范围内使用第一颜色对该位置进行标识;
所述标识模块,还用于当所述半球体扫描范围内的各方位节点之间的位置未处于雷达盲区时,在构建的雷达的半球体扫描范围内使用第二颜色对该位置进行标识。
10.根据权利要求6所述的雷达盲区分析装置,其特征在于,
所述构建模块以所述雷达的位置为坐标原点,建立地面坐标系,及将雷达扫描范围分为2N*2N个矩形网格,其中N为根据所述取点密度和雷达扫描范围计算出的两点之间的间隔距离。
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