CN106569208A - 基于杂波图的机场跑道异物检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于杂波图的机场跑道异物检测方法,首先给定线性调频连续波雷达的参数,并给定无FOD跑道回波;然后,根据性能要求对回波进行下变频、混频、低通滤波、放大快速傅里叶变换后得到频率‑幅度谱,建立相应杂波图;检测时先根据杂波图特性生成相应阀值;再以波束为单位进行信号处理将处理,得到检测单元回波频谱特性强度;根据GO‑CFAR检测判断是否存在异物,如果存在异物输出该检测单元的坐标,如果没有异物则更新杂波图。本发明不会因杂物而影响杂波图的刷新,保证了杂波图的完整性,提高了雨天雾天等气象条件的适应性。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,特别涉及一种基于杂波图的机场跑道异物检测识别方法。
技术背景
机场跑道水泥地面和边灯等固有物体的回波反射会形成杂波,和目标回波混叠在一起进入接收通道,影响信号检测,造成虚警。
杂波图处理技术通过对检测单元进行多次扫描测量值进行迭代和平均得到检测单元处的杂波背景的强度。杂波图存储每个杂波单元的背景强度估计值,并进行迭代更新。一般情况下,杂波虽在距离和方位上变化十分剧烈,但同一距离单元上的杂波强度随时间的变化是缓慢的,故而可以使用杂波图作为检测基准与待检测信号进行比对,降低虚警发生。
杂波图最早由Nitzberg等人提出,是一种时域上的自适应处理方法。这种方法把雷达空间分成杂波图单元进行工作。杂波图技术首先将整个检测区域划分成若干个杂波图单元,对于每个单元,利用其自身有限次的回波输入进行反复迭代,根据恒虚警检测技术决定阈值,最后对于某空域的目标回波可用其所在杂波图单元的存储的检测阀值进行检测。
现有静态更新杂波图检测方式应用于机场跑道时,由于静态更新杂波图检测方式的遗忘因子是固定的,无法保证不同检测单元的不同时刻遗忘因子均是较好的,易造成杂波图边缘不稳定。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于杂波图的机场跑道异物检测方法。
实现本发明目的的技术方案为:一种基于杂波图的机场跑道异物检测方法,包括以下步骤:
步骤1,给定跑道扇形检测区域范围,采用线性调频连续波雷达对扇形检测区域进行异物检测,通过混频、低通滤波、频率灵敏控制和快速傅里叶变换,提取回波信号中的频率-幅度谱,即距离-幅度谱;
步骤2,根据步骤1给定扇形检测区域范围内无异物的回波频率幅度谱,得到各个位置的雷达回波幅度值,建立雷达杂波图;设定波束单元有N个,杂波图距离单元有M个,则位于(m,n)的杂波图单元的估计值为1≤m≤M,1≤n≤N,lm为杂波图单元距离发射天线的距离,为发射天线的转动角度;
步骤3,根据杂波图的距离-幅度谱选取杂波图的分布模型,对于给定的虚警率,由公式得到GO-CFAR门限因子;
步骤4,检测时连续波雷达回波采用步骤1方式提取频率-幅度谱,读取位于(m,n)的杂波图观测值为采用步骤3得到的GO-CFAR门限因子,结合GO-CFAR判决法判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标,如果有目标则其位置为转到步骤3继续检测下一个波束宽度,若没有目标则转到步骤5;
步骤5,根据第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的遗忘因子进行动态更新;
步骤6,根据相应检测单元的遗忘因子、第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的杂波图进行更新。
与现有技术相比,本发明的显著优点为:(1)本发明在一定范围内遗忘因子动态更新,减缓杂波图刷新速度;(2)本发明不会因杂物而影响杂波图的刷新,保证了杂波图的完整性;(3)本发明提高了杂波图边缘的稳定性,实现对不同信噪比的相对较好的杂波因子,实现各个检测单元均有较好的遗忘因子。
附图说明
图1为本发明基于杂波图的机场跑道异物检测方法的流程图。
图2为杂波图单元示意图。
图3为GO-CFAR判决示意图。
图4为遗忘因子更新流程图。
图5为杂波图更新流程图。
具体实施方式
结合图1,一种基于杂波图的机场跑道异物检测方法,包括以下步骤:
步骤1,给定跑道扇形检测区域范围,采用线性调频连续波雷达对扇形检测区域进行异物检测,通过混频、低通滤波、频率灵敏控制和快速傅里叶变换,提取回波信号中的频率-幅度谱,即距离-幅度谱;
步骤2,根据步骤1给定扇形检测区域范围内无异物的回波频率幅度谱,得到各个位置的雷达回波幅度值,建立雷达杂波图;设定波束单元有N个,杂波图距离单元有M个,则位于(m,n)的杂波图单元的估计值为1≤m≤M,1≤n≤N,lm为杂波图单元距离发射天线的距离,为发射天线的转动角度;具体为:
步骤2.1,假设雷达波束宽度夹角为雷达信号处理时采用2M点FFT,检测距离为S,则杂波图的检测单元为夹角为边长为S/M的拱形;
步骤2.2,所述检测单元杂波图的估计值是角度为距离为lm的雷达回波幅度,首次检测的估计值所述检测单元杂波图的观测值是连续波雷达回波信号处理后得到的相应位置的幅值。
步骤3,根据杂波图的距离-幅度谱选取杂波图的分布模型,对于给定的虚警率,由公式得到GO-CFAR门限因子;具体为:
M个样本数据组成的矢量的联合概率密度函数为:
xi为第i个相邻单元的观测值,β2为噪声功率;
设观测数据x的似然函数,记为ν,则有:
关于β2的导数为零,得
得到最大似然估计为:
得到GO-CFAR门限因子:
步骤4,检测时连续波雷达回波采用步骤1方式提取频率-幅度谱,读取位于(m,n)的杂波图观测值为采用步骤3得到的GO-CFAR门限因子,结合GO-CFAR判决法判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标,如果有目标则其位置为转到步骤3继续检测下一个波束宽度,若没有目标则转到步骤5;
判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标的具体过程为:
若检测信号的相应单元的回波强度X1,X2分别为检测单元左侧的门限估计和检测单元右侧的门限估计,则认为相应单元对应位置含有目标,检测单元以极坐标表示,转化为直角坐标后FOD坐标为转到步骤3继续检测下一个波束宽度;否则,认为相应检测单元中无目标,执行步骤5。
步骤5,如图4所示,根据第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的遗忘因子进行动态更新;遗忘因子为:
式中Λ为遗忘因子的上限,α为GO-CFAR门限因子,
步骤6,根据相应检测单元的遗忘因子、第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的杂波图进行更新;如图5所示,具体为
当雷达扫过一个波束宽度,通过对回波的检测及信号处理得到相应检测单元的杂波图观测值杂波图的估计值为得到当前周期内杂波图的估计值:
其中,为该次更新的遗忘因子。
进一步的,上述步骤1具体为:
信号处理时采用2M点FFT,测量距离为S,发射信号载频F,调频斜率k;发射信号为:
ff=Acos(F+kt)
A为雷达发射波强度,t为当前时间;
第j个距离单元回波信号为:
fc=ajcos(F+k(t-τj))
aj为第j个距离单元的回波强度,τj为第j个距离单元的时延;
则接收信号发射信号混频得:
ff*fc=A*aj/2(cos(2F+2kt-kτj)+cos(kτj))
经过低通滤波器可得,第j个距离单元的下变频Gj:
Gj=A*aj/2coskτj
故Δf=kτ,τ为时延,电磁波的传播速度为c,故频差与距离成正比;经过2M点快速傅里叶变换可得,单位脉冲的杂波图中的检测单元个数Mφ为:
(θ1,θ2)为给定探测范围,如图2所示为一个杂波图检测单元。
进一步的,上述步骤4具体为:
对雷达回波采用步骤1中方法进行信号处理到频率幅度谱,得到杂波图观测值由于噪声特性在时间和空间上剧烈变化时,不太可能出现相邻目标但是干扰严重不均匀的情况,故更关注杂波边缘的虚警,采用GO-CFAR判决准则:
X=max(X1,X2)
GO-CFAR的原理如图3所示,在GO-CFAR中,门限与发现概率Pd的关系为:
SNR为信噪比,T为门限值,m为单个参考单元的长度,即m=M/2;
当没有信号,也就是SNR=0时,门限与虚警概率Pfa的关系为
得到GO-CFAR进行判决则判决公式为:
当判决为H1时,则由
得出FOD出现的位置,然后检测下一组波束的回波;
当判决为H0,则转入步骤5。
Claims (6)
1.一种基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,给定跑道扇形检测区域范围,采用线性调频连续波雷达对扇形检测区域进行异物检测,通过混频、低通滤波、频率灵敏控制和快速傅里叶变换,提取回波信号中的频率-幅度谱,即距离-幅度谱;
步骤2,根据步骤1给定扇形检测区域范围内无异物的回波频率幅度谱,得到各个位置的雷达回波幅度值,建立雷达杂波图;设定波束单元有N个,杂波图距离单元有M个,则位于(m,n)的杂波图单元的估计值为1≤m≤M,1≤n≤N,lm为杂波图单元距离发射天线的距离,为发射天线的转动角度;
步骤3,根据杂波图的距离-幅度谱选取杂波图的分布模型,对于给定的虚警率,由公式得到GO-CFAR门限因子;
步骤4,检测时连续波雷达回波采用步骤1方式提取频率-幅度谱,读取位于(m,n)的杂波图观测值为采用步骤3得到的GO-CFAR门限因子,结合GO-CFAR判决法判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标,如果有目标则其位置为转到步骤3继续检测下一个波束宽度,若没有目标则转到步骤5;
步骤5,根据第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的遗忘因子进行动态更新;
步骤6,根据相应检测单元的遗忘因子、第x次检测的杂波图观测值和第x-1次杂波图的估计值对相应检测单元的杂波图进行更新。
2.根据权利要求书1所述的基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,步骤2的具体过程为:
步骤2.1,假设雷达波束宽度夹角为雷达信号处理时采用2M点FFT,检测距离为S,则杂波图的检测单元为夹角为边长为S/M的拱形;
步骤2.2,所述检测单元杂波图的估计值是角度为距离为lm的雷达回波幅度,首次检测的估计值
3.根据权利要求书1所述的基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程为:
M个样本数据组成的矢量的联合概率密度函数为:
xi为第i个相邻单元的观测值,β2为噪声功率;
设观测数据x的似然函数,记为ν,则有:
关于β2的导数为零,得
得到最大似然估计为:
得到GO-CFAR门限因子:
4.根据权利要求书1所述的基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,步骤4中判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标的具体过程为:
若检测信号的相应单元的回波强度X1,X2分别为检测单元左侧的门限估计和检测单元右侧的门限估计,则认为相应单元对应位置含有目标,检测单元以极坐标表示,转化为直角坐标后FOD坐标为转到步骤3继续检测下一个波束宽度;否则,认为相应检测单元中无目标,执行步骤5。
5.根据权利要求书1所述的基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,所述步骤5中遗忘因子为:
式中Λ为遗忘因子的上限,α为GO-CFAR门限因子,
6.根据权利要求书1所述的基于杂波图的机场跑道异物检测方法,其特征在于,所述步骤6中杂波图更新的具体过程为:
当雷达扫过一个波束宽度,通过对回波的检测及信号处理得到相应检测单元的杂波图观测值杂波图的估计值为得到当前周期内杂波图的估计值:
其中,为该次更新的遗忘因子。
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