CN109073348B - 用于对埋藏物体进行探测、定位和图像获取的机载系统和方法、表征底土成分的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于埋藏物体的探测、定位和图像获取以及表征底土成分的机载系统和方法。该系统包括至少一个飞行模块(1)和地面站(2)，飞行模块(1)具有发射和/或捕获雷达信号的雷达单元(11)和精度等于或小于三厘米的定位和制导系统(13)，地面站(2)具有飞行控制系统(21)和应用了雷达信号处理算法(25)的雷达信号处理单元(23)。本发明还涉及用于对埋藏物体进行探测、定位和图像获取的方法，以及用于表征底土成分的方法。本发明适用于需要对埋藏物体进行探测的领域，例如用于民事应用(探测杀伤性地雷)、管道检测或考古学中。

Description

用于对埋藏物体进行探测、定位和图像获取的机载系统和方 法、表征底土成分的方法
技术领域
本发明涉及用于获取具有任何成分的任何埋藏物体的图像以及表征底土成分的多个系统。一个系统包括至少一个发射器飞行模块和接收器飞行模块、一个地面站以及元件之间的通信系统。另一个系统类似于前述的系统，但它包括至少一个发射器飞行模块和另一个接收器飞行模块。本发明还涉及雷达信号处理方法，该方法用于获取底土的雷达图像和埋藏在底土中的可能的物体的雷达图像，包括对该物体的探测和定位，该方法还用于表征底土成分。
本发明适用于需要对埋藏物体进行探测的那些领域，例如，用于地雷探测、管道检测、考古或孔或空腔探测的民事应用。
背景技术
使用非侵入性技术或非破坏性技术(NDT)对对于可见光不透明的介质中的埋藏物体的探测一直在诸如采矿和地质、建筑和土木工程以及考古的多个人类活动中具有极大的意义。非侵入性技术允许在隐藏物体的周围环境中对隐藏物体进行探测、定位以及作为最终目标获取隐藏物体的图像，而不与介质或物体本身交互。这些系统的优点基本上是资源上和时间上的经济性，不必在感兴趣的区域中进行盲目或随机挖掘以能够找到物体。同样，保证了在具有一定价值的物体的情况下，它们不会遭受来自挖掘的损害。
在上一段所描述的应用中，存在这样的情况：需要检查表面以探测隐藏在表面下的潜在危险物体，例如武器或爆炸物。在这些情况下，探测和识别必须在保证探测设备和操作者本身的完整性的安全条件下进行。
在上述情况下，杀伤性地雷的探测具有特别的意义，杀伤性地雷每年造成4,000人死亡和致残，其中90％与平民相对应，大约60个国家的部分地区埋设有此类炸药。据估计，目前世界上埋藏有59至69百万枚杀伤性地雷(国际禁止地雷运动，为什么地雷仍然是个问题[2015-11-10检索]。检索自互联网：<http://www.icbl.org/en-gb/problem/why-landmines-are-still-a-problem.aspx>和通信联合国儿童基金会，哥伦比亚和杀伤性地雷：埋设地雷，收获死亡[2015-11-10检索]。检索自互联网：<http://www.unicef.org/colombia/pdf/minas.pdf>)。
杀伤性地雷的探测方法可分为两大类：
-侵入性方法，在该方法中使用能够通过接触来引爆可能的地雷的装置。已经设计出低成本但一次性使用的系统(最普遍的是MineKafon，(Massoud Hassani，MineKafon[2015-11-10检索]。检索自互联网：<http://minekafon.blogspot.it/>)，以及以增加设备价格和复杂性为代价能够支持多次爆炸的更强大的系统(Way Industries A.S,Slovakia,Bozena系统[2015-11-10检索]。检索自互联网：<http://www.bozena.eu/common/file.php？file＝44>和Nicoud,JD,&Habib,MK(1995年8月)。pemex-b自主排雷机器人：感知和导航策略。《1995年IEEE/RSJ智能机器人与系统国际会议论文集95》《人机交互与合作机器人》，第1卷，第419-424页，IEEE。)这些系统的主要缺点是它们对勘探的地形的影响，它们通过燃烧被勘探地形来进行勘探。作为一个优势，它们的勘探能力突出，因为它们在0.73秒内分析1平方米。
-非侵入性技术，在这项技术中通过正确处理一组接收信号，可以探测埋藏物体的存在。
同时，非侵入性技术可根据探测所依据的物理现象来分类(Robledo,L.,Carrasco,M.,&Mery,D.(2009)，《地雷探测技术调查》，《国际遥感杂志》，第30卷第9期，第2399-2410页)：
-电磁感应。它基于使用发射器线圈感应埋藏金属物体中的电流。该电流又重新辐射在接收器线圈中探测到的电场。这种技术的优点是成本低、操作简单。作为缺点，它有很高的误报警率，这是由于大量的埋藏金属物体(弹片、螺钉等的残余物)可能存在于一个场景中。
-探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)。它被认为是获取底土图像的最佳技术之一，它基于发射能够穿透底土的电磁波，并捕获反射波以创建探测和雷达图像，从而识别可能的埋藏物体。然而，它是一种对底土成分和地面起伏或粗糙度非常敏感的技术，需要信号处理技术能够消除在雷达图像中存在的伪回波和其他伪影(杂波)。
-核四极共振(Nuclear Quadrupole Resonance,NQR)。它基于对爆炸性材料的某些物质特性的射频信号的观测。虽然这些系统的复杂性很高，但它们能产生高探测概率。
-声学和地震系统。它的工作原理类似于GPR，基于穿过地面的声波发射。接收信号的适当处理允许对可能的埋藏物体进行识别。误报警率低于电磁感应系统的情况。作为缺点，扫描时间从每平方米2-15分钟不等。
其他可行的但由于其高的操作和技术成本而较少使用的非侵入性探测技术为：
-在可见光或红外波段的图像分析，其探测与埋设地雷的地区所对应的地表类型。
-射线照相法，其具有高探测率，但仅限于地表附近(10厘米或更近)埋藏地雷的探测。此外，它显示了对X射线操作的限制。
-化学或生物传感器，其探测通过矿井框架的微裂缝到达地表的爆炸性材料的化学成分。
无论物理原理如何，非侵入性地雷探测技术的应用要求探测器系统相对于地雷的可能位置保持安全距离。建议的距离是3-5米远，以避免探测器系统的重量可能引起炸药的爆炸。为了实现这个目标，有不同的可能性：
-使用雷达支座系统(radar stand-off system)。在该系统中，以入射角照射地面，使得穿透的能量的量最大化。在这种情况下，问题出现了，因为根据斯涅尔定律，反射能量将与雷达的方向相反，这降低了系统的灵敏度。在专利文献US 8193965 B2和US 7479918B2中描述了这些系统的示例，其中利用极化技术提高了处理能力。
-使用能够垂直入射(或称为normal incidence)地面以照射地面的系统。尽管不可能将最大能量耦合到地面，但是这一实事可通过接近地面并且能够捕获更多反射能量来补偿。在这种类型的系统中，难点在于要向地面提供垂直照明，以在雷达附近保持3-5米的安全距离。
在垂直入射到地面的替代方案中，可以使用尺寸和重量减小的自主无人机器人，它能够执行具有降低(但不是零)爆炸风险的地雷探测。例如，在Gonzalez de Santos,P.,Garcia,E.,Estremera,J.,&Armada,M.A.(2005)DYLEMA的出版物中：《使用步行机器人进行地雷探测和定位》，《国际系统科学杂志》，第36卷，第9期，第545-558页，提出了一种配备有基于电磁感应的探测器系统和用于监视和路径控制的差分(Differential GlobalPositioning System,DGPS)全球定位系统(Global Position System,GPS)的机器人。一个限制是扫描速度，即每秒5厘米。
类似地，专利文献US 7511654 B1提出了一种基于GPR的地雷探测系统，在该系统中机器人车辆被用于创建底土的雷达图像，这允许探测埋藏物体，从而探测地雷。该发明基于将发射器天线和接收器天线埋入地面中以半个波长的距离间隔开的不同位置，使得每个位置的接收信号的相干组合允许(在机器人移动的范围内以及横向上或方向上)创建二维雷达图像。因此，该系统具有利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)实现雷达图像的能力。作为主要的不便，它执行检测的过程缓慢。
陆地车辆的使用及其在陆地勘测速度方面的局限性(以及与地面接触时爆炸的潜在危险)的替代方案是使用空中飞行器作为探测器系统。在空中飞行器中，我们突出无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)，因为小型UAV的易用性及其可操纵性的简单性已经引发了它在多个学科中的应用。
在雷达领域，Marc Lort,Albert Aguasca and Xavier Fabregas的出版物(2015)，《集成在小型UAV多旋翼飞行器平台中的干涉和极化X波段SAR传感器》，2015年URSI全国研讨会，潘普洛纳，2015年9月，极化雷达被安装在UAV上进行雷达成像。极化雷达的优点是，它们允许测量不同材料对电磁波的响应，能够利用这种特性不仅获取雷达图像，而且获取材料的成分。与许多UAV系统一样，它将GPS接收器与惯性测量单元(InertialMeasurement Unit,IMU)结合，以确定飞行过程中UAV的位置。由于该系统限制带宽，导致分辨率在1.5米的范围内，因此无法探测埋在较低深度的物体，这是因为无法区分在空气-地面界面上的反射与埋藏物体引起的反射。
另一种安装在UAV上的SAR雷达应用在Chenchen J.Li,Hao Ling(2015)的论文中描述，《使用小型消费UAV的合成孔径雷达成像》，IEEE天线和传播国际研讨会，2015，温哥华。在3.1-5.3GHz波段工作的雷达已经安装在无人驾驶类型的UAV上。Wi-Fi通信模块用于与用于飞行控制和接收雷达数据的地面站通信。这种具有通信模块的雷达系统的优点是它紧凑且重量轻(小于300克)，因此它能够很容易地安装在UAV上。然而，由于UAV的飞行路径的不稳定性，使得用于制作SAR图像的系统在地面垂直照射(俯视SAR)的飞行中还没有得到令人满意的测试结果。该UAV包含GPS接收器和惯性传感器，这些传感器不能为在每个UAV飞行位置测量的雷达信号数据的正确相干组合提供足够的定位精度。
在利用UAV上的GPR系统探测掩埋的爆炸物体的领域，已经在Goad,A.,Schorer,D.,Sullenberger,J.,Yousuf,F.,Yu,A.,Donohue,G.,&Hintz,K的文献(2008年4月)中。《利用UAV进行地雷探测》，系统与信息工程设计研讨会，2008年，SIEDS 2008，IEEE(第231-236页)，考虑到例如地雷的直径、雷达的信噪比和飞行高度的不同的参数，分析安装在UAV中的雷达探测地雷的能力。然而，该研究的发起人得出结论，对于所研究的UAV，该系统是不可行的，因为必须在低于其操作高度的高度驾驶相当大尺寸的UAV(例如Shadow 200、Shadow600和Predator模型)(为了探测地雷)，这会使UAV由于与地面碰撞的风险而处于危险之中。
随后，在Rodriguez,J.,Castiblanco,C.,Mondragon,I.,&Colorado,J.的文献(2014年5月)中，《用于视觉探测类似地雷物体的低成本四旋翼飞行器》，IEEE 2014UAV系统国际会议(ICUAS)，第83-88页，提出使用小尺寸和低重量的UAV来探测从照片分析得出的未被埋藏的地雷。该系统的显著特征包括使用Wi-Fi连接进行UAV与固定地面站之间的通信，以及具有由不同传感器(IMU、磁强计、高度计)形成的允许系统跟踪探测轨迹的UAV定位单元。
在专利文献US 2007/0035304中，提出了一种探测系统，该系统由安装有发射器的飞行单元以及接收器所在的空中拖车形成，从而配置成在80kHz至1MHz的频率范围内工作的双基地系统。在这种情况下，该系统基于电磁感应，从发射信号和探测到的回波之间的飞行时间来确定探测物体的位置。在双基地系统中，发送器和接收器之间的相对位置总是相同的，因此土壤总是以相同的角度被照射。对于特定应用，它可提供比单站系统(雷达信号从接收到的同一点发射的系统)更多的信息，但它比多基地系统更有限，在多基地系统中发射器和接收器之间的分离可被修改以具有更多的空间分集。
极化技术也已应用于用于GPR应用的机载UAV系统，如专利文献US 7528762 B2中所述，被设计为在1MHz至1GHz波段工作的系统采用基于偏振测量的可消除空气-土壤杂波的信号处理技术。该技术基于首先选择适合于最大化土壤穿透力的频率和入射角，同时考虑土壤的特性和穿透深度。接着，获得通常为彼此正交的两种极化的散射场，并且计算两个信号之间的相干差。未被取消的回波对应于埋藏物体中的反射，因为底土与待探测的物体改变场的极化不同(因为一般来说，底土和物体会有不同的成分)。关于硬件，设想了一种车载系统，将天线放置在直升机的叶片中。该处理技术的主要局限性是它仅适用于支座系统(雷达距离待扫描的地面有几米的距离)。
在专利文献US 2014/0062754 A1中描述的发明是基于安装在UAV上的GPR系统，该系统能够利用差分GPS系统提供的信息自主地沿着预定轨迹(例如，之字形)对其自身进行定位。此外，在GPS信号丢失的情况下，所述文献设想可以使用诸如磁力计和陀螺仪的惯性传感器的信息来维持轨迹。限定了飞行高度为66-330厘米、定位精度为16.5厘米。工作频率范围为4-6GHz。在安装在UAV上的系统中处理雷达信号，并将所得到的雷达图像通过无线链路发送到地面站。该系统的扫描速度为每平方米24秒(10分钟25平方米)。除了上述特征外，该系统还采用了能够使地雷无效的对策，即将UAV落在探测到地雷的区域，并使用能够抵消炸药的化学元素。
在专利文献US 2014/0062758 A1中描述了与上述发明类似的发明。在这种情况下，系统能够利用光学和热学相机识别不规则的地面图案。一旦实施探测，GPR雷达被用来探测可能的埋藏物体。如果探测到埋藏物体，则能够应用上述发明中提到的对策来取消爆炸能力。此外，还设想使用低分辨率雷达来探测埋藏物体。如果探测到埋藏物体，则切换到高分辨率雷达，以便更好地识别埋藏物体。
在以上列出的发明中，GPR雷达安装在用于地雷探测的UAV上(US 7528762 B2，US2014/0062754 A1，US 2014/0062758 A1)，不可能基于合成孔径，即，相干地组合在UVA飞行的不同位置拍摄的雷达测量值，来获取雷达图像。这是因为定位精度为16.5厘米(最好的情况下)，比雷达系统的工作波长(最高频率下为6GHz)高6.6倍。为了能够使用合成孔径技术，数据采集位置必须在工作频率下以半个波长的距离间隔开。相对于SAR处理，在范围内处理的雷达信号的点对点表示形式被认为是跨距分辨率的损失(图1)。
在专利文献US 6653970 B1中描述了使用一组UAV的可能性。在该文献中，UAV发射被在已知位置的一个或多个UAV中接收的信号。该系统使用延迟测量作为探测目标位置的方法，用于在具有高多路径的环境中(例如山区或具有多个建筑，其中发射信号遭受多次反射)探测目标。多基地系统的使用(即，发射器和接收器处于不同位置)允许通过具有更多的照射角度来增加从所研究的场景获得的信息(Alvarez,Y.,Rodriguez-Vaqueiro,Y.,Gonzalez-Valdes,B.,Mantzavinos,S.,Rappaport,CM,Las-Heras,F.,&Martinez-Lorenzo,JA(2014)，《用于多基地雷达系统的基于傅立叶的成像》，《微理论及技术,IEEETransactions on》，第62卷，第8期，第1789-1810页)；Gonzalez-Valdes,B.,Rappaport,C.,Lorenzo,M.,Jose,A.,Alvarez,Y.,&Las-Heras,F.(2015年7月)，《多基地雷达对人体成像的成像效果》，天线和传播&USCN/URSI全国无线电科学会议，2015届IEEE国际研讨会(第681-682页)IEEE)。尽管专利文献US 6653970 B1中描述的发明表明使用了SAR处理，但是发射UAV和接收器的位置的测量基于GPS接收器，因此所获得的位置精度不能小于1m(这是在最佳操作条件下民用的GPS精度)，这使得目标的探测不准确，在许多应用中的位置误差超过可接受的阈值。
尽管大多数地雷都是金属的、容易被大多数系统探测到，但是最近开发出了塑料炸药，它们相对于埋藏它们的底土的低介电对比度使得探测变得困难。在这方面，可能的解决方案是确定底土的成分，以便能够将它用作与待探测的材料的对比。
因此，例如，专利文献US 8849523 B1中包含的发明描述了一种具有使用GPR雷达确定底土成分的能力的系统，但是GPR雷达在用于播种种子的拖拉机型陆地车辆上，这对分析的速度是极为不利的。另一方面，该专利没有具体说明确定底土成分的方法是什么(因此，如果估算了介电常数和导电率，则缺少精度特征)或者使用什么处理算法。
有几种确定底土的组分参数的技术。例如，在Ramirez,A.,Daily,W.,LaBrecque,D.,Owen,E.,&Chesnut,D.的出版物中，《使用电阻层析成像监测地下蒸汽注入过程》，《水资源研究》，第29卷，第1期，第73-87页，1993，以及在Zhou,QY,Shimada,J.,&Sato,A.的出版物中，《使用电阻率层析成像对土壤含水量进行三维空间和时间监测》，《水资源研究》，第37卷，第2期，第273-285页，2001，低频电阻率断层摄影(ERT)和电磁感应(EMI)用于确定底土的含水量。在JMH,Borchers,B.,Corwin,DL,Lesch,SM,Hilgendorf,AC,&Schlue,J.的Hendrickx出版物中，《从电磁感应测量反演土壤电导率剖面》，《美国土壤科学学会期刊》，第66卷,第3期，第673-685页，2002，这些技术也用于确定底土的电导率。虽然这些技术允许表征底土和探测可能的埋藏物体，但所使用的信号的性质不允许获取有助于从其他物体中识别待被定位的埋藏物体的高分辨率的底土图像。
关于GPR系统的使用，在Busch,S.,Van der Kruk,J.,&Vereecken,H.的文献中，《使用地面GPR全波形反演改进细粒土壤的表征》，《IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing》，第52卷，第7期，第3947-3958页，2014年7月，提出了一种表征底土的电磁模型，其中考虑了最小化了测量的电磁场与表征底土的电磁模型辐射的电磁场之间的差异成本函数。当差异最小时，认为已发现了底土的组分参数。这种方法的局限性在于建立电磁模型，这增加了系统的复杂性。特别关键的是，它基于全局和局部优化技术，这些技术对测量中的不确定性非常敏感，这可能导致对底土的组分参数的错误估计。
在C.R.,Morton Jr,K.D.,Collins,L.M.,&Torrione,P.A.的出版物中，《用于对照应用的GPR数据中土壤特性的线性预测分析》，《传感和成像》，第15卷，第1期，第1-20页，2014，提到了在GPR的应用中正确表征底土的重要性，具体地应用于地雷探测：
“尽管GPR背后的现象学基本上与机载或地面雷达相同，但贯穿土壤发射和接收信号的行为带来了许多GPR独有的信号处理挑战。与传统雷达不同，GPR的传播通道是自然异质的-地下杂波的存在非常普遍，土壤密度和水分含量的局部差异可能影响控制传播速度和目标特征强度的介电特性。GPR信号还必须与土壤表面(以及其他地下界面，如路基)相互作用，而土壤表面通常是不平滑的，从而导致额外的信号杂波”。
通常通过基于自回归过程(Autoregressive Process,AR)的线性预测(LinerPrediction,LP)模型来完成对组分参数的估计，该模型使用被称为数据库(或训练集)的信号模式以稍后执行测量信号的分类，将其与特定类型的底土相关联。尽管即使在高度非均质土壤的情况下重建土层参数的精度很高，但主要缺点是需要训练特征算法，这除了限制特定GPR系统的算法外，还要求在考虑多种不同情况的实际条件下进行大量训练测量(在另一个GPR系统中应用该算法将需要建立新的数据库)。
发明内容
本发明涉及用于获取具有任何成分的任何埋藏物体的图像以及表征土壤和底土成分的系统，该系统包括一个或多个飞行模块、地面站以及两者之间的通信系统。本发明还涉及雷达信号处理方法，该方法用于获取底土的雷达图像和埋藏在底土中的可能物体的雷达图像，这包括对埋藏物体进行探测和定位，并且用于表征底土成分。
为了实现本发明及其说明书的目的，土壤或未作明确区分的地面是指将空气与底土分离的表面，底土是指埋藏有待被定位的潜在物体的物质介质。本发明优选涉及土壤和底土，例如地面和位于其下面的物质介质，但是本发明也可以更普遍地应用于其他类型的表面和物质装置，例如水面和将待被定位的潜在物体淹没的物质介质。
为了实现本发明及其说明书的目的，操作员是指负责对构成本发明的不同系统和方法进行监督并与需要人机通信的不同进程进行交互的人员。
为了实现本发明及其说明书的目的，所研究的区域是指为了寻找可能的埋藏物体而待被探测的土壤和底土。
为了实现本发明及其说明书的目的，空中模块和飞行模块不作区分地使用，两者都指飞行器。
本发明的一个方面是用于对埋藏物体进行探测、定位和成像的机载系统。自此，本发明的这一方面可被称为“单站系统”。该单站系统包括：
-至少一个飞行模块，其包括发射和捕获指向地面并由地面反射的雷达信号的雷达单元、飞行模块的定位和制导系统以及飞行控制单元。该飞行控制单元从雷达单元以及定位和制导系统收集信息，控制飞行模块的飞行参数，并且与地面站交换信息。
-地面站，其包括飞行模块的飞行控制系统、通过一组雷达信号处理算法处理雷达信号的用于处理从雷达单元接收的雷达信号的单元，以及用于显示从雷达信号处理单元获取的底土的雷达图像的计算机应用。
-通信装置，其用于在飞行模块和地面站之间发出和接收无线信号。
飞行模块的定位和制导系统包括：全球定位系统；基于惯性传感器的定位系统；基于实时卫星动力学导航或RTK(Real Time Kinematic，实时动力学测量)的定位系统，其与位于地面站的实时卫星动力学导航基站交换信息；以及基于摄影测量的定位系统。定位和制导系统向控制单元发送信息，提供雷达单元获得的飞行模块的精度等于或小于三厘米的精确三维位置和地理参考数据。
对埋藏物体进行探测、定位和图像获取是根据飞行模块与地面站交换的信息来进行的，在地面站中，通过一组用于处理雷达信号的算法在雷达信号处理单元中对该信息进行处理。这些算法中的一种是用于获取雷达图像的SAR处理算法，另一种算法是用于消除雷达图像的杂波的算法。上述两种算法需要由雷达单元获取的飞行模块的精确的三维定位(具有等于或小于最大工作频率下半个波长的值)和地理参考数据，以便在不同位置执行测量的雷达信号的相干处理(即，使用测量的雷达信号的振幅和相位信息)，从而创建合成孔径雷达。处理由SAR处理算法和杂波消除算法所接收的数字化雷达信号的一种方法是以矩阵的形式将它们存储并将它们关联到坐标矩阵，这将在本说明书的下文中进行说明。
本发明的另一个方面是另一种用于对埋藏物体进行探测、定位和成像的机载系统。自此，可以将本发明的该另一方面称为“多基地系统”。该多基地系统包括：
-至少一个作为发射器飞行模块的飞行模块。它包括发射雷达信号的雷达单元、发射器飞行模块的定位和制导系统，以及飞行控制单元。该飞行控制单元从雷达单元以及定位和制导系统收集信息，控制发射器飞行模块的飞行参数，并且与地面站交流信息。
-至少一个作为接收器飞行模块的飞行模块。它包括捕获雷达信号的雷达单元、接收器飞行模块的定位和制导系统，以及飞行控制单元。该飞行控制单元从雷达单元以及定位和制导系统收集信息，控制接收器飞行模块的飞行参数，并且与地面站交流信息。
-地面站，其依次包括发射器飞行模块和接收飞行模块两者的飞行控制系统、通过一组雷达信号处理算法处理从雷达单元接收的雷达信号的雷达信号处理单元，以及用于显示从雷达信号处理单元获取的底土的雷达图像的计算机应用。
-通信装置，其在发射器飞行模块与地面站之间、接收器飞行模块与地面站之间、发射器飞行模块与接收器飞行模块之间发送和接收无线信号。
发射器飞行模块和接收器飞行模块的定位和制导系统包括：全球定位系统；基于惯性传感器的定位系统；基于实时卫星动力学导航或RTK的定位系统，其与位于地面站的实时卫星动力学导航基站交换信息；以及基于摄影测量的定位系统。定位和制导系统向飞行控制单元发送信息，提供雷达单元获取的发射器飞行模块和接收器飞行模块的精度等于或小于三厘米的精确三维位置以及地理参考数据。雷达信号处理单元的一种雷达信号处理算法是用于获取雷达图像的SAR处理算法，另一种算法是雷达图像的杂波消除算法。
在单站或多基地两种系统的优选实施例中，飞行模块是无人驾驶飞行器。在更优选的实施例中，无人驾驶飞行器是多旋翼型的。
在单站态系统的另一个优选实施例中，通信装置包括飞行模块和地面站之间的双向实时通信系统，例如两个低频收发器，一个位于地面站，另一个位于飞行模块。
在多基地系统的另一个优选实施例中，通信装置包括发射器飞行模块和地面站之间的双向实时通信系统、接收器飞行模块和地面站之间的双向实时通信系统，以及位于发射器飞行模块上的雷达单元与位于接收器飞行模块上的雷达单元之间的双向实时雷达通信系统。
在单站系统的飞行模块和地面站之间的通信系统或在多基地系统的发射器飞行器和接收器飞行器的雷达单元之间的雷达通信系统的另一个更优选实施例中，所述系统包括一个或多个通信模块3G/4G或一个或多个低频收发器或IEEE802.11(Wi-Fi)接口或一个或多个Zigbee模块或一个或多个蓝牙模块，或它们的任一组合。本实施例的一个示例是由一个位于地面站、另一个位于飞行模块的两个ZigBee或蓝牙模块形成的通信系统。本实施例的另一示例是由一个位于地面站、另一个位于飞行模块的两个3G/4G通信模块形成的通信系统。本实施例的另一个示例是由一个位于地面站、另一个位于飞行模块的两个IEEE802.11(Wi-Fi)通信接口形成的通信系统。本实施例的另一个示例是由一个位于地面站、另一个位于飞行模块的两个低频收发器形成的系统。本实施例的另一个示例是由两个低频收发器形成的两个飞行模块上的两个雷达模块之间的雷达通信系统，每个低频收发器位于一个飞行模块上。
在单站系统的具体实施例中，飞行模块的雷达单元包括：
-发射器天线和接收器天线；
-雷达模块，其用于在上限频率等于或小于5GHz的频带上生成电磁信号，并用于接收散射电磁信号。
在多基地系统的具体实施例中，发射器飞行模块的雷达单元包括：
-发射器天线；
-雷达模块，其用于在上限频率等于或小于5GHz的频带上生成电磁信号。
在多基站系统的另一个具体实施例中，接收器飞行模块的雷达单元包括：
-接收器天线；
-雷达模块，其用于接收散射电磁信号。
在具体的实施例中，发射器天线和接收器天线将具有圆极化，发射器天线的圆极化与接收器天线的圆极化正交。在更具体的实施例中，发射器天线和接收器天线是参数S11低于在雷达模块工作的频带中的-15dB且增益大于10dB的螺旋型天线。在另一个优选实施例中，接收器天线由两个元件的阵列形成，每个元件的圆极化与另一个元件的圆极化正交。期望从中接收雷达信号的元件由将元件连接到雷达单元的开关来选择。两个元件之间的切换允许获得极化信息。
在单站系统或多基地系统的另一个具体实施例中，空中模块或飞行模块的飞行控制系统包括手动飞行控制系统以及用于轨迹生成和自动飞行控制的系统。通过这些系统，可以预先计划对所关注的区域的探索，预先确定飞行模块的运动或多个飞行模块之间的相对位置。也可以实现根据一系列轮廓参数(地形、边界、大气条件等)实时确定有效轨迹的自适应系统。通过手动飞行控制系统，操作者能够对扫描的进展进行监控并随时进行控制，以进行校正或避免事故。
通过这种方式，用于探测所关注的特定个区域的飞行模块所遵循的扫描路径能够由用于生成轨迹和自动控制飞行的系统通过例如地理参考坐标的文件引入。一旦被引入，本发明的操作者可指示系统开始扫描。手动飞行控制系统将允许本发明的操作者在发生碰撞、存在改变自动轨迹的强风或其他危险的情况下立即控制飞行模块的飞行，将它降落在安全的地方。
在单站系统或多基地系统的另一个具体实施例中，用于获取雷达图像的SAR处理算法使用极化信息。在更具体的实施例中，从针对散射电场的两个正交极化的雷达信号的获取来获得极化信息。以这种方式，可以增加信息的多样性，重建每个极化的三维雷达图像。将这些三维图像相结合，允许更好地消除虚假雷达和杂波回波，因为土壤、底土和可能的埋藏物体通常对不同的极化呈现不同类型的响应。
在单站系统或多基地系统的另一优选实施例中，该组雷达信号处理算法还包括用于校正由于与飞行模块的定位和制导系统相关联的不确定性而导致的雷达图像的散焦的算法和用于探测埋藏物体的算法。
在具有一组雷达信号处理算法的单站系统或多基地系统的另一个具体实施例中，其中该组雷达信号处理算法是用于获取雷达图像的SAR处理算法和雷达图像的杂波消除算法，该组算法还包括用于表征底土成分的算法。
在上述系统的更具体的实施例中，用于表征底土成分的算法通过确定可在雷达图像中观察到的土壤中的回波与在雷达图像中观察到的金属校准物体中的回波之间的距离来估计底土的介电常数。在另一个更具体的实施例中，用于表征底土成分的算法通过测量土壤中的回声与金属校准物体中的回波之间的振幅差异来估计底土的介电常数。在另一个更具体的实施例中，雷达图像的杂波消除算法基于迭代计算过程，在该过程中，土壤对雷达图像的影响是根据飞行模块的高度以及基于由用于表征底土成分的算法所提供的对底土成分的估计来识别，然后使用基于掩模(mask-based)的算法和用于获取雷达图像的SAR处理算法从图像中移除。
为了实现本发明及其说明书的目的，回波是在传播介质发生变化时在雷达图像(或雷达信号)中观察到的反射。因此，土壤上的回波是信号撞击土壤时的反射。部分能量被反射(回波)，部分能量被发送到底土。在金属校准物体中的回波中，所有能量都被反射，因为它是金属物体，不允许电磁波穿过它。
在单站系统的优选实施例中，飞行模块发射并捕获在相对于土壤的不同高度处建立该飞行模块的位置的雷达信号。
在多基地系统的优选实施例中，发射器飞行模块发射在相对于地面的不同高度处建立该发射器飞行模块的位置的雷达信号，并且接收器飞行模块捕获在相对于地面的不同高度处建立该接收器飞行模块的位置的雷达信号。
在通过在相对于地面的不同高度处建立位置来发射和/或捕获雷达信号的单站系统或上述多基地系统的一个更优选的实施例中，将利用在不同高度获取的雷达信号创建的雷达图像进行组合，以对土壤和埋藏在底土中的物体进行探测、定位和图像获取。
在通过在相对于地面的不同高度处建立位置来发射和/或捕获雷达信号的单站系统或多基地系统的另一个优选实施例中，在两个连续位置之间的间隔等于或小于最高工作频率下的半个波长的条件下，用于获取雷达图像的SAR处理算法基于在飞行模块的两个或更多个位置中测量的雷达信号的相干总和。
本发明的另一个方面是一种用于对埋藏物体进行探测、定位和成像的方法，包括以下步骤：
a)向待检测的地面发射由雷达单元生成的雷达信号；
b)通过雷达单元捕获由土壤、底土和可能的埋藏物体反射的雷达信号，并确定飞行模块的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
c)使用通信系统将雷达信号以及飞行模块的精确三维位置发送到地面站；
d)在雷达信号处理单元中对雷达信号进行处理以获取底土的三维图像，并通过一组雷达信号处理算法来探测和定位可能的埋藏物体，该组雷达信号处理算法包括用于获取雷达图像的SAR处理算法以及雷达图像的杂波消除算法。
在该方法的优选实施例中，由雷达单元生成的雷达信号从发射器飞行模块发射，并且在接收器飞行模块上的雷达单元中执行由土壤、底土和可能的埋藏物体反射的雷达信号的接收。发射和接收由每个飞行模块上的雷达通信系统进行同步。
在使用了一个或多个飞行模块的方法的具体实施例中，雷达单元进一步对在步骤b)中接收的雷达信号进行处理以将其转换为数字序列，并且在步骤d)中，雷达信号处理单元对数字化雷达信号进行处理。以这种方式，转换成数字序列的雷达信号被发送到地面站，地面站中的雷达信号处理单元使用一组雷达信号处理算法对数字化雷达信号进行处理。
在使用了一个或多个飞行模块的方法的另一个优选实施例中，雷达信号是电磁脉冲序列。
为了执行埋藏物体的探测和定位，针对模块或飞行模块遵循的扫描路径的每个位置重复方法[步骤a)至d)]中描述的过程以探索所研究的特定区域，这允许获取所关注区域的图像或图像的组合。
在使用了一个或多个飞行模块的方法的另一个优选实施例中，飞行模块的位置也是变化的，并且在步骤d)之前重复步骤a)、b)和c)。在一个更优选的实施例中，将由在不同高度处获取的雷达信号创建的雷达图像进行组合以对土壤或底土中埋藏的物体进行探测、定位和图像获取。
在使用了一个或多个飞行模块的方法或使用了一个或多个飞行模块并且其位置变化的方法的另一个具体实施例中，在两个连续位置之间的间隔等于或小于最高工作频率下的半个波长的情况下，用于获取雷达图像的SAR处理算法基于在飞行模块的两个或更多个位置中测量的雷达信号的相干总和。
处理针对每个位置所接收到的数字化雷达信号的一种方法是将它们存储在矩阵中，其中矩阵的每一行对应于一个位置。将飞行模块的每个位置的坐标存储在坐标矩阵中。利用飞行模块的位置信息并且已知待测底土的尺寸，构造一个将底土的点与飞行模块的位置相关联的变换矩阵。SAR处理利用变换矩阵和数字化雷达信号的矩阵进行数学运算，以计算土壤和底土的反射率。使用杂波消除算法来处理该反射率，以突出可能存在的埋藏物体并消除来自地面的反射。杂波消除过程是迭代的：i)已知雷达信号和它们被测量的位置，应用SAR处理来计算所研究的区域的反射率；(ii)从所研究的区域的反射率中，能够识别雷达信号在地面的反射；iii)施加掩模，该掩模包围所研究的区域中的与地面中雷达信号的反射相对应的区域；iv)计算反映掩蔽区域的雷达信号；v)创建一个新的雷达信号矩阵，其等于初始雷达信号矩阵减去反映掩蔽区域的雷达信号；以及vi)将SAR处理应用于由减法产生的矩阵，获得所研究区域的反射率。将步骤i)至vi)重复一定次数，使得在每次迭代中，由于地面反射(掩蔽区域)引起的贡献被衰减。最后，处理后的反射率被显示为用于表示底土的雷达图像的计算机应用中的底土的三维图像。
为了本发明及其说明书的目的，反射率是关于空间中每个点处的反射雷达信号和入射雷达信号之间的关系强度的无量纲大小。
在使用了一个或多个飞行模块的方法或者使用了一个或多个飞行模块且它们的位置变化的方法的另一个优选实施例中，用于获取雷达图像的SAR处理算法使用极化信息。在另一个优选实施例中，从针对散射电场的两个正交极化的雷达信号的获取来获得极化信息。
在使用了一个或多个飞行模块的方法或者使用了一个或多个飞行模块并且它们的位置变化的方法的另一个优选实施例中，在步骤d)中，在雷达信号处理单元中利用一组雷达信号处理算法对雷达信号进行处理，该组雷达信号处理算法还包括用于校正雷达图像的散焦的算法以及用于探测埋藏物体的算法。因此，SAR处理算法和杂波消除算法与用于校正由于与定位和制导系统相关联的不确定性而导致的雷达图像的散焦的算法相结合。风、气压的变化或类似的情况会引起飞行模块遵循的轨迹发生微小的改变。为了实现这一点，可使用被称为相位梯度自聚焦(PGA)的方法，该方法包括识别不同雷达图像中的特征点，并且通过加窗和相移操作来校正模糊。
另一方面，通过用于探测埋藏物体的算法来处理底土的三维图像。该算法对底土的三维图像进行处理，寻找可对应于埋藏物体的具有高反射率的点组。该算法分析了具有高反射率的区域或体积的形状，并基于存储在数据库中的训练模式，决定它是否对应于潜在的埋藏物体。这些训练模式是从不同类型的埋藏物体(杀伤性地雷、考古遗骸、管道等)的照片中获得的，并且可在扫描所研究的区域之前计算。
在使用了一个或多个飞行模块的方法或使用了一个或多个飞行模块并且它们的位置变化的方法的具体实施例中，将SAR处理算法和杂波消除算法与用于表征底土成分的算法相结合。为此，在步骤a)之前，该方法还包括以下步骤：
e)将金属校准物体埋入底土中；
f)向埋藏有金属校准物体的地面发射由雷达单元生成的雷达信号；
g)通过雷达单元捕获由地面、底土和金属校准物体反射的雷达信号，并且确定飞行模块的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
h)使用通信系统向地面站发送雷达信号以及发射器飞行模块和接收器飞行模块的精确三维位置；
i)在雷达信号处理单元中对雷达信号进行处理，以通过用于表征底土成分的算法来表征底土成分，在该算法中考虑了地面中的回波和金属校准物体中的回波。
在上述更具体的实施例中，用于表征底土成分的步骤e)、f)、g)、h)和i)在步骤a)之前仅执行一次。因此，金属校准物体被埋藏在一个地方并且土壤效应被确定一次。然后，开始对所关注区域的探索，以便定位和识别可能的埋藏物体，但已知土壤成分信息。
在该方法的另一个更具体的实施例中，用于表征底土成分的算法通过确定地面中的回波与金属校准物体中的回波之间的距离来估计底土的介电常数。
在该方法的另一个更具体的实施例中，用于表征底土成分的算法通过测量地面中的回波与金属校准物体中的回波之间的振幅差异来估计底土的介电常数。
用于表征底土成分的算法允许计算底土的介电常数值，并因此计算底土中雷达信号的传播速度，从而能够在考虑空气和底土两者中信号传播的速度的情况下构建SAR处理中使用的变换矩阵。
在底土成分先前由用于表征底土成分的算法来表征的方法的另一个更具体的实施例中，用于从雷达图像消除杂波的算法基于迭代计算过程，在该过程中，土壤对雷达图像的影响是根据飞行模块的高度以及基于由用于表征底土成分的算法所提供的对底土成分的估计来识别的。随后，使用基于掩模的算法和用于获取雷达图像的SAR处理算法从图像中去除杂波。
本发明的另一个方面是用于表征土壤和底土成分的方法，包括以下步骤：
a)将金属校准物体埋入底土中；
b)向埋藏有金属校准物体的地面发射由雷达单元生成的雷达信号；
c)通过雷达单元捕获被地面、底土和金属校准物体反射的雷达信号，并确定飞行模块精度小于或等于三厘米的精确三维位置；
d)使用通信系统将雷达信号和飞行模块的精确三维位置发送到地面站；
e)在雷达信号处理单元中对雷达信号进行处理，以通过用于表征底土成分的算法来表征底土成分，在该算法中考虑了地面中的回波和金属校准物体中的回波。
在优选的实施例中，在用于埋藏物体的探测、定位和成像的方法(其中，执行了对所研究区域的扫描)进行之前，执行用于表征底土成分的方法，以获得底土的介电常数值，从而允许计算雷达信号在底土中的传播速度。
在具体的实施例中，步骤b)的发射由具有用于发射雷达信号的雷达单元的发射器飞行模块来执行，并且步骤c)的接收由具有用于捕获雷达信号的另一雷达单元的接收器飞行模块来执行，发射器飞行模块和接收器飞行模块位于两个不同位置。在本实施例中，通过雷达通信系统对发送和接收进行同步。
在使用了一个或两个飞行模块的方法的优选实施例中，用于表征底土成分的算法通过确定土壤中的回波与金属校准物体中的回波之间的距离来估计底土的介电常数。
在使用了一个或两个飞行模块的方法的另一个优选实施例中，用于表征底土成分的算法通过用于分析地面中的回波与金属校准物体中的回波之间的振幅差异的算法来估计底土的介电常数。
本发明提供了用于探测、定位和获取底土的三维图像以及埋藏在底土中的可能元素的系统。
相对于已知系统，本发明的系统允许获取具有更高分辨率的图像。由于系统提供了利用雷达单元获得的一个或多个飞行模块的精确三维位置以及地理参考数据，因此实现了获取厘米级精度的三维图像的能力。为了使用合成孔径雷达(SAR)处理技术，数据采集位置必须在工作频率下以最大半波长的间隔分开，考虑到系统雷达的工作频率(最高频率为5GHz)，这是本发明以创新方式克服的传统系统的设计限制。
考虑到即使是一个飞行模块或多个飞行模块的三维位置边距为3cm的情况，系统也能够在最高频率为5GHz的频带中工作(针对5GHz的半波长的定位精度为3cm)。即使在这种工作频率下，也能实现更好的目标探测，有效地保持了范围或深度分辨率(达到了5GHz的最大带宽、3cm的深度分辨率)与电磁波穿透底土的能力(因为衰减更多，所以穿透深度随着频率的增加而减小)之间的折衷。
由于其配置，本发明的一个或多个飞行模块能够以等于或小于三厘米的精度定位，这在所考虑的工作频率下，允许通过在不同位置采集的雷达信号测量的相干组合来应用SAR处理技术。
正如SAR处理的名称所示，它允许创建增加雷达系统的跨距分辨率(运动方向平行于地面)的合成孔径。相反，相对于SAR处理，仅在范围内处理的雷达信号的点对点表示形式被认为是跨距分辨率的损失(图1)。
以比其他GPR系统更高的分辨率获取三维图像的可能性，允许探测和定位较小的物体，即使它们被埋在较浅的深度，在这些情况下仍然可以区分空气-地面界面的反射(土壤中的回波)与埋藏物体的反射(埋藏物体中的回波)。
采用具有至少一个飞行模块的本发明的任何系统以及在UAV上的其他探测系统允许在足够快的时间内对所研究的区域进行探测：在10秒内达到25平方米。这个时间明显短于在地面上移动的自动机器人上的探测系统(10秒内半米)。
本发明实现了设想使用包括例如两个UAV的两个飞行模块的系统：在一个飞行模块中安装发射器雷达模块，在另一个飞行模块中安装接收器雷达模块。这种被称为多基地的配置允许增加雷达信号的空间分集，从不同角度照射土壤和底土，从而相对于单站配置增加了可用信息，这是大多数用于摄影测量的系统、SAR雷达和探地雷达所使用的配置。有更多的信息允许增加探测能力，从而有可能解决伪回波。
本发明的雷达信号处理算法之一是与SAR处理算法结合使用的雷达图像的杂波消除算法。杂波消除算法允许消除所接收的雷达信号中由于地面反射而引起的那部分以及部分地掩盖埋藏在底土中的物体的回波的那部分。因此，SAR处理算法和杂波消除算法的组合允许增加噪声或杂波与存在于重构的底土的图像中的物体之间的对比度，从而提高本发明的探测能力。
在本发明的优选实施例中，该组雷达信号处理算法还包括与用于校正由于与飞行模块的定位和制导系统相关联的不确定性而导致的雷达图像的散焦的算法和用于探测埋藏物体的算法。对雷达图像散焦的校正增加了锐度，有助于用于探测埋藏物体的算法提高探测概率并减少假报警或错误探测的概率。
在本发明的另一个优选实施例中，通过正交极化的两个天线接收雷达信号，以提供极化分集或极化信息。
由于使用了SAR处理算法并结合了用于消除杂波的算法和用于校正散焦雷达图像的算法，雷达信号处理方法的其中的一个实施例允许获取底土和埋藏在其中的可能元件的清晰图像。这种散焦源于UAV的振荡(由风、气压的微小变化......引起的)。
在本发明的任何系统的操作模式中，飞行模块发射和/或捕获在相对于地面的不同高度处建立该飞行模块的位置。因此，可获取更大的空间信息的多样性，这有利于算法的应用，以通过在不同位置采集的更大量的底土的三维图像来校正雷达图像的散焦，从而使计算补偿模糊所需的位移和间隔更加容易。
本发明的一种方法是使用本发明的任何系统来表征底土成分的方法。以这种方式，可同时使用相同的系统来表征地形或探测埋藏在该地形中的元素。同样的系统也可仅用于执行底土的表征，例如用于农业应用。该特性使该系统具有优于其他已知系统的功能谱。另一方面，底土成分特别是介电常数值的确定，用于雷达信号的后处理，以正确地重新获得埋藏在底土中的物体的位置。因此，如果已知介电常数值，就可以计算雷达信号在底土中的传播速度，介电常数连同例如在其他过渡介质中的传播速度的其他变量使得对埋藏物体位置的判断是准确的。正确地确定掩埋在底土中的物体的位置也有助于更好地消除杂波。
表征底土成分的方法不与特定的GPR系统相关联，即，表征底土的方法适用于任何GPR系统，无论是用于在飞行器上的GPR还是用于前视GPR等。即使在GPR中有必要改变它的某些特性(雷达模块，天线......)，也不必重新校准底土的表征方法，因为处理算法独立于系统。
表征底土成分的方法由本发明的任何操作者简单且快速地实施。只需要将金属参考物体埋入底土，以对该金属参考物体进行表征，将飞行模块定位在金属参考物体上方并进行测量(不必进行一组测量)。底土表征算法自动确定组分参数，这些组分参数将用于雷达测量的后续处理。
表征底土成分的方法基于测量已知物体或表面中的反射之间的距离，避免了使用表征底土的电磁模型以及使用最小化或解决反电磁问题的技术(这增加了系统的计算复杂性)。
本发明可应用于需要对埋藏物体进行探测的那些领域，例如用于地雷探测、管道检测、考古以及孔或空腔探测的民事应用中。
附图说明
图1对应于现有技术(E.T.)并且示出了计算的雷达图像之间的比较。在左边的图中，使用SAR处理算法获取图像以获取雷达图像。在右边的图中，通过表示在每个点测量的雷达信号(将时间轴移动到距离轴)直接获取图像。每个图中表示的振幅对应于以分贝为单位归一化的雷达反射率，反射率的标度在右边的规则中用-20至0的值表示。附图的轴‘x’和‘y’的单位是米[m]。结果示出两个圆形金属物体，它们位于(x；y)＝(0,1；-0,15)m,y(x；y)＝(-0,1；0,18)m，埋藏在地表下12cm和8cm，位于尺寸为0.35×0.45×0.2m填充有沙子的容器中。GPR雷达在沙子表面上方50厘米高度处的1m×1m的平面上进行扫描。可以看出，在左边的图中，在使用SAR处理算法的情况下，能够完全区分埋在沙子中的两个圆形金属物体，对应于所示出的最大反射率值。相反，在右边的图中，示出了在每个点测量的雷达信号，无法识别所述物体。
图2示出了单站系统的总体方案，图中示出了构成该系统的元件。如图所示，飞行模块(1)包括雷达单元(11)、飞行模块(1)的定位和制导系统(13)以及飞行控制单元(15)。在图中还可以看到飞行模块(1)和地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)。
飞行控制单元(15)连接到飞行模块(1)的定位和制导系统(13)，连接到雷达单元(11)，并且连接到双向通信模块(31)。
定位和制导系统(13)包括：全球定位系统(131)；基于惯性传感器的定位系统(132)；基于实时卫星动力学导航的定位系统(133)，其与位于地面站(2)的实时卫星动力学导航基站(22)交换信息；以及基于摄影测量学的定位系统(134)。
雷达单元(11)包括发射器天线(111)、接收器天线(112)和雷达模块(113)。
地面站(2)包括：实时卫星动力学导航基站(22)；飞行模块的飞行控制系统(21)；雷达信号处理单元(23)；用于根据雷达信号处理单元(23)返回的信息来显示底土的雷达图像的计算机应用(24)；以及位于飞行模块(1)和地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)。
飞行模块的飞行控制系统(21)包括手动飞行控制系统(211)以及用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)。
雷达信号处理单元(23)包括一组用于雷达信号处理的算法(25)，该组算法至少包括用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)和用于消除雷达图像的雷达信号杂波的算法(42)。该组雷达信号处理算法(25)还包括用于校正雷达图像的散焦的算法(43)以及用于探测埋藏物体的算法(45)。该组雷达信号处理算法(25)还包括用于表征底土成分的算法(44)。
该图还示出了土壤(50)、底土(51)和用于表征底土成分的金属校准物体(61)。
图3示出了多基地系统的实施例，在该系统中，两个飞行模块用于提供多基地雷达配置。该图显示了构成前一个图中所示的地面站(2)的元件以及构成飞行模块的元件，这些元件也与前一个图中的元件相似。在发射器飞行模块(101)中承载有包括雷达模块(113)的雷达单元(11)，雷达模块(113)生成将要通过发射器天线(111)发射的雷达信号，并且在接收器飞行模块(102)中承载有包括雷达模块(113)的另一雷达单元(11)，雷达模块(113)通过接收器天线(112)接收由土壤(50)、底土(51)和可能的埋藏物体反射的雷达信号。该图示出了发射器飞行模块(101)上的雷达单元(11)与接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)之间的实时双向雷达通信系统(120)。
实时双向通信系统(3)也在发射器飞行模块(101)与接收器飞行模块(102)和地面站(2)之间示出。
每个飞行模块的定位和制导系统(13)的基于实时卫星动力学导航的定位系统(133)与位于地面站(2)的实时卫星动力学导航基站(22)交换信息。
图4对应于以下描述的示例4，并且示出了使用在该示例中描述的方法和测量场景而计算的雷达图像之间的比较。左边的图示出了在没有物体被埋藏在底土(51)中的情况下土壤(50)和底土(51)的反射率，右边的图示出了在金属物体被埋藏在15厘米深处的情况下土壤(50)和底土(51)的反射率。
每个图中示出的振幅对应于以分贝为单位归一化的雷达反射率，其标度在右边的规则中用-20到0的值表示。图中轴‘x’和‘y’的单位是米[m]。虚线表示金属物体被埋入的已知位置。
在两个图中，能够观察到土壤(50)的反射率，在z＝0m的位置处识别为黑色带，其占据图的整个宽度。在右边的图的情况下，金属物体对应于以x＝0.5m、z＝-0.17m为中心的黑色区域。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，对在不限制本发明范围的情况下必须理解的优选实施例的以下示例进行详细描述。结合参考附图给出以下描述，以使得本领域普通技术人员能够制造和使用本发明并将它结合到特定应用的环境中。各种修改以及在不同应用中的各种用途，对于本领域的技术人员将是显而易见的，并且本文所定义的一般原理可以应用于广泛的实施方式中。
示例1
本发明的第一实施例基于单个飞行模块(1)的使用，该单个飞行模块由无人驾驶飞行器，特别是多旋翼飞行器，更具体地为八旋翼飞行器及其相应的控制器和电池组组成。所使用的八旋翼飞行器连同控制器和电池一起，最大起飞重量为6千克，有效负载容量为1.5千克。该有效负载容量用于将以下元件安装并集成到八旋翼飞行器中：
-飞行控制单元(15)，其使用微控制器(Raspberry Pi型)实现并且被编程为从雷达单元(11)以及定位和制导系统(13)收集信息、控制飞行模块(1)的飞行参数，并且与地面站(2)交换信息。八旋翼飞行器包括安装有雷达单元(11)的三轴稳定系统以部分地补偿飞行期间产生的振荡。
-IEEE 802.11(Wi-Fi)接口，其属于飞行模块(1)与地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)。该接口连接到飞行控制单元(15)。
-飞行模块(1)的定位和制导系统(13)。该系统包括如下所述的四个子系统：i)包含在八旋翼飞行器控制器中的基于惯性传感器的定位系统(132)；ii)全球定位系统(131)：使用了包含在八旋翼飞行器控制器中的GPS接收器；iii)基于实时卫星动力学导航的定位系统(133)，以与位于地面站(2)的实时卫星动力学导航基站(22)交换信息：获取两个RTK(实时动力学测量)单元，一个放置在地面站，另一个放在飞行模块(1)上。这些RTK单元使用Wi-Fi无线电通信电路、蓝牙或433MHz收发器来将用于校正GPS坐标的信息从RTK基站的接收器发送到在飞行模块(1)上的具有RTK功能的GPS单元。因此，RTK单元提供的信息和GPS提供的信息相结合，从而获取飞行模块(1)的地理坐标；iv)基于摄影测量学的定位系统(134)：由在八旋翼飞行器上的网络摄像头来实现，允许每次由雷达单元(11)发起测量时发送照片。从以不同时间间隔拍摄的两幅或更多幅图像的数字处理中，可以确定八旋翼飞行器从一个位置到另一个位置的移动，将该移动表示为在平行于土壤(50)的平面(水平面)中的相对位移。
四个定位子系统(131)至(134)所提供的空间信息由在微控制器(Raspberry Pi型)中实现的数据融合技术进行处理，该微控制器返回飞行模块(1)的单组地理参考空间坐标。
-关于雷达单元(11)，雷达模块(113)通过在3-5GHz频带中工作的超宽带雷达模块(PulsOn P410)来实现。该模块可被远程控制，从而能够发出触发命令(生成雷达信号)和发送数据(接收的和数字化的雷达信号)的请求命令。作为发射天线(111)，使用了12dB增益的螺旋型天线(左旋圆极化)，其参数S11在3-5GHz的频带中小于-12dB。所使用的接收器天线(112)实际上与发射天线(111)相同，但具有右旋圆极化。
地面站(2)和组成它的元件被实现并集成如下：
-飞行模块(1)的飞行控制系统(21)。对于手动飞行控制系统(211)，采用了以八旋翼飞行器为标准的遥控器。对于用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)，开发了计算机应用，该应用允许操作者指定飞行模块(1)必须在所研究的区域上跟随的轨迹的坐标。该系统配置为使用用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)提供的坐标来操作，优先考虑手动飞行控制系统(211)，以便在必要时能够重新获得飞行模块(1)的控制权。
-雷达信号处理单元(23)。它在执行雷达信号处理算法(25)的笔记本电脑上来实现。这些算法使用高级编程语言(由Matlab公司提供)来编程。
-用于显示底土的雷达图像的计算机应用(24)。开发了一种允许系统操作员观察土壤(50)、底土(51)和可能埋藏物体的反射率的图形计算机应用。计算机应用以这样的方式开发，即用户具有不同的显示选项(体积、根据水平、垂直平面或两者的组合的显示)。此外，计算机应用突出显示基于由在雷达信号处理单元(23)中执行的用于探测埋藏物体的算法(45)提供的信息而找到的物体。
-实时卫星动力学导航基站(22)：由以上所提到的两个RTK单元中的一个组成。另一个RTK单元被安装在飞行模块(1)上。
-IEEE 802.11(Wi-Fi)接口，其属于飞行模块(1)和地面站(2)之间的实时双向通信系统(3)。该接口连接到实现雷达信号处理单元(23)的笔记本电脑和用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)，还连接到实现飞行模块的手动飞行控制系统(211)的控制装置。
示例2
对于本实施例，使用了示例1中描述的系统，但是将螺旋型接收器天线(112)换成了双元件阵列接收器天线(112)：一个由右旋圆极化螺旋天线的组成元件，另一个由左旋圆极化螺旋天线组成的元件，两者都具有类似于发射天线的增益和S11。阵列的每个元件都连接到开关上，该开关允许在阵列的一个元件或阵列的另一个元件中获取接收到的雷达信号。
示例3
为了实现这一点，使用了类似于示例1中描述的系统，但是使用了两个飞行模块(八旋翼飞行器)：飞行模块(1)，其为具有发送雷达信号的雷达单元(11)的飞行发射器模块(101)；以及另一飞行模块(1)，其为具有捕获雷达信号的雷达单元(11)的接收器飞行模块(102)。
通过通信装置实现发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)之间的同步，该通信装置包括发射器飞行模块(101)上的雷达模块(113)与接收器飞行模块(102)上的雷达模块(113)之间的实时双向雷达通信系统(120)。该通信系统包括在雷达模块(113)(PulsOnP410)的功能内，使得该已有功能可用于将系统扩展到多基地模式。
以与示例1中描述的相同的方式确定发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)的位置，使得地面站(2)具有发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)的精度等于或小于三厘米的三维位置信息。
示例4
为了应用用于埋藏物体的探测、定位和图像获取的方法，使用了示例1中描述的具有飞行模块(1)的系统。该方法包括以下步骤：
a)在第一步骤中，将由雷达单元(11)生成的雷达信号发射到待检测的土壤(50)；
b)信号由土壤(50)、底土(51)和埋在底土中的可能物体反射，并由雷达单元(11)捕获。在雷达模块(113)中对接收到的雷达信号进行处理，以将其转换成能够使用飞行模块(1)和地面站(2)之间的通信系统(3)发送的数字序列。另外，确定飞行模块(1)相对于给定轨迹的位置的精度等于或小于三厘米的三维位置；
c)使用实时双向通信系统(3)将与在雷达模块(113)中进行处理的接收雷达信号对应的数字序列和飞行模块(1)的精确三维位置发送到地面站(2)；
d)在地面站(2)接收雷达信号并在雷达信号处理单元(23)中进行处理，以获取底土(51)的三维图像，并使用一组雷达信号处理算法(25)来探测和定位可能的埋藏物体，该组雷达信号处理算法包括用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)和雷达图像的杂波消除算法(42)。
一旦在地面站(2)接收到雷达信号和飞行模块(1)的三维位置，就改变飞行模块(1)的位置，并且在步骤d)之前重复步骤a)、b)和c)。
由用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)创建由飞行模块(1)描述的轨迹的位置。考虑位于土壤(50)上同一点上的不同高度的位置，这增加了信息的多样性，从而提高了对土壤(50)和埋藏在底土(51)中的物体进行探测、定位以及图像获取的能力。
在地面站(2)处接收的针对飞行模块(1)的每个位置的雷达信号数据被存储在矩阵中，矩阵的每一行对应于飞行模块(1)的一个位置。此外，飞行模块(1)的三维位置数据被存储在坐标矩阵中。利用飞行模块的位置信息，已知待检测的底土(51)的尺寸，建立了将底土(51)的点与飞行模块(1)的位置相关联的变换矩阵。SAR处理算法(41)利用变换矩阵和数字化雷达信号的矩阵进行数学运算，从而计算土壤(50)和底土(51)的反射率。利用雷达图像的杂波消除算法(42)进一步对该反射率进行处理，以突出可能存在的埋藏物体并消除土壤(50)的地面反射。
为了补偿由于与飞行模块(1)的定位和制导系统(13)相关联的不确定性而导致的雷达图像的散焦，将SAR处理算法(41)和杂波消除算法(42)与用于校正由于与飞行模块(1)的定位和制导系统(13)相关联的不确定性而导致的雷达图像的散焦的算法(43)相结合。用于校正雷达图像散焦的算法(43)由被称为相位梯度自聚焦(PGA)的方法实现，该方法包括识别不同雷达图像中的特征点，从而通过加窗和相位差操作来校正散焦。
借助于用于探测埋藏物体的算法(45)，对三维图像进行处理，寻找可能对应于埋藏物体的具有高反射率的点组。用于探测埋藏物体的算法(45)分析了具有高反射率的区域或体积的形状，并且基于存储在数据库中的训练模式，确定它是否对应于潜在的埋藏物体。这些训练模式是从不同类型的埋藏物体(杀伤性地雷、考古遗迹、管道等)的照片中获得的，并且能够在扫描正在研究的区域之前计算出来。
最后，将土壤(50)、底土(51)和埋藏在底土中的可能物体的反射率显示为用于显示底土的雷达图像的计算机应用(24)中的底土(51)的三维图像，在该计算机应用中突出显示了由用于探测埋藏物体的算法(45)探测到的物体。
在本示例中描述的方法通过使飞行模块(1)在均匀组成的沙质底土(51)上飞行(地理位置：
Figure BDA0001807595440000261
beach,Gijón,Asturias)而应用。轨迹由在粗糙度约5cm(微丘，microdunes)的土壤(50)上方0.5米的高度处根据参考轴‘x’的1米的水平位移组成。直径为15cm、厚度为2cm的金属物体埋入深度为15cm的沙质底土(51)中。
示出了在‘x-z’平面中底土的反射率，其中‘z’对应于相对于土壤(50)的平均高度的高度轴(见图4)。左边的图示出了当没有物体被埋入底土(51)时土壤(50)和底土(51)的反射率，右图示出了前述金属物体被埋入底土(51)时，土壤(50)和底土(51)的反射率。能够验证该方法探测用虚线表示的埋藏在底土(51)中的金属物体的能力。在这两个图中，能够观察到土壤(50)的反射率，在z＝0m的位置处识别为黑色带，其占据图的整个宽度。在右图的情况下，金属物体对应于以x＝0.5m、z＝-0.17m为中心的黑色区域。
示例5
对于本实施例，使用了示例4中描述的方法，但是考虑了示例3中描述的具有发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)的多基地系统。
在本示例中，对示例4中描述的步骤d之前的步骤a)、b)和c)进行改进的方式如下：
a)在第一步骤中，由发射器飞行模块(101)上的雷达单元(11)将雷达信号发送到待检测的土壤(50)；
b)信号被土壤(50)、底土(51)和埋在底土中的可能物体反射，并被接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)捕获。使用实时双向雷达通信系统(120)执行发射器飞行模块(101)上的雷达单元(11)与接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)之间的同步。在接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)的雷达模块(113)中对接收的雷达信号进行处理。此外，确定发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)相对于所考虑的轨迹的位置的精度等于或小于三厘米的三维位置；
c)使用实时双向通信系统(3)将对应于在接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)的雷达模块(113)中处理的接收雷达信号的数字序列以及发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)的精确三维位置发送到地面站(2)。
未对示例4中描述的步骤d)进行修改。
一旦在地面站(2)接收到雷达信号和发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)的三维位置，接收器飞行模块(102)的位置发生改变，并且在步骤d)之前重复步骤a)、b)和c)。发射器飞行模块(101)的位置没有改变，从而获得多基地测量系统。在本示例中，为了简单起见，不考虑位于不同高度的位置。由接收器飞行模块(102)描述的轨迹相对于土壤(50)的所有位置与发射器飞行模块(101)在相同的高度上。
如示例4所述的那样对在地面站(2)处接收的针对接收器飞行模块(102)的每个位置的雷达信号数据进行处理，除了在坐标矩阵中添加了与发射器飞行模块(101)的位置相对应的另一行，但是该矩阵的剩余行填充有接收器飞行模块(102)的位置。
示例6
对于本实施例，使用了示例4中描述的方法，但是考虑了由示例2中描述的系统获得的极化信息。
在本示例中，如示例4中描述的，在步骤d)之前，针对飞行模块(1)的每个位置执行步骤a)、b)和c)。
在步骤b)中，信号被土壤(50)、底土(51)和埋在底土中的可能物体所反射。通过示例2中描述的接收器天线(112)的阵列的两个元件，反射信号被接收和捕获在雷达单元(11)中。首先，开关被切换到由具有右旋圆极化的螺旋型天线组成的阵列元件，其次，开关被切换到由具有左旋圆极化的螺旋型天线组成的阵列元件。
在地面站(2)处接收的针对飞行模块(1)的每个位置的雷达信号数据和针对接收器天线(112)的每个阵列元件的雷达信号数据被存储在矩阵中。用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)利用变换矩阵和数字化雷达信号的矩阵进行数学运算，并计算针对每种极化的土壤(50)和底土(51)的反射率，将它们在振幅上进行组合。一旦组合，将得到的反射率以与示例4的方法中描述的相同的方式进行处理。
示例7
为了应用表征底土(51)的方法，使用了示例1中描述的系统。该方法包括以下步骤：
e)将金属校准物体(61)埋入底土(51)中；
f)向埋藏有金属校准对象(61)的土壤(50)发射由雷达单元(11)生成的雷达信号；
g)通过雷达单元(11)捕获被土壤(50)、底土(51)和金属校准对象(61)反射的雷达信号，并且确定飞行模块(1)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
h)使用通信系统(3)将雷达信号和飞行模块(1)的精确三维位置发送到地面站(2)；
i)在雷达信号处理单元(23)中对雷达信号进行处理，以通过用于表征底土成分的算法(44)来表征底土(51)的成分，在该算法中考虑了土壤(50)中的回波和金属校准物体(61)中的回波。
用于表征底土成分的算法(44)通过确定土壤(50)中的回波与金属校准物体(61)中的回波之间的距离和或/振幅差异来估计底土(51)的介电常数。
所计算的介电常数值被用作应用用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)和用于从雷达图像消除杂波的算法(42)的输入值。
通过使飞行模块(1)在均匀组成的沙质底土(51)上方飞行(地理位置：
Figure BDA0001807595440000281
beach,Gijón,Asturias)来应用本示例中描述的方法。根据发布于(《土壤水分计算》[2016-1-15检索],检索自互联网：<http://maizedoctor.org/es/estimacion-de-la-humedad-del-suelo/>)中发布的建议，据估计，沙质底土(51)的含水量在6％-8％之间。金属校准物体(61)被埋入15厘米。在应用本示例中描述的方法之后，获得了沙质底土(51)介于5.4-6.2之间的介电常数范围的估计。
将用本示例中描述的方法估算的介电常数与Fratticcioli,E.,Dionigi,M.,&Sorrentino,R.在文章(2003年10月)中公布的参考值进行比较。《湿沙微波湿度测量的新介电常数模型》，《第三十三届欧洲微波会议论文集》2003(第539-542页)。在本文中，对于含水量在6％-8％之间的沙质底土(51)，根据应用该方法后获得的范围(5.2-6.4)，提供了介于5-7之间的介电常数范围。

Claims (41)

1.用于对埋藏物体进行探测、定位和成像的机载系统，包括：
-飞行模块(1)，包括发射和捕获雷达信号的雷达单元(11)、飞行模块(1)的定位和制导系统(13)以及飞行控制单元(15)，该飞行控制单元(15)从所述雷达单元(11)和所述定位和制导系统(13)收集信息、控制所述飞行模块(1)的飞行参数并与地面站(2)交换信息；
-地面站(2)，包括所述飞行模块(1)的飞行控制系统(21)、通过一组雷达信号处理算法(25)处理从所述雷达单元(11)接收的雷达信号的雷达信号处理单元(23)，以及用于显示从所述雷达信号处理单元(23)获得的底土的雷达图像的计算机应用(24)；以及
-通信装置，用于在所述飞行模块(1)和所述地面站(2)之间发送和接收无线信号；
其特征在于，所述飞行模块(1)的定位和制导系统(13)包括：全球定位系统(131)；基于惯性传感器的定位系统(132)；基于实时卫星动力学导航的定位系统(133)，其与位于所述地面站(2)的实时卫星动力学导航基站(22)交换信息；以及基于摄影测量学的定位系统(134)，其向所述飞行控制单元(15)发送信息从而提供通过所述雷达单元(11)获得的所述飞行模块(1)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置和地理参考数据，并且所述雷达信号处理单元(23)的一种雷达信号处理算法(25)是用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)，并且另一种算法是雷达图像的杂波消除算法(42)。
2.用于对埋藏物体进行探测、定位和成像的机载系统，包括：
-作为发射器飞行模块(101)的飞行模块(1)，包括发射雷达信号的雷达单元(11)、所述发射器飞行模块(101)的定位和制导系统(13)以及飞行控制单元(15)，该飞行控制单元(15)从所述雷达单元(11)以及所述定位和制导系统(13)收集信息、控制所述发射器飞行模块(101)的飞行参数并与地面站(2)交换信息；
-作为接收器飞行模块(102)的飞行模块(1)，包括捕获雷达信号的雷达单元(11)、所述接收器飞行模块(102)的定位和制导系统(13)以及飞行控制单元(15)，该飞行控制单元(15)从所述雷达单元(11)以及所述定位和制导系统(13)收集信息、控制所述接收器飞行模块(102)的飞行参数并与地面站(2)交换信息；
-地面站(2)，包括所述发射器飞行模块(101)和接收器飞行模块(102)两者的飞行控制系统(21)、通过一组雷达信号处理算法(25)处理从所述雷达单元(11)接收的雷达信号的雷达信号处理单元(23)，以及用于显示从雷达信号处理单元(23)获取的底土的雷达图像的计算机应用(24)；以及
-通信装置，用于在所述发射器飞行模块(101)和所述地面站(2)之间、所述接收器飞行模块(102)和所述地面站(2)之间，以及所述发射器飞行模块(101)和所述接收器飞行模块(102)之间发送和接收无线信号；
其特征在于，所述发射器飞行模块(101)和所述接收器飞行模块(102)的定位和制导系统(13)包括：全球定位系统(131)；基于惯性传感器的定位系统(132)；基于实时卫星动力学导航的定位系统(133)，其与位于所述地面站(2)的实时卫星动力学导航基站(22)交换信息；以及基于摄影测量学的定位系统(134)，其向所述飞行控制单元(15)发送信息从而提供通过所述雷达单元(11)获得的所述发射器飞行模块(101)和所述接收器飞行模块(102)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置和地理参考数据，并且其特征在于，所述雷达信号处理单元(23)的一种雷达信号处理算法(25)是用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)，并且另一种算法是雷达图像的杂波消除算法(42)。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述飞行模块(1)是无人驾驶飞行器。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述无人驾驶飞行器是多旋翼飞行器。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通信装置包括所述飞行模块(1)和所述地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)。
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通信装置包括所述发射器飞行模块(101)和所述地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)、所述接收器飞行模块(102)和所述地面站(2)之间的双向实时通信系统(3)，以及位于所述发射器飞行模块(101)上的雷达单元(11)与位于所述接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)之间的实时双向雷达通信系统(120)。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述通信系统(3)或所述雷达通信系统(120)包括一个或多个3G/4G通信模块或一个或多个低频收发器或IEEE接口802.11或一个或多个ZigBee模块或一个或多个蓝牙模块，或以上的组合。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述雷达单元(11)包括：
-发射器天线(111)和接收器天线(112)；
-雷达模块(113)，用于在上限频率等于或小于5GHz的工作频带上生成电磁信号，并用于接收散射电磁信号。
9.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，位于所述发射器飞行模块(101)上的雷达单元(11)包括：
-发射天线(111)；
-雷达模块(113)，用于在上限频率等于或小于5GHz的工作频带上生成电磁信号。
10.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，位于所述接收器飞行模块(102)上的雷达单元(11)包括：
-接收器天线(112)；
-用于接收散射电磁信号的雷达模块(113)。
11.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述飞行模块(1)的飞行控制系统(21)包括：
-手动飞行控制系统(211)；以及
-用于轨迹生成和自动飞行控制的系统(212)。
12.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)使用极化信息。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述极化信息基于与散射电场的两种正交极化相对应的雷达信号的测量。
14.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述一组雷达信号处理算法(25)还包括：
-用于校正由于与所述飞行模块(1)的定位和制导系统(13)相关联的不确定性而造成的雷达图像的散焦的算法(43)；以及
-用于探测埋藏物体的算法(45)。
15.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述一组雷达信号处理算法(25)还包括用于表征底土成分的算法(44)。
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过确定在雷达图像中可见的土壤(50)中的回波与在雷达图像中可见的金属校准物体(61)中的回波之间的距离来估计底土(51)的介电常数。
17.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过测量土壤(50)中的回波和金属校准物体(61)中的回波之间的振幅差异来估计底土(51)的介电常数。
18.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，雷达图像的杂波消除算法(42)是基于迭代计算过程的，在该迭代计算过程中，土壤(50)对雷达图像的影响根据所述飞行模块(1)的高度以及基于由用于表征底土成分的算法(44)提供的对底土(51)成分的估计来识别，然后使用基于掩模的算法和用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)从图像中消除。
19.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述飞行模块(1)发射并捕获在相对于土壤(50)的不同高度处建立该飞行模块(1)的位置的雷达信号。
20.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述发射器飞行模块(101)发射在相对于土壤(50)的不同高度处建立该发射器飞行模块(101)的位置的雷达信号，并且所述接收器飞行模块(102)捕获在相对于土壤(50)的不同高度处建立该接收器飞行模块(102)的位置的雷达信号。
21.根据权利要求19或20所述的系统，其特征在于，将利用在不同高度处获取的雷达信号创建的雷达图像进行组合，以对土壤(50)和埋藏在底土(51)中的物体进行探测、定位和图像获取。
22.根据权利要求1、2、19或20所述的系统，其特征在于，在两个连续位置之间的间隔等于或小于最高工作频率下的半个波长的条件下，所述用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)基于在所述飞行模块(1)的两个或更多个位置测量的雷达信号的相干总和。
23.通过权利要求1所述的系统或权利要求2所述的系统来对埋藏物体进行探测、定位和图像获取的方法，包括以下步骤：
a)向待检测的土壤(50)发射由雷达单元(11)生成的雷达信号；
b)通过雷达单元(11)捕获被土壤(50)、底土(51)和可能埋藏物体反射的雷达信号，并确定飞行模块(1)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
c)使用通信系统(3)将雷达信号和所述飞行模块(1)的精确三维位置发送到地面站(2)；
d)在雷达信号处理单元(23)中对雷达信号进行处理以获取底土(51)的三维图像，并且通过一组雷达信号处理算法(25)来探测和定位可能的埋藏物体，该组雷达信号处理算法(25)包括用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)以及雷达图像的杂波消除算法(42)。
24.根据权利要求23所述的方法，其特征在于，步骤a)的发射从具有用于发射雷达信号的雷达单元(11)的发射器飞行模块(101)来执行，并且步骤b)的接收由具有用于捕获雷达信号的另一雷达单元(11)的接收器飞行模块(102)来执行，所述发射器飞行模块(101)和所述接收器飞行模块(102)位于两个不同位置，并且其特征在于，通过雷达通信系统(120)将发射和接收进行同步。
25.根据权利要求23或24所述的方法，其特征在于，所述雷达单元(11)进一步对步骤b)中接收的雷达信号进行处理以将其转换成数字序列，并且在步骤d)中，所述雷达信号处理单元(23)对数字化雷达信号进行处理。
26.根据权利要求23或24所述的方法，其特征在于，所述雷达信号是电磁脉冲序列。
27.根据权利要求23或24所述的方法，其特征在于，所述方法还包括改变飞行模块(1)的位置，并且在步骤d之前重复步骤a)、b)和c)。
28.根据权利要求27所述的方法，其特征在于，将利用在不同位置获得的雷达信号创建的雷达图像进行组合以对土壤(50)和埋藏在底土(51)中的物体进行探测、定位和图像获取。
29.根据权利要求23、24或27所述的方法，其特征在于，在两个连续位置之间的间隔等于或小于最高工作频率下的半个波长的条件下，所述用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)基于在所述飞行模块(1)的两个或更多个位置测量的雷达信号的相干总和。
30.根据权利要求23、24或27所述的方法，其特征在于，所述用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)使用极化信息。
31.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，所述极化信息基于与散射电场的两种正交极化相对应的雷达信号的测量。
32.根据权利要求23、24或27所述的方法，其特征在于，在步骤d)中，利用还包括用于校正雷达图像的散焦的算法(43)和用于探测埋藏物体的算法(45)的一组雷达信号处理算法(25)在所述雷达信号处理单元(23)中对雷达信号进行处理。
33.根据权利要求23、24或27所述的方法，其特征在于，在步骤a)之前，所述方法还包括以下步骤：
e)将金属校准物体(61)埋入底土(51)中；
f)向埋藏有所述金属校准物体(61)的土壤(50)发射由所述雷达单元(11)生成的雷达信号；
g)通过所述雷达单元(11)捕获被土壤(50)、底土(51)和金属校准物体(61)反射的雷达信号，并且确定所述飞行模块(1)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
h)使用通信系统(3)将雷达信号和所述飞行模块(1)的精确三维位置发送到所述地面站(2)；
i)在所述雷达信号处理单元(23)中对雷达信号进行处理，以通过用于表征底土成分的算法(44)来表征底土(51)的成分，在该算法中考虑了土壤(50)中的回波和所述金属校准物体(61)中的回波。
34.根据权利要求33所述的方法，其特征在于，用于表征底土(51)的成分的步骤e)、f)、g)、h)和i)仅在步骤a)之前执行一次。
35.根据权利要求33所述的方法，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过确定土壤(50)中的回波与金属校准物体(61)中的回波之间的距离来估计底土(51)的介电常数。
36.根据权利要求33所述的方法，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过测量土壤(50)中的回波和金属校准物体(61)中的回波之间的振幅差异来估计底土(51)的介电常数。
37.根据权利要求33所述的方法，其特征在于，雷达图像的杂波消除算法(42)是基于迭代计算过程的，在该迭代计算过程中，土壤(50)对雷达图像的影响根据所述飞行模块(1)的高度以及基于由用于表征底土成分的算法(44)提供的对底土(51)成分的估计来识别，然后使用基于掩模的算法和用于获取雷达图像的SAR处理算法(41)从图像中消除。
38.通过权利要求1所述的系统或权利要求2所述的系统来表征底土(51)成分的方法，包括以下步骤：
a)将金属校准物体(61)埋入底土(51)中；
b)向埋藏有所述金属校准物体(61)的土壤(50)发射由雷达单元(11)生成的雷达信号；
c)通过雷达单元(11)捕获被土壤(50)、底土(51)和金属校准物体(61)反射的雷达信号，并且确定所述飞行模块(1)的精度等于或小于三厘米的精确三维位置；
d)使用通信系统(3)将雷达信号和所述飞行模块(1)的精确三维位置发送到所述地面站(2)；
e)在所述雷达信号处理单元(23)中对雷达信号进行处理，以通过用于表征底土成分的算法(44)来表征底土(51)的成分，在该算法中考虑了土壤(50)中的回波和所述金属校准物体(61)中的回波。
39.根据权利要求38所述的方法，其特征在于，步骤b)的发射从具有用于发射雷达信号的雷达单元(11)的发射器飞行模块(101)来执行，并且步骤c)的接收由具有用于捕获雷达信号的另一雷达单元(11)的接收器飞行模块(102)来执行，所述发射器飞行模块(101)和所述接收器飞行模块(102)位于两个不同位置，并且其特征在于，通过雷达通信系统(120)将发射和接收进行同步。
40.根据权利要求38或39所述的方法，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过确定土壤(50)中的回波与金属校准物体(61)中的回波之间的距离来估计底土(51)的介电常数。
41.根据权利要求38或39所述的方法，其特征在于，所述用于表征底土成分的算法(44)通过测量土壤(50)中的回波和金属校准物体(61)中的回波之间的振幅差异来估计底土(51)的介电常数。
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