CN109143191B - 一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，属于机载雷达信号处理领域，所述方法包括：获取单个脉冲俯仰角度误差；根据所述单个脉冲俯仰角度误差获取同一帧下的K个脉冲的单个俯仰角度平均误差；根据所述单个俯仰角度平均误差获取回波角度；根据所述回波角度获取高度。本发明的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法几乎能够检测出对飞行器贴地飞行具有威胁的全部自然地形和地面人为建筑，大幅提高机载雷达全地形精细化检测能力，增加其低空飞行安全性。

Description

一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法
技术领域
本发明属于机载雷达信号处理技术领域，具体涉及一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法。
背景技术
在现代的空对地作战中，由于防御系统采用了地面雷达和地空导弹而日臻完善，飞行器从高空和中高空突防的可能性不断降低，但飞行器在低空和超低空突防时，由于地形遮蔽和地面杂波干扰使得飞行器不易被地面雷达发现，但低空和超低空的贴地飞行要求机载雷达具备全地形检测能力。
早期的雷达一般是通过俯仰差过零来进行地形点检测，此检测方法只适用地形起伏不大的环境，对于楼房，高墙，悬崖等过零点特征曲线不明显的地形无法精确检测，这对飞行器贴地飞行构成很大风险。
发明内容
本发明的目的是提供一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，用于检测地形起伏不大，对于过零点特征曲线不明显的地形无法精确检测的问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，所述方法包括：
获取单个脉冲俯仰角度误差：
Figure GDA0003872895630000011
式中：角标l表示同一方位上的L个俯仰角度中的第l个俯仰角度，
角标k表示每个俯仰角度接收的单帧脉冲数据中包含的K个脉冲中第k 个脉冲，
Figure GDA0003872895630000021
表示第l个俯仰角度下的第k个脉冲脉压后的和路数据，
Figure GDA0003872895630000022
表示第l个俯仰角度下的第k个脉冲脉压后的差路数据，
n表示第n个采样点，采样点个数为N；
根据所述单个脉冲俯仰角度误差获取同一帧下的K个脉冲的单个俯仰角度平均误差：
Figure GDA0003872895630000023
根据所述单个俯仰角度平均误差获取回波角度：
Figure GDA0003872895630000024
式中：Al为每个俯仰角度；
根据所述回波角度获取高度：
Figure GDA0003872895630000025
式中：
Figure GDA0003872895630000026
为飞机海拔高度，r1为单位距离门，n为距离门号。
进一步的，还包括非主波束回波剔除，所述非主波束回波剔除过程包括：
获取高度Hl数组中对应的和路数据Sl的最大值Ml所对应的位置nl；
获取Hl数组中位置m所对应的和路数据Sl(m)与最大值Ml的差值，其中，所述位置m≠位置nl；
判断所述差值与主旁瓣比的大小，若所述差值小于主旁瓣比Dl，且 |m-n1|<k1，则将位置m所对应的高度Hl(m)置为零，反之则不对高度Hl(m)进行处理，其中K1＝f0*τ，f0为雷达信号采样率，τ为雷达发射信号脉宽。
进一步的，，还包括干扰回波剔除，所述干扰回波剔除过程包括：
获取非最大值Ml所对应的位置m的和路数据之和
Figure GDA0003872895630000027
和差路数据之和
Figure GDA0003872895630000028
判断和路数据之和
Figure GDA0003872895630000029
和差路数据之和
Figure GDA00038728956300000210
的比值与和差比门限D3的大小，若和路数据之和
Figure GDA00038728956300000211
和差路数据之和
Figure GDA00038728956300000212
的比值小于和差比门限D3，则将位置m所对应的高度Hl(m)置零，反之则不对高度Hl(m) 进行处理。
进一步的，，所述和差比门限D3＞1。
进一步的，，还包括将高度Hl(n)及置零后的高度Hl(m)进行线性差值计算，得到有效地形数据。
本发明的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法几乎能够检测出对飞行器贴地飞行具有威胁的全部自然地形和地面人为建筑，大幅提高机载雷达全地形精细化检测能力，增加其低空飞行安全性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明的方法的流程图；
图2为通过计算得到的高程数据(六角形为飞行器位置)；
图3为数据线性插值得到的雷达高程数据；
图4 为将远距离遮挡数据进行补盲(高度未加载飞机海拔高度)；
图5为此位置实际地形图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、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更加详细的描述。
本发明的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法结合了单脉冲角误差测量的原理，来提高机载雷达全地形精细化检测能力，并根据雷达实际的工作场景，增加了杂波抑制策略，最终在实际飞行检测中取得了比较理想的效果。
假设雷达在同一方位上共有L＝30(l＝1,2,...30)个雷达俯仰角度，俯仰向扫描范围为-10°到+10°；每个俯仰角度接收的数据为一帧，每一帧共有K＝30 个脉冲。脉冲脉压后的和路数据为
Figure GDA0003872895630000041
共有N＝800个采样，每个采样为
Figure GDA0003872895630000042
n＝(1,2,...N)，其中
Figure GDA0003872895630000043
为复数。同理，脉冲脉压后的和路数据为
Figure GDA0003872895630000044
也有N＝800个采样，每个采样为
Figure GDA0003872895630000045
其中
Figure GDA0003872895630000046
为复数。对每一个脉冲的采样数据进行如下运算，计算出角误差
Figure GDA0003872895630000047
Figure GDA0003872895630000048
将同一帧的K个脉冲的角误差求平均得到ΔAl(n)，计算如下：
Figure GDA0003872895630000049
设L＝30个俯仰方向第l个俯仰角度为Al，则在第n个距离门的回波角度为
Figure GDA00038728956300000410
计算如下：
Figure GDA00038728956300000411
则计算得到每个俯仰角的回波的每据的高度为Hl(n)：
Figure GDA00038728956300000412
其中：
Figure GDA00038728956300000413
—飞机海拔高度(米)；r1—单位距离门(米/个)；n—距离门号(个)；
之后进行非主波束回波和干扰回波的剔除工作，分别将有以下特征的数据剔除(将满足如下条件的数据置0)：
(1)取Hl数组对应和路数据Sl的最大值M1，最大值位置为n1 (1≤n1≤N)，如果Hl中除了n1位置的其它值Sl(m)(m≠n1)与M1的差小于D1。且满足|m-n1|＜k1，则Hl(m)置0；
其中，K1＝f0*τ(可根据实际旁瓣干扰情况适当调整)，f0—雷达信号采样率，τ—雷达发射信号脉宽，D1—信号的脉冲压缩的主旁瓣比(可根据实际情况适当调整，去除旁瓣干扰)；
(2)回波强度小于强度门限D2的值，即如果某一俯仰行的某个数据 Sl(m)的信号强度小于门限D2，则Hl(m)置0；
(3)主波束外的Hl数据值，即如果
Figure GDA0003872895630000051
则 Hl(m)置0；
式中：D3为和差比门限(一般最小要大于1，可根据实际旁瓣干扰情况适当调整)；
(4)每个俯仰行的一帧K线的所有数据角度求取方差，方差大于D4的数据，即如果任意俯仰行的任意脉冲数据的第m个位置满足
Figure GDA0003872895630000052
Hl(m)置零。
然后，取L个俯仰行的数据的最大值为有效的地形数据(图1)将不同方位数据的L个俯仰进行同样计算。
G(m)＝MAX(H1(m)、H2(m)......HL(m))
对G(m)中的值为0的数据进行线性插值得到G′(m)，则G′(m)就是此方位的高程数据。将不同方位数据的俯仰数据进行高程计算，得到地形数据。
如图2所示为经过数据线性插值得到的雷达高程数据示意图，对比图1 的未经过本发明的方法得到的高程数据图可看到，图1中零点特征不明显的不易检测到的地形(图中小点)经过本发明的方法后，具有明显的检测能力的增强。
如图3所示的经过远距离遮挡数居补盲的高程数据图，其与图4所示的本地区实际地形图相比，高程数据图基本相同。
本发明的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法几乎能够检测出对飞行器贴地飞行具有威胁的全部自然地形和地面人为建筑，大幅提高机载雷达全地形精细化检测能力，增加其低空飞行安全性。
本发明的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法经过了实际雷达试飞数据验证，具有很好的全地形精细化检测的效果。
以上所述，仅为本发明的最优具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，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以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取单个脉冲俯仰角度误差：
Figure FDA0003872895620000011
式中：角标l表示同一方位上的L个俯仰角度中的第l个俯仰角度，
角标k表示每个俯仰角度接收的单帧脉冲数据中包含的K个脉冲中第k个脉冲，
Figure FDA0003872895620000012
表示第l个俯仰角度下的第k个脉冲脉压后的和路数据，
Figure FDA0003872895620000013
表示第l个俯仰角度下的第k个脉冲脉压后的差路数据，
n表示第n个采样点，采样点个数为N；
根据所述单个脉冲俯仰角度误差获取同一帧下的K个脉冲的单个俯仰角度平均误差：
Figure FDA0003872895620000014
根据所述单个俯仰角度平均误差获取回波角度：
Figure FDA0003872895620000015
式中：Al为每个俯仰角度；
根据所述回波角度获取高度：
Figure FDA0003872895620000016
式中：
Figure FDA0003872895620000017
为飞机海拔高度，r1为单位距离门，n为距离门号。
2.根据权利要求1的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，其特征在于，还包括非主波束回波剔除，所述非主波束回波剔除过程包括：
获取高度Hl数组中对应的和路数据Sl的最大值Ml所对应的位置nl；
获取Hl数组中位置m所对应的和路数据Sl(m)与最大值Ml的差值，其中，所述位置m≠位置nl；
判断所述差值与主旁瓣比的大小，若所述差值小于主旁瓣比Dl，且|m-n1|<k1，则将位置m所对应的高度Hl(m)置为零，反之则不对高度Hl(m)进行处理，其中K1＝f0*τ，f0为雷达信号采样率，τ为雷达发射信号脉宽。
3.根据权利要求1或2的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，其特征在于，还包括干扰回波剔除，所述干扰回波剔除过程包括：
获取非最大值Ml所对应的位置m的和路数据之和
Figure FDA0003872895620000021
和差路数据之和
Figure FDA0003872895620000022
判断和路数据之和
Figure FDA0003872895620000023
和差路数据之和
Figure FDA0003872895620000024
的比值与和差比门限D3的大小，若和路数据之和
Figure FDA0003872895620000025
和差路数据之和
Figure FDA0003872895620000026
的比值小于和差比门限D3，则将位置m所对应的高度Hl(m)置零，反之则不对高度Hl(m)进行处理。
4.根据权利要求3的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，其特征在于，所述和差比门限D3＞1。
5.根据权利要求3的提高机载雷达全地形精细化检测能力的方法，其特征在于，还包括将高度Hl(n)及置零后的高度Hl(m)进行线性差值计算，得到有效地形数据。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112068084B (zh) * 2020-09-09 2023-03-21 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 基于方向谱的干扰回波与地杂波识别方法
CN112578345B (zh) * 2020-11-20 2024-06-14 福瑞泰克智能系统有限公司 一种雷达遮挡检测方法、装置、设备及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106342236B (zh) * 2009-03-16 2012-12-19 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 基于和差波束的机载雷达杂波抑制方法
CN101957444B (zh) * 2010-09-30 2012-08-01 中国船舶重工集团公司第七二三研究所 多通道雷达幅相自动校正方法和装置
EP2829893B1 (en) * 2012-03-19 2019-05-08 Panasonic Corporation Radar device
CN103487810A (zh) * 2013-09-09 2014-01-01 西安电子工程研究所 基于回波特征的无人车载雷达地形障碍物的检测方法
CN103675777B (zh) * 2013-12-16 2016-01-06 无锡市雷华科技有限公司 基于拟合法的机载雷达杂波模拟方法及装置
CN104391280A (zh) * 2014-11-15 2015-03-04 中国人民解放军63680部队 双通道单脉冲雷达跟踪动态目标飞行器实时相位标校方法

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