CN110320514A - 基于车载侧视探测雷达的fod检测方法 - Google Patents

基于车载侧视探测雷达的fod检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,包括以下步骤:将探测雷达安装于车的侧面,且需保证探测雷达的扫描范围能够覆盖跑道;针对无FOD目标的跑道,采集杂波回波信号,对杂波回波信号进行拟合、建模,获得杂波信号模型;对存在FOD目标的跑道进行FOD探测,获得回波信号后,根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围;结合杂波信号模型,对有效频率范围内的频域信号进行杂波对消处理;对杂波对消后的数据进行周期积累,从周期积累后的数据中检测FOD目标。本发明采用侧视扫描方式,扫描范围不再固定,机动性更强,不仅降低了成本,而且提高了对远距离目标以及小目标的探测能力。

Description

基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法
技术领域
本发明属于目标探测领域,特别是一种基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法。
背景技术
机场跑道道面异物(Foreign Object Debris,FOD)是指一切可能损害航空器、威胁航空器飞行安全的跑道外来物体。FOD对飞机的损伤是经常发生的,会造成巨大的安全隐患以及经济损失。传统的FOD主要靠人的肉眼来检测发现,这一过程会消耗大量的时间,并且有较大可能的漏检,因此效率低下。FOD自动检测设备能大大提高清除异物的效率,保障航空飞行安全,而且相比人工,FOD系统能全天候不间断工作,受雨雾黑夜等干扰较小。研究应用FOD系统不仅能够产生巨大的社会效益,有力保障人们的安全出行,也将为航空业减少损失,带来巨大经济效益。
早期FOD检测依靠人工进行巡视,此种方法费时费力、效率低下。自2000年的法航协和空难后,各国开始研究FOD自动检测系统,现国外已有英国Tarsier1100系统、以色列FODetect系统,美国FOD Finder系统,以及新加坡的iFerret视频检测系统,这四种系统基本代表了国外典型的主流成熟的FOD检测系统。国内针对机场跑道异物检测技术的研究起步较晚,主要集中在高校和研究所,实际化应用较少。从这些已有系统可以发现,FOD系统绝大部分都采用毫米波雷达探测、视频辅助确认模式,且FOD探测系统大多采用固定安装,在此情况下,为覆盖整个机场的所有跑道,要么需要大型雷达进行扫描(如Tarsier1100),要么需要在跑道两侧安装许多雷达(如FODetect)。因此布设一套FOD检测系统成本高、周期长、系统复杂。
发明内容
本发明的目的在于提供一种提高FOD检测能力和效率、成本低、实现简单的FOD 检测方法。
实现本发明目的的技术解决方案为:基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,包括以下步骤:
步骤1、将探测雷达安装于车的侧面,且需保证探测雷达的扫描范围能够覆盖跑道;
步骤2、针对无FOD目标的跑道,采集杂波回波信号,对杂波回波信号进行拟合、建模,获得杂波信号模型;
步骤3、对存在FOD目标的跑道进行FOD探测,获得回波信号后,根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围;
步骤4、结合所述杂波信号模型,对步骤3中有效频率范围内的频域信号进行杂波对消处理;
步骤5、对杂波对消后的数据进行周期积累,从周期积累后的数据中检测FOD目标。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:1)车载侧视FOD探测雷达安装在车子上,通过车子的移动使雷达移动,雷达的扫描范围不再固定,机动性更强,通过一台雷达轮流工作的方式即可实现检测整个机场多条跑道的FOD目标,大大减少了安装FOD系统的成本;2)车载侧视FOD探测雷达采用侧视的扫描方式,雷达从车的侧面发射和接收电磁波,对于天线的波束宽度要求较低,与之前的前视雷达相比,天线的波束宽度更小,雷达的天线具有更大的增益,对于小目标的探测的能力更强,也使得雷达的作用距离变大,在远距离处同样达到所需的探测能力;3)车载侧视FOD探测雷达在侧视的扫描方式下,目标回波积累时间由波束宽度决定的,越是距离远的目标,所获得的积累的时间越大,利于远距离时的弱小目标检测;4)车载侧视FOD探测雷达在进行信号处理时,将杂波对消的方法引入FOD的探测,能将淹没在回波信号中的小目标检测出来。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法流程图。
图2为本发明车载侧视示意图。
图3为本发明实施例中无目标时跑道回波距离FFT图。
图4为本发明实施例中单个周期杂波回波信号图。
图5为本发明实施例中单个周期杂波幅度图。
图6为本发明实施例中杂波模型拟合图。
图7为本发明实施例中4×5目标跑道回波距离FFT图。
图8为本发明实施例中杂波对消前后回波信号对比图,其中(a)为原始回波信号,图(b)为杂波对消后的回波信号。
图9为本发明实施例中杂波对消效果图。
具体实施方式
结合图1,本发明一种基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,包括以下步骤:
步骤1、将探测雷达安装于车的侧面,且需保证探测雷达的扫描范围能够覆盖跑道;
步骤2、针对无FOD目标的跑道,采集杂波回波信号,对杂波回波信号进行拟合、建模,获得杂波信号模型;
步骤3、对存在FOD目标的跑道进行FOD探测,获得回波信号后,根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围;
步骤4、结合所述杂波信号模型,对步骤3中有效频率范围内的频域信号进行杂波对消处理;
步骤5、对杂波对消后的数据进行周期积累,从周期积累后的数据中检测FOD目标。
进一步优选地,步骤1中探测雷达具体采用连续调频波雷达。
进一步优选地,步骤2中对杂波回波信号进行拟合具体采用韦布尔分布拟合法或K分布拟合法。
进一步地,步骤3中根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围,所用公式为:
式中,R为在W波段下的有效探测距离,有效探测距离范围为0<R<Rmax,Rmax为能够探测到的最远距离;B为发射信号的带宽,c为光速,T为发射信号的重复周期。
进一步地,步骤4具体为:将有效频率范围内的每一个频点与所述杂波模型的对应点相除,即获得杂波对消后的回波信号数据。
进一步优选地,步骤5对杂波对消后的数据进行周期积累,具体为:对杂波对消后的数据进行8周期积累。
进一步优选地,步骤5中从周期积累后的数据中检测FOD目标,具体为:利用恒虚警算法从周期积累后的数据中检测FOD目标。
下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述。
实施例
雷达安装在车上,从车的左后车窗向外发射电磁波,车载示意图如图2所示。本实施例中电磁波的频率在W波段,能够探测到的范围为0m~50m,发射信号的中心频率在77GHz,带宽为60MHz。
在没有FOD目标的场景下进行杂波采集,雷达回波中频信号做FFT后的回波图如图3所示,其中图中左上角亮点为跑道中间埋地航标灯,右下角亮点为跑道边灯。右边较亮线条为跑道和草地交界处。可以明显的看到在边缘处,草地回波比地面回波强烈,再往远处草地回波为下降趋势,到50米远已经变得较暗。图3中线亮左边均为跑道路面,由图可知,距离越近,地面杂波越明显。对于无FOD目标情况下进行杂波采集,单周期的杂波如图4、5所示。
对实验取得的地面背景数据进行统计,绘制其统计直方图,获得样本值落在各个幅值区间的个数,归一化后绘制直方图包络曲线,可大致反映样本的概率密度形状。为得到与实测数据归一化包络曲线拟合最好的杂波概率密度分布模型,得到最优参数,需进行拟合优度检验。常用的有卡方(CHi-square)检验、柯尔莫诺夫(K-S)检验、均方误差(MSD) 检验。由于地面杂波实测数据的幅值较小,与概率密度函数相差较大,在做统计直方图时需将幅值进行单位转化,将实测和理论曲线在同一尺度下进行比较,最后找出拟合程度最好的模型和参数值。本实施例中杂波模型拟合图如图6所示,由图6可大致得知各种分布与样本统计直方图的一致程度。
对几种分布概率密度函数进行拟合优度检验如下表1所示:
表1各分布拟合检验
从表1可知,拟合较好的是韦布尔分布和K分布。
利用韦布尔分布和K分布拟合获得杂波,并对所得到的含有FOD的回波信号来进行逐点的杂波对消,即可获得对消后的数据,有利于检测出其中的小目标。
在获得杂波模型之后,在跑道上放置FOD目标,本实施例中试验目标为FAA咨询通告里的标准测试样件,主要为φ3.8×3.1cm的金属圆柱体和高尔夫,将其摆放为4 ×5阵列,一排为圆柱,三排为三色高尔夫球(黑白灰),前后间距8米,左右间距5米。在放置目标的情况下,获得雷达回波距离FFT如图7所示。
对目标回波信号进行杂波对消处理,具体为将目标回波在频域上逐点除以该背景下的杂波在频域上对应的值,以某一个目标为例,原始回波信号与杂波对消后的信号对比如图8所示。通过杂波对消的处理,可以检测出幅度较小、原本淹没在杂波中的小目标。由杂波拟合得到的参数计算处恒虚警阈值,进行目标检测,检测结果如图9所示。图中,矩形框中为目标,椭圆框为杂波。根据FOD系统要求,为减少系统压力,首先保证虚警率足够低,在此基础上提高检测率。确定合适的门限,达到最好的检测效果。
本发明基于车载侧视FOD探测雷达的FOD检测方法,通过将探测雷达安装在车子的侧面,由车子带动雷达实现侧视扫描,扫描范围不再固定,机动性更强,不仅降低了成本,而且提高了对远距离目标以及小目标的探测能力。

Claims (7)

1.一种基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、将探测雷达安装于车的侧面,且需保证探测雷达的扫描范围能够覆盖跑道;
步骤2、针对无FOD目标的跑道,采集杂波回波信号,对杂波回波信号进行拟合、建模,获得杂波信号模型;
步骤3、对存在FOD目标的跑道进行FOD探测,获得回波信号后,根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围;
步骤4、结合所述杂波信号模型,对步骤3中有效频率范围内的频域信号进行杂波对消处理;
步骤5、对杂波对消后的数据进行周期积累,从周期积累后的数据中检测FOD目标。
2.根据权利要求1所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤1所述探测雷达具体采用连续调频波雷达。
3.根据权利要求1或2所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤2所述对杂波回波信号进行拟合具体采用韦布尔分布拟合法或K分布拟合法。
4.根据权利要求1所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤3所述根据发射信号的频率以及所能有效探测的距离范围,确定回波信号对应的频域信号的有效频率范围,所用公式为:
式中,R为在W波段下的有效探测距离,有效探测距离范围为0<R<Rmax,Rmax为能够探测到的最远距离,f为R对应的有效频率,B为发射信号的带宽,c为光速,T为发射信号的重复周期。
5.根据权利要求1所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤4所述结合杂波信号模型,对步骤3中有效频率范围内的频域信号进行杂波对消处理,具体为:将有效频率范围内的每一个频点与所述杂波模型的对应点相除,即获得杂波对消后的回波信号数据。
6.根据权利要求1所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤5所述对杂波对消后的数据进行周期积累,具体为:对杂波对消后的数据进行8周期积累。
7.根据权利要求1或6所述的基于车载侧视探测雷达的FOD检测方法,其特征在于,步骤5所述从周期积累后的数据中检测FOD目标,具体为:利用恒虚警算法从周期积累后的数据中检测FOD目标。
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