CN116184402A - 一种机载实时三维成像雷达和飞机 - Google Patents
一种机载实时三维成像雷达和飞机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116184402A CN116184402A CN202211280786.8A CN202211280786A CN116184402A CN 116184402 A CN116184402 A CN 116184402A CN 202211280786 A CN202211280786 A CN 202211280786A CN 116184402 A CN116184402 A CN 116184402A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- antenna
- radar
- signal
- processor
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title abstract description 49
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 5
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 16
- 238000013461 design Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 108010066278 cabin-4 Proteins 0.000 description 3
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- NMFHJNAPXOMSRX-PUPDPRJKSA-N [(1r)-3-(3,4-dimethoxyphenyl)-1-[3-(2-morpholin-4-ylethoxy)phenyl]propyl] (2s)-1-[(2s)-2-(3,4,5-trimethoxyphenyl)butanoyl]piperidine-2-carboxylate Chemical compound C([C@@H](OC(=O)[C@@H]1CCCCN1C(=O)[C@@H](CC)C=1C=C(OC)C(OC)=C(OC)C=1)C=1C=C(OCCN2CCOCC2)C=CC=1)CC1=CC=C(OC)C(OC)=C1 NMFHJNAPXOMSRX-PUPDPRJKSA-N 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
- G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
- G01S13/9023—SAR image post-processing techniques combined with interferometric techniques
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
- B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
- B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本申请涉及雷达领域，具体公开了一种机载实时三维成像雷达和飞机，包括：双天线，用于获取来自观测区域的观测信号；信号收发机，用于通过双天线收发信号；信号处理机，用于处理来自信号收发机的信号，以输出观测区域的三维图像信息。本申请提供的方案有利于提升复杂地质地貌的形变监测、灾害预报及评估的时效性。
Description
技术领域
本申请涉及雷达的技术领域，特别是一种机载实时三维成像雷达和飞机。
背景技术
随着经济的迅速发展，城市建设速度越来越快，与此同时，近年来地质灾害频发，如何加强对重点区域、重要建筑物的地形形变监测是当前亟待解决的问题。
公路、轨道交通形变、城市沉降以及地质灾害的发生往往伴随着地表的形变，因此，对于地表形变的监测是预防道路、地质灾害发生，降低灾害损失的重要内容。近年来，微波遥感技术成为了现代地形形变监测的一种重要测量手段。合成孔径雷达(SAR)测量具有全天时、全天候的特点，在此基础上，InSAR利用对同一地区的两幅SAR图像进行干涉处理，可获取高精度的高程数据。
现有的SAR/InSAR主要以卫星和飞机为搭载平台进行对地观测，然而，星载平台机动性差，同时无法进行快速数据处理，尤其在灾害发生时，卫星需通过变轨对灾区进行连续监测，这将降低卫星使用寿命；机载平台机动性好，可针对重点区域、重点建筑物进行监测，尤其在灾害发生时可第一时间前往相关区域进行探测；但探测所获取的数据量相对较大，回传至地面遥测系统需要依赖于所处通信信号质量，且受限于传输带宽，地面遥测系统无法实时获取观测区域的图像，因此降低了对地探测、灾害预报及灾害评估等的时效性。
发明内容
本申请提供一种机载实时三维成像雷达和飞机，目的是提升复杂地质地貌的形变监测、灾害预报及评估的时效性。
第一方面，提供了一种雷达，应用于飞机，所述雷达包括：
双天线，用于获取来自观测区域的观测信号；
信号收发机，用于通过所述双天线收发信号；
信号处理机，用于处理来自所述信号收发机的信号，以输出所述观测区域的三维图像信息。
与现有技术相比，本申请提供的方案至少包括以下有益技术效果：
对地实时三维成像雷达采用双天线干涉处理的方式，通过实时对飞行区域的数据进行处理，获取高精度的观测区域的数字高程图，提高灾害预报、灾害评估等的时效性。可应用于对地测绘、灾害预报和灾害评估方面，为实现灾害避险、灾害求援等提供及时的数据支撑。
机载对地实时成像雷达装载于直升机或无人机等空中运动平台，日常可开展飞行区域内的对地成像工作。相比于遥感卫星等观测手段，可远距离机动、快速抵近探测区域。
机载实时三维成像雷达，相比于传统光学探测手段，不受天气和光照影响，可全天时全天候对观测区域进行三维成像。
设计了一种满足直升机和无人机搭载使用的双天线自发自收、单航模式的雷达系统，可实现对观测场景回波的实时处理。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述信号处理机还用于与所述飞机的总线连接，以使所述飞机根据通信协议，将所述三维图像信息发送至上位机或地面遥测系统。
弥补现有对地探测需要多次飞行获取地面数据和无法实时三维成像的不足，具有较高的技术创新性和实用价值。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述信号处理机包括预处理器、N个图像处理器和汇总处理器，其中，所述预处理器用于将来自所述信号收发机的信号划分为N个子图像数据组并一一对应地输入至所述N个图像处理器，所述汇总处理器用于汇总所述N个图像处理器处理得到的数据，以输出所述观测区域的三维图像信息。
机载实时三维成像雷达通过采用优化的三维成像处理流程，可实现对观测区域的高精度三维实时成像，相比于传统先获取数据再进行离线处理的方式，可实现对观测区域的及时响应，尤其在灾害突发时，可快速掌握灾害情况，为实施救援提供重要支撑。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述预处理器用于执行图像粗配准。
由此可以保证图像处理质量，且不会消耗过长时间。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述预处理器用于从所述信号收发机接收第一原始数据和第二原始数据，所述第一原始数据与所述双天线的第一天线对应，所述第二原始数据与所述双天线的第一天线对应，所述预处理器用于对所述第一原始数据和所述第二原始数据执行一致性校准操作，所述一致性校准操作包括：
确定参考天线和待校准天线，所述参考天线和所述待校准天线分别为所述第一天线和所述第二天线；
根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号。
该方法可有效解决接收通道的幅度不一致引起的相干性降低问题。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述校准参数k满足：
sgmI：参考天线信号的实部，sgmQ：参考天线信号的虚部；azI：待校准天线信号的实部，azQ：待校准天线信号的虚部。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号，包括：
根据所述校准参数k和所述参考天线对应的信号幅度Asgm，校准所述待校准天线对应的信号幅度Aaz，Aaz＝kAsgm。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号，包括：
根据所述校准参数k和所述参考天线对应的信号相位ωsgm，校准所述待校准天线对应的信号相位ωaz，ωaz＝kωsgm。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器具体用于：
确定目标子图像数据的目标像素点，所述目标像素点的质量值大于或等于预设质量值；
对所述目标像素点进行相位解缠；
以所述目标像素点为中心，遍历所述目标像素点周围的多个像素点，并对所述多个像素点中质量值大于或等于所述预设质量值的像素点进行相位解缠。
该方法对所有满足质量要求的点进行处理，在保证处理时间的同时保证了后续处理的质量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器还用于：
当所述目标像素点周围第i圈像素不存在质量值大于或等于所述预设质量值的像素点时，跳出以所述目标像素点为中心的像素遍历过程。
该方法及时停止对质量较差的像素点进行相位解缠，在保证处理时间的同时保证了后续处理的质量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器还用于：
当所述目标子图像数据中超过预设图像比例的像素点被执行过相位解缠操作，或者不存在质量值大于或等于所述预设质量值的未被相位解缠的像素点时，停止相位解缠操作。
该方法不需对整幅图像进行相位解缠，在保证处理时间的同时保证了后续处理的质量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器还用于：
确定所述目标子图像数据中所有像素点的质量值，并对所有像素点的质量值进行排序；
所述确定目标子图像数据的目标像素点，包括：
根据质量值排序选取所述目标像素点。
采用了基于质量图引导结合步长松弛的相位解缠方法，通过求取成像图像的质量图，依次选取质量图中质量较好的点为解缠起始点，在保证处理时间的同时保证了后续处理的质量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器还用于：
在以所述目标像素点为中心遍历周围像素点的过程中，跳过已相位解缠的像素点。
该方法减少重复处理次数，有利于缩短数据处理时间。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述预处理器为FPGA芯片。
FPGA芯片有利于实现信息快速划分，有利于缩短数据处理时间。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述图像处理器为DSP芯片。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述汇总处理器为DSP芯片。
DSP芯片有利于实现信息快速计算，有利于缩短数据处理时间。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述信号处理机具体用于：
根据解缠相位，确定所述三维图像信息，所述三维图像信息的目标像素点对应的位置信息满足：
S1和S2分别为主、辅天线的位置，P为所述目标像素点对应的位置，φ为相位值，λ为波长，|S2-P|和|S1-P|为主辅图像到所述目标像素点的距离。
由此可以获取具有位置信息的三维图像，使上位机或地面遥测系统直接获取观测区域的位置信息，提高复杂地质地貌的形变监测、灾害预报及评估的时效性。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述双天线之间具有基线，所述基线的长度与测高精度之间满足
其中，B⊥为所述双天线之间的基线长度；r为所述雷达到所述观测区域的距离；θ表示雷达下视角；β为基线安装倾角；ΔB⊥为基线误差；ΔhB为基线引起的高程误差。
通过合理设计基线长度，有利于获得满足需求的测高精度。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述双天线和所述雷达内部尺寸满足：
其中：Da为天线方位向尺寸；Dg为天线距离向尺寸；B⊥为所述双天线之间的基线长度；R为防护罩的内部尺寸半径；v为飞行速度；λ为波长；h为地面高度；θ为雷达下视角；c为光速。
通过合理设计雷达内部尺寸和双天线结构，有利于在有限的雷达内腔尺寸下实现双天线的大增益。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述雷达还包括伺服系统，所述伺服系统用于根据“角度装订”指令带动所述双天线转动到装订角度。
采用双翼大转角二维伺服设计，可对不同区域进行稳定的波束照射，获取探测区域的三维信息(二维图像+高程)；也可对重点区域进行实时地形监测。解决了空间有限条件下结构紧凑和双天线指向稳定的难题，增强了运动平台下双天线波束指向的稳定性与一致性。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述三维图像信息的距离向分辨率满足：
其中ρg为距离向分辨率，c为光速，B为发射信号带宽，θ为入射角。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，B为500～2000MHz，入射角θi＝5～45°。
通过合理设计发射信号带宽和入射角，有利于获得满足需求的距离分辨率。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述三维图像信息的方位向分辨率为：
其中ρa为方位向分辨率，Da为天线方位向尺寸。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述天线方位向尺寸为0.1～0.5m。
通过合理设计天线方位向尺寸，有利于获得满足需求的方位向分辨率。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述三维图像信息的高程测量精度为
其中ΔhB为基线引起的测高误差，
为由噪声等引起的高程误差。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，ΔhB小于0.8m，
小于0.8m。
通过合理调控测高误差和高程误差，有利于实现满足需求的高程测量精度。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述三维图像信息是二维SAR图像+高程信息。
第二方面，提供了一种飞机，其特征在于，包括如上述第一方面中的任意一种实现方式中所述的雷达。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，飞行过程中由所述飞机的惯导系统向所述雷达实时提供的速度参数、位置参数。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种机载实时三维成像雷达的示意性结构图。
图2为本申请实施例提供的一种雷达获取观测区域的三维信息的原理图。
图3为本申请实施例提供的一种雷达获取观测区域的三维信息的原理图。
图4为本申请实施例提供的一种飞机的示意性结构图。
图5为本申请实施例提供的一种飞机的示意性结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本申请作进一步详细的描述。
图1是本申请实施例提供的一种机载实时三维成像雷达的示意性结构图。
机载实时三维成像雷达可以采用垂直双天线2设计。双天线2可以采用自发自收、单航工作模式。双天线2用于发射探测信号并接收目标的反射信号。通过双天线2同时以不同视角对同一地面进行观测来获取观测区域的三维信息，使得雷达经过单次飞行便可获取观测探测区域的三维信息，可有效提升探测实时性，便于及时获取探测区域的地形情况，原理如图2和图3所示。雷达系统实时处理的三维图像通过总线控制与上位机进行图像数据上传或通过遥测通信的方式与地面控制中心进行信息交互。
三维信息可以是二维SAR图像+高程信息。三维信息中，距离向分辨率为：
其中ρg为距离向分辨率，c为光速，其取值为3*108m/s，B为发射信号带宽，θ为入射角，若B取1000MHz，入射角θi＝30°，则距离分辨率为0.3m；方位向分辨率为：
其中ρa为方位向分辨率，Da为天线方位向尺寸，若天线方位向尺寸为0.2m，则方位向分辨率可达0.1m；高程测量精度为
其中ΔhB为基线引起的测高误差，
为由噪声等引起的高程误差，若ΔhB取0.5m，
取0.5m，则高程测量精度为0.7m。
双天线2之间存在一定的安装基线。双天线2之间的基线间距根据测高精度进行设计。在一些实施例中，基线长度与测高精度之间满足
其中，B⊥为双天线之间的基线长度；r为雷达到观测地面的距离；θ表示雷达下视角；β为基线安装倾角；ΔB⊥为基线误差；ΔhB为基线引起的高程误差。从该式可以看出：基线长度与测高误差ΔhB成反比关系，双天线之间基线越长，测高误差越小。也就是说，在相同成像距离和波长情况下，基线长度越长，测高精度越高。为增加雷达测高精度，在雷达设计时应充分利用尺寸包络要求，尽可能增大双天线2之间的基线长度。
如图1所示，机载实时三维成像雷达还可以包括伺服系统3，伺服系统3可以旋转双天线2的方位，以便于雷达通过双天线获得探测区域的三维地形图像。伺服系统3可以按照控制指令要求将天线预置到指定角度，角度范围为(0°,90°)，并保持稳定。为增加双天线2工作的稳定性和对探测区域照射的一致性，采用双翼大转角二维伺服系统3设计技术，有效解决了结构空间有限条件下双天线2平台结构紧凑和运行稳定的难题。
如图1所示，机载实时三维成像雷达还可以包括防护罩1。防护罩1有利于为双天线2屏蔽干扰信号，是密封保护雷达的装置。
如图1所示，机载实时三维成像雷达还可以包括电子舱4。电子舱4的各模块都有通信接口，各模块之间的通信通过相应的电缆连接。
电子舱4可以包括信号收发机。信号收发机可以通过双天线2收发信号。信号收发机用于产生雷达系统探测所需的足够功率的特定波形信号，同时能将通过天线接收到的微波信号转换成信号处理机所需的信号电平。
在一些实施例中，信号收发机产生的信号将通过天线辐射出去，发射信号的波长满足：
其中λ为波长；c为光速，其取值为3*108m/s；f为雷达系统的频率，其取值范围为2000～100000MHz。
信号收发机的发射功率的三次方根与雷达成像距离成正比。举例而言，雷达成像距离增加10倍，发射功率需要增加1000倍。发射功率成倍增加，将导致信号收发机体积和功耗的大幅度增长。对于机载雷达而言，体积空间受限的情况下，需要考虑尽可能减少信号收发机的体积和功耗。
在一些实施例中，实时三维成像雷达，其空间尺寸大小与天线大小的关系为：
其中：Da为天线方位向尺寸；Dg为天线距离向尺寸；B⊥为双天线之间的基线长度；R为防护罩1的内部尺寸半径；v为飞行速度；λ为波长；h为飞机到地面的高度；θ为雷达下视角；c为光速。
由于在相同成像距离条件下，天线增益越高所需的发射功率越小，同时天线增益与天线面积成正比，因此，雷达设计时可充分利用机载平台的安装空间尺寸，增大天线面积，减少系统散热。
电子舱4还可以包括实时信号处理机。实时信号处理机用于对接收的来自信号收发机的受扰信号进行处理和雷达系统的时序控制，完成实时三维成像等处理。
信号处理机可以包括预处理器、N个图像处理器和汇总处理器。
预处理器可以从信号收发机接收第一原始数据和第二原始数据。第一原始数据可以是双天线2的第一天线获取到的数据；第二原始数据可以是双天线2的第二天线获取到的数据。预处理器可以对第一原始数据和第二原始数据进行降噪、数据配准等预处理操作，并将对第一原始数据预处理得到的第一图像数据划分为N个第一子图像数据，将对第二原始数据预处理得到的第二图像数据划分为N个第二子图像数据。N个第一子图像数据和N个第二子图像数据一一对应且配准。相对应的第一子图像数据和第二子图像数据可以为一个子图像数据组，N个第一子图像数据和N个第二子图像数据可以得到N个子图像数据组。预处理器可以将N个子图像数据组一一对应地输入至N个图像处理器。在一些实施例中，预处理器可以采用FPGA芯片，以兼顾三维成像精度、信号处理实时性以及雷达的结构等。
在一些实施例中，预处理器可以通过执行幅相一致性数字校准方法，通过对参考天线进行选取(双天线中选取参考天线和待校准天线)、解析校准参数k、幅度补偿等步骤对双天线幅相进行一致性校准，该方法可有效解决接收通道的幅度不一致引起的相干性降低问题。
校准参数k的计算公式为：
sgmI：参考天线信号的实部，sgmQ：参考天线信号的虚部；azI：待校准天线信号的实部，azQ：待校准天线信号的虚部。
双天线通道幅度一致性校准满足：Aaz＝kAsgm，其中Asgm为参考天线信号的幅度，Aaz为待校准天线信号的幅度。
双天线通道相位一致性校准满足：ωaz＝kωsgm，其中ωsgm为参考天线信号的相位，ωaz为待校准天线信号的相位。
为进一步提升处理效率，深入分析传统三维成像处理流程中各步的处理精度与效率，在此基础上提出了简化的三维成像处理流程与优化算法，例如：通过对传统处理流程中图像粗配准(例如图像单次配准)和图像精配准进行分析，结果表明其耗时较长并且处理提升结果不大，预处理器可以用于对来自信号收发机的进行图像粗配准。通过系统设计与算法设计，机载实时三维成像雷达对1000*1000点的观测场景可实现处理时间小于4s。
图像处理器可以对从预处理器获取到的数据进行相位解缠。在一些实施例中，图像处理器可以采用DSP芯片，以兼顾三维成像精度、信号处理实时性以及雷达的结构等。
在一些实施例中，信号处理机可以通过执行基于质量图引导结合步长松弛的相位解缠方法，通过求取成像图像的质量图，依次选取质量图中质量较好的点为解缠起始点，并同时调整阀值要求，然后对起始点周围满足质量阀值要求的点依次进行相位解缠绕。该方法对满足质量要求的点进行处理，不需对整幅图像进行相位解缠，在保证处理时间的同时保证了后续处理的质量。
图像处理器可以确定目标子图像数据的目标像素点，目标像素点的质量值大于或等于预设质量值。也就是说，目标像素点的质量值相对较好。图像处理器可以对目标像素点进行相位解缠。图像处理器可以以该目标像素点为中心，遍历目标像素点周围的多个像素点，并对多个像素点中质量值大于或等于预设质量值的像素点进行相位解缠。直到该目标像素点周围第i圈像素不存在质量值大于或等于预设质量值的像素点(也就是说，第i圈像素内的任一圈像素均存在质量值大于或等于预设质量值的像素点)，图像处理器可以跳出以该目标像素点为中心的像素遍历过程。图像处理器可以重新寻找新的像素点中心。并重复上述过程。由于图像处理器可以对中心像素点周围的多圈像素点进行解缠，当图像质量相对较优时，可以图像整体的中心像素点数量可以相对较少，有利于减少搜寻中心像素点的时长。
图像处理器可以在每次选取目标像素点时，将质量值大于或等于预设质量值的像素点作为目标像素点(即相位解缠的遍历中心点)。当目标子图像数据中超过预设图像比例的像素点被执行过相位解缠操作，或者不存在质量值大于或等于预设质量值的未被相位解缠的像素点时，图像处理器可以停止相位解缠操作。
预设质量值的选取可以与预设图像比例尽可能匹配。也就是说，预设质量值可以最好是在相位解缠过程中一次性设定值；通过预设质量值选取得到满足解缠条件的像素点的比例，与预设图像比例的差值可以小于预设比例误差。如果预设质量值过高，则可能导致满足解缠条件的像素点数量较少，与预设图像比例相差较大，后续可能需要重新寻找新的预设质量值，并重新执行像素遍历过程。如果预设质量值过低，则可能导致满足解缠条件的像素点数量过多，进而使整幅图像几乎全部像素点满足解缠条件，解缠质量相对较低。
通过相位解缠操作得到的图像数据可以由图像处理器传递至汇总处理器。
在一些实施例中，图像处理器可以先确定目标子图像数据中所有像素点的质量值，并对质量值进行排序。图像处理器可以根据质量值排序选取目标像素点。特别地，当图像处理器以目标像素点为中心遍历周围像素点时，图像传感器可以跳过已相位解缠的像素点。在一个实施例中，每次选取的目标像素点可以是未被相位解缠过的全部像素点中质量值最高的像素点。
在获取解缠相位后，结合成像几何、飞机高度、波长等，利用
(其中，S1和S2分别为主、辅天线的位置，P为目标像素点位置，φ为相位值，λ为波长，|S2-P|和|S1-P|为主辅图像到像素点的距离)就可以获取像素点对应的位置信息。位置信息求解可以由N个图像处理器或汇总处理器执行。
汇总处理器可以从N个图像处理器中获取处理后的N个数据。汇总处理器可以对处理后的N个子图像数据组进行汇总、拼接，并通过总线输出。汇总处理器输出的数据可以按通信协议上传至上位机或地面控制中心。在一些实施例中，汇总处理器可以采用DSP芯片，以兼顾三维成像精度、信号处理实时性以及雷达的结构等。
电子舱4还可以包括二次电源等模块。二次电源通过将无人机或直升机平台提供的电流电压按照雷达各模块需求进行转化，并对各模块进行供电。
本申请实施例提供的机载实时三维成像雷达具有全天时、全天候、响应速度快、精度高、实时三维成像等特点，可以配合航空平台开展日常巡护工作，也可对地质灾害多发区域、重点区域进行监测，对灾害进行预报或对发生灾害的地区进行灾害评估，减少人工投入。
根据雷达三维成像原理示意图，雷达工作时，双天线2同时对地面进行照射，然后利用双天线2观测的视角差异获取所观测区域的高程信息。图2和图3示出了本申请实施例提供的具有机载实时三维成像雷达的飞机。在本申请提供的实施例中，机载实时三维成像雷达可以应用于直升机、无人机等空中平台，如图5所示。雷达可安装于飞机的任何部位，且双天线2的安装平行于飞机飞行方向，采用倒“H”型布局，工作时由直升机或无人机等空中平台搭载飞行至所需探测区域，并对飞机飞行方向的侧面区域进行实时三维成像。
飞机还可以包括惯性导航模块，用于在飞行过程中向雷达提供实时的速度、位置等参数，为雷达提供辅助惯性导航。
机载三维成像雷达具体工作流程为：
(1)接到工作任务后，完成实时三维成像雷达的地面测试、电气连接、安全检查后，并将雷达安装于直升机或无人机等搭载飞行平台上；
(2)直升机或无人机等搭载平台搭载实时三维成像雷达飞行至待成像区域，到达成像区域后进行惯导校准，完成后等待工作指令；
(3)上位机或遥测向雷达发送“上电自检”指令，雷达在该指令下，二次电源模块将搭载平台提供的电源电压转换成雷达信号收发机、实时信号处理机等模块所需的电源电压，并能给各模块稳定供电。上电完成后，雷达按照通信协议要求对各模块进行自检，各模块自检通过后向上位机或遥测回复“自检好”，若模块自检未通过，则再次自检，若自检多次仍未通过，则对雷达进行断电，然后返回指定地点进行问题排查；
(4)自检完成后，雷达转入待机模式，等待下一步工作指令；
(5)若收到“自检”指令，则按(3)进行自检操作；若收到“角度装订”指令，则根据成像要求，由伺服系统带动天线转动到装订的角度；若未收到任何指令，则保持在待机模式；
(6)角度装订完成后，直升机或无人机搭载雷达按规划路线飞行。上位机或遥测向雷达发送“成像”指令，雷达接收到该指令后，信号收发机发射特定的波形信号并分别通过主天线A1和辅天线A2辐射至地面，主天线A1发射后接收回波，并通过信号收发机将接收到的地面回波进行下变频处理后送至信号处理机，辅天线A2同样经过信号收发机进行信号发射接收后将信号送至信号处理机。
(7)信号处理机将来自收发的来自主辅通道的回波信号与惯导参数数据经过优化后的InSAR三维成像处理流程实时处理后，按照通信协议要求将实时处理得到的图像上传至上位机或地面遥测系统。
(8)上位机或地面遥测系统根据实时三维成像结果对观测区域进行监测、灾害预报或灾害评估。
(9)工作结束后，上位机或遥测系统向雷达发送“工作结束”指令，雷达接收到该指令后，伺服系统调整了预置零位，二次电源模块停止供电。
直升机或无人机搭载平台挂载雷达返航，到达指定地点后降落，确保直升机或无人机安全降落后进行检查作业，若有必要，进行二次实时三维成像作业。
本发明虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此，本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。
Claims (29)
1.一种雷达，其特征在于，应用于飞机，所述雷达包括：
双天线，用于获取来自观测区域的观测信号；
信号收发机，用于通过所述双天线收发信号；
信号处理机，用于处理来自所述信号收发机的信号，以输出所述观测区域的三维图像信息。
2.根据权利要求1所述的雷达，其特征在于，所述信号处理机还用于与所述飞机的总线连接，以使所述飞机根据通信协议，将所述三维图像信息发送至上位机或地面遥测系统。
3.根据权利要求1或2所述的雷达，其特征在于，所述信号处理机包括预处理器、N个图像处理器和汇总处理器，其中，所述预处理器用于将来自所述信号收发机的信号划分为N个子图像数据组并一一对应地输入至所述N个图像处理器，所述汇总处理器用于汇总所述N个图像处理器处理得到的数据，以输出所述观测区域的三维图像信息。
4.根据权利要求3所述的雷达，其特征在于，所述预处理器用于执行图像粗配准。
5.根据权利要求3或4所述的雷达，其特征在于，所述预处理器用于从所述信号收发机接收第一原始数据和第二原始数据，所述第一原始数据与所述双天线的第一天线对应，所述第二原始数据与所述双天线的第一天线对应，所述预处理器用于对所述第一原始数据和所述第二原始数据执行一致性校准操作，所述一致性校准操作包括：
确定参考天线和待校准天线，所述参考天线和所述待校准天线分别为所述第一天线和所述第二天线；
根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号。
6.根据权利要求5所述的雷达，其特征在于，所述校准参数k满足：
sgmI：参考天线信号的实部，sgmQ：参考天线信号的虚部；azI：待校准天线信号的实部，azQ：待校准天线信号的虚部。
7.根据权利要求5或6所述的雷达，其特征在于，所述根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号，包括：
根据所述校准参数k和所述参考天线对应的信号幅度Asgm，校准所述待校准天线对应的信号幅度Aaz，Aaz＝kAsgm。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的雷达，其特征在于，所述根据校准参数k和所述参考天线对应的信号，校准所述待校准天线对应的信号，包括：
根据所述校准参数k和所述参考天线对应的信号相位ωsgm，校准所述待校准天线对应的信号相位ωaz，ωaz＝kωsgm。
9.根据权利要求3至8中任一项所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器具体用于：
确定目标子图像数据的目标像素点，所述目标像素点的质量值大于或等于预设质量值；
对所述目标像素点进行相位解缠；
以所述目标像素点为中心，遍历所述目标像素点周围的多个像素点，并对所述多个像素点中质量值大于或等于所述预设质量值的像素点进行相位解缠。
10.根据权利要求9所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器还用于：
当所述目标像素点周围第i圈像素不存在质量值大于或等于所述预设质量值的像素点时，跳出以所述目标像素点为中心的像素遍历过程。
11.根据权利要求9或10所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器还用于：当所述目标子图像数据中超过预设图像比例的像素点被执行过相位解缠操作，或者不存在质量值大于或等于所述预设质量值的未被相位解缠的像素点时，停止相位解缠操作。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器还用于：
确定所述目标子图像数据中所有像素点的质量值，并对所有像素点的质量值进行排序；
所述确定目标子图像数据的目标像素点，包括：
根据质量值排序选取所述目标像素点。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器还用于：
在以所述目标像素点为中心遍历周围像素点的过程中，跳过已相位解缠的像素点。
14.根据权利要求3至13中任一项所述的雷达，其特征在于，所述预处理器为FPGA芯片。
15.根据权利要求3至14中任一项所述的雷达，其特征在于，所述图像处理器为DSP芯片。
16.根据权利要求3至15中任一项所述的雷达，其特征在于，所述汇总处理器为DSP芯片。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的雷达，其特征在于，所述信号处理机具体用于：
根据解缠相位，确定所述三维图像信息，所述三维图像信息的目标像素点对应的位置信息满足：
S1和S2分别为主、辅天线的位置，P为所述目标像素点对应的位置，φ为相位值，λ为波长，|S2-P|和|S1-P|为主辅图像到所述目标像素点的距离。
18.根据权利要求1至17中任一项所述的雷达，其特征在于，所述双天线之间具有基线，所述基线的长度与测高精度之间满足
其中，B⊥为所述双天线之间的基线长度；r为所述雷达到所述观测区域的距离；θ表示雷达下视角；β为基线安装倾角；ΔB⊥为基线误差；ΔhB为基线引起的高程误差。
19.根据权利要求1至18中任一项所述的雷达，其特征在于，所述双天线和所述雷达内部尺寸满足：
其中：Da为天线方位向尺寸；Dg为天线距离向尺寸；B⊥为所述双天线之间的基线长度；R为防护罩的内部尺寸半径；v为飞行速度；λ为波长；h为地面高度；θ为雷达下视角；c为光速。
20.根据权利要求1至19中任一项所述的雷达，其特征在于，所述雷达还包括伺服系统，所述伺服系统用于根据“角度装订”指令带动所述双天线转动到装订角度。
21.根据权利要求1至20中任一项所述的雷达，其特征在于，所述三维图像信息的距离向分辨率满足：
其中ρg为距离向分辨率，c为光速，B为发射信号带宽，θ为入射角。
22.根据权利要求1至21中任一项所述的雷达，其特征在于，B为500～2000MHz，入射角θi＝5～45°。
23.根据权利要求1至22中任一项所述的雷达，其特征在于，所述三维图像信息的方位向分辨率为：
其中ρa为方位向分辨率，Da为天线方位向尺寸。
24.根据权利要求1至23中任一项所述的雷达，其特征在于，所述天线方位向尺寸为0.1～0.5m。
25.根据权利要求1至24中任一项所述的雷达，其特征在于，所述三维图像信息的高程测量精度为
其中ΔhB为基线引起的测高误差，
为由噪声等引起的高程误差。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的雷达，其特征在于，ΔhB小于0.8m，
小于0.8m。
27.根据权利要求1至26中任一项所述的雷达，其特征在于，所述三维图像信息是二维SAR图像+高程信息。
28.一种飞机，其特征在于，包括如权利要求1至27中任一项所述的雷达。
29.根据权利要求28所述的飞机，其特征在于，飞行过程中由所述飞机的惯导系统向所述雷达实时提供的速度参数、位置参数。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211280786.8A CN116184402A (zh) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 一种机载实时三维成像雷达和飞机 |
| PCT/CN2022/132134 WO2024082367A1 (zh) | 2022-10-19 | 2022-11-16 | 一种机载实时三维成像雷达和飞机 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211280786.8A CN116184402A (zh) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 一种机载实时三维成像雷达和飞机 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116184402A true CN116184402A (zh) | 2023-05-30 |
Family
ID=86447660
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211280786.8A Pending CN116184402A (zh) | 2022-10-19 | 2022-10-19 | 一种机载实时三维成像雷达和飞机 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116184402A (zh) |
| WO (1) | WO2024082367A1 (zh) |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100386647C (zh) * | 2005-01-25 | 2008-05-07 | 中国科学院电子学研究所 | 基于pos的机载干涉sar系统及方法 |
| CN101551455B (zh) * | 2009-05-13 | 2011-10-19 | 西安电子科技大学 | 干涉合成孔径雷达三维地形成像系统及其高程测绘方法 |
| CN102269813B (zh) * | 2011-06-23 | 2012-11-28 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种机载非垂直双天线干涉sar系统干涉处理技术 |
| CN103487809B (zh) * | 2013-09-23 | 2016-01-20 | 中国科学院电子学研究所 | 一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法 |
| CN104407332B (zh) * | 2014-11-25 | 2017-08-11 | 沈阳建筑大学 | 一种地基sar更新dem的校正方法 |
| DE102020123293A1 (de) * | 2020-09-07 | 2022-03-10 | Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg | Verfahren, Radarsystem und Fahrzeug zur Signalverarbeitung von Radarsignalen |
-
2022
- 2022-10-19 CN CN202211280786.8A patent/CN116184402A/zh active Pending
- 2022-11-16 WO PCT/CN2022/132134 patent/WO2024082367A1/zh unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2024082367A1 (zh) | 2024-04-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hildebrand et al. | The ELDORA/ASTRAIA airborne Doppler weather radar: Goals, design, and first field tests | |
| CN105892483A (zh) | 一种基于多旋翼无人机的微型sar遥感观测方法 | |
| CN105004354B (zh) | 大斜视角下无人机可见光和红外图像目标定位方法 | |
| CN103376451B (zh) | 机载双波段合成孔径雷达系统及利用其测量植被厚度的方法 | |
| Akmaykin et al. | Theoretical foundations of radar location and radio navigation | |
| CN102169173A (zh) | 一种倾斜地球同步轨道合成孔径雷达模糊度分析方法 | |
| CN110823191B (zh) | 混合基线双天线斜视干涉sar洋流测量性能确定方法及系统 | |
| EP3173814A1 (en) | System and method for detecting and visualizing targets by airborne radar | |
| CN112394351A (zh) | 一种基于多传感器的航空共轴遥感装置及方法 | |
| CN116879888A (zh) | 基于轻小型无人机载sar系统的断层形变测量方法及系统 | |
| JP3526403B2 (ja) | 着陸誘導システム | |
| RU187275U1 (ru) | Беспилотный авиационный комплекс | |
| Grzegorzewski | Navigation an Aircraft by means of a Position potential in three dimensional space | |
| CN111596272B (zh) | 基于角反射器的机载多极化sar系统外定标方法 | |
| RU2104229C1 (ru) | Система заправки самолета топливом в полете | |
| CN116184402A (zh) | 一种机载实时三维成像雷达和飞机 | |
| Campbell et al. | Light detection and ranging-based terrain navigation-a concept exploration | |
| CN110308498A (zh) | 基于临近空间飞艇的气象观测系统及方法 | |
| CN113985906A (zh) | 一种基于无人机平台的车载机动式标校系统及方法 | |
| Novikova et al. | Construction Principles and Main Parameters Calculation of Radar of Unmanned Aerial Vehicles for Use in the Arctic Zone | |
| Dou et al. | Research and design of navigation interference source positioning system based on unmanned aerial vehicle | |
| CN213658968U (zh) | 一种基于多传感器的航空共轴遥感装置 | |
| Qiu et al. | MEO-SAR in-orbit Elevation Antenna Pattern Determination Using Nano Calibration Satellite | |
| CN114756045B (zh) | 一种用于气象雷达标定的无人机控制方法 | |
| Culotta-López et al. | Environmental reflections diagnostics through radius flights using uass |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |