基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达 STAP 方法

基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达 STAP 方法
基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达 STAP 方法

第31卷第2期电子与信息学报Vol.31No.2 2009年2月 Journal of Electronics & Information Technology Feb. 2009

基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达STAP方法

郁文贤张增辉胡卫东

(国防科技大学ATR重点实验室长沙 410073)

摘要:地球自转和非正侧面阵配置会使得天基雷达杂波谱随距离发生变化,呈现出非平稳性,从而严重影响统计STAP方法的杂波抑制性能。为了补偿这种非平稳性,该文提出了一种基于频率非均匀采样的杂波谱配准方法,建立了非均匀谱配准法的数学模型,给出了频率非均匀采样点的选取方法以及谱配准后杂波协方差矩阵的估计方法等。通过对天基雷达的仿真实验表明,上述谱配准法可有效消除杂波非平稳性,获得较好的处理性能。

关键词:空时自适应处理;天基雷达;杂波非平稳性;谱配准

中图分类号:TN957 文献标识码:A 文章编号:1009-5896(2009)02-0358-05

STAP Method for Space Based Radar Based on Spectrum

Registration with Non-Uniformed Frequency Samples

Yu Wen-xian Zhang Zeng-hui Hu Wei-dong

(ATR Key Lab, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

Abstract:Due to the earth’s rotation or non-sidelooking radar configuration, the spectrum of Space Based Radar (SBR) clutter varies with the range and shows non-stability. The non-stability of clutter will degrade Space Time Adaptive Processing (STAP) performance significantly and should be compensated. A new spectrum registration based method is proposed which uses non-uniformed discrete frequency sampling points. The mathematical model of the non-uniformed spectrum registration method is built. The choices of these non-uniformed discrete frequency samples and the estimate of clutter covariance matrix after compensation are also studied. Simulations show that the proposed spectrum registration method can compensate the non-stability effectively and achieve approximately optimal performance.

Key words: Space Time Adaptive Processing (STAP); Space Based Radar (SBR); Non-stability of clutter;

Spectrum registration

1引言

对于俯视地面工作的天基监视雷达为有效检测运动目标,必须抑制强地杂波的影响。近年来提出的空时自适应处理(STAP)是一种有效的杂波抑制技术,它是建立在准确估计杂波协方差矩阵基础之上的。而考虑地球自转和非正侧面阵配置下的天基雷达,其杂波谱随距离发生变化,呈现出非平稳性。这种非平稳性使得估计杂波协方差矩阵所使用的各参考距离单元杂波数据不满足独立同分布(i.i.d.)条件,从而采用最大似然法不能得到正确的杂波协方差矩阵估计,进而严重影响STAP的杂波抑制性能。为此,实际处理中必须设计合理的算法来补偿这种非平稳性。

近年来,随着对非正侧面阵和双基地雷达STAP技术的关注,出现了许多杂波非平稳性补偿方法。Borsari[1]等于1998年首先提出了多普勒频移(DW)法用来补偿主杂波多普勒频率随距离的变化,DW法没有对副瓣杂波进行处理,其补偿效果较差。为此Pearson和Borsari[2]于2001年提出了

2007-07-26收到,2008-05-19改回

国家部级基金资助课题高阶多普勒频移(HODW)法,即将杂波回波按若干小的多普勒通道分别进行补偿。DW法和HODW法均只考虑了杂波在多普勒频率方向的一维补偿,对主杂波角度随距离的变化没有处理。Himed[3]等在研究机载双基地STAP时考虑了杂波的角度和多普勒频率二维补偿。此外,直接从自适应权矢量或杂波协方差矩阵上研究杂波非平稳性消除方法的还有Zatman[4]等提出的导数更新(DBU)法和Chin[5]等提出的线性预测法(PICM),DBU法和PICM法的实现均是基于某些理想的假设前提的。总之,上述各方法都只能实现对杂波非平稳性的部分或近似补偿。而最近由Lapierre[6]等提出的杂波谱配准(RBC)法通过对不同距离杂波的傅里叶谱进行配准处理获得了很高的补偿效果。但当杂波谱的峰值不恰好处在傅里叶变换的网格点上时,RBC法会出现补偿损失。此外,Varadarajan和Krolik在文献[7]中提出了一种联合空时插值技术(STINT)来提高双基地配置下的STAP性能,该方法中的插值处理也可看作是一种对杂波谱配准的操作。

针对现有方法的缺陷,本文提出了一种新的基于频率非均匀采样的杂波谱配准方法,建立了非均匀采样下杂波谱数据与空时数据之间关系的数学模型,对各离散非均匀采样点

第2期 郁文贤等:基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达STAP 方法 359 的选取进行了分析和证明,通过对天基雷达的仿真实验验证了方法的有效性。

2 考虑地球自转和非正侧面阵配置下的天基雷达杂波谱特性

设天基雷达的照射几何如图1所示,其中C 为地心,D 为地球表面上位于雷达波束照射范围内的某杂波单元。设雷达卫星的轨道高度为H ,地球半径为e R ,雷达与杂波单元D 之间的斜距为s R ,杂波单元D 相对雷达的俯仰角和方位角分别为θ和?。

图1 天基雷达的照射几何

首先考虑地球自转的影响。文献[8]的研究表明当杂波单元位于卫星轨道面东侧时其相对雷达的多普勒频率可表示为

2sin cos()/d p e e f V ρθ??λ=+ (1)

其中p V 为卫星惯性运动速度大小,

λ为雷达波长,e ρ和e ?为由地球自转引起的幅度调制因子和方位偏航角。e ρ和e ?仅与雷达卫星的轨道倾角和当前所处纬度有关,与杂波单元D 的位置无关。即地球自转对天基雷达杂波的影响等效于引入天线阵面的偏航角。

对于某些特殊应用,天基监视雷达可能不采用正侧面阵天线。考虑图1所示的天基雷达坐标系中天线阵面相对于卫星惯性运动方向有一定的偏航角crab ?,

那么此时在雷达坐标系内俯仰角和方位角分别为θ和?的杂波单元的归一化空间和多普勒频率分别为

crab sin cos()/2sin cos()/s d p e e r w d w V T θ??λ

ρθ??λ?=+??

??=+???

(2)

其中d 为各接收子阵间距,r T 为雷达脉冲重复周期。s w 和

d w 满足如下的椭圆方程[9]

2

22crab crab 222crab cos()sin () sin ()sin s e d s e s d s e w w w ????βββ??θ

???????+

????

=? (3) 其中/,2/s d p e r d V T βλβρλ==。式(3)表明,考虑地球自转和非正侧面阵配置下的天基雷达杂波空时二维谱呈现为椭圆,这与机载正侧视雷达杂波谱呈现为直线不同。椭圆分布的杂波谱将使杂波自由度增加,相应的自适应处理变得困

难。而式(3)中杂波俯仰角θ与杂波斜距s R 是相关的,这表明杂波谱分布与距离相关,即杂波是非平稳的。非平稳性会使不同距离单元杂波的回波数据不再满足i.i.d.的条件,因此若仍使用最大似然法

l H 1

1K

k k k K

==∑x R

x x (4)

估计杂波协方差矩阵,会出现严重的估计误差。杂波协方差矩阵估计的不准确会使得STAP 的性能下降。

3 基于频率非均匀采样杂波谱配准的协方差矩阵估计方法

3.1 频率非均匀采样杂波谱配准的模型

由前面的讨论可知,天基非正侧视雷达的归一化空间和多普勒频率s w 和d w 满足椭圆方程式(3),因此各距离单元杂波回波k x 的功率谱在(,)s d w w 平面上沿椭圆分布,不同距离单元杂波谱对应于一组同心椭圆,如图2(a)所示。

图2 非均匀采样谱配准法示意图

不同距离单元杂波谱的位置不同,表明了杂波的非平稳性。RBC 法是在谱域上实现对杂波非平稳性的补偿,其基本思路是通过非线性变换将第k 个参考距离单元杂波的功率谱配准到当前检测距离单元0k 上。然后使用配准后的数据估计当前距离单元杂波的功率谱,再通过反运算得到杂波协方差矩阵。RBC 方法中用于配准的杂波谱是通过Fourier 变换计算得到,然而实际杂波谱的峰值并不一定恰处于Fourier 变换的均匀网格点上,此时配准过程必须使用近似手段进行,从而会出现配准损失,如图2(a)所示。

为克服现有方法的缺陷,本文提出一种新的非均匀谱配准方法。新方法也是在谱域上进行,通过将不同距离单元杂波谱配准到当前检测距离单元上来消除非平稳性。与RBC 方法不同:新方法在谱域上的配准操作是沿杂波分布椭圆上的非均匀频率点进行的,从而可以提高配准精度。此外,新方法的谱配准表现为对杂波数据k x 的处理,

然后再利用最大似然法估计得到协方差矩阵,与RBC 法先估计杂波谱然后通过反运算得到协方差矩阵更容易实现。实际处理时,杂波谱椭圆位置的确定可通过雷达系统配置参数估计得到[6,7]。上述沿杂波谱椭圆非均匀采样的配准方法实现时需要解决两

个方面的问题:

(1)频率非均匀采样下杂波谱数据与空时数据

360 电 子 与 信 息 学 报 第31卷 之间的对应关系;(2)谱配准后杂波协方差矩阵的计算。由于图2(b)中的二维离散频率点是非均匀采样的,因此这些位置上杂波的谱数据与空时数据之间不满足简单Fourier 变换关系,不能通过FFT 和IFFT 计算。 3.2 频率非均匀采样杂波谱配准的过程

考虑第k 个距离单元杂波的回波信号,它可表示成若干小杂波单元回波信号的叠加

,,,,,1

1

(,)c

c

N N k k n s n d n k n k n n n g w w g ====∑∑x v v

(5)

其中,k n g 为杂波单元的幅度相位因子,,k n

v 为杂波单元的空

时导向矢量。式(5)的矩阵形式为

k k k =x V g (6) 其中T ,1,2,,1,2,[,,,],[,,,]c c k k k k N k k k k N g g g ==V v v v g ""。一般地,由于杂波单元的划分c N 较大使得矩阵k V 是列相关的,设其列秩为L ,选取L 个空时导向矢量作为基列矢量,那么

k x 可表示为

i k k k =x V

g (7) 其中i 12,,,[,,,]L k k n k n k n =V v v v "为列满秩矩阵,1,[,k k n g =g 2T

,,,,]L k n k n g g "。上式表明杂波回波k x 可看作是L 个归一化空间和多普勒频率分别为,,,l l s n d n w w 的导向矢量的叠加,其在每个频率点上的谱分量可通过下式计算

i i (

)

i 1H H

k k k k k

?=g

V V V x (8)

式(7)和式(8)即为频率非均匀采样杂波谱数据与空时数据之间的线性变换关系,式(8)为式(7)的最小二乘解。沿杂波分布椭圆适当选取L 个二维离散频率点,,,l l s n d n w w ,通过式(8)

计算各频率点的谱分量k g ,再依据杂波谱数据i {,}k k V g 进行的配准方法可获得较高的配准精度。

建立了上述杂波谱数据与空时数据之间的线性变换关系之后,实际处理中需要解决的一个重要问题就是如何选取二维离散频率点。若保证谱配准法有效进行,选取的二维离散频率点对应的导向矢量之间应当是不相关的。这可通过选取一组离散方位角,1,,l n l L ?="进行,

且不同距离单元杂波选取同一组离散方位角。在实际处理中,这组离散方位角可通过不断尝试并验证相应导向矢量之间是否相关来选取。而下面的定理主要表明,对于天基雷达最多可选取L =MN 个

离散方位角使得矩阵i k V

满足列不相关的条件。在实际处理中,用于谱配准的离散频率点的个数一般小于MN 个。

引理1 令2s j w s z e π=和2d j w d z e π=,考虑关于,s d z z 的实高次多项式

1100

(,)M N n m s d mn s d m n P z z z z α??===

∑∑ (9)

其中mn α为给定的实常数。若在[0,2)π上适当选取MN 个离散方位角l ?,那么与杂波谱椭圆式(3)上的二维离散频率点((,),(,)),1,,s l d l w w l MN θ?θ?="对应的MN 个点,,(,)s l d l z z 可

确定唯一的实多项式(,)s d P z z 。

证明 由,,(,)s l d l w w 满足椭圆方程式(3)可知,,,(,)s l d l z z 满

222crab crab 2222crab ln cos()ln (ln )sin () 4sin ()sin 0s e d s e s d s e z z z ????βββπ??θ???????+???

?+?=(10) 即,,(,)s l d l z z 满足超越方程

2crab 22222carb 2cos()

1(,)ln ln ln 1 ln 4sin ()sin 0e s d s s d s d s

d e d f z z z z z z ??βββπ??θ?=?

++?= (11)

考虑(,)s d f z z 的关于,s d z z 的阶分别为M 和N -1的一个非可约实多项式逼近(,)ic s d P z z ,若选取的离散方位角l ?使得对应的MN 个点,,(,)s l d l z z 满足此多项式,即

,,(,)0, 1,,ic s l d l P z z l MN ==" (12)

那么,,(,)s l d l z z 可确定唯一的关于,s d z z 的阶分别为M -1和

N -1的实多项式(,)s d P z z 。否则,必存在一关于,s d z z 的阶分

别为M -1和N -1的非零实多项式i (,)s d P

z z 使得 i ,,(,)0,1,2,,s l d l P

z z l MN ==" (13)

成立。从而多项式(,)ic s d P z z 具有如下的分解形式

i (,)(,)()ic s d s d s P z z P

z z az b =+ (14) 其中a ,b 为实常数,这与(,)ic s d P z z 的非可约性矛盾,因此引理1结论成立。 证毕 定理1 在[0,2)π上适当选取MN 个离散方位角l ?可以

保证对不同距离杂波的二维频率非均匀采样矩阵i ,1,k k =V

,K "均是非奇异的。

证明 首先针对某特定距离单元0k 按照引理1中方法选取MN 个离散方位角l ?,相应的频率点,,(,)s l d l z z 确定唯一的多项式(,)s d P z z 。这表明方程组

001011,1,1,1,1,1,1,1,1001011,2,2,2,2,2,2,2,2001011,,,,,,,,(,)(,)(,) M N s d s d s d s d M N s d s d s d s d M N s MN d MN s MN d MN s MN d MN s MN d MN z z z z z z P z z P z z z z z z z z P z z z z z z z z ??????????????

????????????=??????????????????????

""###%#"0,01,01,1 (15)M N ααα????????

???????

????

??# 具有唯一解。该线性方程组的系数矩阵即为i 0H k V ,方程组解

唯一表明系数矩阵i 0H

k V

是非奇异的。考虑对应于同一离散方位角l ?和不同距离单元0,k k 的归一化空间和多普勒频率,

有 0000,,,,sin sin sin sin k k s k s k d k d k k k w w w w θθθθ????????==??????????

和 (16) 因此相应的矩阵i k V

和i 0k V 满足 i i 0k k α???=????V V (17)

其中[]α

?表示对矩阵的每个元进行α次方运算,此处α= 0

sin sin k

k θθ。对于天基雷达由于其距离地面较远,使得训练杂波 数据对应距离单元的俯仰角k θ之间相差很小,即α在1附

第2期 郁文贤等:基于频率非均匀采样杂波谱配准的天基雷达STAP 方法 361 近。由矩阵的Taylor 展开可知,实际处理中若i 0k V

非奇异那么i k V

一般也是非奇异的。 证毕 3.3 非均匀谱配准后杂波协方差矩阵的估计

参照图2(b)给出的沿杂波分布椭圆非均匀采样谱配准方法的描述,那么将第k 个距离单元杂波谱配准到当前检测距离单元0k 上的过程为:修正空时频率分量,((,),l k l s k n g w θ?v (,))l d k n w θ?为000

,((,),(,))l l l l k l s k n d k n g

w w θ?θ?++v ,其中0l 描述了两个距离单元杂波谱最大值对应方位角的不同,体现了杂波功率位置非均匀的补偿。经非均匀谱配准后的杂波数据为

i i i i ()

i 00000

1

H

H

,,,,1

l l L

k k k k k k k l k n k k k k k k l g +?====∑x v V T g V T V V V x

(18)

其中0,k k T 为列置换矩阵。使用配准后杂波数据估计得到的协方差矩阵为 l i i i i i (

)i i i i ()

i 000

000

00

0H

H H

H ,,1

111H H H H H H ,,1

111

K

K

k k k k k k k k k k k k k k K

k k k k k k k k k k k k k k K

K K ==??=?

???===???

????

?????

?

∑∑R

x

x V

T g g T V V T V V V x x V V V T V

(19)

若令 l i i ()

i i i i ()

001

1

H H H H H ,,11K

k k k k k k k k k k k k k k K ??==∑Q T V V V x x V V V

T (20)

那么有

l i l i 0000

H

k k k k =R V Q V (21) 置换矩阵0,k k T 的引入是为了补偿不同距离单元杂波谱最大值对应方位角的不同。而对于天基雷达由于其距离地面较远,使得相近距离单元杂波谱最大值对应的方位角差别很小,即在一个小的距离范围内可认为0,k k T 是相同的。进一步,

若它们采用相同的训练数据,那么l 0

k Q

也是相同的。因此,在一个小的距离范围内通过预先计算l Q ,可以减少杂波协方

差矩阵估计的计算量。

4 仿真实验

下面以某天基雷达为例,通过仿真实验来验证本文方法的有效性,其中天线阵面侧向相对卫星惯性速度矢量的偏航角为50°。雷达系统的部分参数设置如表1。

表1 天基雷达系统参数表

参数 数值 参数

数值

工作频率

(GHz) 1.25 掠射角(°) 30 相参处理 脉冲数 16 天线指向 侧视,49.8o wrt Nadir PRF (Hz) 5000 当前目标位置 35o N. Lat., 120o E. Lon. 接收子阵个数 16 (不重叠) 当前天底 点位置 30o N. Lat., 110o E. Lon.

轨道高度 (km)

850

雷达轨道 倾角(°)

70

首先分析此配置下天基雷达杂波的非平稳性。经计算,地面各杂波单元的等距离、等角度和等多普勒曲线分布如图3(a)所示。

图3 地面杂波单元的距离-角度-多普勒分布

由图3(a)可以看出,杂波的等角度和等多普勒曲线不重合,这与机载正侧面阵雷达不同。因此,位于同一角度而不同距离单元的杂波,其多普勒频率将是不同的,即杂波多普勒频率随距离发生变化。图3(b)给出了天基雷达某一空间通道接收杂波的距离多普勒分布图,从该图中可以明显看出杂波多普勒频率随距离变化的现象。因此,非正侧面阵配置下的天基雷达杂波是非平稳的。

杂波的非平稳性会影响STAP 的性能。考虑目标所在距离单元(9585)杂波的处理情况,实际杂波的MVDR 谱如图4 (a)所示,若直接使用9485~9685之间杂波数据估计得到协方

差矩阵,估计的MVDR 谱如图4(b)所示。

与图4(a)中实际的MVDR 谱相比,图4(b)中直接估计的MVDR 谱明显变宽,从而将导致STAP 性能的下降。而在估计杂波协方差矩阵之前,先使用本文中的谱配准法消除杂波非平稳性,处理后的杂波MVDR 谱如图4(c)所示,对应的频率非均匀采样点的位置如图4(d)所示。可以看出经非均匀配准后的MVDR 谱与实际谱吻合较好。进一步,给出经本文方法补偿后的STAP 性能,其中对具有不同多普勒频

图4 频率非均匀采样谱配准法估计的MVDR 谱

362 电子与信息学报第31卷

率目标自适应杂波抑制后的SINR损失曲线如图5(a)所示,而对具有{,}

s d

w w= {0.28, 0.05}的目标空时二维自适应处理的滤波器频率响应如图5 (b)所示。

图5 频率非均匀采样谱配准法的STAP性能

经非均匀谱配准后的STAP性能与直接处理的相比有明显的性能改善,可获得接近最优处理的性能。

5结论

本文针对由地球自转和非正侧面阵配置引起的天基雷达杂波非平稳性,提出了一种基于频率非均匀采样杂波谱配准的非平稳性消除方法。仿真实验表明,该方法可有效消除杂波的非平稳性,获得较好的STAP性能。最后,本文方法可用于双基地雷达的STAP中。

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郁文贤:男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为数据融合、目标识别、遥感信息处理等.

张增辉:男,1980年生,博士生,研究方向为雷达信号处理、小波分析等.

胡卫东:男,1967年,教授,博士生导师,主要研究方向为数据融合、雷达目标识别等.

雷达大数据处理步骤及效果展示

雷达数据处理步骤及效果展示 一、隧道衬砌质量检测数据处理步骤 1、打开软件RADAN,选择文件夹View→Customize→Directories; 2、打开文件File→Open(*.dzt); 3、扫描信息预编辑:选择一段扫描剖面,切除多余扫描信息Cut,保存特定扫描剖面; 4、文件测量方向反转:打开文件,选择File→Save As ,打勾,另存; 5、距离信息编辑:(1)编辑文件头内的距离信息Edit→File Header, 扫描/ 米[scans/m], 米/标记[m/mark],(2)编辑用户标记,(3)距离归一化处理; 6、里程编辑:Edit→File Header →3D option→X start输入里程起点坐标; 7、水平幅度调整:Process→Horizontal scale(叠加stacking、抽道skipping、加密stretching); 8、调整地面反射信号位置:方法有两种,(1)Edit→File Header→position(ns),(2)Process→Correct Position→delta pos (ns); 9、介电常数调整:利用经验或钻孔获得介电常数,通过Edit→File Header→DielConstant调整; 10、增益调整:Process→Range Gain,增益点数易选5个; 11、水平滤波:Process→FIR Filter; 12、背景去除:Process→FIR Filter; 13、一维频率滤波Process→IIR Filter; 14、反褶积、一维频率滤波:Process→Deconvolution;Process→IIR Filter; 15、文件拼接:选择File→Append files;

雷达系统中杂波信号的建模与仿真

1.雷达系统中杂波信号的建模与仿真目的 雷达的基本工作原理是利用目标对雷达波的散射特性探测和识别目标。然而目标存在于周围的自然环境中,环境对雷达电磁波也会产生散射,从而对目标信号的检测产生干扰,这些干扰就称为雷达杂波。对雷达杂波的研究并通过相应的信号处理技术可以最大限度的压制杂波干扰,发挥雷达的工作性能。 雷达研制阶段的外场测试不仅耗费大量的人力、物力和财力,而且容易受大气状况影响,延长了研制周期。随着现代数字电子技术和仿真技术的发展,计算机仿真技术被广泛应用于包括雷达系统设计在内的科研生产的各个领域,在一定程度上可以替代外场测试,降低雷达研制的成本和周期。 长期以来,由于对杂波建模与仿真的应用己发展了多种杂波类型和多种建模与仿真方法。然而却缺少一个集合了各种典型杂波产生的成熟的软件包,雷达系统的研究人员在需要用到某一种杂波时,不得不亲自动手,从建立模型到计算机仿真,重复劳动,造成了大量的时间和人力的浪费。因此,建立一个雷达杂波库,就可以使得科研人员在用到杂波时无需重新编制程序,而直接从库中调用杂波生成模块,用来产生杂波数据或是用来构成雷达系统仿真模型,在节省时间和提高仿真效率上的效益是十分可观的。 从七十年代至今已经公布了很多杂波模型,其中有几类是公认的比较合适的模型。而且,杂波建模与仿真技术的发展己有三十多年的历史,己经有了一些比较成熟的理论和行之有效的方法,这就使得建立雷达杂波库具有可行性。 为了能够反映雷达信号处理机的真实性能,同时为改进信号处理方案提供理论依据,雷达杂波仿真模块输出的杂波模拟信号应该能够逼真的反映对象环境的散射环境。模拟杂波的一些重要散射特性影响着雷达对目标的检测和踉踪性能,比如模拟杂波的功率谱特性与雷达的动目标显示滤波器性能有关;模拟杂波的幅度起伏特性与雷达的恒虚警率检测处理性能有关。因此,杂波模拟方案的设计是雷达仿真设计中极其重要的内容,杂波模型的精确性、通用性和灵活性是衡量杂波产生模块的重要指标。 2.Simulink简介 Simulink是MATLAB最重要的组件之一,它提供一个动态系统建模、仿真和

激光雷达高速数据采集系统解决方案

激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息,如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率,由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法,可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记: 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R; 2、方位角α;仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D,方位角α,高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置

系统原理: 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1).目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R

雷达设计和杂波分析应用指南

是德科技 使用 Keysight SystemVue 进行雷达系统设计和干扰分析 应用指南

序言 本应用指南列出了 Keysight SystemVue 软件在进行雷达系统设计和杂波/干扰分析方面的主要特性。将要讨论的部分关键领域包括: 如何实现雷达线性调频 (Chirp) 波形; 为发射机和接收机设计射频链路; 使用快速傅立叶变换 (FFT) 卷积进行脉冲压缩分析。最后,我们在有干扰和杂波信号的环境中对雷达系统进行了测试,旨在研究此类损伤对雷达性能的影响。

1.0 定制信号生成 1.1 用于雷达系统设计的 LFM 线性调频信号SystemVue 为生成定制信号提供了一个灵活的平台。在 图 1-1 的实例中,工程师使用 SystemVue 浮点元件对 LFM 线性调频信号源进行建模。左侧的积分器对时间进行累 加,直到达到脉冲周期值,然后复位并再次开始累加。 图 1-1 中显示了 u (μ) 和 wc (ωc) 值的计算过程。 (1-1a) (1-1b) 图 1-1. 使用 SystemVue DSP 库模块生成定制信号

1.2 使用 MathLang 生成定制信号 SystemVue 内置可兼容 m 代码的语法,该语法可在整个程序中使用。在图 1-2 中,LFM 线性调频信号源在 Math-Lang 组件中定义。 1.3 使用三重播放工具生成定制信号 SystemVue 提供到 C++、HDL 和 MATLAB ? 的直接链接。如图 1-3 和 1-4 所示,SystemVue 可以导入使用这些语言编写的任何定制信号。MATLAB 中的协同仿真功能允许用户使用原有的 m 代码文件。 1.0 定制信号生成 (续) 图 1-2. 使用 SystemVue 中的 MATH 语言生成定制信号 (1-3a. MATLAB 协同仿真链接) 图 1-3. 将 MATLAB 脚本链接到 SystemVue (1-3b) 图 1-4. C++ 形式的定制波形代码

雷达介绍资料汇总

概述 介绍 Rockwell Collions WXR-2100型多扫描气象雷达在气象信息的处理和提炼方法上有革命性的突破,多扫描气象雷达是一种全自动雷达,它可以在不需要飞行员输入扫描角度和进行增益设置的情况下,不管在什么时候,不管飞机的姿态如何,对所有范围内重要的气象信息进行无杂波的显示。当多扫描气象雷达工作在自动模式的时候,每个飞行员将会获得一般只有有经验的雷达操作员才能获得的气象信息,而飞行员只需进行简单的规范化航空公司飞行员培训。多扫描气象雷达有效的减少了飞行员的工作负担,并增强了天气的探测能力,增加了机组及旅客的安全性。 多扫描雷达工作的关键在于雷达对雷雨底部反射部分的探测,然后通过先进的数字信号处理技术对地面杂波进行抑制。为了对短、中、长距离范围内的气象进行更好的探测,多扫描气象雷达也集成了多雷达扫描功能,对扫描角度进行预设。因此,在不同的飞行阶段,不同的探测距离,它的气象探测结果都十分出色。真320海里探测和Qverflight Protection功能是多扫描气象雷达众多新特征中的两个。多扫描气象雷达因为使用先进的运算法则来消除地面杂波,这使它能够跨越雷达视野的限制,为飞行员提供真正意义上的320海里气象资料。Overflight Protection功能使机组人员能够躲开雷雨顶部渗透,这是如今导致飞机颠簸的主要原因之一。Overflight Protection功能将那些对飞机造成威胁的任何雷雨信息保持在雷达显示屏上,直到它不在对飞机造成威胁为止。 系统描述 重要的运行特点 全自动工作:多扫描气象雷达设计工作在全自动模式,飞行员只需输入探测范围,而不需要输入扫描角度和进行增益设置。 理想的无杂波显示:Rockwell Collions第三代地面杂波抑制算法能减少约98%的地面杂波,这使它能理想的无杂波显示有威胁的气象信息。 在不同探测范围和飞行高度情况下良好的气象探测能力:多扫描气象雷达将从不同扫描角度获得的气象数据储存在存储器中,当飞行员选择了所要求的显示范围,不同角度的扫描信息将会从存储器中取出并一起显示。通过多角度的扫描,可以获得近距离和远距离的气象信息,这使得不管飞机的姿态如何,不管何种探测范围,显示屏上所呈现的都是一幅最优化的气象图。 决策气象:多扫描气象雷达能够提供真正意义上的320海里决策气象信息。 Gain Plus:Gain Plus包括以下功能: 传统的加减增益控制:多扫描气象雷达允许机组人员在人工或自动工作模式的时候进行增加或减小增益。 基于温度的增益控制:在高海拔的巡航高度,由于低的雷雨雷达反射率,将会基于温度对雷雨增益进行补偿。 路径衰减补偿和警报(PAC Alert):对距飞机80海里范围内的干扰性气象造成的衰减进行补偿,当补偿超过限制,一个黄色的PAC Alert杆将显示以提醒飞行员注意雷达阴影区。Overflight Protection:Overflight Protection功能减少了在高海拔巡航高度时疏漏雷雨顶部渗漏的可能性。多扫描气象雷达向下扫描波束的信息和它的信息存储能力将发挥作用,可以防止在飞机完全穿越有威胁的雷雨区之前,雷雨区图象在显示屏上消失。 海洋气候反射率补偿:多扫描气象雷达能对海洋雷雨反射率的减小进行增益补偿,以便在

地面雷达数据处理系统设计

地面雷达数据处理系统设计 摘要:针对目前地面雷达数据处理中存在的目标多,机动性强,地面杂波强,虚警率高等问题,采用并设计了解速度模糊、点迹凝聚、航迹处理等算法,结合软件编程技术,对信号处理后的数据进行综合处理,经过雷达外场鉴定试验测试,数据处理使雷达的发现概率、虚警率、方位距离精度、速度分辨力等指标各提高了约十个百分点。 0 引言 数据处理作为雷达系统的一个重要组成部分,可以看成是雷达信号处理的后处理过程,可以对信号处理后的数据进行筛选,并且从零星探测的小目标进行综合分析,消除由杂波、虚假目标、干扰目标、诱饵目标等造成的虚假检测,提高对目标的发现概率,降低虚警率,对目标建立航迹,并预测目标运动方向、位置的后果,其精度和可靠性都高于雷达的一次观测,改善雷达信号处理结果,使雷达的使用价值和性能得以提高。 早期的雷达数据处理方法有最小二乘法、现代滤波理论、Kalman滤波、机动目标跟踪方法等。目前对雷达数据处理的研究,特别是航迹处理部分,大多都是对付空中目标和海上目标的,这样的目标机动性不强,背景简单,容易预测航迹。而地面目标具有强机动性、情况复杂、目标种类繁多、同一范围内目标遮挡等环境干扰因素较多,这些对目标的检测、归并、凝聚、建航都提出了高的要求。需要对以前在航空和航海领域应用较多的航迹处理方法进行发展和完善,发展出适合强机动目标的改良算法。 随着信息技术的发展,雷达数据处理的研究有以下几个发展方向:弱小目标的自动跟踪,可利用帧间滤波、检测前跟踪和先进算法来提升自动跟踪性能;高速计算与并行处理;多传感器信息融合与控制一体化;搜索、跟踪、引导、识别与指挥一体化。 1 数据处理的系统设计 雷达数据处理采用计算机作为载体,通过编写数据处理软件来实现,计算机能够非常灵活地完成各种类型的数据处理工作;数据处理的软件化也能使整个雷达系统的兼容性和可扩展性更强,功能更完善,界面更友好。 数据处理软件完成的功能主要包括:采集数据(信号处理的目标数据、定北数据、定位数据),对信号处理后的目标数据进行格式转换、点迹凝聚等优选目标数据后形成更加准确、精确的目标点迹数据;对点迹数据进行航迹处理后形成目标的航迹;把处理后的目标点迹、航迹数据进行输出。数据处理功能。 在研究和参考已有雷达数据处理算法的基础上,对模拟目标数据、同类型其他雷达试验中录取的实际目标数据进行了仿真处理,根据处理结果,对已有算法进行修改完善,以适用本雷达技术特点和指标的要求。 2 点迹形成的算法设计 由于雷达波束在连续扫描时,波束波瓣有一定宽度,至少有好几个脉冲连续扫到目标,每个脉冲都对应一个方位值,同一目标被捕捉到多次,多次捕获目标时的方位值都不同,这就造成了方位角的分裂程度较大。因此需要把一次扫描中同一目标的多个点迹凝聚成一个点迹。先在距离上进行凝聚,得到水平波瓣内不同方位上的距离值;再在方位上凝聚,可获得惟一方位估计值;然后把距离值进行线性内插获得惟一的距离估计值。 (1)同一目标在距离上的凝聚处理,需将在距离上连续或间隔一个量化单元的点迹按照式(1)求取质心,将质心作为目标点迹的距离估计值: 式中:n为目标的点迹个数;Ri,Vi分别为第i个目标点迹的距离和回波幅度值。 (2)同一目标在方位上的凝聚处理,需将在方位上相邻的点迹按照式(2)求取质心,将质心作

雷达信号处理和数据处理

脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真 姓名:-------- 学号:---------- 2014-10-28 西安电子科技大学

一、 雷达工作原理 雷达,是英文Radar 的音译,源于radio detection and ranging 的缩写,原意为"无线电探测和测距",即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此,雷达也被称为“无线电定位”。利用电磁波探测目标的电子设备。发射电磁波对目标进行照射并接收其回波,由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。 雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形(Radar Waveform ),然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去,遇到目标后,电磁波一部分反射,经接收天线和收发开关由接收机接收,对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。 但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾,为了解决这个矛盾,我们采用脉冲压缩技术,即使用线性调频信号。 二、 线性调频(LFM )信号 脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率,保证足够大的作用距离;而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲,以提高距离分辨率,较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。 脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频(Linear Frequency Modulation )信号,接收时采用匹配滤波器(Matched Filter )压缩脉冲。 LFM 信号的数学表达式: (2.1) 其中c f 为载波频率,()t rect T 为矩形信号: (2.2)

送检取样

送检取样

一、水泥试验 1. 取样频率:同一水泥厂、同期出厂、同一出厂编号及同强度水泥(散装≤500吨/批、袋装≤200吨/批)。 2. 取样方法: 随机在不同部位至少20 袋水泥中均匀抽样经搅拌均匀后,取10㎏试样。 二、钢筋试验 1. 取样频率:同一生产厂家、同一炉批号、同一规格、级别、同一交货状态及同一进场时间≤60吨/批。 2. 取样方法:每批任意选取两钢筋切取两根用于拉伸试验,两根用于冷弯试验为一组,长度按不同试验室的检测仪器定。取样长度:拉伸试验一般为400~500mm,弯曲试验一般为350mm。 三、钢筋单、双面搭接焊及电渣压力焊试验 1. 取样频率:在现浇钢筋混凝土结构中,应以300个同牌号钢筋、同型式接头作为一批;在房屋结构中,应在不超过二楼层中300个同牌号钢筋、同型式接头作为一批,当不足300个接头时,仍应作为一批。 2. 取样方法:每批随机切取 3个接头为一组,长度按不同试验室的检测仪器定。取样长度:拉伸试验一般为450mm。

四、钢筋闪光对焊试验 1. 取样频率:同一台班内、由同一焊工完成的300个同牌号、同直径钢筋焊接接头作为一批。当同一台班内焊接的接头数量较少,可在一周内累计计算,累计仍不足300个接头时,仍按一批计算。 2. 取样方法:从每批接头中随机切取,3个接头抗拉 3个接头冷弯为一组。 五、钢筋机械连接试验 1. 取样频率:同型号、同规格接头,以500个为一批,不足500个接头仍作为一批。 2. 取样方法:每批随机切取 3个接头,另取 3条钢筋作为母材抗拉试验为一组,长度按不同试验室的检测仪器定。 六、蒸压加气混凝土砌块试验 1.取样频率:每1万块为一批,不足1万块仍作为一批。 2.取样方法:按膨胀方向中心分上、中、下抽取共9个试样为一组,每个试样平整切割成100×100×100mm。 七、普通混凝土小型空心砌块试验 1. 取样频率:每1万块为一批,不足1万块仍作为一批。 2. 取样方法:随机抽取5块为一组做强度试验。

雷达图像 处理

与光学图像相比,SAR图像视觉可读性较差,并且受到相干斑噪声及阴影、透视收缩、迎坡缩短、顶底倒置等几何特征的影响。因此对SAR雷达图像的图像增强与边缘检测将有别于一般的光学图像。 首先,图像增强技术是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息,它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量,丰富信息量,加强图像判读和识别效果的图像处理方法。从纯技术上讲,图像技术分为频域处理法和空域处理法。 空域图像增强是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度影射变化为基础的,所用的影射变换取决于增强的目的。具体来说,空域法包括点运算和模板处理,其中点运算时针对每个像素点进行处理的,与周围的像素点无关。空域增强方法大致分为3种,它们分别是用于扩展对比度的灰度变换、清除噪声的各种平滑方法和增强边缘的各种锐化技术。灰度变换主要利用点运算来修改图像像素的灰度,是一种基于图像变换的操作;而平滑和锐化都是利用模板来修改像素灰度,是基于图像滤波的操作。 频域处理法的基础是卷积定理。传统的频域法是将需要增强的图像进行傅里叶变换或者离散余弦变换,或者是小波变换,然后将其与一个转移函数相乘,再将结果进行反变换得到增强的图像。 在空域图像增强中,形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中的对应形状,从而达到图像进行分析和识别的目的,利用不同的数学形态学变换滤波方法在对S AR图像直接进行平滑滤波的应用中取得较好的结果。算法简单,物理意义明显。 形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中的对应形状,从而达到图像进行分析和识别的目的。由于形态学算子实质上是表达物体或形状的集合与结构元素之间的相互作用,结构元素的形态就决定了这种运算所提取的信号的形态信息。因此数学形态学对信号的处理具有直观上的简单性和数学上的严谨性,在描述信号形态特征上具有独特的优势。同时,形态学中的形态滤波器可借助于先验的几何特征信息,利用形态学算子有效地滤除噪声,又保留图像中的原有信息。因此在图像平滑滤波、分割、识别、形状描述等方面得到了广泛的应用,它最显著的特点是直接处理图像表面的几何形状,具有快速、健壮和精确的特性。 本文将开运算和闭运算的另外一种组合方法——交替顺序滤波运用到s AR图像增强处理中。它是用一系列不断增大的结构元素来执行开闭滤波。具体过程如下:本文开始使用的是一个2 ×2较小的结构元素,然后增加其大小,直到其大小与获得单个开闭滤波器最佳效果所用的3 ×3结构元素的大小相同为止。 在频域图像增强中,小波变换的时域与频域是具有多分辨率的时频分析方法,我们可以利用它的这个特性来对信号做高通滤波和低通滤波,得到原始信号的逼近信号和细节信号。对一幅图像sar进行基于小波变换的增强处理,主要步骤:1、对图像用mallat快速算法进行小波分解;2、选取增强系数;3、对处理后的小波系数进行小波逆变换,得到增强图像。多尺度积用于图像边缘检测。但小波变换各向同性的性质导致方向选择性差,不能有效地捕捉轮廓信息。 其次图像边缘检测边缘的种类分为两种,一种为阶跃性边缘,它两边的像素的灰度值有着显著的不同;另一种成为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。边缘特征提取的常用方法有Sobel算子和Cannny算子,其中canny算子对高斯加性噪声有一定的抑制作用,提取的边缘方向和位置信息比较准确,但是SAR的噪声为Gamma分布的乘性噪声,

机载雷达杂波模拟器的设计与实现

总体工程 机载雷达杂波模拟器的设计与实现* 孙凤荣,郑伟华 (91404部队, 河北秦皇岛066001) 摘要 给出了机载雷达杂波模拟器的设计和实现方案,该模拟器采用专用软件及专用硬件相结合,实时与非实时相结合的方法,产生的杂波能够满足所要求的功率谱特性,其实测结果和仿真结果能够符合。为机载雷达杂波的模拟和工程实现提供了可行的方法。 关键词 机载雷达;杂波;模拟;设计实现 中图分类号:TN959.7 文献标识码:A D esign and R eali zati on of A irborne R adar C l utter Si m ul ator SUN Feng rong,ZHENG W ei hua (The91404Un i,t PLA, Q inhuangdao066001,Ch i n a) Ab stract Th is paper presents an a irborne radar c l utter si m ulator desi gn and i m ple m en tati on.T he si m ulator uses specia l soft w are and spec i a l hardware,and comb i nati on o f the m to g enerate i n rea l ti m e or not t he clutter.T he generated cl utter can satisfy the po w er spectru m character i stic requ irement.T he m easured resu lt and si m ulation m a tch perfec tly.T hus a v i able m ethod for si m u l a tion and eng i neer i ng reali zati on of a irborne c l utter g enerati on i s prov i ded. K ey w ords air bo rne radar;c l utter;s i m u l ation;design and i m ple m en tati on 0 引 言 机载雷达杂波模拟器主要模拟机载雷达的和、方位差、俯仰差和保护通道的基带地杂波、海杂波。从实现手段上分,有专用软件模拟、专用硬件模拟、通用仪器模拟等方法;从实时性上分,有实时模拟和非实时模拟等方法。模拟器采用专用软件及专用硬件,软件与硬件相结合,实时与非实时相结合的方法。 1 系统设计[1-6] 1.1 系统原理及组成 如图1所示,模拟器由一台工控机(主机)、一块专用网卡(PC I卡)、一块时序驱动卡(PC I卡)、4块PCI杂波卡(PC I卡)、一部外置中频调制器(4路)组成。专用网卡、时序驱动卡、杂波卡共6块PC I卡均安装在主机内,4路中频调制器单独安装在工控机外。网卡提供了雷达与模拟器的景信息实时传送接口。每块PCI杂波卡上除了数字电路外,还包括D/A变换器,每块PC I杂波卡输出一路模拟复基带信号(I,Q)。时序驱动卡主要完成雷达与模拟器的时序接口功能,获取雷达时序信号,并向PC I杂波卡和外置的4路中频调制器提供时序控制及中频参数信号。4路中频调制器接收PC I杂波卡输出的模拟复基带信号和驱动卡提供的中频参数信号,完成复基带信号到中频信号的调制,输出4 路模拟中频杂波信号。 图1 系统原理框图 景信息接口主要用来由雷达向模拟器实时地传送景信息数据。景信息数据主要包括以下3个方面: (1)工作方式:地杂波、海杂波方式。 (2)脉冲重复频率(PRF)信息:信息包括景中含有几种不同PRF的帧、各帧在景中的排列顺序、各帧的PRF值等参数。 (3)波束方位指向:当前景的波束方位指向。 19 第30卷 第9期 2008年9月 现代雷达 M ode rn R adar V o.l30 N o.9 Septe m be r2008 *收稿日期:2008 03 26 修订日期:2008 08 07

2.2雷达、雷达数据处理技术指标

1 雷达子系统设备技术指标 (1)雷达天线 天线类型:X波段波导开缝天线 天线尺寸:≥18ft 天线增益:≥35dB 水平波宽:≤0.45°(-3dB) 垂直波宽:≥10° 天线转速:20r/min(转速可编程) 极化方式:水平线极化 付瓣电平:≤-26dB(±10°内) ≤-30dB(±10°外) 驻波比:≤1.25 马达:有保护、有告警 电源:380V/220V±10%,50Hz±5% (2)雷达收发机 发射功率:25kw 发射频率:9375±30MHz 脉冲宽度:40ns~80ns/250ns~1000ns可调 脉宽误差:≤10ns 脉冲前沿宽度:≤20ns 脉冲后沿宽度:≤30ns 重复频率:400~5000Hz可调 噪声系数:≤4dB 中放带宽:3~20MHz与脉冲宽度自适应 对数中放范围:≥120dB 镜像抑制:≥18dB

扇形发射区数:4 扇形发射分辨力:1° (3)雷达维修终端 CPU:最新双核处理器,主频率≥3.0GHz,支持二级缓存,二级缓存≥2M,处理器数量≥2 内存:≥2GB,支持ECC内存纠错技术 内存磁盘:≥120GB,接口SATA,转速≥10000rpm 主板:CPU插座与CPU匹配 内存插槽:≥3 外设接口:并口≥1,串口≥1,PS/2≥2,USB≥4显示器:液晶,17in,1280*1024 2

3雷达数据综合处理子系统设备技术指标 (1)雷达信号处理器 采样频率:≥60MHz 幅度量化:≥8bit 方位量化:≥8192 处理范围:≥30n mile(每个雷达站) 视频更新延迟时间:≤300ms 陆地掩膜单元:≤0.044° 杂波处理:相关处理、STC、CFAR及门限处理等(2)目标录取器 目标视频:数字视频(反映目标回波的大小、形状、幅度、运 动尾迹) 视频幅度:≥4bit 视频分辨力:≤3m(距离,最小值) ≤0.088°(方位,最小值) 标绘视频:计算目标的大小及轴向 最大模拟目标数:100个 (3)目标跟踪器 跟踪能力:≥700(动目标)+300(静目标) 跟踪性能:在跟踪目标航速≤70kn,跟踪目标加速度≤1kn/s, 跟踪目标转向率≤3o/s时,能保持稳定跟踪;在目 标航向和航速基本不变的情况下,当两个跟踪目标

雷达数据处理

雷达数据处理-雷达数据处理 雷达数据处理-正文 *从一系列雷达测量值中,利用参数估值理论估计目标的位置、速度、加速度等运动参数;进行目标航迹处理;选择、跟踪目标;形成各种变换、校正、显示、报告或控制等数据;估计某些与目标形体、表面物理特性有关的参数等。早期的一些雷达,采用模拟式解算装置进行数据处理。现代雷达已采用数字计算机完成这些任务。 数据格式化雷达数据的原始形式是一些电的和非电的模拟量,经接收系统处理后在计算机的输入端已变成数字量。数字化的雷达数据以一定格式组成雷达数据字。雷达数据字可编成若干个字段,每一个字段指定接纳某个时刻测量到的雷达数据。雷达数据字是各种数据处理作业的原始量,编好后即送入计算机存储器内的指定位置。 校正雷达系统的失调会造成设备的非线性和不一致性,使雷达数据产生系统误差,影响目标参数的无偏估计。为保证高质量的雷达数据,预先把一批校正补偿数据存储于计算机中。雷达工作时,根据测量值或系统的状态用某种查表公式确定校正量的存储地址,再用插值法对测量值进行校正和补偿,以清除或减少雷达数据的系统误差。 坐标变换雷达数据是在以雷达天线为原点的球坐标系中测出的,如距离、方位角、仰角等。为了综合比较由不同雷达或测量设备得到的目标数据,往往需要先把这些球坐标数据变换到某个参考坐标系中。常用直角坐标系作为参考坐标系。另外,在球坐标系中观察到的目标速度、加速度等状态参数是一些视在几何分量的合成,不能代表目标在惯性空间的运动特征。若数据处理也在雷达球坐标系中进行,会由于视在角加速度和更高阶导数的存在使数据处理复杂化,或者产生较大的误差。适当选择坐标系,可以简化目标运动方程,提高处理效率或数据质量。 跟踪滤波器跟踪滤波器是雷达数据处理系统的核心。它根据雷达测量值实时估计当前的目标位置、速度等运动参数并推算出下一次观察时目标位置的预报值。这种预报值在跟踪雷达中用来检验下一次观测值的合理性;在搜索雷达中用于航迹相关处理。常用的跟踪滤波器有α-β滤波器、卡尔曼滤波器和维纳滤波器,可根据拥有的计算资源、被处理的目标数、目标的动态特性、雷达参数和处理系统的精度要求等条件选用。α-β滤波器的优点是算法简单,容易实现,对于非机动飞行的等速运动目标,位置估值和速度估值的平方误差最小,故可对等速运动目标进行最佳滤波。对于机动飞行的目标,由于α-β滤波器描述的目标运动模型与实际情况存在差异,会产生较大的误差。为此,广泛采用一种称为机动检测器的检测装置,以便在发现目标作机动飞行时能自动调整测量周期或修改α值和β值,使跟踪误差保持在允许的范围内。同α-β滤波器不同,卡尔曼滤波器中除装有稳态的目标轨迹模型外,还设有测量误差模型和目标轨迹的随机抖动模型。因此,它对时变和非时变的目标动态系统能作出最佳线性、最小方差的无偏估计。除目标状态的估计外,卡尔曼滤波器还能估计状态估值的误差协方差矩阵。利用误差协方差矩阵可以检测目标机动,调整滤波系数,实现对机动目标的自适应滤波。 目标航迹处理早期的搜索雷达由操作员从显示器上判定目标的存在,并逐次报出目标的位置。标图员根据报告的目标数据进行标图,并把图上的点顺序连接,形成目标航迹。这个过程称为目标航迹处理。现代雷达系统的航迹处理已无需人工处理,而主要由计算机来完成。利用计算机进行数据处理的搜索雷达,称为边跟踪边扫描雷达系统。雷达测量到的离散

基于无人船的雷达数据处理系统的制作方法

本技术公开了一种基于无人船的雷达数据处理系统,包括数据采集模块以及数据处理模块;所述数据采集模块包括雷达传感器、遥感影像接收器、摄像模块、船体数据采集模块,所述数据采集模块将所采集的信息预处理后传输至数据处理模块;所述雷达传感器,所述雷达传感器发射电磁波对覆盖水域上的目标进行照射并接收其回波,获得目标跟踪数据并将接收到的电磁波处理为模拟信号。优点在于:本技术的数据处理模块通过模拟建模分析,计算出三维雷达数据,再通过激光雷达得到激光点云分类图、数字高程模型DEM、等高线、数字表面模型DSM、数字正射影像图DOM,最终计算出障碍物点得到障碍信息与前文所得障碍信息比对,保证最终得出的障碍信息准确无误。 权利要求书 1.一种基于无人船的雷达数据处理系统,其特征在于,包括数据采集模块以及数据处理模块; 所述数据采集模块包括雷达传感器、遥感影像接收器、摄像模块、船体数据采集模块,所述数据采集模块将所采集的信息预处理后传输至数据处理模块; 所述雷达传感器,所述雷达传感器发射电磁波对覆盖水域上的目标进行照射并接收其回波,获得目标跟踪数据并将接收到的电磁波处理为模拟信号; 所述遥感影像接收器,用于实时接收卫星下传的遥感影像,并转化为数字信号; 所述摄像模块,至少包括10个全景摄像机,其中至少50%的全景摄像机位于船体的前进方向,用于获取船体周边的视频数据,并转化为数字信号; 所述船体数据采集模块,用于获取船体的位置数据数据、船体的行驶速度数据和船体的加速度数据,并将其电信号转化为数字信号;

所述数据处理模块处理数据采集模块所传输的数据处理后得到障碍信息。 2.根据权利要求1所述的基于无人船的雷达数据处理系统,其特征在于,所述数据处理模块包括模拟建模分析: S1、通过NVIDIA Tegra K1移动处理器进行将雷达传感器所传输的模拟信号进行三维雷达数据转换; S2、通过激光雷达数据处理,得到激光点云数据分类图、数字高程模型DEM、等高线、数字表面模型DSM、数字正射影像图DOM,并将三维数据点投影到栅格地图上; 将所有栅格相对高度大于某个阈值的栅格设定为障碍物点,即得到障碍信息。 3.根据权利要求2所述的基于无人船的雷达数据处理系统,其特征在于,使用分布式计算系统存储雷达数据,通过建立MapReduce模型以云计算的方式对雷达数据进行高速处理,将处理结果与障碍信息进行比对,将一致信息输出,将不一致的信息重新导入步骤S1计算。 4.根据权利要求2所述的基于无人船的雷达数据处理系统,其特征在于,所述数据采集模块在将数据传输至数据处理模块时,按照同一时间戳为时间基准,对每路数据按各自的固有帧周期进行顺序编号,并在存储数据的同时将各路数据帧编号的对应关系存储下来。 5.根据权利要求2所述的基于无人船的雷达数据处理系统,其特征在于,遥感影像的处理步骤如下: 1)遥感影像接收器在接收遥感影像后,确定遥感影像的分辨率并截取,对截取遥感影像进行数据标注; 2)使用Canny边缘检测算法对截取的遥感影像进行预处理,通过对图像边缘进行提取,并将提取得到的图像与原图像叠加,突出航道特征,用以加速分析; 3)搭建图像分类模型,通过在对基础的网络进行分类任务的训练中,在网络的参数存留下低

试验检测频率和取样方法.doc

试验检测频率和取样方法 试验项目检测频率取样方法 混凝土抗 压强度 抗渗性用于检查混凝土强度的试件,应在混凝土 浇筑地点随机取样: 1、每拌制 100 盘且不超过 3 一、同一组混凝土拌合物的取样应从同一盘或同 100m 的同配比 的混凝土,取样不得少于 1 次; 一车混凝土中取样。为使取样具有代表性,宜采2、每工作班拌制的同配比混凝土不足 用多次采样的方法。一般在同一盘混凝土或同一100 盘时,取样不得少于 1 次;车混凝土中约 1/4 处、1/2 处和 3/4 处分别抽取3、每次取样应至少留置 1 组标准养护试 大致相同份量的代表性样品,集中用铁铲翻拌均件,同条件养护试件的留置组数应根 匀,然后立即进行拌合物的试验。注意:取样数据实际需要确定。 量应多于试验所需数量的倍,其体积不小于 4、当一次浇筑连续浇筑超过1000 立,同 20L ,从第一次取样到最后一次取样不宜超过一配合比的砼,每200 立砼取样数量 15min 。 不少于一次(GB50204-2002 中中规 二、混凝土试样制备: 定) 根据混凝土拌合物的稠度确定混凝土成型方法: ( CJJ 2-2008 ) 1、坍落度不大于 70mm的混凝土宜用标准振动台混凝土数量小于250m3, 应制作抗渗试件 1 成型。 3 组抗渗试件。 将混凝土拌合物一次装入试模并稍有富余,装料组; 250~ 500m,应制作 2 注意:试件拆模后,应用钢丝刷刷净两端 时应用抹刀沿各试模壁插捣; 面的水泥浆膜。 试模应附着或固定在振动台上,振动时试模不得( GB/T 50082-2009 ) 有任何跳动;

3 混凝土数量小于 250m, 应制作抗冻试件 1 振动应持续到混凝土表面出现乳状水泥浆时为 组; 250~ 500m3,应制作 2 组抗冻试件。止,振动过程中随时添加混凝土使试模常满; 注意 : 振动结束后,沿试模边缘刮除多余的混凝土,待 1、成型试件时,不得采用机油等憎水性混凝土试件表面收浆,临近初凝时,用抹刀将试 脱模剂(因为会显著影响试件的抗冻性件仔细抹平,试件抹面与试模边缘的高低差不得抗冻性能)。超过。 2、在标准养护室内或同条件养护的抗冻2、坍落度大于 70mm的混凝土宜用捣棒人工插捣 试件应在养护龄期 24d 之前送至实验室进成型。 行试验(因为进行抗冻试验前四天试件要混凝土拌合物分两层装入模内,每层的装料厚度 进行泡水处理)。大致相等。 ( GB/T 50082-2009 )插捣应按螺旋方向从边缘向中心均匀进行。插捣 底层混凝土时,捣棒应到达试模底部,插捣上层 时,捣棒应贯穿上层后插入下层20~ 30mm;插 3 1、每 100m 的同配合比的混凝土,取样 1 捣时捣棒应保持垂直,不得倾斜,不得冲击。捣次;不足 100m3时按 1 次计; 10~ 完一层后,用橡皮锤轻轻击打试模外端面 混凝土弯拉2、每次取样应至少留置 1 组标准养护试 15 下,以填平插捣过程中留下的孔洞。 强度件,同条件养护试件的留置组数应根据实 每层插捣次数按在 100cm2截面积内不得少于12 际需要确定。 次 ( CJJ 1-2008 ) (《普通混凝土拌合物性能试验方法标准》 GB/T 50080-2002 ) 试验项目检测频率取样方法 1、同一炉号,同一牌号,同一规格,每 60t 为一检验批,超过60t 的部分,每增在不同根钢筋上截取,截去钢筋端部50cm, 加 40t 增加 1 个拉伸试验试样和一个弯曲取拉伸试样 2 根:长度不小于200+5dmm 钢筋:拉伸、 试验试样。取冷弯试样 2 根:长度不小于150+5dmm 冷弯 ( GB )(GB )备注: 28mm 32mm冷弯长度不小于5d+200mm 2、同牌号、同炉号、同规格、同交货状态 的钢筋,每60t 为一批,不足60t 也按一

雷达数据处理

雷达数据处理 主函数 主函数中共产生了条航迹,分别是直线航迹、圆航迹、直线航迹、直线航迹、字航迹、椭圆航迹。产生方法是首先根据各种航迹的运动方程产生直角坐标系下的轨迹,其中字航迹和椭圆航迹分别调用了函数和来产生,然后利用坐标系转换,将直角坐标系的值转换为极坐标系的值,即距离、方位角、俯仰角,值得注意的是,转换过程中要考虑象限问题,当方位角处于二三象限时,方位角需加上一个 ,这样得到的是目标在极坐标系下的真实值,然后加上高斯白噪声,噪声的方差由自己设定,即观测噪声,这样就得到了目标在极坐标系下的观测值(距离、方位角、俯仰角)。对于虚假目标的产生,采用在距离、方位角、俯仰角三个方面分别产生随机噪声,而漏警的情况直接将该的数据置空。 得到观测值后,进行的循环,进行数据处理,主要包含两个函数:和。 数据处理函数说明 [ , , ] (, , , ) 实现功能: 对每次输入的点迹进行数据处理,包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹补点、航迹消亡、剩余点迹删除等,形成可靠航迹输出。 输入参数: >每一行的第一列为距离;第二列为方位角;第三列为俯仰角;第四列为通道号; > 采样时间间隔 > 处理的是第几批数据 输出参数: > 该批次数据处理完毕后,输出的航迹信息,存储输出航迹信息的多行列矩阵;各列代表含义如下:距离,方位角俯仰角属于第几条航迹来去积累时间是第几个点实点补点,属于哪个通道; > 可靠航迹文件,存储已经形成的可靠航迹的信息,存储可靠航迹信息的多行列矩阵,用来保存每条可靠航迹的最后一个点的信息,各列意义分别是:列:每

条航迹最后一个点的滤波信息,距离,距离向速度,方位角方位角向速度,俯仰角俯仰角速度;列:滤波协方差信息,本是一个*的矩阵,存成行则变成列;航迹识别标志来去是第几个点实点补点属于哪个通道,航迹未被更新次数,更新标志未更新更新,航迹消亡的门限值; > 暂时点迹文件,存储航迹起始和点迹航迹关联时没有用到的点迹,多行列矩阵,:距离;:方位角;:俯仰角;:通道号;:积累时间;:点迹未用次数;:删除门限;:已用未用 > 积累的时间,也即从第一批数据到此批处理数据之间所经过的时间 > 已经形成的航迹数 首先设置数据预处理的滤波门限,由实际情况而定,具体流程如图所示。其中调用了航迹起始函数、点迹航迹关联函数、航迹补点函数、航迹消亡函数。首先判断信号处理后的数据是否为空,如果不为空,进行数据预处理,即滤波,保留滤波门限范围内的数据,去除滤波门限范围外的数据,将通过滤波后的数据存入存储器中,以待下一步操作,接着判断输入数据的批次,如果是第一批数据,且为空,则对所需数据进行初始化,若不为空,则将数据信息进行存储,存入矩阵中;如果不是第一批数据,且为空,则当暂时点迹非空时,进行剩余点迹的处理,当可靠航迹非空时,进行航迹消亡以及航迹补点,若不为空,则当可靠航迹非空时,依次进行点迹航迹关联、航迹消亡以及航迹补点,同时当暂时点迹文件非空时调用航迹起始程序。如果信号处理后的数据为空,则判断输入数据的批次,如果是第一批数据,进行初始化;如果不是第一批数据,则当暂时点迹非空时,进行剩余点迹的处理,当可靠航迹非空时,进行航迹消亡以及航迹补点。

机载雷达数据处理系统软件需求规格说明书

机载雷达项目 软件需求规格说明书

目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2背景 (1) 1.3定义 (1) 1.4参考资料 (1) 2需求概述 (1) 2.1目标 (1) 2.2运行环境 (1) 2.3关键点 (1) 2.3.0关键功能 (1) 2.3.1关键算法 (2) 2.3.2关键技术 (2) 2.4约束条件 (3) 3需求规格 (3) 3.1软件系统总体功能/对象结构 (3) 3.2软件子系统功能/对象结构 (1) 3.3描述约定 (1) 3.4功能或对象的描述 (1) 3.5处理流程 (3) 3.6性能 (12) 3.7外部接口 (13) 3.8数据 (13) 3.9操作 (13) 3.10故障处理 (13) 3.11算法说明 (13) 4尚未解决的问题 (13) 5支持信息 (14)

1引言 1.1编写目的 通过本文档定义机载雷达数据处理系统的具体的功能需求、非功能需求、技术约束。为设计人员和开发实施人员后续工作提供依据和基础,避免设计和开发过程偏离用户需求。 1.2背景 本项目为国家863科研课题项目,主要用户机载雷达的数据处理,以及机载雷达与地基、车载雷达数据对比,生成雷达产品为监测人员对飞机飞行环境进行评估提供支撑。本系统属独立系统,与其他产品无从属关系 1.3定义 IQ数据:回波数据的两个垂直分量,经过计算可以得到更进一步的数据1.4参考资料 无 2需求概述 2.1目标 机载雷达数据处理系统主要用于机载雷达数据的处理,为飞机航行提供安全飞行的保证。 机载雷达处理系统包括数据输入、数据输出、数据处理,数据显示,显示控制、辅助功能。并对操作人员提供人机交互功能,满足特定产品的处理显示。 2.2运行环境 本系统主要运行在普通PC,windows XP操作系统。 2.3关键点 2.3.0关键功能 机载雷达数据处理系统中关键功能主要是实时数据处理功能以及历史数据处理功能。

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