分布式机场异物检测雷达处理算法研究

微弱目标检测是机场异物监测系统面临的关键问题。小尺寸异物回波弱、信杂比低,传统异物检测雷达对其探测能力有限。本文从实测数据出发对机场环境地杂波展开分析,并由此提出杂波空间去相关约束条件。在此基础上,本文提出分布式机场异物检测雷达的设想,其核心是利用目标与道面杂波不同的空间相关特性,通过多站回波相参积累提高微弱目标信杂比,并由此改善机场异物检测雷达的探测能力。考虑到非理想正交信号带来的性能恶化问题以及结合机场跑道异物的目标特性,本文针对机场特定环境提出“乒乓”相参模型。相参参数估计问题是分布式体制的共性问题之一,本文针对传统峰值法在低信杂比条件下估计精度差的问题提出引导信息预估计方法,并且在“乒乓”相参模型中定量分析了时延参数估计误差与相位参数估计误差引起信杂比增益损失的边界条件。最后,本文基于实测杂波数据开展仿真实验,仿真结果表明,本文所提及的分布式机场异物检测信号处理方法可以有效提高弱型异物的信杂比。

机场跑道异物监测雷达的杂波图恒虚警率检测

随天线扫描平稳变化的强地杂波是实现机场跑道异物(FOD)检测的主要干扰,传统的空域恒虚警率(CFAR)处理不能有效地检测到目标,针对上述问题,提出了一种单元平均杂波图恒虚警率检测算法。首先基于系统特性和跑道环境建立了回波信号模型;然后通过杂波图划分、单元平均、递归滤波等处理技术,实现了距离—方位二维恒虚警率检测;最后进一步分析影响检测性能的主要参数。仿真结果表明,所提算法在低信杂比背景下能有效检测到弱目标,并获得较高的检测概率。

基于视觉显著性的机场跑道异物检测技术

针对不同种类机场跑道环境下的小目标检测问题,提出一种基于多尺度融合超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用二维Log⁃Gabor滤波器模仿人类视觉感受野提取经快速导向滤波算法后的预处理图中的颜色、亮度、纹理方向特征;根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其快速傅里叶变换相位谱再进行滤波,通过反变换后进行多尺度归一化获取视觉显著图;最终利用自适应阈值分割提取前景任务目标,实现机场跑道异物目标检测任务。实验结果表明,该算法相较于传统频域显著性算法检测准确率更高,虚警率更低,在多类机场跑道路面场景检测中能取得较好的检测效果。

机场跑道异物检测与定位技术研究

机场跑道异物(FOD)检测对机场安全运营具有重大意义。为此,自主设计了一套基于无人机的FOD检测与定位系统,该系统采用多无人机协同的迂回式航线规划策略对机场跑道进行图像采集;然后针对异物标记问题,采用基于RootSIFT特征点匹配的自动校直拼接算法还原机场跑道全景;最后设计了Faster R-CNN异物检测器,实现对FOD的检测与定位。基于实测数据的试验结果表明,该系统能有效提升FOD检测效率,并获得了较为满意的FOD检测定位效果。

毫米波雷达机场跑道异物分层检测算法

强杂波背景下的弱小静止目标检测是毫米波机场跑道异物(FOD)检测雷达面临的核心问题。该文提出一种基于功率谱特征和支持向量域描述(SVDD)一类分类器的FOD分层检测算法。该算法首先利用杂波图恒虚警率(CFAR)检测器对复杂背景杂波进行杂波对消处理,针对对消后虚警过多的问题,对对消后的数据提取功率谱特征,将其转换到特征域,最后利用SVDD一类分类器在特征域实现对FOD和虚警的分类。基于实测数据的试验结果表明所提方法可以获得较好的检测性能。

基于Duffing振子的机场异物自动判决算法

基于毫米波雷达的机场异物(FOD)检测技术具有高分辨率和低功耗的特点,但是传统恒虚警(CFAR)类检测算法在低信杂比(SCR)情况下虚警过高。该文提出一种基于Duffing振子的FOD检测算法。该算法首先利用杂波图CFAR检测算法将雷达接收机接收回波中的背景杂波初步分离,获得目标(包含虚警)的距离信息,并利用该信息构造Duffing方程,之后将此方程作为系统检测模型,输入接收回波信号,求解输出信号方差,采用方差极值法区分目标和虚警。仿真结果表明,在低信杂比情况下,即使虚警概率为10^(–3),该文检测算法也可以降低虚警率,实现目标与虚警的自动判决。与传统CFAR检测算法相比,该算法的检测概率高于传统检测算法且随信杂比的下降减小速度缓慢,即使在信杂比–30 dB的情况下所提算法仍然可以保持84%的检测概率。

一种基于图像差值的跑道异物检测算法

机场跑道异物的存在给机场造成了很大的安全隐患,快速精确地检测跑道异物具有现实意义。当雷达作用距离比较短时,异物反射强度随距离的变化非常剧烈。针对这一问题,基于图像差值提出一种跑道异物检测算法。该方法首先根据异物灰度值的分布特征对异物幅值进行分块校正,然后运用局部阈值的方法对跑道差值图进行分割,最后通过图像分块和目标合并实现对异物的定位。实测雷达数据处理结果验证了该方法的有效性和实时性。

基于CFAR和Duffing振子的FOD联合检测算法

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)对飞行器的安全运行危害巨大。图像处理识别目标,容易受到天气、光照的影响;毫米波雷达中常用的杂波图CFAR检测算法由于机场跑道的散射,在信杂比较低时,存在虚警较大的问题。针对现有的问题,提出一种CFAR与Duffing振子相结合的双层异物检测算法。利用传统的杂波图CFAR抑制杂波、设置阈值处理后,得到含有虚警信号的FOD回波信号,并提取FOD目标信号或者是虚警信号对应的频率信息,生成Duffing振子对应的本帧信号;再对FOD回波信号进行检测以剔除虚警信号,筛选出目标信号。通过Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。

改进杂波图CFAR的FOD检测算法

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)对飞行器的安全运行危害巨大。图像处理识别目标,容易受到天气、光照的影响;毫米波雷达中常用的杂波图CFAR检测算法需要设置检测阈值,设置过大,容易虚警,设置过小,也可能出现大量虚警信号。该文针对现有的问题,提出了一种基于背景杂波自相关系数的杂波图CFAR的FOD检测算法。首先,利用杂波图CFAR对背景噪声进行处理,得到各个单元新的杂波估计值。然后把含有杂波的目标信息减去一个很小倍数的杂杂波信号,在频域上比较处理后的目标信号与杂波信号的相关系数,经过不断的循环处理,找出杂波自相关系数最小的时对应的目标信号,仿真表明,经过改进后的杂波图CFAR算法去噪效果较好,检测性能有了较大的提升。