Distance-Measuring Technology Using LD for Auto Anti-Collision

Auto anti-collision technology is one of the main research subjects of automobiles’ safety technology. Aiming at the key technology of Auto anti-collision, measuring the distance from obstacles, based on the theory of phase laser distance ranging, Laser Diode (LD) distance-measuring system for auto anti-collision has been developed to solve the problem of on-line measuring distance technology in middle to long distance utilizing the good characteristics of LD when modulating its optical intensity and adopting typical kinds of filter techniques in this paper. By theoretical analysis, adopting typical kinds of filter techniques can reduce the interference of strong light, so distance-measuring range can be 0.5–100 m in daytime or 1–200 m at night. And more, from theoretical analysis and experiment result, it can guarantee the high measuring resolution which can be less than 24.5 mm, utilizing the method of two Laser Diode optical intensity modulating wavelength and complimenting precise calibration and revision. The idea of LD distance-measuring technology is novel and feasible and this technology can be applied in Auto anti-collision. Key words laser diode - phase laser distance ranging - filter techniques - auto anti-collision CLC number TH 161 Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (59675080, 59805006) and Wuhan Chenguang Foundation (20025001001)Biography: Zhang Xin-bao (1965-), male, Associate professor, research direction: precise mechanism and instrument.

一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder,CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。

基于毫米波雷达的桥梁索杆振动检测及自动控制

在多因素耦合作用下桥梁结构会产生振动,以毫米波雷达技术为测量手段,提出桥梁索杆振动检测及自动控制方法。分析在恒载作用下桥梁索杆静止状态与振动状态的应变能,结合动能、势能和恒载做功等建立索杆平面内与平面外的振动特征描述方程。通过发送多周期连续毫米波雷达探测信号,取得同周期回波信号。根据回波信号与对应瞬时相位得到单频差拍信号及瞬时相位,检测出索杆振动幅值。利用半正定矩阵和正定矩阵等函数,建立令振动幅值达到最小值的桥梁索杆振动自动控制模型。实验结果表明,所提方法检测精准度较高,自动控制效果较好,并有效抑制了振动幅度,具备良好的应用性能。

基于半监督深度学习的雷达收发组件故障诊断

新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器,为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而,实际监测数据大多没有表征其故障模式的标签。结合深度置信网络(deep belief network,DBN)在特征自学习方面的优势和自编码器(auto-encoder,AE)重构输入数据的能力,提出一种基于DBN-AE半监督学习模型的故障特征提取及智能诊断方法,并应用烟花算法优化模型结构。该方法利用原始无标签状态数据训练DBN-AE模型,提取深层特征,再通过有监督再训练建立深层特征与故障模式之间的关系模型。所提方法在某型相控阵雷达T/R模块上得到了实验验证,有效提升了故障识别准确率和智能水准。

一种深度学习的雷达辐射源识别算法

针对传统依靠于人工经验提取雷达辐射源特征方法的不足,提出了一种新颖的基于联合深度时频特征的辐射源识别算法.首先将时域信号变换到二维时频域,并利用随机投影和主成分分析方法分别从维持子空间和能量角度对时频图像降维;接着在预训练阶段,利用无标签的样本信号层级训练深度模型,再根据类别信息精调网络参数;最后,构造了逻辑回归分类来完成识别任务.仿真实验中利用6种辐射源信号验证了提出算法的有效性,结果表明,联合深度特征更加有助于提高识别准确度,算法运行更加高效.

雷达接收机综合测试系统设计

雷达接收机综合测试系统包括真实仪器和虚拟仪器。通过仪表总线、数据采集系统和数字信号处理软件,实现了对雷达接收机参数测试的自动化。文中介绍了雷达接收机综合测试系统的各种测试方法和信号处理算法,内容包括:对数通道特性,动态范围特性,幅频特性,幅相一致性,噪声系数等。该系统已用于多种型号雷达系统的调试,大大缩短了雷达系统的调试周期,改进了雷达接收机的测试方法。

基于深度协同稀疏编码网络的海洋浮筏SAR图像目标识别

浮筏养殖广泛存在于我国近海海域,可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标,而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)遥感图像能够得到养殖目标,因此采用SAR图像进行海洋浮筏养殖目标识别.然而,海洋遥感SAR图像包含大量相干斑噪声,并且SAR图像特征单一,使得目标识别难度较大.为解决这些问题,提出一种深度协同稀疏编码网络(Deep collaborative sparse coding network,DCSCN)进行海洋浮筏识别.本文方法对预处理后的图像先提取纹理特征和轮廓特征,再进行超像素分割并将同一个超像素块特征组输入该网络进行协同表示,最后得到有效特征并分类识别.通过人工SAR图像和北戴河海域浮筏养殖SAR图像的实验验证所提模型的有效性.该网络不仅具有优异的特征表示能力,能够获得更适合分类器的特征,而且通过近邻协同约束,有效抑制相干斑噪声影响,所以提高了SAR图像目标识别精度.

基于UML和Petri网的雷达测试系统建模方法研究

针对自动测试系统组建过程中出现的问题,提出一种基于UML和Petri图相结合的层次化建模方法。该方法结合了统一建模语言(UML)和Petri网的优点,首先利用UML为系统搭建上层框架,进行系统的功能设计;然后将系统的类图和活动图映射为Petri网,从而能以Petri网的数学形式和软件仿真工具为基础,对系统的动态行为进行评估和验证;最后以某雷达测试系统的搭建为例,和人工组建方法进行了对比,验证了提出的层次化建模方法在系统组建的效率和正确率方面的有效性。

基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。

新一代天气雷达基数据文件格式自动识别方法研究

多样的基数据文件格式一直是困扰新一代天气雷达资料应用的一个问题。为了解决这一问题,本文分析我国新一代天气雷达的各种不同的基数据文件格式,提出一种自动识别的方法。通过对文件二进制信息的自动分析,区分是否是基数据文件,识别基数据文件的类型。本文方法流程简单、识别准确、扩展容易,可应用于雷达数据读取模块之前,使软件以较小代价兼容多种雷达基数据文件。

互耦条件下米波雷达角度估计的自校正算法

针对互耦条件下米波雷达目标低角估计问题,提出了一种波达方向估计的自校正算法。分析了米波雷达在互耦条件下目标回波存在多径时的信号形式;利用均匀线阵互耦矩阵的特点对接收数据协方差矩阵的信号参数形式进行变换;在未知互耦校正信息的情况下,基于子空间原理得到目标波达方向的角度搜索函数,还推导出表面反射系数和阵列互耦矩阵的计算表达式。与同类校正算法相比,该算法在存在多径相干信号和未知互耦矩阵的情况下,不损失阵列孔径,不需要辅助阵元和校准源,且不需要迭代运算。仿真结果验证了该算法的有效性。

玉米收获机自动对行系统设计与试验

为提高玉米收获机的对行质量,减轻驾驶员的劳动强度,设计了一套玉米收获机自动对行系统,包括自动对行感知系统和路径跟踪控制系统。感知系统由激光雷达、机械式对行传感器、陀螺转角仪等组成,激光雷达检测进入地块前的横向偏差,机械式对行传感器检测收获作业时的横向偏差,陀螺转角仪检测航向偏角。以纯追踪模型作为路径跟踪的控制方法,利用模糊控制原理动态调整纯追踪模型中的前视距离,结合收获机的运动学模型,确定收获机转向轮的期望转角,并通过Matlab/Simulink软件对模型进行仿真分析。将自动对行系统搭载于4YL-6型玉米收获机上进行田间试验,结果表明,激光雷达静态检测试验的偏差均值为0.0775 m,标准差均值为0.1309m,偏差在±15cm和±30 cm内的比例均值分别为80.5%和95%;激光雷达地头自动对行试验的平均调整距离为7.89m,平均偏差为0.146 m;基于机械式对行传感器的收获作业自动对行试验的偏差均值为0.0876m,标准差均值为0.0976 m,偏差在±15 cm和±30 cm内的比例均值分别为83.1%和100%。试验结果满足玉米收获机的对行作业要求,可为玉米收获机的自动对行提供理论支持。

基于分布式组网雷达的弹道目标三维进动特征提取

弹道目标微动特征提取是当前研究的一个热点,但在单基雷达中,由于视角限制,仅能提取目标在雷达视线方向上的微动分量,难以获得目标的真实三维微动参数.本文基于分布式组网雷达,利用组网雷达的多视角特性,提出了有翼弹道目标三维进动特征提取方法.首先基于目标锥顶散射点的微多普勒特征参数实现了目标空间三维锥旋矢量的重构,在此基础上,通过分析锥底边缘散射点的进动特征与微多普勒曲线的关系,提取了目标的进动周期、自旋周期、进动角、锥底半径、自旋轴与锥旋轴的交点位置等特征,并实现了目标长度的估计.仿真实验验证了算法的有效性,并进一步利用仿真实验分析了算法的鲁棒性.

多载波雷达的单次回波速度估计方法

该文分析了多载波雷达信号静止目标和运动目标的回波模型,利用各个子载波上多普勒频率间的特殊关系,提出了分别在单散射点和多散射点目标模型下单次回波的速度估计方法,该方法将各个载波自相关处理后的数据进行非线性最小二乘估计测量速度。给出了相应的实现框图,分析了速度估计方法的理论精度和复杂度。理论分析和仿真结果表明该方法运算量小,灵活简便,且是有效的。

低纬高原罕见“雷打雪”中尺度特征分析

应用常规高空资料、FY-2C卫星红外和水汽图像、加密自动站地面观测资料,结合新一代多普勒雷达探测资料,综合分析了2008年2月28日夜间至29日凌晨发生在云南的“雷打雪”罕见天气现象。结果表明：南支槽和冷空气、西南低空急流的共同影响,是其发生的有利天气背景,其中强对流天气就发生在急流与锋面相互作用的湿度锋湿区内斜压不稳定的环境中。中-γ尺度对流云团生成并逐渐增强为中-β尺度对流云团是形成此次复杂对流天气的直接中尺度系统。多普勒雷达回波中,PPI上有回波强度达25-33dBz的“人字形”回波、钩状回波以及阵风锋的出现,相应VP-PI上出现逆风区、低层零线“S”形暖平流及“牛眼”结构是“雷打雪”天气中降雨转为冰雹、阵雪过程中,中尺度对流系统由弱变强的典型特征。地面逐时温、压、湿、风的迅速演变特征表现为雷暴发生前增温增湿和增压,温度、气压出现峰值,且气压曲线显示为圆顶状的中尺度雷暴高压特征;风的变化则表现为风向呈逆时针旋转,偏北风增大并出现风速峰值。雷暴过境时,要素显示为降温增湿,出现露点锋。

雷达伺服系统的高跟踪精度改进型自抗扰控制器

针对机载雷达伺服系统跟踪机动目标时,载机平台扰动和目标加速度影响跟踪精度的问题,提出对机动目标具有更高跟踪精度的改进型自抗扰控制(I-ADRC)方法。考虑到载机平台扰动因素较多,包含载机机械振动/冲击、外部气流、环境温度及载机姿态变化等,采用系统模型补偿的方法,降低扩张观测器的观测负担,从而解决传统自抗扰控制器中扩张状态观测器(ESO)由于扰动量大引起的观测精度下降问题。此外,采用加速度前馈补偿的方式,消除机动目标加速度引起的系统建模误差。实验结果表明:与传统的PI控制相比,采用改进型自抗扰控制方法的雷达伺服系统跟踪精度高、抗干扰性能好,当目标存在加速度时,也能快速高精度跟踪目标位置。

自适应的改进Goldstein干涉相位图滤波算法

在Goldstein的合成孔径雷达干涉测量干涉相位图滤波算法基础上,构造了一种自适应的域加权系数来取代原先人工设定的经验值,并以局部相干系数计算其幂指数,解决了原算法在面对复杂干涉条纹图时,由于均采用一致性处理而导致的过滤波和欠滤波问题.仿真数据和实际ERS数据处理结果表明,改进算法在显著降低干涉相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率.

电扫描恒差比幅测向体制侦察机天线方位图数据的自动定制

主要讨论了在电扫描恒差比幅测向体制侦察机的研制生产过程中 ,如何对标准信号、天线方向图的数据进行自动定制。提出了定制数据经过自动方位修正 ,得到最佳天线方向图数据 ,并根据侦察机及自动定制的特点实现离散数据测方位的方法。设计了自动方位校正系统 ,并说明了其系统组成及工作原理。

生命探测雷达中微波自动对消的仿真算法研究

目的:生命探测雷达在实际探测中,建筑物的强杂波信号会造成干扰,致使雷达的探测准确性降低。通过仿真实验,解决强杂波信号的干扰问题。方法:依据原理通过Matlab软件在计算机上建立了自动对消过程模型并进行仿真实验。结果:通过仿真实验,发现对消合成信号So(t)的变化趋势与对消时间和精度无关,而与强杂波信号的幅度和相位有关。结论:仿真结果对数字对消电路的设计工作具有实际指导意义。

汽车倒车雷达设计

设计了一种基于超声波测距原理的倒车雷达系统,给出了声光报警模块、电源模块、人机交互模块的具体实施方案。此外,设计中还包括温度自动校正功能,以减小由于声速受到温度影响而引入的测量误差。实际测试结果表明,有效测距范围在0.05～5.7m,5m以内的最大误差不超过0.01m。