雷达数据（精选8篇）
雷达数据 篇1
摘要：地质雷达在基础建设中被广泛应用,但由于其发射的为高频电磁波,数据采集极易收到外界干扰。本文通过一个干扰条件下采集的典型的地质雷达剖面,运用峰值分析、f-k滤波、预测反褶积、小波分析等方法,对干扰剖面进行了依次分析处理,并对某一方法多次运用,有效地剔除了干扰信息,突出了有效信息,达到了数据精细处理的目的。
关键词：地质雷达,数据处理,滤波,小波分析
0 前言
探地雷达是利用高频电磁波的反射信号探测地下目标体的,它具有探测精度高、速度快、无损探测的特点[1,2],在最近几年基础建设大力发展的过程中被广泛应用,并越来越引起人们的重视[3,4]。
但是探地雷达发射信号区域接近半空间,在利用探地雷达非聚焦天线进行剖面测量时,探地雷达的能量并非完全与地面耦合进入地下,而是有一部分能量传入空中,所以图像中经常存在许多干扰,例如空中绕射、地下绕射、侧面反射[5,6]等。因此如果不能准确地对这些干扰引起的异常进行判读,将会造成错误的解释,通过对数据体的精细处理[7~11]、剔除干扰异常,才能凸显有效数据,提取被无效数据掩盖的真正目标体反射信号,所以适当的进行数据处理非常有意义
国外同行对地质雷达的理论研究、工程应用开展的较早[12~14],国内在铁路、公路相关行业起步较早,发展到现在运用的也较为成熟,但是在电力行业,物探的勘察手段起步较晚,运用范围也相对较窄,地质雷达的使用还不太普及,下面就通过一种较为精细的思路和方法来对地质雷达的数据进行处理分析,以便起到抛砖引玉的作用,促进地质雷达在电力行业的应用。
1 地质雷达数据处理方法和应用
数据采集地区为河流阶地,使用天线为GSSI公司40M低频天线,主机型号为SIR-20,原始数据剖面如图1所示,可以看到在剖面中下部存在明显的振幅强烈区域(见图中所圈区域),根据现场资料记录,该雷达测线走向基本与一条高等级输电线路水平,所以初步判断这些繁多的同相轴为高等级输电线路的反射信号,认定为干扰异常。
1.1 峰值分析
一般来讲,由于空气与高压线路材料的介电常数差异较大,所以反射振幅较大,可以通过提取剖面的局部振幅峰值来初步分析异常存在的主要同相轴,处理后的局部峰值如图2所示。从图上可以清晰地看到,原本众多的同相轴经过处理后只剩下4条明显的同相轴,20ns附近的同相轴可以确定为空气直达波,根据现场记录该高压线路为三相线的交流线路,所以400ns附近的三条同相轴可以考虑为高压线路的三相线引起的反射,因此该剖面的主要异常是由高压线路的三相线引起,加上信号在三相线之间的多次振荡引起的多次波,从而导致剖面中下部产生严重的条带状干扰区。
1.2 f-k滤波
地震波在介质中沿射线传播时是以真速度v传播的,如果在射线方向来观测波的传播,观测到的速度应该是波在介质中的真实速度。如果速度在非射线方向的任意方向来观测,这个速度就不是真实速度,称之为视速度。
f-k滤波是通过二维傅立叶变换,将t-x域数据变换到频率波数域,进而利用干扰波与有效波视速度的差异进行滤波,示意图见图3,所以对于干扰数据与有效数据存在明显速度差异时可以考虑采用f-k滤波。
f-k域滤波器的构建有扇形滤波器、切饼式滤波器,或者通过人机交互手动选择区域滤波。
由于数据中的主体干扰来自空中,电磁波的传播速度与在地下介质中的传播速度具有明显差异,所以可以考虑采用f-k滤波来剔除干扰成分。原始数据经过f-k变换后数据见图4,图中可以看出干扰数据对应的区域,手动将该部分剔除,然后反变换到t-x域就得到滤波后数据,见图5。从图中可以清晰地看出,原始数据中存在的大量干扰同相轴已基本被滤除掉,效果明显,但由于存在多次振荡问题,所以图中所圈区域还存在多次波数据。
1.3 预测反褶积滤波
反褶积可以有效压缩子波,提高分辨率,而预测反褶积能够消除振荡产生的多次波。
针对图5中残留的多次波干扰数据,可以采用预测反褶积方法进行滤除。参数设计为:预测因子长度30ns,预测长度20ns,预白化为5%。滤波后的结果见图6中所圈区域,可以看出,相对于图5,数据中的多次振荡明显被削弱。
1.4 二次f-k滤波
虽然从图6上看数据已经大有改观,但是图中所圈区域依然不够理想,这时可以继续采用f-k滤波,进行二次滤波,滤波后数据如图7所示,可以看到图中所圈区域相对图6中区域有了较大改善。对数据中的其他不满意的区域也可以根据实际情况进行滤波调节。
1.5 剔除直达波
直达波在雷达剖面中往往能量较强,在探测表层地质体的时候,有些情况下甚至会干扰有效同相轴,虽然直达波不影响本次分析处理的有关区域,但仍然通过f-k滤波对其进行了剔除,抛砖引玉,希望对他人处理直达波起到借鉴作用。处理后见图8箭头所指位置,可以看到直达波已被有效剔除。
1.6 小波分析去噪
经过上面的一系列处理,干扰信号基本已被较好地剔除掉,但是整个剖面中还存在不少成分的噪音,为剔除噪音可以采取小波分析的方法。本文采用DB小波进行三级分解,滤波后的剖面见图9,从图9可以看到噪音成分已经被明显削弱,信噪比有了较大改善。
2 结论
本文通过峰值分析、f-k滤波、预测反褶积、小波分析等方法对异常干扰、直达波、干扰同相轴、多次振荡及噪音等无效信息进行了有效地剔除,效果令人满意。当然这里提到的几种方法是针对文中的剖面进行的,对不同的问题,不同的剖面可以采用不同的方法处理,如可以采用偏移归位、t-p变换滤波、希尔伯特变换等分析处理方法,不必拘泥于固有的流程和方法,另外,还要根据实际采集数据时的现场记录判断分析,甄辨真伪,但在处理过程中,应尽量保留有效信息不被同时滤除,避免虚假波形的出现,以免对最终的判断解释造成不利影响。
雷达数据 篇2
西安探空站L波段雷达-电子探空仪系统自投入使用以来,软件不断改进升级,但在实际使用过程中,出现了一些问题.分析审核记录报表时发现的问题,给出处理方法.
作 者：王雯燕 陈建基 鲁物婷 作者单位：王雯燕(西安市气象局,西安,710016)陈建基(陕西省气象信息中心,西安,710014)
多声呐雷达数据融合系统实现 篇3
1 融合系统的总体设计
整个系统由以下4部分组成: 数据存储与转发中心、显示与控制中心、数据融合中心、目标识别中心。系统的构成如图1所示。
1. 1 数据存储与转发中心
数据收集与管理分系统的主要功能是接收来自不同声呐站获得的数据以及来自雷达的海面目标信息, 分系统对上述数据进行收集、处理、存储、管理与分发。来自声呐站的数据又包含两类: 目标数据和听音数据。
1. 2 显示与控制中心
显示与控制分系统是软件的重要组成部分, 集操作, 监视与平台参数设置于一体, 同时也是各个分系统的信息显示与处理中心。系统的界面清晰友好, 操作便捷。显示控制中心界面由4部分组成, 如图2所示。
1. 3 数据融合中心
数据融合中心对接收到的数据进行融合, 分为两种不同类型的目标融合, 第一种融合为雷达与声呐的数据融合, 第二种为声呐的阵间融合。在经过融合后, 数据融合中心将融合后的目标发送给显示控制中心, 显示控制中心在接收到数据后对相应的目标进行显示。
1. 4 目标识别中心
目标识别中心负责识别目标的工作, 当显示与控制中心接收到识别指令的后会对数据收集与管理中心发出数据请求, 数据收集与管理中心会将相应目标的听音数据发送给显示控制中心, 显示控制中心再将目标的信息以及听音数据打包发送给目标识别中心, 当完成识别后目标识别中心将识别信息返回给目标显示与控制中心, 目标的识别信息将显示在目标的摘要信息栏中。
2 数据融合方法
2. 1 数据时间配准
由于各个传感器传送的数据周期不同, 精度不同, 所以在数据融合中心接收到数据后会对数据进行时间配准, 并将数据统一[1]。本融合系统采用内插外推法, 即将高精度的观测数据推算到低精度的时间位置上[2]。具体方法如下: 在一段测量时间段内, 将传感器的测量数据按测量精度进行递增排序, 接着用高精度的观测数据向低精度的时间点进行内插、外推, 形成等间隔的数据。本系统采用了拉格朗日插值法[3]。
假设t1, t2, t3时刻测量到的数据为α1, α2, α3, 由于海面目标在采样间隔移动距离不大, 可以将问题转换为等间隔方式处理。假设要计算ts时刻的值, 设t2< ts= t2+ Δt < t3, 由拉格朗日插值法可以得到ts时刻的值为
2. 2 数据空间配准
在进行多传感器数据融合的时候, 各个传感器所测量的数据都是基于各自的坐标的[4]。例如声呐将根据自身为基准, 给出目标的方位角, 雷达将根据自身为基准, 给出对应的直角坐标。为了将数据更好的进行融合需要将不同类型的传感器所测量的数据转换到公共坐标上, 也就是进行空间配准。空间配准的准确程度, 极大的影响了融合系统的目标融合准确度, 以及工作效率[5]。
本融合系统采用了UT变换[6], UT变换有特点: 1不需要知道具体的非线性函数细节, 可以当做数据处理模块处理, 通用性强; 2经过处理后的数据可以达到2阶矩以上的精度; 3计算复杂度低, 不需要大量的时间开销和硬件开销。其一般的方法是: 将测量到的数据产生Sigma点集, 然后将这些点通过非线性函数产生另一组Sigma点集。最后通过转换后的点集进行加权综合, 得到变换后的均值和方差[7]。系统采用对称采样法, 假设测量量β的均值和自协方差分别为, 可以得到Sigma点集如式 ( 2) 。
其中{ yi} 表示经UT变换后Sigma点集。式 ( 1) 中, 相应的加权值为
其中。在得到对应的权之后, 可以计算我们想要得到的数据的均值以及方差值。
在计算后数据统一到雷达直角坐标系中, 然后再对目标进行融合, 在误差允许的范围内对同一目标进行合并。
本文介绍了一套基于多传感器的数据融合系统, 系统通过数据搜集与管理中心, 数据融合中心, 识别中心等的相互配合, 将处理后的结果显示在显示控制中心上。融合系统在进行时间配准时采用了拉格朗日插值法, 解决了各个传感器采样频率不统一的问题。在进行数据空间配准时采用了UT变换, 解决了传感器直接坐标不统一的问题。从而系统出色的完成了数据融合与信息显示的任务。
参考文献
[1]田兆春, 应甫成, 肖俊岭, 李可心.雷达组网数据融合中的数据预处理技术研究[M].in Proceedings of the 2nd Asia-Pacific Conference on Information Network and Digital Content Security (2011APCID) , 2011.
[2]彭焱, 徐敏毓, 金宏斌.多传感器数据融合系统中时间配准算法分析[J].雷达与对抗, 2005, 2 (2) :16-19
[3]林秀梅.浅析拉格朗日插值法的原理及其应用[J].吉林财贸学院学报, 1990, 3 (3) :49-53
[4]贺席兵, 敬忠良.多传感器数据融合中的数据配准研究[J].航空电子技术, 2001, 32 (2) :24-29
[5]陈非, 敬忠良, 姚晓东.空基多平台多传感器时间空间数据配准与目标跟踪[J].2001, 增刊 (1) :808-811
[6]杨争斌, 郭福成, 周一宇.基于UT变换的机动辐射源单站被动跟踪IMM算法[J].系统工程与电子技术, 2007, 29 (1) :5-8
新一代天气雷达基数据质量分析 篇4
1 配置天气雷达观测参数的理论依据
1.1 样本采集时间跨度对基数据的影响
新一代天气雷达获取的3种基数据, 即雷达反射率因子Z、径向速度V和径向速度谱宽W, 实际上都是统计特征量, 需要以足够大的样本容量为基础。在数据处理的过程中, 样本采集时间跨度长短不同 (即样本序列的时间覆盖长度等于方向平均时间) , 对这3种基数据的数值均有影响。在反射率因子Z的测量和径向速度V的检测方面, 对某一距离库的样本采集序列而言, 只有当其时间覆盖长度满足一定的要求时, 才能保证有效消除Z中的脉动涨落成分, 压低检测因子D (又被称“识别系数”“可见度因子”) 的数值。
1.2 样本采集时间的确定依据
检测因子D的数值与独立样本容量K之间的函数关系:
为了保证径向速度测量准确度满足指标要求, 径向速度灵敏度的数值必须保证不大于速度准确度指标数值。用Vmin表示雷达系统的径向速度灵敏度, 则Vmin≤Verr必须得到满足。脉冲序列时间覆盖长度Tc与径向速度灵敏度Vmin的关系是已知的, 设与速度灵敏度Vmin对应的最低多普勒频率为fmin, λ0为雷达射频波长, 则要求Tc-1≤fmin.
由式 (2) 可知, 对确定的一部天气雷达而言, 为了保证测速精度达到给定的要求, 脉冲序列时间覆盖长度Tc不能小于一个与径向速度测量准确度指标数值Verr成反比、与雷达射频波长λ0成正比的临界数值tm.
式 (2) 是Tc应满足的第一种关系式。该关系式给出了Tc的下限阈值tm.此外, Tc还要满足另外一个重要的关系:
式 (3) 中:θ0——波束宽度, °;
ω——天线扫描角速度, °/s。
式 (3) 中给出了脉冲序列时间覆盖长度Tc的上限阈值TM, 式 (3) 中的条件之所以必须得到满足, 是因为要保证天气雷达获取数据资料的方向分辨力与天线设备实际具备的高精度方向性相称。
2 合理配置规律
2.1 一般规律
根据脉冲采样数m (个) 、脉冲重复频率F (Hz) 的含义和天线扫描的旋转频率n (r/min, 天线扫描转速用“旋转频率”表示) 与天线扫描角速度ω (°/s) 之间的关系, 可将式 (2) 和式 (3) 合并成复合关系式:
式 (4) 所给出的即为m, F, n这3个观测参数合理配置的一般规律。
2.2 数学分析
为了对复合关系式 (4) 进行数学分析, 可将m, n和F视为3个变量, 它们可构成一个“三维欧氏空间”, 满足复合关系式 (4) 的“点集”可构成一个“子空间”。图1为该三维欧氏空间不同性质的区域划分示意。图1中界面A上的点满足“F=2m Verr/λ0”, 界面B上的点满足“F=6mn/θ0”.在该“m-n-F空间”内, 位于界面A以上的子空间Ⅰ, 对应着脉冲序列时间覆盖长度不足, 导致速度和强度测量精度下降。位于界面B以下的子空间Ⅱ, 对应着脉冲序列时间覆盖长度过长, 导致方向分辨力下降。除了上述两子空间区域外, 剩余的子空间Ⅲ满足复合关系式 (4) , 是一个连通的三维立体区域 (又被称为“数据保质区域”) 。界面A, B的交线是该区域的一条边界线, 该边界线上的点所对应的3个观测参数之间满足F=2m Verr/λ0=6nm/θ0, 因而n=θ0Verr/ (3λ0) .
当n=N0时, 只有F=2m Verr/λ0, 即F, m两者满足该线性函数关系 (互不独立) , 才能使观测参数组合点 (m, n, F) 属于“数据保质区域”, 保证基数据在准确度和方向分辨力两方面都满足质量要求。
当n
当n>N0时, 所获取的基数据的数据质量问题需要具体分析。
2.3 配置方法
先要确定的是脉冲重复频率F (包括双重复频率) , 主要根据对最大不模糊速度和最大不模糊距离来进行。然后根据探测目的或探测对象的不同, 确定天线旋转频率n, 之后确定脉冲采样数目m.如果探测目的是跟踪快速移动、迅速演变的气象目标, 这时需要较高的时间分辨率, 需要选择较高的天线旋转频率n, 但是不能大于其上限阈值N0.
2.3.1 确定脉冲重复频率F
对于SA型天气雷达来说, 由于距离退模糊采用随机相位方式独立完成, 所以, 其脉冲重复频率数值的选择仅依赖于对最大不模糊速度的要求。在已知雷达射频波长λ0的条件下, 单脉冲重复频率F与最大不模糊速度Vmax之间的关系为F=4Vmax/λ0, 而双脉冲重复频率F, F/k (2>k>1, 例如k=3/2) 与最大不模糊速度Vmax之间的关系为F=4 (k-1) Vmax/λ0.显然, 无论在单重复频率还是双重复频率的情况下, 利用Vmax/λ0的数值很容易确定F的数值。
2.3.2 确定天线旋转频率n和脉冲采样数m
确定天线旋转频率n和脉冲采样数m, 利用平面图解的方法方便、直观。
确定天线旋转频率n和脉冲采样数m, 先要配置天线扫描旋转频率n, 就是根据对雷达观测资料时间分辨率的需求 (记录强对流天气过程, 对时间分辨率要求显然较高) 来选择、确定其数值。显然, n的数值在其允许的范围内选得越大, 时间分辨率就越高。当脉冲重复频率和天线扫描频率都选择完毕之后, 脉冲采样数m的选择将被制约, 不能独立地任意配置。针对单重复频率和双重复频率, 举出一个例子来说明配置方法。
在F=600 Hz, n=2 r/min (SA型天气雷达天线扫描频率) 的情况下, m的配置步骤为: (1) 过纵坐标F=600 Hz作横轴平行线, 该线与图2中n=N0 (r/min) , n=2 r/min对应的两线段依次交于A, C两点。 (2) 以A, C两点的横坐标作为端点在横轴上可确定一个闭区间。该区间内的整数构成一个整数子集{32, 33, 34, 35, …, 45}, 该集合内的元素都可以作为m的数值来选择, 一般应该取其最大数值45, 以获得较高质量的多普勒处理结果。
3 结论与讨论
3.1 合理选择天线扫描速度
新一代天气雷达观测参数的合理配置, 会直接影响到所获取基数据的数据质量。在本文讨论的3个最常用的观测参数中, 天线扫描旋转频率的大小对基数据质量的影响最大。如果该参数选择大于其上限数值, 则其他两个参数无论怎样选择, 都不能确保基数据的数据质量。
3.2 提高CINRAD/SA型雷达“体扫”数据质量
在PPI, RHI两种扫描工作模式下, 天气雷达用户可以自行配置F, m, n这3个观测参数, 以保证构成比较合理的参数配置方案。但如果处在“体扫”模式下, 则天气雷达是按照“实时控制软件”的固定设置自动进行工作。虽然用户只可以通过雷达终端和数据采集器的操作自行选定n, m这2个观测参数, 但是, 在一个“体扫”过程中, m这个观测参数不能自动进行动态调整来适应F的变化。
通过本文分析可知, 在F, m, n三个参数中固定F后, 另外两个参数必须相互适应, 否则基数据质量必定下降。而在目前CINRAD/SA型天气雷达“体扫”模式工作的过程中, 脉冲采样数m和天线扫描转速n的数值由使用者选定后, 它们在整个“体扫”过程中一直固定不变, 而脉冲重复频率F却在400 Hz、600 Hz两数值之间不断改变, 导致观测参数组合点规律性地落在“数据保质区域”以外, 致使“体扫”基数据质量下降。因此, 建议CINRAD/SA“实时控制软件”的内部功能进一步完善, 以消除观测参数组合点落在“数据保质区域”以外。
4 结束语
综上所述, SA型雷达系统是中国新一代天气雷达网的重要组成部分, 是我国目前采用的具有高稳定度、高频谱纯度的全相参体制的数字化天气雷达。它可以提供稳定、可靠的基数据, 可保证新一代天气雷达不断满足气象业务的要求, 并在灾害性天气监测预警中发挥其作用。
参考文献
[1]江源.天气雷达观测资料质量控制方法研究及其应用[D].北京:中国气象科学研究院, 2013.
雷达数据 篇5
气象雷达原始回波数据包含了大气层云雨生消演变过程的动态信息, 反映了云雨的变化轨迹, 这些正是自然长年累月不断演变的痕迹。痕迹的生消是瞬间、不可逆不可重复的, 因此保存含有这些信息的雷达原始回波数据对于研究大自然的演变规律尤为重要[1]。雷达原始回波数据的数据量多、文件大, 利用有效的压缩算法对雷达的原始回波数据进行无损数据压缩具有非常重要的意义。
2 压缩算法的设计原理
文本类型雷达原始回波数据文件中含有较丰富的换行符和回车符, 这些都是冗余信息。根据这个特点, 可以首先利用位图压缩算法对这两种字符进行压缩。雷达原始回波数据的文本文件中包含“0-9”、“-”、空格符以及换行符共13个字符, 它们对应的ASCII编码如表1所示。通过观察可知, 字符“0-9”的ASCII编码连续且均以特征位“3”开头, 而其它三个字符 (“-”、空格符和换行符) 的ASCII编码则不具备这个特点。为了对该文本文件进行有效压缩, 首先对这三个字符按照表1中约定的值进行重新编码, 即:将“-”、空格符和换行符分别编为0x3A、0x3B和0x3C。这样, 经过重新编码后的值在0x30-0x3C的范围内, 且13个字符的编码均以特征位“3”开头, 如表1所示。现在, 就可以采用半字节压缩[2]的方法对重新编码后的文本数据进行压缩, 即:首先将每个字符的特征位压缩掉, 然后将两个字符对应的半字节压缩存储到一个字节中。最后, 对经过半字节压缩处理后的文本数据再进行Huffman压缩[3], 从而构成了位图压缩+半字节压缩+Huffman压缩算法, 以下简称为b Map-HalfB-Huf算法。
3 压缩过程
在b Map-HalfB-Huf算法的压缩过程中, 用0标识换行符和回车符, 用1标识其它字符。具体压缩过程可表述如下:打开源文件, 按顺序每次读取一个字符, 判断该字符是否为换行符或回车符, 如果是, 则将位图信息的相应位置0, 并丢掉该字符;若不是, 则将位图信息的相应位置1, 并将该字符存储到缓存中。此外, 每读取8个字符, 就将生成的位图信息及字符信息依次存储到缓存中。对整个文本文件的数据进行位图压缩完毕后, 然后将按顺序每次读取字符信息中的两个字符, 判断读取的两个字符数值是否均在0x30-0x39的范围之内, 若不在, 则首先对照表1进行编码, 然后再进行半字节压缩处理;若在, 则直接进行半字节压缩处理。半字节压缩过程是:分别将两个字符的低4位取出, 丢掉高4位的特征值位“3”, 再将高地址字符低4位作为新生成字符的高4位, 而低地址字符的低4位字符信息作为新字符信息的低4位信息, 这样就将两个具有相同特征值位的字符信息压缩处理成一个字符信息。对进行半字节压缩后的文本数据再进行Huffman压缩, 并将源文件的大小、压缩文件的大小及压缩后的信息依次存储到压缩文件中, 压缩过程完毕。b Map-HalfB-Huf算法的压缩流程如图1所示。
4 解压过程
压缩是解压的逆过程, 可以按照压缩的逆序进行。在压缩文件中存储了源文件大小和压缩文件大小, 目的是为了保证对压缩文件能够进行正确解压。b Map-HalfB-Huf算法的解压过程如下:打开压缩文件, 首先, 读取前两个整型数据, 这两个整型数据分别表示源文件的大小和压缩文件的大小。然后, 读取压缩信息, 对其进行Huffman解压, 得到半字节压缩信息;然后进行半字节解压, 半字节解压缩的具体过程是:首先将解压的字符信息的高4位与低4位信息分离, 然后将低4位信息作为生成的低地址字符的低4位信息, 而分离出的高4位信息则作为另一个生成字符的低4位信息, 并将此字符存储在前一字符的高1的地址中, 两个字符信息的高4位均用特征值3进行填充, 半字节解压完成。
将半字节解压后的数据信息再按照表1进行译码, 若字符值不在0x30-0x39之间, 则须将字符进行译码操作, 完成译码之后的数据进行位图解压, 恢复原始文件。
5 实验结果
实验数据为实测的雷达原始回波低仰角的I、Q通道混合的文本类型数据, 该文件的大小为3187KB, 以下称为混合数据文件。将I、Q通道数据分离后的文件大小分别是1597KB和1591KB, 以下分别称为I路数据文件和Q路数据文件。压缩的实验结果见表2。采用混合压缩文件将设计的混合压缩算法与通用的压缩算法及压缩软件进行了性能比较, 比较结果见表3 (其中Arith-0表示自适应算术压缩算法, Arith-3表示3阶自适应压缩算法) 。
从表3的压缩结果可以看出, Arith-3算法具有最高的压缩因子, 但其压缩时间和解压时间都比其它算法要长得多。除此之外, 压缩因子最高的是本文的b Map-HalfB-Dhuf算法, 其次是LZW算法;压缩时间最短的是Huffman算法, 其次是b Map-HalfB-Dhuf算法, 但两者差别很小, 仅0.094s;解压时间最短的是WinZip压缩软件, 其次是WinRar压缩软件, 再次是LZW算法及Huffman压缩算法, 然后是本文的b Map-HalfB-Dhuf算法。
由于本文对雷达原始回波进行压缩不仅要求高的压缩因子, 还需要算法有较短的压缩时间, 这样才会在有效的时间内存储或者传输更多的雷达原始回波数据。因此从压缩因子和压缩时间上对压缩算法的性能进行评价, 可以得出:b Map-HalfB-Dhuf算法是以上所有算法中压缩性能最高的算法。从而说明采用b Map-HalfB-DHuf算法对文本类型雷达原始回波数据文件进行压缩是非常有效的。
6 总结
本文主要是对实测气象原始回波文本类型数据进行无损压缩算法研究, 根据文本类型回波数据文件空白字符较丰富及文件仅由13个字符构成的特点, 并根据此特点设计了文本类型的混合压缩算法。将设计的通用压缩算法对实测数据进行了压缩解压实验, 并与通用压缩算法及通用压缩软件WinRar、WinZip的压缩性能进行了综合比较, 比较结果表明设计b Map-HalfB-DHuf算法压缩性能优于通用压缩软件及算法, 可见设计的此压缩算法对文本类型气象回波数据压缩效果是非常显著的。
摘要：本文对气象雷达原始回波文本类型数据进行无损压缩算法研究, 根据文本类型数据的特点, 设计了位图压缩+半字节压缩+双Huffman压缩的混合压缩算法。采用设计的混合压缩算法对实测数据在C环境下进行压缩和解压实验, 结果表明:混合压缩算法的压缩性能优于通用压缩软件WinRar、WinZip的压缩性能。
关键词：无损数据压缩,位图压缩,半字节压缩,混合压缩
参考文献
[1]王立华, 蓝天飞.使用压缩算法实现雷达原始资料共享的技术方法[J].湖北气象.2003, 32-34.
[2]袁玫等.数据压缩技术及应用[M].电子工业出版社:1995.
[3]吴乐南.数据压缩[M].电子工业出版社:2000.
雷达数据 篇6
在突防作战研究中,详细的导引头状态和回波数据是开展研究的前提和基础。但作为作战装备,导引头没有全面的数据采集功能,仅提供简单的状态指示,无法全面反映自身的工作状态和战场的电磁环境。
为解决这一问题,本文设计了单脉冲雷达并行高速数据采集系统,可以实现发射机、接收机和天线系统数据的实时、同步采集,全面反映导引头的工作状态和回波波形。该系统具有如下特点:
(1)实时采集并同步存储发射信号、和、差通道回波信号、航向控制电压等导引头相关数据;
(2)实现连续长时的精采(连续采集每个PRI的回波);
(3)数据回放,包括波形图和全景视图(PPI);
(4)分布式处理结构,实现采集、处理、显示、存储模块的独立工作,减轻处理器负担,保证数据采集完整、实时显示流畅。
系统的总体框图如图1。
系统在功能上可分为信号转换组件、并行采集组件、同步控制模块和分布式处理模块。雷达工作过程中,发射信号、接收机中频信号等高速信号和天线航控电压(指示天线的朝向)等低速信号经信号转换组件的放大、滤波和去直流偏置后馈送到并行采集组件,后者对以上信号进行采样和预处理,将高、低速信号数据打包后经PCI总线传递到分布式处理模块进行显示、存储和实时处理;同步控制模块负责采集系统与雷达系统协调工作,按照用户需求完成采集和雷达系统的同步控制。
1 信号转换与适配
信号转换组件实现导引头信号的适配与变换。由于不同型号的导引头在工作体制和系统结构上有较大差别,导致中频信号的特征参数,视频信号的幅度、极性,天线方向信号的输出形式等参数都不尽相同。考虑到系统的通用性,信号转换组件采用了模块化设计思路,即将组件的功能进行分块和打包,将联系紧密的功能封装成可更换(调谐)的模块,以满足不同应用场合的需要。
导引头大多采用磁控管产生发射信号,由于器件自身结构和信号产生模式无法对信号进行精确控制,磁控管发射机输出的探测信号在波形和稳定性上都不理想,后期信号处理需要采集发射信号进行比对。发射信号采集的关键问题是功率适配和采样时序。大多数导引头提供发射信号检测接口,一般是通过定向耦合器引出。由于不同雷达的耦合输出功率不一样,因此信号转换组件采用了大功率容量的可变增益结构,并增加了限幅环节保护后级电路。在同步控制组件的协调和导引头同步信号的触发下,组件打开采样波门,采集发射信号。
导引头的天线方向信号一般没有数字形式的输出,而是以航控电压这种模拟信号表示。天线组合输出的航控电压是一个双极性大动态范围的电压信号,并且叠加了较强的纹波,如果直接采样将无法获得准确、稳定的数据。为保证采样质量,在航控电压的引出端采用具有宽电压范围的低噪声放大器ADA4084-2构建二阶有源滤波网络[1]。
该网络完成信号的低通滤波,其截止频率为100 kHz。滤波后的信号经过分压后馈送到AD7663完成信号采集。AD7663是16 bit的双极性ADC,对低速信号有很高的采样精度,并能最大限度地降低纹波的影响[2]。
2 并行采集与预处理
并行采集组件对和、差通道的中频IQ信号、视频检波脉冲和天线航控电压共6路信号进行同步采样,其中航控电压通道为低速采样,其余为高速采样。由于通道多、数据量大,并且采样速率不一致,要满足持续精采的设计要求,必须整体考虑采样频率、存储器容量和PCI端口速率之间的配合关系,并设计高效的FPGA逻辑实现数据的实时预处理。
2.1 采样频率选择
导引头中频频率较高,如果采用常规的奈奎斯特采样,则采样频率接近100 MHz。在这一速率下,5通道同步采集每秒可产生800 MB的数据。大量的数据对系统的缓冲存储能力(RAM容量)和数据传输速度(PCI传输速率)都有较高要求。解决这一问题有两种方案:
(1)缩短采样时长。
这种方案采用传统的奈奎斯特采样,同时缩短采样时长,从而将生成的数据量降低到PCI接口可以承受的水平。这种方案的优势是可以完整采集中频的所有频率成分,最大限度地保留信号特征;缺点是将导致时域探测能力下降:由于采样时域波门变窄,可观测的时域信息少;并且为了采集到敏感数据,需要额外设计波门同步逻辑,根据导引头输出的距离信息自动设置采样波门,增加了系统的复杂度和研制工作量。这一方案实际上是以牺牲时域信息为代价降低数据量。
(2)降低采样频率。
将采样频率降低到奈奎斯特频率以下,从而在保持采样时域波门宽度的同时减小数据量[3]。这一方案的的优点是保证了回波信号时域信息的完整性;不足是信号频谱有重叠,无法保留所有的频率成分,实际上是以牺牲频域信息为代价降低数据量。
由于导引头内部有自动频率跟踪机构,接收机输出的中频信号是一固定频点的窄带信号,因此无需保留(采集)完整的频谱;对脉冲导引头而言,时域波形包含了目标的距离、功率等重要信号,较宽的时域采样波门可以获得更多的战场环境信息(如干扰信号、地物杂波等),有利于后续分析。基于这一考虑,并行采集系统利用带通采样原理,降低采样频率。在中频信号为fc、带宽为B时,采样频率fs可由带通采样公式确定[4]:
带入导引头参数得出带通采样频率范围为(26.6—36)MHz,综合考虑系统数据处理能力和事后分析对波形分辨力的要求,确定采样频率为36 MHz。
2.2 异步数据传输
系统中数据的采集和传输在不同的时钟域进行:数据采样由FPGA内部时钟驱动,而数据的传输则由PCI读时钟驱动;这两个时钟频率不同,并且没有必然的联系,因此FPGA与PCI接口的数据交换是异步方式。协调好数据异步传输中的时序,尽量避免亚稳态造成的传输错误是采样逻辑的难点和重点[5]。
鉴于系统内FPGA提供了足够的存储空间,我们采用FIFO解决异步时钟域的数据传输问题。对于异步FIFO而言,其读信号和写信号处于不同的时钟域,因此如何准确判断FIFO的空和满状态成为逻辑设计的关键[6]。
数据读写过程中,如果FIFO处于空状态,但读取方错误地判断为非空而继续读操作,则将导致下溢出(underflow),读取方将读入一个无效数据,并破坏读写指针的同步;同样,如果FIFO处于满状态,但写入方错误地判断为非满而继续写操作,则将导致上溢出(overflow),写入方将覆盖一个尚未被读取的有用数据,并破坏读写指针的同步。由于空、满标志的产生依赖于读指针和写指针,而这两个指针产生于不同的数据域,极可能由于亚稳态的影响而导致地址的传递发生错误,从而影响读、写状态的正确判断,最终导致数据读写出错。
目前解决读、写地址同步中的亚稳态问题有两种主要技术,即采用格雷码指针和采用握手机制。
格雷码是一种特殊的编码,其相邻的码字之间只有一位发生变化。格雷码相对于普通二进制码的优势是显而易见的:二进制码相邻的码字之间可能有多位发生变化,如由01111111变到10000000意味着所有8位数据均发生了变化,这在亚稳态的异步数据传输中非常容易出错;而格雷码相邻码字之间仅有一位发生变化,极大地降低了数据出错的风险。但值得注意的是,格雷码只能降低数据出错的风险,并不能将之完全消除。这一方式适用于FIFO较小的场合,实现了最大的RAM利用率和传输速度。
握手机制可以完全消除亚稳态造成的传输错误。虽然在空满判断时会消耗更多的时钟周期,但对于采用大容量FIFO的系统而言,这一时延是可以接受的[7]。由于采集系统采用了32768Byte的大容量RAM,故逻辑设计选择了握手机制解决亚稳态传输问题。
如图3,FIFO以双口RAM为中心,采用独立的模块产生读写地址,同步模块则负责按照握手机制实现地址在不同时钟域间的传递。FIFO逻辑的设计难点在于利用握手机制实现地址的无差错传送,实现空、满状态的正确判断,这一逻辑的实现可简要描述如下:
对于空标志的判断,写入方将写指针存放到写地址寄存器,同时向读取方的同步模块发送就绪信号(Wr_ready);读取方收到Wr_ready后从写地址寄存器读取写指针;成功读取后,读取方将写地址传递到空标志产生逻辑进行比较判断,同时向写入方发送完成信号(Wr_ack);写入方收到Wr_ack后用当前的写地址更新写地址寄存器。在写入方收到Wr_ack前,写地址寄存器的内容保持不变,保证了数据传输的正确性。满标志的判断逻辑与空标志相同。
下面分析握手过程对FIFO的读写产生的影响:
握手导致的延迟会降低RAM的空间利用率,但同时保证了数据传输的正确性:当RAM为空时,用于比较的写指针是读取方通过握手机制从写时钟域读取的,由于握手需要消耗多个时钟周期,故写地址已经发生了变化(写入方已经向RAM写入了数据),用于比较的写指针已经不是当前的写地址了,而RAM此时已经为非空;因此读取方将判定RAM为空(即判断错误)而停止读取,同时RAM中也已经有数据,故不会导致下溢出(underflow)。同样,判断RAM是否为满的逻辑也不会导致上溢出(overflow)。握手机制带来的延时可能会导致RAM在还有一定空间时停止写数据,或在还有少量数据时停止读取,这降低了RAM空间的利用率,但保证了传递的数据真实有效。实测显示,系统中RAM容量的平均利用率约为99.973%,其读写速度满足设计要求。
3 分布式系统结构
系统以36 MHz的速率进行并行采样,其数据生成速率接近PCI总线的传输速率极限。实际应用中发现,主机必须持续读取PCI接口才能保证数据的完整传输,而这一方式将导致主机无法完成显示、存储和数据处理等其他任务。为了在保持高速率采集的同时实现数据的实时显示、存储和数据处理,我们采用了广播内存网络。
广播内存网络是一种高性能集线器配置网络,适用于高数据传输负荷的实时网络系统[8]。广播内存技术使得网络内的所有节点共享网络内存,节点写入自身RAM的数据也同时广播到网络的其他节点,各节点间接收数据的延迟不大于10 μs。系统的拓扑结构如图:
如图5所示,系统采用星型拓扑结构,所有节点均直接连接到中心Hub上。采集节点不断地通过PCI接口读取数据并存储到网络内存,由中心Hub负责将数据广播到所有节点。由于写内存的速率极高,因此采集节点有足够的时间读取PCI端口,保证数据读取速度;广播内存的底层软件则保证了其他节点能够同时、准确地收到广播数据,实现所有功能节点的同步工作。
4 测试结果
图6和图7是在采集过程中实时显示的导引头数据,图8是回放数据。从PPI视图可以看出,系统完整地采集了导引头的数据,没有出现丢帧的情况;从波形图可以看出,采集系统36 MHz的采样率可以精细刻画波形细节,满足后续处理要求;系统采用分布式结构同时实现了采集、显示、存储等多项功能,满足设计要求。目前,该系统已应用于部队训练中,取得了良好效果。
参考文献
[1] Analog Devices,Inc.ADA4084-2 Data Sheet Rev A2,012—2
[2] Analog Devices,Inc.AD7663 Data Sheet Rev B,2003—5
[3] Hill G.The benefits of undersampling.Electronic Design,1994
[4] Vaughan R,Scott N,White D.The theory of abndpass sampling.IEEE Trans.on Signal Processing1,991;9:1973—1984
[5]张毅,周成英.高速同步FIFO存储器在数字信号源中的应用.电子技术,2003;(11):48
[6]常胜,黄启俊.基于异步FIFO实现不同时钟域间数据传递的设计.电子设计应用2,004;(8):57—59
[7]黄隶凡,郑学仁.FPGA设计中的亚稳态研究.微电子学,2011;41(2):266—267
雷达数据 篇7
关键词：场监雷达,Winpcap,Socket,多线程,异步
对于各国机场而言, 站坪指挥和管理是一个潜在的工作瓶颈, 在有限的空间里和复杂多变的天气条件下管理调度日益增多的飞机, 解决飞机与飞机滑行冲突、飞机与地面车辆冲突、跑道穿越等问题, 使原有的目视指挥方式面临巨大的挑战, 而场面监视雷达就是为了解决该问题而产生的。20世纪90年代末起, 中国民航逐渐在国内的一些大型机场中引进安装场监雷达系统, 在深圳宝安机场T3航站楼建设中, 也引入了场监雷达。
由于场监雷达系统不包含航班计划信息、停机位信息等, 因此需要引入相关的航班数据, 与自身包含的二次雷达应答机编码匹配绑定, 才能完整的显示航班动态信息并用于后续的处理。在深圳机场中, 航班计划数据以FDP系统作为来源, 两大系统之间存在平台、操作系统、所处网段等差异性, 因此, 需要设计一个跨平台的异构数据交换系统, 实现场监雷达系统与FDP系统的联接以及航班数据的交互。
1 基于Winpcap实现航班数据获取
文档[1]描述了FDP系统对外发送数据的形式以及数据标准格式。可以看到, FDP是以UDP广播报文的方式来对外发布FPL航班信息, 并且UDP端口号为33334。数据交换系统设计的第一步是实现航班数据的获取, 本系统采用Winpcap进行数据包的捕获和分析。
Winpcap与Libpcap是当前应用最广泛成熟的高性能网络抓包工具, 是很多网络监控软件的基础, 如Tcpdump、Sniffer、Wire Shark等。Winpcap捕获数据包的一般流程如下[2]:
(1) 获取网卡设备列表, 选择目标网卡, 并将其设置为混杂模式 (Promiscuous Mode) ; (2) 设置内核缓冲区大小和过滤器等参数; (3) Winpcap监听程序从设备驱动程序处收集数据包, 然后把监听到的数据包传递给过滤程序进行过滤, 再提交到内核缓冲区中; (4) 应用程序通过直接调用或者回调的方式, 将内核缓冲区中的数据包拷贝到用户缓冲区中, 供应用层程序进行分析或者存储处理; (5) 如果不需要循环捕获数据包, 关闭网卡。
在本系统的设计和实现中, 定义过滤器为U D P协议, 并且只捕获特定端口号为33334的报文。在系统启动后, 抓包线程一直运行, 将捕获到的并经过过滤器过滤的报文加入到缓冲区中, 同时系统设计了另一个线程, 不断读取该缓冲区的报文, 按照场监雷达系统要求的报文格式处理报文内容, 并保存到数据库中作为发送数据的缓存。
如图1所示为系统数据包捕获的处理流程。
2 TCP Socket机制发送数据
在本系统中, 采用航班数据交换系统建立T C P服务器, 场监雷达系统使用T C P客户端与服务器进行通信, 并从中接收航班数据的设计方案, 系统使用C#语言作为具体的编程语言实现。
Socket接口是为方便开发人员进行TCP/IP程序开发而为TCP/IP协议所指定的一组应用程序接口。由于它最早应用于B S D U n i x中, 所以习惯上又称其为B S D Socket。在Linux中, Socket属于文件系统的一部分, 网络通信可以被看作是对文件的读取, 这使得用户对网络的控制极为方便。在L i n u x下调用一系列的库函数来完成Socket通信, 基本的套接字系统调用有如下一些[3]:
(1) Socket函数。
Socket () 用来创建套接口描述符, 其格式声明为:int socket (int family, int type, int protocol) ;参数family指明协议族, type指明套接口的类型, protocol参数一般设置为0, 除非用在原始套接口上。
(2) bind函数。
函数bind给套接口分配一个本地协议地址, 对于网际协议, 协议地址是32位IPv4地址或128位IPv6地址与16位的TCP或UDP端口号的组合。
int bind (int sockfd, const struct sockaddr*myaddr, sorklen_t addrlen) 。
(3) listen函数。
int listen (int sockfd, int backlog) 。
函数listen仅被TCP服务器调用, 它做两件事情:
(1) 当函数socket创建一个套接口时, 它被假设为一个主动套接口, 也就是说, 它是一个将调用connect发起连接的客户套接口, 函数listen将未连接的套接口转换成被动套接口, 指示内核应该受此套接口的连接请求。
(2) 函数的第二个参数规定了内核为此套接口排队的最大连接个数。
(4) accept函数。
Int accept (int sockfd, struct sockaddr *cliaddr, docklen_t*addrlen) 。
accept由TCP服务器调用, 从已完成连接队列头返回下一个已完成连接。若已完成连接队列为空, 则进程睡眠。参数cliaddr和addrlen用来返回连接对方进程 (客户) 的协议地址。如果accept函数执行成功, 则返回值是由内核自动生成的一个全新描述字, 代表与客户的TCP连接。
(5) close函数。
int close (int sockfd) 。
函数close用来关闭套接口, 终止TCP连接。
本系统设计要求同时只能有一个客户端连接到TCP服务器中接收数据, 虽然同时连接的客户端数少, 但是数据量交互量较大, 实时性要求强, 因此采用异步处理的方式比较合理, 可以避免涌塞[4]。
使用.NET C#程序建立TCP服务器的实现流程:
(1) 设置服务器的端口。
(2) 初始化SOCKET实例。
(3) 允许SOCKET绑定在已使用的地址上。
(4) 初始化IPEnd Point实例。
(5) 绑定。
(6) 服务器开始监听。
(7) 开始接受连接, 异步处理请求。
(8) 当有客户端连接到服务器时, 函数On Connect Request将会被调用, 异步处理有客户端连接时的工作。函数On Connect Request中的具体操作包括:
在这里分别调用Client.Send和Client.Receive函数用于进行数据的发送和接收。
服务器收到客户端的数据请求指令“INIT-FPL”后, 每隔一段时间查询数据库的缓存航班数据表, 将读取到的数据进行封装和处理, 调用函数:
将具体的航班数据发送给客户端。发送成功后, 将数据表中的该航班记录删除, 以免重复发送相同的数据。
(9) 另外, 因为同时只允许一个客户端连接到服务器, 因此, 当前客户端断开连接或者处理出现异常的时候, 调用下面的函数, 使服务器可以继续监听新的客户端连接:
当有新的客户端连接到服务器时, 程序会回到步骤 (8) 重新进行上面描述的各步操作, 向新客户端发送数据。
3 测试
安装和部署航班数据交换系统到服务器上, 服务器操作系统为Windows Server2003, 使用数据库为MS SQL SERVER, .NET版本为.NET Framework3.5 SP1。系统运行后, 通过Winpcap捕获特定的FDP数据包并且处理后保存到数据库, Socket服务器不断监听场监雷达系统客户端连接, 当有客户端连接到服务器时, Socket服务器从数据库读取航班信息数据后, 向客户端发送。测试系统达到设计目的, 性能良好, 运行稳定, 场监雷达成功获取了相应的航班信息。
如图2显示为场监雷达通过TCP客户端调用Socket服务器获取的某个航班的航班数据 (航班号、停机位) 。
4 结语
Winpcap性能优越, 可以全面的分析各种网络协议, 与Libpcap兼容, 具备较强的可移植性。利用Socket机制进行网络通信程序设计, 数据交互稳定、高效, 程序组织结构清晰, 并且具有平台、编程语言无关的特点, 这都为跨平台网络通信提供了一个很好的手段。本文正是利用Winpcap和Socket机制的这些优点实现了一个跨平台的场监雷达数据交换系统, 实现了异构系统与场监雷达系统之间航班数据的交换。
参考文献
[1]Interface Control Document (ICD) For Airport Operation Data Base Input/Output (AODB) [S].BY TELEPHONICS CORPORATION.
[2]关朝辉.多雷达系统数据包抓取与分析算法的设计[J].桂林航天工业高等专科学校学报, 2011 (1) :7-9.
[3]W.Richard Stevens/Bill Fenner/Andrew M.Rudoff.UNIX网络编程卷1:套接字联网API[M].3版.北京:人民邮电出版社, 2010.
雷达数据 篇8
近些年来, 我国国土防卫系统受到了越来越严重的武器威胁, 这对于传统的雷达系统来说也产生了更多的条件, 其必须要不断提升抗干扰能力和信息处理能力, 才能有效的应对当前的严峻形势。组网雷达主要是通过将雷达分布在不同的位置, 然后再借助这些数据形成一个数据链, 由同一的数据中心进行综合控制盒调配, 以此促进雷达信息系统作用的充分发挥, 进而促进雷达本身在反隐身和抗干扰能力方面的大幅度提升。文章主要探讨了数据融合中几个通常要考虑和解决的关键问题: (1) 数据融合; (2) 空间配准及滤波坐标系选择; (3) 误差校准。
1 数据融合
数据融合技术将传统学科和新兴技术进行有效的集成, 利用信息技术将不同位置的雷达所探测到的信息进行综合处理, 这种通过融合过程获得的测量数据相比单一的雷达测量数据具有更高的准确性, 这也充分体现出了数据融合的有事。当前数据融合的方法一般分为分布式融合、集中式融合和混合式融合几种。其中, 分布式数据融合指的是将一定量的单个数据雷达数据处理器按照一定的标准进行连接, 进而实现一个完整的运行轨迹, 这种系统结构相对较为简单, 而且操作也很容易, 只需要对有效的资源进行科学的计算便能实现。集中式数据融合主要是将多个复杂的系统结构进行集中处理, 对于计算机技术有着较高的要求, 同时其本身具有较强的完整性, 对于数据处理技术也有着较高的跟踪精度。混合式数据融合则是对以上两种数据的一种综合。
在雷达数据融合中使用的算法, 通常有目标位置估算法和相关处理方法两种。目标位置估算法主要是根据不同的参数对数据结果进行估计, 以此来获得相对准确的数据。相关处理方法则是根据雷达数据所体现出来的轨迹进行衡量, 其中主要的处理方法有适用于稀疏目标环境的最近邻域NN法;适用于低密度目标的多假设跟踪MHT法;适用于多目标交叉情况的多因子综合相关法;适用于高密度目标的联合概率数据关联JPDA法;适用于极稠密目标的编队跟踪FT法。
2 空间配准及滤波坐标系选择
通常情况下, 在同一个雷达组网系统中会包含多个不同的雷达, 而每个雷达所对应的数据参照点和系统坐标都有着一定的差异, 而对多个雷达系统进行组网之前, 通常需要将所有的雷达都利用统一的标准进行转换, 并且保证它们处在同一个区域中, 然后在该区域内进行相关的数据测量和计算工作。如果需要对系统坐标进行变化, 就需要对其覆盖区域进行相应的转变, 否则会造成数据目标的分裂, 而无法保证测量数据结果的准确性。对此, 我们在进行数据融合的过程中, 要面对变换数据庞大的运算量, 必须要引入相关的计算方法来提高数据计算结果的准确性。所以可以利用经纬度坐标来实现, 根据每个分布在不同位置的雷达站所获得的航迹参数而获得坐标数据, 便可以分别对经、纬度进行α-β滤波。
2.1 设地面上有一点, 在两种坐标系中的坐标为 (X, Y, Z) 和 (B, L, H) , 则两坐标之间的变换关系
2.2 由 (X, Y, Z) 转化为大地地理坐标 (B, L, H)
以上两式中
(a、b为地球椭圆长短半轴)
2.3 目标位置坐标转换
目标雷达站直角坐标
测站点T0的地心坐标 (B0, L0, H0)
目标的地心坐标
目标对另一站的站心坐标 (B1, L1, H1)
式中:下脚标p、T0分别表示目标和观测站心。
3 误差校准
在进行雷达组网的过程中, 如果有两部或者以上的雷达在同一个区域内发生重叠, 则会形成相同的观测坐标, 而由于系统误差的客观性, 很容易导致不同的雷达组网结果之间存在着一定的差异, 有时也会导致不同的雷达之间出现交接跟踪的现象, 这样便会使数据目标发生不一致。为了保证目标的一致性, 必须要通过有效的策略减少雷达错误的出现, 以此来促进情报的准确性, 而对于不同区域内的雷达数据进行有效的调整和修正, 则是促进其数据准确性提高的有效途径。用 (r, 准, ε) 来表示雷达观测目标的距离、方位和仰角, 雷达对目标的测量误差可表示为一个常量, 这样雷达对目标的距离、方位和仰角测量误差可分别表示为
式中:Δr、Δφ和Δε占分别是斜距测量, 方位和仰角测量的系统误差, 而Vr (t) 、Vφ (t) 和Vε (t) 是相互独立的高斯白噪声。
在具有测量误差情况下的目标真实位置的坐标 (r′, φ′ε′) 可以用式 (2) 表示
通常情况下, 对于系统误差的修正, 可以采用设备校准或者是数据校准两种方法。设备校准主要是对现有的雷达设备进行改进, 利用更精密的仪器来提高测量数据的准确性, 但是这种方法具有一定的局限性。相比之下, 数据校准则具有更加广泛的应用空间, 其可以通过实际操作来实现, 对雷达数据进行测量和修正, 从而保证同一坐标内的观测结果保持一致。
4 结束语
多雷达组网的数据处理技术是一门新兴的学习, 其中包括了如数据和信号处理、人工智能等多项科学技术, 在促进我国科技发展方面发挥了重要的作用。而本文笔者就通过对前人研究成果的总结和分析, 主要探讨了多雷达组网数据融合技术, 并且对减小误差等多方面因素进行了阐述, 以期能够有效的促进组网综合的效率。
参考文献
[1]郭冠斌, 阮信畅.信息融合与雷达组网[C].信息融合研讨会论文集, 1995.
[2]郭冠斌, 万华.雷达群组网探测系统[J].电子科学技术评论, 1995.
[3]吴小飞.对雷达组网数据融合中几个关键问题的研究[J].现代雷达, 2004, 26 (3) .
[4]方青.雷达组网数据融合处理中的点迹融合技术[J].现代电子, 2002 (4) .
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