一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法技術

本發明專利技術公開了一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法，屬于雷達數據處理技術領域。所述方法利用氣象云雜波在雷達回波頻譜圖上的統計特征，以及監視區域內雷達點跡的空間位置及運動特征，實現氣象云雜波的自動識別和有效剔除，減少虛假航跡，提升雷達對“低慢小”目標的探測性能。目標的探測性能。目標的探測性能。

【技術實現步驟摘要】
一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法


[0001]本專利技術涉及一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法，屬于雷達數據處理


技術介紹

[0002]近年來，“低慢小”目標探測雷達廣泛應用于機場探鳥、探“黑飛”無人機，為要地安全提供重要保障。“低慢小”目標是指低空、慢速的小型飛行目標，飛行高度一般在1000米以下，速度較慢，雷達反射面積又很小，因此難發現、難捕捉、難處置、難應對。考慮“低慢小”目標具有RCS(Radar Cross Section，雷達散射截面積)小、速度慢、高度低的特點，而氣象云目標產生的雷達點跡也具有“低慢小”特點，如果目標(飛鳥或無人機)在多云天氣下入侵機場，雷達檢測到的目標點跡和氣象云點跡一起送入跟蹤處理流程，就會導致目標航跡不穩定、精度差，甚至出現航跡錯誤，使得雷達無法為用戶提供有效的監視信息。針對這種情況，可采用雷達雜波過濾技術濾除雜波產生的點跡，使得進入目標跟蹤處理流程的點跡最大程度上是真實有效的，提升真實目標的跟蹤性能。
[0003]在雷達工程上，如何降低背景雜波的干擾，在強背景雜波中有效檢測出目標，是一個基礎且至關重要的課題。通常雷達部署應用之前，都需要針對當前地理環境的雜波特性進行針對性地處理，以使雷達適應當前環境，達到最佳使用性能。但針對氣象云雜波，由于云層厚度、高度、風向、風速因素是變化多端的，意味著使用環境是隨時間變化的，傳統方法難以做到自適應，因此采用傳統方法難以對氣象云雜波進行有效處理；另外，“低慢小”雷達通常是窄帶雷達，無法對目標進行成像識別，如何從“低慢小”點跡中自動識別出氣象云點跡并濾除，工程難度較高，工程需求迫切。經調研公開文獻，尚未出現有效技術可解決該問題。

技術實現思路

[0004]為了解決氣象云雜波點跡的自動識別與過濾問題，本申請利用氣象云雜波在雷達回波頻譜圖上的統計特征，以及監視區域內雷達點跡的空間位置及運動特征，實現氣象云雜波的自動識別和有效剔除，減少虛假航跡，提升雷達對“低慢小”目標的探測性能。
[0005]一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法，所述方法包括：
[0006]步驟一，根據雷達掃描區域內任一張雷達頻譜圖的頻譜特征判斷當前掃描區域內是否存在氣象云雜波；
[0007]步驟二，若存在氣象云雜波，則利用雷達掃描區域內所有點跡的統計特征估計氣象云的高度、距離、速度和RCS范圍；
[0008]步驟三，根據估計出的氣象云的高度、距離、速度和RCS范圍判斷雷達頻譜中各個點跡是否為需要進行過濾的氣象云雜波產生的點跡。
[0009]可選的，所述步驟一包括：
[0010]設雷達頻譜圖中任一點跡A處的回波功率為P
A
；
[0011]獲取點跡A周圍的M個頻譜區塊，統計M個頻譜區塊中與點跡A的回波功率相近的點跡，設其總數為N；
[0012]將N個點分別按照距離和速度從大到小排序，形成距離序列R
N
與速度序列V
N
，構成序列S
N
；
[0013]計算序列S
N
中距離序列R
N
與速度序列V
N
的絕對值|V
N
|的相關系數ρ
R|V|
；
[0014]當|ρ
R|V|
|＞δ2時，可判定氣象云雜波存在，否則判定不存在，其中δ2為預設的相關系數門限。
[0015]可選的，假設與點跡A的回波功率相近的點跡稱為點跡B，則點跡B滿足|P
B
?
P
A
|＜δ1，P
B
為點跡B處的回波功率，δ1為預設的功率門限。
[0016]可選的，所述相關系數ρ
R|V|
為Pearson相關系數，Kendall相關系數或Spearman相關系數。
[0017]可選的，所述步驟二包括：
[0018]獲取雷達整個掃描區域內的包含氣象云雜波的雷達頻譜圖；
[0019]統計整個掃描區域內的雷達頻譜圖中包含的點跡的個數，假設為S，距離序列R
S
，高度序列H
S
，RCS序列RCS
S
，速度序列V
S
；
[0020]分別根據下式估計氣象云的距離、速度、高度和RCS范圍：
[0021]R
rg
＝[min(R
S
),max(R
S
)]；
[0022]V
rg
＝[min(V
S
),max(V
S
)]；
[0023]H
rg
＝[min(H
S
),max(H
S
)]；
[0024]RCS
rg
＝[min(RCS
S
),max(RCS
S
)]。
[0025]可選的，所述步驟三包括：
[0026]對于雷達整個掃描區域內的任意點跡X，若R
X
∈R
rg
，V
X
∈V
rg
，H
X
∈H
rg
，RCS
X
∈RCS
rg
，則認為X為氣象云雜波虛警；其中R
X
表示點跡X的距離值，V
X
表示點跡X的速度值，H
X
表示點跡X的高度值，RCS
X
表示點跡X的RCS值。
[0027]可選的，所述點跡A周圍的M個頻譜區塊中M取值范圍為4
?
9。
[0028]本申請還提供一種機場“低慢小”目標探測監控方法，所述方法針對雷達探測出的點跡，采用上述脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法濾除其中氣象云雜波產生的點跡，將其余點跡作為“低慢小”目標的目標點跡進行跟蹤。
[0029]本專利技術有益效果是：
[0030]通過利用氣象云雜波在雷達回波頻譜圖上的統計特征，以及監視區域內雷達點跡的空間位置及運動特征，實現氣象云雜波的自動識別和有效剔除，減少虛假航跡，提升雷達對“低慢小”目標的探測性能。
附圖說明
[0031]為了更清楚地說明本專利技術實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0032]圖1是本專利技術提供的脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法流程圖。
[0033]圖2是氣象雜波頻譜示例圖，其中，橫向代表速度，從右到左，速度絕對值遞增；縱向代表距離，從下到上，距離遞增；圖中的虛線框內是為了便于描述而人為添加的，紫紅色點代表功率較高的回波點，藍色點的功率相對較低，綠色點的功率最低；虛線框內可明顯看到本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種脈沖多普勒雷達氣象云雜波自動過濾方法，其特征在于，所述方法包括：步驟一，根據雷達掃描區域內任一張雷達頻譜圖的頻譜特征判斷當前掃描區域內是否存在氣象云雜波；步驟二，若存在氣象云雜波，則利用雷達掃描區域內所有點跡的統計特征估計氣象云的高度、距離、速度和RCS范圍；步驟三，根據估計出的氣象云的高度、距離、速度和RCS范圍判斷雷達頻譜中各個點跡是否為需要進行過濾的氣象云雜波產生的點跡。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟一包括：設雷達頻譜圖中任一點跡A處的回波功率為P
A
；獲取點跡A周圍的M個頻譜區塊，統計M個頻譜區塊中與點跡A的回波功率相近的點跡，設其總數為N；將N個點按照距離從大到小排序，形成距離序列R
N
與速度序列V
N
，構成序列S
N
；計算序列S
N
中距離序列R
N
與速度序列V
N
的絕對值|V
N
|的相關系數ρ
R|V|
；當|ρ
R|V|
|＞δ2時，可判定氣象云雜波存在，否則判定不存在，其中δ2為預設的相關系數門限。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，假設與點跡A的回波功率相近的點跡稱為點跡B，則點跡B滿足|P
B
?
P
A
|＜δ1，P
B
為點跡B處的回波功率，δ1為預設的功率門限。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述相關系數ρ
R|V|
為Pearson相關系數，Kendall相關系數或Spearman相關系數。5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟二包括：獲取雷達整個掃描區域內的包含氣象云雜波的雷達頻譜圖；統計整個掃描區域內的雷達頻譜圖中包含的點跡的個數，假設為S，距離序列R...

【專利技術屬性】
技術研發人員：尤立志，陳建平，朱星宇，沈祥培，胡艷波，朱忠意，
申請(專利權)人：無錫市雷華科技有限公司，
類型：發明
國別省市：