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在云霧和降雨中,尾流的后向散射主要來自于水汽微粒,本文用具有不同徑向速度的微粒來建模尾流的多普勒譜.以Burnham-Hallock速度模型描述尾流的旋轉運動,在均勻網格上描述尾流徑向速度分布圖像,利用統計直方圖方法統計出每個速度值的概率.潮濕大氣中波音747尾流多普勒的建模結果分析脈沖多普勒雷達體制下尾流檢測點跡的特點.雷達探測尾流示意所示,其中開始掃掠尾流時刻為T0,相參積累脈沖數為Nc,脈沖重復周期(PRI)為TP秒,則相關處理間隔(CPI)為NcTP.檢測點跡是雷達以相等角速度對尾流的非均勻采樣.和極角,β為極軸與從極點引到直線的垂線之間的夾角,p為垂線的長度,φ0為時刻T0時方位角度,ω為天線轉速(單位為r/min),采樣角度間隔φs=360ωNcTP/60(單位為°),Ns為尾流檢測點跡的個數.晴空湍流和晴空尾流在散射機理方面相似,超靈敏晴空大氣雷達可檢測到100km的晴空湍流.晴空條件下尾流的體反射率為-130~-110dBm-1.通常,霧、云、雨反射率因子分別為-30~-15dBZ、-20~10dBZ、大于20dBZ,-30~20dBZ對應于體反射率范圍為-125~-76dBm-1。
2基于幅度和位置量測的TBD方法
通過綜合利用多個時刻上目標幅度和航跡點的相關性,可得到比傳統方法更精確的似然函數.在第k次迭代中,假設關于幅度和位置量測的隨機向量是統計獨立的,用幅度和位置量測似然函數的乘積表示聯合似然函數3尾流的檢測前跟蹤性能仿真通過增加輔助的TBD信號處理通道、引入TBD算法來增大作用距離,TBD方法的性能仿TBD方法性能評價涉及到2個方面,即檢測性能和跟蹤性能.由于低門限處理后存在較多虛警,本文側重于從容許的虛警性能這一角度進行檢測性能的仿真分析.對于跟蹤性能,由狀態參數估計的均方根誤差(RMSE)評價.仿真參數為:距離分辨率150m,天線轉速6r/min,PRF為3kHz,脈沖積累個數64個,尾流距雷達約10km,尾流回波在第5個CPI時出現,第22個CPI時消失,假設脈沖積累后尾流譜峰值SNR=5dB,低門限預處理的虛警概率為5%,分布目標檢測器的檢測概率可以達到90%.(a)給出了頻域低門限預處理后飛機尾流的檢測點跡和虛假檢測點跡,其中,第17時刻出現漏警.使用SIR粒子濾波TBD檢測器進行狀態估計,粒子個數L=1000,噪聲協方差矩陣為Q=diag{4,0.0001,0.01,0.01},幅度量測方差σ21=0.01,σ20=100,位置量測協方差R′=diag{4,0.0001}.尾流航跡估計(b)所示,存在-消失模式的估計(c)所示.檢測前跟蹤(TBD)是微弱目標檢測和跟蹤處理的重要手段,其基本思想是基于未經門限處理或低門限處理的觀測數據,先對潛在的目標進行跟蹤處理,在目標的航跡被估計出來后,檢測結果與目標航跡同時宣布.常規粒子濾波TBD方法需要估計目標幅度大小,在低信噪比或目標起伏情況下,檢測性能和跟蹤精度不高.脈沖多普勒雷達系統可以獲得目標的頻譜特性,尾流回波相參積累處理后,獲得方位-距離-多普勒三維空間的幅度數據.由于多普勒譜的峰值信雜比仍然很低,而且尾流多普勒譜是擴展的,因此,首先利用頻域分布目標檢測器進行低門限檢測.低門限預處理可以避免后續TBD處理利用額外的狀態參數估計尾流的擴展多普勒,而且利用尾流多普勒譜的擴展特性,提高尾流回波的檢測概率.由于低門限預處理會造成大量虛警,針對檢測后的二元數據圖像的特點,提出基于幅度和位置量測的粒子濾波TBD算法的處理流程。可知,常規方法僅利用幅度量測進行狀態估計,受虛警影響較大,本文方法綜合利用幅度和位置量測,能夠高精度估計尾流航跡,并能準確估計尾流存在-消失模式.在尾流存在時刻5~22,在目標狀態值附近,粒子分布密集,RMSE較小,具有較高的跟蹤精度,對第17時刻出現的漏警也做出了準確的估計。
3結論
利用尾流回波占據多個頻域分辨單元和多個角度分辨單元的性質,研究了尾流回波的檢測前跟蹤方法.該方法可容許預處理階段較高的虛警,在低門限處理的虛警概率為5%時,能高精度跟蹤和檢測低信噪比下的尾流回波.其研究結果有助于設計尾流檢測系統,提高尾流回波的探測距離.檢測前跟蹤處理器容許較高的虛警從而對微弱目標檢測和跟蹤具有借鑒意義。
作者:劉俊凱王雪松孫文峰蔡益朝單位:空軍預警學院