秦 娟 吳仁彪 蘇志剛 盧曉光①
①(天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院 天津 300072)
②(中國民航大學(xué)天津市智能信號與圖像處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津 300300)
③(天津理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院 天津 300384)
機(jī)載脈沖多普勒氣象雷達(dá)能夠有效地探測飛機(jī)前方存在的暴雨、湍流等氣象危害[1,2],它的應(yīng)用極大地提高了氣象預(yù)報(bào)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,已成為民航飛機(jī)必需的重要電子設(shè)備。但是由于其安置于飛機(jī)上,處于前視和下視工作狀態(tài),面臨著比地基氣象雷達(dá)更嚴(yán)重的地(海)面雜波[3],雜波分布范圍廣、強(qiáng)度大,情況復(fù)雜,給檢測氣象目標(biāo)和分析氣象條件等帶來很大困難,嚴(yán)重危害飛機(jī)的飛行安全。研究地雜波抑制技術(shù),對于改善機(jī)載氣象雷達(dá)系統(tǒng)性能,降低地雜波干擾和提高其系統(tǒng)檢測目標(biāo)的能力都具有十分重要的意義。
當(dāng)載機(jī)處于巡航階段時(shí),氣象雷達(dá)通常工作于氣象模式[1,2],為了探測較遠(yuǎn)的距離,通常設(shè)置較低的脈沖重復(fù)頻率和較寬的脈沖,距離單元較大。由于地雜波和氣象目標(biāo)都是分布式的,而且載機(jī)運(yùn)動(dòng)引起的主瓣雜波頻移和雜波多普勒展寬造成回波頻譜混疊在一起[3-7]。因此,無法在頻域?qū)⑵浞蛛x,使得常規(guī)的頻域雜波濾波方法失效。但此時(shí)地雜波和氣象目標(biāo)回波位于不同的距離上,可以利用天線的俯仰信息進(jìn)行地雜波抑制[8],通過控制天線俯角以減少地面的回波信號[9-12],但是這種方法增加了飛行員的工作負(fù)擔(dān),誤識率高;也可以通過計(jì)算得到地雜波所處的距離單元并剔除[13,14],從而在時(shí)域抑制地雜波。文獻(xiàn)[13]提出的基于地形數(shù)據(jù)庫的地雜波抑制方法,需要進(jìn)行3維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,包括波束體(面)坐標(biāo)和地形庫中的坐標(biāo)比較對準(zhǔn),進(jìn)行3維映射計(jì)算才能標(biāo)記地雜波的位置,計(jì)算復(fù)雜,工作量大。文獻(xiàn)[14]提出利用多掃描技術(shù),將相近掃描俯角的回波功率進(jìn)行空時(shí)比較,對準(zhǔn)處理后標(biāo)記地雜波位置,但是基準(zhǔn)功率會(huì)引入誤差,嚴(yán)重影響對準(zhǔn)。剔除地雜波的關(guān)鍵就是地雜波所在距離的計(jì)算。基于這種思想,提出了在數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)上利用地形可視性判斷算法計(jì)算地雜波距離單元的方法,在時(shí)域直接剔除回波中存在的地雜波。
本文首先介紹機(jī)載雷達(dá)照射地面的情形,并分析地面點(diǎn)相對于載機(jī)的下視角的分布規(guī)律和利用視角信息特點(diǎn)判斷存在雜波的距離的可行性;然后在此基礎(chǔ)上提出利用視角信息和地形高程數(shù)據(jù)的地雜波剔除方法并給出具體實(shí)施過程;最后給出機(jī)載氣象雷達(dá)的實(shí)測數(shù)據(jù)的地雜波剔除結(jié)果,分析所提方法的性能。
機(jī)載氣象雷達(dá)在掃描工作中,波束沿指向傳播散開(如圖 1中深色區(qū)域所示),其在地面的照射范圍返回的回波就是地雜波,體現(xiàn)在回波數(shù)據(jù)的距離維。如果能夠分析計(jì)算地雜波所在的距離單元,就可以將雜波在時(shí)域直接去除。
圖1 雷達(dá)波束方向的剖面圖
如圖1所示,雷達(dá)波束方向的剖面圖,地面可能為平坦區(qū)域也可能為起伏的山區(qū)等,采用 DEM表示。DEM給出了地面某位置(某個(gè)經(jīng)緯度)的高程數(shù)據(jù),可以準(zhǔn)確反映地形特征[15-17]。定義載機(jī)到地面點(diǎn)的連線與雷達(dá)水平線的夾角為下視角。在地球球體面均勻采樣,平坦地區(qū)地面由近到遠(yuǎn)各點(diǎn)對應(yīng)的下視角[18](圖1中實(shí)線表示的載機(jī)和地面的連線與水平線的夾角)越來越小,山區(qū)的迎面坡也有同樣的趨勢,即下視角單調(diào)遞減;但當(dāng)?shù)搅松絽^(qū)背面坡時(shí),下視角(圖 1中虛線和水平線的夾角)將大于迎面坡的下視角角度,不具有單調(diào)遞減性。根據(jù)視線的可視判決[15],由圖1還可以看出,平坦地區(qū)和迎面坡相對于載機(jī)可見,背面坡受到遮擋,對于載機(jī)不可見。因此,根據(jù)下視角的特點(diǎn)可分析計(jì)算飛機(jī)可視域,進(jìn)而計(jì)算雷達(dá)波束觸地的區(qū)域和該區(qū)域到飛機(jī)的距離,就是存在地雜波的距離單元。從前面的分析可以看出該距離取決于雷達(dá)波束俯角、地形的位置和高度信息等。雷達(dá)的參數(shù)可由機(jī)載電子設(shè)備獲取,地形高度可以從 DEM 數(shù)據(jù)中提取。下面結(jié)合DEM數(shù)據(jù),利用地形可視性分析方法來計(jì)算地雜波存在的單元并予以剔除。
DEM是地面地理位置及其高程的數(shù)據(jù)集,提取高度時(shí)必須先確定該點(diǎn)的經(jīng)緯度信息。根據(jù)可視性的判斷方法計(jì)算雷達(dá)可視域時(shí),需要計(jì)算分析地面點(diǎn)與飛機(jī)的LOS(Line Of Sight)下視角,因此需要計(jì)算波束指向上地面點(diǎn)的地理位置(經(jīng)緯度信息)和高度。由計(jì)算得到的經(jīng)緯度,提取 DEM 中對應(yīng)位置的地形高度,結(jié)合雷達(dá)的掃描剖面根據(jù)可視域的分析判斷地雜波存在的距離單元,即計(jì)算雜波帶。雜波帶獲得后,地雜波的剔除就簡單了。下面分別對這兩個(gè)過程進(jìn)行分析。
為了確定波束路徑上散射點(diǎn)的大地位置坐標(biāo),建立如圖2所示的本地直角坐標(biāo)系。飛機(jī)到地面的投影點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),東向?yàn)閄軸,北向?yàn)閅軸。M'是飛機(jī)M到地面的投影,M'M為Z軸,雷達(dá)沿MP1發(fā)射波束MP,其在地面的投影M'P。飛機(jī)的航向角ζ、天線的方位角θ投影到地面,可得到波束和東向的夾角γ。
圖2 本地直角坐標(biāo)系
選用球體的地球模型計(jì)算M'P經(jīng)過的地面點(diǎn)的經(jīng)緯度時(shí),不能直接利用三角形關(guān)系。將M'P分成若干小段(如圖 3所示)計(jì)算,可忽略地球曲面的影響認(rèn)為地面是水平的,在三角形中逐點(diǎn)計(jì)算經(jīng)緯度。不管采用不規(guī)則三角形網(wǎng)格還是規(guī)則正方形網(wǎng)格的DEM[16,17],在原地形網(wǎng)格中分析可視性,數(shù)據(jù)點(diǎn)太稀會(huì)降低可視距離精度;數(shù)據(jù)點(diǎn)過密,又會(huì)增大數(shù)據(jù)量、處理的工作量和不必要的存儲(chǔ)量。按照機(jī)載氣象雷達(dá)的應(yīng)用要求,選取距離分辨率到地面的投影為地面點(diǎn)的取樣間隔,計(jì)算M'P上各點(diǎn)的經(jīng)緯度。
圖3 波束到地面投影后采樣分段
從M'點(diǎn)經(jīng)過ΔL到達(dá)P1點(diǎn),經(jīng)度變化量為Δα1,緯度變化量為Δβ1。另外,由于對流層的存在使電磁波彎曲,采用地球的等效半徑來抵消對流層對電磁波的彎曲效應(yīng),用Re表示。根據(jù)圖2的幾何關(guān)系可得,計(jì)算經(jīng)度變化量Δα1和緯度變化量Δβ1的公式為
經(jīng)過ΔL到達(dá)P1點(diǎn)后地面緯度由βM變化為β1后,緯線圈的半徑發(fā)生變化,即Re× c os(β1),計(jì)算Δα2和Δβ2時(shí)式(1)不再適用。計(jì)算第2點(diǎn)以及第n點(diǎn)的經(jīng)緯度變化量的公式為
計(jì)算得到的各點(diǎn)地理位置坐標(biāo)(α,β),就可以從GE(Google Earth)提取各點(diǎn) DEM 高度數(shù)據(jù),GE數(shù)據(jù)是衛(wèi)星影像與航拍的數(shù)據(jù)整合,其全球地貌影像的有效分辨率至少為100 m,高程精度完全可滿足應(yīng)用要求。提取DEM數(shù)據(jù)后,即可根據(jù)圖4計(jì)算地面點(diǎn)到飛機(jī)的下視角。飛機(jī)高度為ha,地面第n點(diǎn)Pn的地形高度為hpn,Pn點(diǎn)相對于飛機(jī)M的經(jīng)度和緯度變化量為(Δα,Δβ),那么其兩點(diǎn)在地心的夾角η為
圖4 計(jì)算下視角的幾何關(guān)系
在ΔOAM中計(jì)算Pn點(diǎn)對應(yīng)的斜距Rn為
之后,計(jì)算各點(diǎn)的下視角ψn為
可以得到下視角向量Ψ= [ψ1,ψ2, …,ψn]。對下視角進(jìn)行搜索,將不符合單減特點(diǎn)的也就是山區(qū)背面對應(yīng)的下視角去除,形成新的單調(diào)遞減下視角向量,這些地面點(diǎn)對飛機(jī)也都是可見的。僅僅這樣還不能計(jì)算雷達(dá)波束的觸地位置和距離,在下視角向量中進(jìn)一步搜索,屬于雷達(dá)波束俯角主波束為雷達(dá)天線的 3 dB 波束寬度)內(nèi),就是波束觸地的位置,其距離由式(4)計(jì)算,就是雜波在距離維的位置。上面計(jì)算中只是針對某一個(gè)方位角進(jìn)行的,對其他方位的計(jì)算方法一樣,即可計(jì)算得到一次完整掃描的雜波帶情況。
判斷出回波中雜波帶出現(xiàn)的位置后,地雜波抑制就變得容易了。在雷達(dá)屏幕顯示時(shí)將雜波帶對應(yīng)距離范圍內(nèi)的回波剪輯掉,以背景替代,屏幕上顯示的即為地雜波抑制后的畫面。
根據(jù)文獻(xiàn)[19]的雷達(dá)回波仿真方法,在DEM數(shù)據(jù)上仿真機(jī)載氣象雷達(dá)的地雜波,由實(shí)測數(shù)據(jù)的參數(shù)來設(shè)置仿真參數(shù)。飛機(jī)高度3084 m,掃描開始時(shí)飛機(jī)位于(E 109.7438°, N 34.7212°),航向北偏東約18°,雷達(dá)波束俯角向下6.5°,掃描的方位為[-64.4°,50°],地雜波仿真結(jié)果如圖 5 所示。之后,利用本文提出的地雜波剔除方法進(jìn)行雜波抑制,其結(jié)果如圖 6 所示,可以看出地雜波完全被剪輯剔除,而且不影響其他位置的回波信號。驗(yàn)證了該方法的有效性。
利用某型號機(jī)載氣象雷達(dá)實(shí)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,驗(yàn)證了提出方法的有效性,并分析其性能。如圖7所示,為某次完整掃描采集的雷達(dá)回波信號,實(shí)測數(shù)據(jù)通過最小可檢測電平門限,門限以下的數(shù)據(jù)用背景填充。由于是晴空時(shí)進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)中只有地雜波。圖7可以清楚地看出地雜波帶的存在,位于大約18-28 km的距離范圍。
圖5 仿真的地雜波回波幅度
圖6 仿真數(shù)據(jù)的剪輯剔除結(jié)果
圖7 俯角6.5°的實(shí)測數(shù)據(jù)回波信號幅度
根據(jù) DEM 剔除地雜波的數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖 8所示,準(zhǔn)確判斷雜波的位置,將雜波用背景代替后的雷達(dá)信號顯示??梢钥闯觯^大部分的地雜波單元已經(jīng)被剔除,但是有少量殘留,表明該方法是能夠準(zhǔn)確地判斷雜波帶的存在范圍并在時(shí)域剔除的。圖9是采用常規(guī)方法AMTI處理的結(jié)果,方位角0°左右抑制效果較好,但是掃描方位角增大后,抑制效果很差。這是因?yàn)闄C(jī)載雷達(dá)地雜波譜隨著方位角的增大有一定的展寬,即: Δfd= 0 .3 × (2va/λ)sinθ?cos?×?3dB(va,λ分別為載機(jī)速度和雷達(dá)波長),而AMTI的頻域?yàn)V波的凹口并沒有隨之加寬,導(dǎo)致其濾波能力大大下降。
從圖8還可以看出,殘余雜波主要位于較近距離處,這是因?yàn)槲覀冎豢紤]了3 dB主瓣寬度。實(shí)際上主瓣并不是在半功率處陡然下降,而是緩慢下降,仍然能接收到近距離上的地雜波。將波束視角的范圍的小角邊界減小,即加寬波束的視角范圍,再對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,其結(jié)果如圖10所示,殘余雜波大大減少,雜波去除效果好。
機(jī)載氣象雷達(dá)工作于氣象模式時(shí),其回波中地雜波和氣象目標(biāo)在距離是可分離的,即分別位于不同的距離單元。本文根據(jù)這一特性,利用可視性判斷算法,提出了基于地形可視性分析的時(shí)域地雜波抑制方法。該算法根據(jù)飛機(jī)位置和雷達(dá)參數(shù),可以計(jì)算得到雜波所在距離單元,計(jì)算簡單,易于實(shí)現(xiàn),并可以在時(shí)域?qū)㈦s波剔除,克服了頻域?yàn)V波器凹口不隨方位角展寬的缺點(diǎn)。仿真和實(shí)測數(shù)據(jù)處理的結(jié)果也表明該方法可有效剔除地雜波,與傳統(tǒng)方法AMTI相比,大大改善了地雜波抑制效果。
圖8 根據(jù)雷達(dá)主瓣波束寬度處理結(jié)果
圖9 利用 AMTI處理結(jié)果
圖10 將雷達(dá)波束視角加寬后處理結(jié)果
[1]Rockwell Collins Inc. Collins WXR-2100 MultiScanTM Radar Fully Automatic Weather Radar[Z]. Cedar Rapids, Iowa:Rockwell Collins Inc., 2007: 12-28.
[2]Honeywell Aerospace. RDR-4000 3-D Weather Radar Overview[EB/OL]. [2008-8]. http://www.honeywell.com.
[3]Zhang Chun-cheng, Ge Jian-jun, Luo Jian,et al.. Analysis of ground clutter characteristics of airborne forward looking pulse Doppler radar in high PRF[C]. Proceedings of 2006 CIE International Conference on Radar, Shanghai, China,Oct.16-19, 2006: 1-3.
[4]Yoshikawa Eiichi, Mega Tomoaki, Morimoto Takeshi,et al..Real-time spectral moments estimation and ground clutter suppression for precipitation radar with high resolution[J].IEICE Transactions on Communications, 2009, E92-B(2):578-584.
[5]Matyas C J. Use of ground-based radar for climate-scale studies of weather and rainfall[J].Geography Compass, 2010,4(9): 1218-1237.
[6]Zhou Yun and Wang Xue-gang. Rapid reconstruct method of multi-PRF airborne pulse Doppler radar clutter power spectrum[J].Journal of University of Electronic Science andTechnology of China, 2011, 40(2): 180-184.
[7]龔清勇, 朱兆達(dá). 非正側(cè)視陣機(jī)載雷達(dá)雜波抑制算法研究[J].電子與信息學(xué)報(bào), 2009, 31(4): 976-980.Gong Qing-yong and Zhu Zhao-da. Study on clutter suppression algorithm for airborne radar with non-sidelooking arrays [J].Journal of Electronics&Information Technology, 2009, 31(4): 976-980.
[8]孟祥東, 王彤, 吳建新, 等. 機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)近程雜波抑制的俯仰向空域自適應(yīng)算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2010, 32(4):944-952.Meng Xiang-dong, Wang Tong, Wu Jian-xin,et al.. Elevation adaptive algorithm for short-range clutter suppression in airborne phased array radar[J].Journal of Electronics&Information Technology, 2010, 32(4): 944-952.
[9]Krofeld K M and Chackalackal M S. Method of generating three-dimensional weather information from airborne weather radar imagery[P]. USA, Patent: 7427943, 2008.9.
[10]Woodell D L, Koenigs G J, and Dickerson C J. Antenna adjustment system and method for an aircraft weather radar system[P]. USA, Patent: 7307583, 2007.12.
[11]Sweet S R. Automatic weather radar system and method[P].USA, Patent: 7205928, 2007.4.
[12]Woodell D L, Jinkins R D, Meyer N A,et al.. Terrain avoidance system and method using weather radar for terrain database generation[P]. USA, Patent: 7859448, 2010.12.
[13]Szeto R Y and Cornell B G. Terrain database based ground return suppression[P].USA, Patent: 6690371, 2004.2.
[14]Woodell D L. Method and system for suppressing ground clutter returns on an airborne weather radar[P]. USA, Patent:6603425, 2003.8.
[15]Andrade M V A, Magalh?es S V G, Magalh?es M A,et al..Efficient viewshed computation on terrain in external memory[J].GeoInformatica, 2011, 15(2): 381-397.
[16]郭交, 李真芳, 劉艷陽, 等. 基于粗?jǐn)?shù)字高程模型信息的干涉相位圖生成方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2010, 32(11):2642-2647.Guo Jiao, Li Zhen-fang, Liu Yan-yang,et al.. Approaches to interferogram generation based on coarse DEM[J].Journal of Electronics&Information Technology, 2010, 32(11):2642-2647.
[17]Li Z, Zhu Q, and Gold C. Digital Terrain Modeling:Principles and Methodology[M]. Boca Raton: US, CRC Press,2005: 247-266.
[18]Guise B and Proctor M D. Expectations for presentation of engineering and scientific mobile platform information within a virtual globe geographic information systems[J].Journal of Geographic Information System, 2011, 3(2): 120-127.
[19]Cheong B L and Palmer R D. A time series weather radar simulator based on high-resolution atmospheric models[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2008, 25(2):230-243.