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        基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的氣象雜波抑制方法

        2021-10-20 12:29:46柴曉飛羅丁利李雨鑫
        火控雷達(dá)技術(shù) 2021年3期
        關(guān)鍵詞:檢測(cè)

        柴曉飛 羅丁利 楊 磊 李雨鑫

        (西安電子工程研究所 西安 710100)

        0 引言

        目前,任何體制的雷達(dá)均會(huì)受到接收機(jī)噪聲、地物雜波、海雜波、氣象雜波或干擾回波的影響,使得目標(biāo)檢測(cè)變得相對(duì)困難,尤其是遇到云、雨、雪、冰雹等惡劣天氣時(shí),目標(biāo)會(huì)淹沒(méi)于強(qiáng)雜波中,造成漏警,這些強(qiáng)雜波同時(shí)在終端會(huì)產(chǎn)生大量的虛警,形成虛假航跡,嚴(yán)重干擾對(duì)目標(biāo)的偵察,影響雷達(dá)的工作性能。因此,氣象雜波抑制是雷達(dá)信號(hào)處理一個(gè)很重要的研究方向[1]。

        為了降低氣象雜波對(duì)信號(hào)檢測(cè)的影響,傳統(tǒng)的雷達(dá)信號(hào)處理通常是在頻域內(nèi),針對(duì)云雨雜波的速度以及譜寬進(jìn)行濾波、譜分析或者自適應(yīng)的門限檢測(cè)[6]。多采用的為自適應(yīng)MTI技術(shù),在雜波頻譜寬度不變(頻譜寬度小于濾波器凹口寬度)的情況下,首先采用最大熵算法估計(jì)出雜波的多普勒中心頻移,再計(jì)算出MTI濾波器的最佳權(quán)系數(shù),將MTI的濾波器系數(shù)乘以頻移系數(shù),可實(shí)現(xiàn)將濾波器凹口對(duì)準(zhǔn)雜波的中心頻率,或者將氣象雜波頻譜補(bǔ)償至固定雜波譜位置,然后再經(jīng)過(guò)MTI濾波器。當(dāng)雜波比目標(biāo)和噪聲大得多,而且濾波器加權(quán)系數(shù)為最佳時(shí),雜波被基本濾除[4]。

        但是此方法存在兩個(gè)缺陷:缺陷一是氣象雜波分布往往不穩(wěn)定,這給雜波抑制濾波器的設(shè)計(jì)帶來(lái)很大難度;缺陷二是不同距離單元的雜波頻譜分布不同,很難滿足平穩(wěn)分布特性。因此本文提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法,在雷達(dá)距離-多普勒平面上進(jìn)行各種集合運(yùn)算,可準(zhǔn)確獲得氣象雜波所在區(qū)域,然后再與恒虛警檢測(cè)方法相結(jié)合,可實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象雜波的抑制。

        1 氣象雜波

        氣象雜波通常是云、雨和雪等的散射回波,主要是由氣體分子、氣溶膠質(zhì)(凝結(jié)核、水汽凝結(jié)核等)組成,是一種體雜波,強(qiáng)度與雷達(dá)波束照射的體積、距離分辨率以及散射體的性質(zhì)有關(guān),幅度一般符合高斯分布,功率譜也符合高斯分布。典型的強(qiáng)氣象雜波是基于以下幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行分析的:雨滴的RCS或者雨滴的分布密度、空間范圍和分布、頻譜以及幅度分布。

        實(shí)際觀測(cè)到云雨回波主要是雷達(dá)分辨單元內(nèi)眾多的雨滴、懸浮的水粒子或者雪片的后向散射的合成,雷達(dá)氣象學(xué)通常采用稱為散射率的歸一化因子來(lái)表示目標(biāo)的散射特性,用符號(hào)Z來(lái)表示,由于觀測(cè)到的Z值比較大,一般采用dBz來(lái)表示它,其中Di為雨滴的直徑,Z的數(shù)值可以和空氣中的水量或降水率聯(lián)系起來(lái)[5]。

        (1)

        由于風(fēng)速的影響,氣象雜波通常處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),在各處的厚度不一樣,分布范圍不均勻,速度的整體分布跟風(fēng)向有關(guān),云雨移動(dòng)的方向整體呈現(xiàn)軸對(duì)稱現(xiàn)象,在個(gè)別區(qū)域,由于速度模糊,也會(huì)出現(xiàn)速度的反轉(zhuǎn),相應(yīng)的雜波頻譜將大幅度增加,其功率譜中含有一個(gè)與風(fēng)向風(fēng)速有關(guān)的平均多普勒頻率。

        (2)

        式(2)中,fd是平均多普勒頻率,與風(fēng)速風(fēng)向有關(guān),σf是功率譜的標(biāo)準(zhǔn)偏差,σf=2σv/λ,云雨雜波的標(biāo)準(zhǔn)偏差σv為1.8~4.0[2]。

        2 氣象雜波處理流程

        本文的所有數(shù)據(jù)來(lái)源于某雷達(dá)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集到的云雨回波,該雷達(dá)平臺(tái)靜止工作,主要探測(cè)地面活動(dòng)的目標(biāo),用于對(duì)人員、車輛等動(dòng)目標(biāo)的警戒、偵察,測(cè)定其方位、距離和活動(dòng)路線。

        首先獲得云雨背景下的回波數(shù)據(jù),將經(jīng)過(guò)脈壓、MTD后的雷達(dá)距離-多普勒平面進(jìn)行下述預(yù)處理,沿距離維以相應(yīng)準(zhǔn)則進(jìn)行分塊、將距離塊的功率進(jìn)行疊加、去除地雜波、利用噪聲固定門限對(duì)獲得的平面進(jìn)行二值化;然后結(jié)合形態(tài)學(xué)圖像處理方法,如膨脹或腐蝕運(yùn)算、兩者的組合開(kāi)運(yùn)算或閉運(yùn)算、標(biāo)注連接分量等,獲得氣象雜波的所在區(qū)域;最后與雷達(dá)恒虛警檢測(cè)后的平面相結(jié)合,剔除由于氣象雜波造成的雜波剩余,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象雜波的抑制,處理流程如圖1所示。

        圖1 氣象雜波處理流程圖

        2.1 恒虛警率檢測(cè)算法

        恒虛警處理的目的是在雜波背景下能夠保持信號(hào)檢測(cè)時(shí)虛警率恒定,避免出現(xiàn)因虛警多而過(guò)載的情況?;镜奶幚砹鞒倘鐖D2所示,獲取經(jīng)過(guò)脈壓、MTD處理后的距離-多普勒平面,依次在該平面的距離維或多普勒維進(jìn)行處理,以被檢測(cè)單元為中心,從抽頭延遲線可同時(shí)獲取M個(gè)參考單元進(jìn)行平均來(lái)獲得該檢測(cè)中心附近的噪聲或者干擾的估計(jì)值Z,乘以系數(shù)K0得到檢測(cè)門限,再與檢測(cè)單元進(jìn)行比較,若檢測(cè)單元的幅度大于檢測(cè)門限即說(shuō)明檢測(cè)到目標(biāo)。

        圖2 恒虛警檢測(cè)處理流程

        恒虛警檢測(cè)針對(duì)均勻雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)效果較好,但對(duì)氣象雜波等強(qiáng)雜波區(qū)域檢測(cè)的過(guò)程中,如圖3、圖4所示,在雜波邊緣會(huì)發(fā)生大量虛警,同時(shí)也會(huì)遮蔽雜波邊緣的低功率目標(biāo),出現(xiàn)較大的雜波剩余。

        圖3 氣象雜波原始平面

        圖4 恒虛警檢測(cè)后平面

        2.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理流程

        2.2.1 預(yù)處理

        1)采集云雨條件下雷達(dá)回波數(shù)據(jù)sq(n),其中q=1,2,…,M表示一個(gè)CPI由M個(gè)脈沖回波組成,n=1,2,…,N表示每個(gè)脈沖回波的點(diǎn)數(shù)為N,經(jīng)過(guò)脈沖壓縮、動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)后得到雷達(dá)回波的距離-多普勒平面。如圖5所示,為雷達(dá)采集回波數(shù)據(jù)的距離-多普勒平面,橫坐標(biāo)為距離維,縱坐標(biāo)為多普勒維。

        圖5 氣象雜波原始圖像

        2)考慮到能量較強(qiáng)的圖像便于處理以及小范圍內(nèi)氣象雜波的譜寬變化較小,故將原始圖像沿距離維以固定m個(gè)距離單元為一組劃分為N個(gè)子平面,通過(guò)對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),m的選取通常為5~10個(gè)距離單元,然后將劃分好的每個(gè)子平面沿距離維進(jìn)行功率相加,從而獲得能量較強(qiáng)的距離-多普勒平面,如圖6所示。

        圖6 功率疊加處理后圖像

        3)雷達(dá)平臺(tái)靜止工作,固定的地物雜波會(huì)對(duì)氣象雜波的處理造成干擾,因此需要對(duì)地雜波進(jìn)行抑制的同時(shí)還要盡可能地保留氣象雜波,通常用CLEAN算法來(lái)一次性地去掉頻譜內(nèi)最大幅度所對(duì)應(yīng)的頻率成分,在一定頻率范圍內(nèi),可連續(xù)多次利用CLEAN算法抑制該范圍內(nèi)的頻譜分量。

        4)對(duì)于目標(biāo)回波,不可避免會(huì)有噪聲干擾,為了消除噪聲的影響,一般是通過(guò)對(duì)噪聲進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模,找到噪聲閾值,在雜波預(yù)處理3)的基礎(chǔ)上,將圖像二值化,小于噪聲門限的值為0,大于噪聲門限的值為1,如圖7所示。

        圖7 二值化處理后圖像

        2.2.2 圖像處理算法

        數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種應(yīng)用于圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的新方法,涉及微分幾何、積分幾何、測(cè)度論、泛函分析和隨機(jī)過(guò)程等許多數(shù)學(xué)理論[4]。描述數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的語(yǔ)言是集合論,可以提供一個(gè)統(tǒng)一而強(qiáng)大的工具來(lái)處理圖像處理中所遇到的問(wèn)題,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行圖像分析的基本步驟有以下幾步:

        1)提出所要描述的物體幾何結(jié)構(gòu)模式,即提取物體的幾何結(jié)構(gòu)特征。

        2)根據(jù)該模式選擇相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素,結(jié)構(gòu)元素應(yīng)該簡(jiǎn)單而對(duì)模式具有最強(qiáng)的表現(xiàn)力。

        3)用選定的結(jié)構(gòu)元對(duì)圖像進(jìn)行擊中與否(HMT)變換,便可得到比原始圖像顯著突出物體特征信息的圖像。如果賦予相應(yīng)的變量,則可得到該結(jié)構(gòu)模式的定量魔術(shù)。

        4)經(jīng)過(guò)形態(tài)變換后的圖像突出了需要的信息,此時(shí),就可以方便地提取信息[3]。

        對(duì)氣象雜波的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理算法流程如下:

        1)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行收縮和細(xì)化。目的是消除孤立的目標(biāo)點(diǎn)。準(zhǔn)則是每個(gè)像素點(diǎn)周圍8個(gè)元素中至少存在5個(gè),則保留該像素點(diǎn),否則剔除。根據(jù)氣象雜波的特性,在該圖像上基本是連片出現(xiàn)的,即該步可消除其他孤立目標(biāo)點(diǎn),盡可能在圖像上只保留氣象雜波區(qū)域,效果如圖8所示。

        2)選取大小為3×3且元素為1的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行閉運(yùn)算。

        ①膨脹算法:將結(jié)構(gòu)元素可看成卷積模板,區(qū)別就在與卷積模板是以算數(shù)運(yùn)算為基礎(chǔ)的,而結(jié)構(gòu)元素是以集合運(yùn)算為基礎(chǔ)的,掃描圖像中每個(gè)像素點(diǎn),操作數(shù)矩陣中的每個(gè)像素點(diǎn)與覆蓋的像素點(diǎn)做“或”運(yùn)算,如果全部為0,則該像素點(diǎn)為0,反之為1[6]。

        ②腐蝕算法:與膨脹算法相反,操作數(shù)矩陣中的每個(gè)像素點(diǎn)與覆蓋的像素點(diǎn)做“與”運(yùn)算,如果全部為0,則該像素點(diǎn)為0,反之為1。

        閉運(yùn)算即圖像被結(jié)構(gòu)元素先膨脹后腐蝕,目的可以融合窄的缺口和細(xì)長(zhǎng)的彎口,去掉小洞,連接斷開(kāi)的輪廓線,平滑其邊界的同時(shí)不改變面積。對(duì)該圖像進(jìn)行閉運(yùn)算??商畛湓搮^(qū)域內(nèi)小空洞與缺口,使得該區(qū)域輪廓內(nèi)部較完整。效果如圖8所示。

        3)再次運(yùn)用膨脹算法,對(duì)圖像進(jìn)行加長(zhǎng)和變粗,盡可能將氣象雜波區(qū)域表示得較完整。效果如圖8所示。

        圖8 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理效果圖

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證

        未處理前雷達(dá)回波的距離-多普勒平面,由于風(fēng)速的影響,雜波譜中心不在零頻,而且是時(shí)變的,成片連續(xù)的,經(jīng)過(guò)上述處理流程,可自適應(yīng)地獲取氣象雜波的區(qū)域范圍,如圖9、圖10所示。將雷達(dá)傳統(tǒng)恒虛警檢測(cè)后的平面與處理后的氣象雜波區(qū)域做與運(yùn)算,剔除檢測(cè)后落入氣象雜波區(qū)域的雜波剩余,消除氣象雜波對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的影響, 降低虛警率,如圖11、圖12所示。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量統(tǒng)計(jì),基于形態(tài)學(xué)的氣象雜波抑制方法適用于云雨雜波較多情況下,在云雨雜波較少情況下,利用傳統(tǒng)雷達(dá)恒虛警檢測(cè)技術(shù),可消除絕大部分氣象雜波引起的虛警點(diǎn)。

        圖9 氣象雜波處理前與處理后對(duì)比圖

        圖10 氣象雜波區(qū)域

        圖11 恒虛警檢測(cè)后平面

        圖12 恒虛警檢測(cè)結(jié)合圖像處理效果對(duì)比圖

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文通過(guò)分析雷達(dá)實(shí)采的氣象回波數(shù)據(jù),針對(duì)氣象雜波的特點(diǎn),對(duì)現(xiàn)有的氣象雜波處理流程進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的氣象雜波抑制方法,該方法以圖像處理為基礎(chǔ),通過(guò)各種集合運(yùn)算,可準(zhǔn)確獲得氣象雜波所在的區(qū)域范圍,對(duì)落入該區(qū)域的恒虛警檢測(cè)后的剩余雜波點(diǎn)進(jìn)行剔除,即實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象雜波的抑制。仿真分析表明,該方法運(yùn)算量小,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,下一步將實(shí)現(xiàn)方法應(yīng)用于工程實(shí)現(xiàn)當(dāng)中。

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