摘要:針對當(dāng)前多雷達(dá)探測低空目標(biāo)存在實時性和便利性不足等問題,文章提出一種基于無線傳輸?shù)亩嗬走_(dá)組網(wǎng)探測方法。文章首先對比分析了不同雷達(dá)組網(wǎng)方式的優(yōu)缺點;其次,給出了基于無線傳輸?shù)姆植际嚼走_(dá)組網(wǎng)體系架構(gòu),重點研究了該架構(gòu)下數(shù)據(jù)融合的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、空時配準(zhǔn)等關(guān)鍵技術(shù);最后,進(jìn)行了數(shù)據(jù)融合前后探測結(jié)果的數(shù)據(jù)分析,結(jié)果表明數(shù)據(jù)融合后目標(biāo)探測精度有了較大提升。研究成果有助于促進(jìn)多雷達(dá)組網(wǎng)理念更新與領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展,為低空安防和要害目標(biāo)防護(hù)提供了新的解決方法。
關(guān)鍵詞:組網(wǎng)雷達(dá);數(shù)據(jù)融合;融合算法
中圖分類號:TN953 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引言
隨著我國低空領(lǐng)域的日益開放,無人機飛行成了城市安防的一個安全隱患,對空域安防的要求也越來越高。隨之,雷達(dá)低空防御的部署日益增加,但僅僅依靠單一節(jié)點的雷達(dá)探測,難以滿足復(fù)雜背景下的探測任務(wù),從而解決大區(qū)域、零盲區(qū)、全覆蓋的防御要求[1],因此,分布式區(qū)域組網(wǎng)雷達(dá)就成了當(dāng)前破解該安全問題的重要手段。而多雷達(dá)間的數(shù)據(jù)融合是實現(xiàn)多雷達(dá)組網(wǎng)的技術(shù)關(guān)鍵[2-3]。
針對上述問題,本文開展了多雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)分析對比、多雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)以及多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合等關(guān)鍵技術(shù)研究,以期促進(jìn)多雷達(dá)組網(wǎng)理念更新與領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展,推動低空安全防御系統(tǒng)的迭代升級。
1 雷達(dá)探測技術(shù)對比
1.1 單雷達(dá)模式探測系統(tǒng)
單雷達(dá)模式探測系統(tǒng)是當(dāng)前低空無人機探測的主要工作方式,即在某一區(qū)域布設(shè)單機雷達(dá),實現(xiàn)對該有限區(qū)域的低空探測覆蓋。該方式主要取決于雷達(dá)探測能力,通??梢詫崿F(xiàn)扇形、環(huán)形區(qū)域探測覆蓋[4]。整個部署方式具有組織架構(gòu)簡單、部署便捷、數(shù)據(jù)處理高效等優(yōu)點,但同時具有結(jié)構(gòu)單一、覆蓋范圍小、盲區(qū)較大等缺點。
1.2 組網(wǎng)雷達(dá)模式?jīng)Q策級探測系統(tǒng)
組網(wǎng)雷達(dá)模式?jīng)Q策級探測系統(tǒng)是當(dāng)前組網(wǎng)雷達(dá)中使用較多的工作方式,即雷達(dá)在分布式部署后,由于雷達(dá)前端數(shù)據(jù)量較大,網(wǎng)絡(luò)帶寬無法承載數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊?,須要在每個雷達(dá)前端完成完整的信號處理和數(shù)據(jù)處理,將目標(biāo)航跡上報給數(shù)據(jù)融合服務(wù)器,服務(wù)器對航跡信息進(jìn)行決策級數(shù)據(jù)融合處理[5]。這種方式可以降低對網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的要求,同時每個站點可以單獨工作,但缺點是每個站點均須部署整套雷達(dá)信號和數(shù)據(jù)處理設(shè)備,成本較高。此外,數(shù)據(jù)融合是對組網(wǎng)雷達(dá)的航跡進(jìn)行融合處理,丟失了原始信息,沒有做到真正的信號級數(shù)據(jù)融合。
1.3 組網(wǎng)雷達(dá)模式信號級探測系統(tǒng)
組網(wǎng)雷達(dá)模式信號級探測系統(tǒng)在當(dāng)前組網(wǎng)雷達(dá)中使用相對較少,為了提高雷達(dá)探測的精度,雷達(dá)部署采用分布式組網(wǎng)部署后,每個雷達(dá)站點將各自的原始數(shù)據(jù)通過有線方式(光纖或者超高速以太網(wǎng))傳輸?shù)浇M網(wǎng)融合高速服務(wù)器,在服務(wù)器端完成對各個雷達(dá)原始數(shù)據(jù)的信號級融合處理[6-7]。該工作方式的優(yōu)點是雷達(dá)原始數(shù)據(jù)得到完整保留和利用,在融合處理中可以充分利用各個雷達(dá)的原始數(shù)據(jù),提高了雷達(dá)的測量精度,缺點是由于雷達(dá)原始數(shù)據(jù)傳輸量較大,只能通過有線方式進(jìn)行傳輸,極大地限制了組網(wǎng)雷達(dá)部署的靈活性。
1.4 基于無線傳輸?shù)臏?zhǔn)信號級雷達(dá)組網(wǎng)探測系統(tǒng)
在低空無人機雷達(dá)探測現(xiàn)行方案中,實現(xiàn)全區(qū)域覆蓋、零盲區(qū)探測、信號級融合、低吞吐量傳輸、無線組網(wǎng)等尤為重要,但單雷達(dá)模式、組網(wǎng)決策級模式、組網(wǎng)信號級模式這3種探測技術(shù),在這幾個方面均不能很好滿足現(xiàn)實需求。
基于無線傳輸?shù)臏?zhǔn)信號級雷達(dá)組網(wǎng)探測系統(tǒng)以分布式組網(wǎng)雷達(dá)為基礎(chǔ),通過無線傳輸方式將組網(wǎng)雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,雷達(dá)可以實現(xiàn)任意區(qū)域、任意時刻入網(wǎng)并將數(shù)據(jù)通過無線公網(wǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)融合服務(wù)器,服務(wù)器將數(shù)據(jù)融合后分發(fā)給用戶端,方便用戶的實時調(diào)閱。雷達(dá)單機部分經(jīng)過了一定的數(shù)據(jù)處理,將原始數(shù)據(jù)量從百兆級傳輸帶寬壓縮至兆級傳輸帶寬,使得整個數(shù)據(jù)傳輸和處理效率較高,極大地滿足了區(qū)域無人機探測的大區(qū)域覆蓋、零盲區(qū)探測、高精度探測需求,組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)組成架構(gòu)如圖1所示。
2 系統(tǒng)實現(xiàn)
基于無線傳輸?shù)臏?zhǔn)信號級雷達(dá)組網(wǎng)探測系統(tǒng)在實現(xiàn)多雷達(dá)組網(wǎng)后,原始數(shù)據(jù)通過無線傳輸方式發(fā)送到公網(wǎng)數(shù)據(jù)融合服務(wù)器,服務(wù)器會將全部雷達(dá)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,處理流程為:單雷達(dá)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理[8]、單雷達(dá)目標(biāo)方位角計算、單雷達(dá)點跡凝聚、多雷達(dá)空時對準(zhǔn)[9]、多雷達(dá)點跡關(guān)聯(lián)、多雷達(dá)目標(biāo)跟蹤,實現(xiàn)多雷達(dá)的目標(biāo)融合處理,其中,最重要的是坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、時間對齊和融合可控環(huán)節(jié),系統(tǒng)流程如圖2所示。
2.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
區(qū)域組網(wǎng)雷達(dá)涉及部署在不同經(jīng)緯度位置下的多部雷達(dá),當(dāng)前每部雷達(dá)探測到的目標(biāo)都是以各自雷達(dá)為中心的極坐標(biāo)點,無法直接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。因此要實現(xiàn)多部雷達(dá)數(shù)據(jù)的融合功能,須要對各部雷達(dá)的目標(biāo)點進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換成相對于統(tǒng)一參考點的極坐標(biāo)數(shù)據(jù),進(jìn)而實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合處理。算法流程如圖3所示。實現(xiàn)方法如下。
Step1:雷達(dá)目標(biāo)點極坐標(biāo)轉(zhuǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)。
該步驟主要是根據(jù)雷達(dá)自身部署位置的經(jīng)緯度,將雷達(dá)探測到的目標(biāo)點(雷達(dá)極坐標(biāo))轉(zhuǎn)換成經(jīng)緯度坐標(biāo)。即已知雷達(dá)經(jīng)緯度坐標(biāo)為[lon1,lat1]、目標(biāo)相對雷達(dá)的距離d和方位角,計算出該目標(biāo)點的經(jīng)緯度坐標(biāo)[lon2 lat2]。
lon2=lon1+d×sin/ARC×coslat1×2π/360(1)
lat2=lat1+d×cos/ARC×2π/360(2)
其中,ARC=6371 km,常數(shù),為地球平均半徑。
Step2:雷達(dá)目標(biāo)點經(jīng)緯度坐標(biāo)計算到參考點距離。
該步驟主要是計算出當(dāng)前目標(biāo)點(經(jīng)緯度)與參考點(經(jīng)緯度)之間的距離,進(jìn)而轉(zhuǎn)換成當(dāng)前目標(biāo)點相對于參考點的距離信息,實現(xiàn)顯控輸出顯示。
輸入:目標(biāo)點經(jīng)緯度坐標(biāo)、參考點經(jīng)緯度坐標(biāo)。
輸出:目標(biāo)點相對于參考點距離。
計算方法:Haversine法。
計算公式:
L=2Rarcsinsin2Bw-Aw/2+cos(Aw)cosBwsin2Bj-Aj/2(3)
其中,Aj為A點經(jīng)度;Aw為A點緯度;Bj為B點經(jīng)度;Bw為B點緯度;R為地球平均半徑。
Step3:雷達(dá)目標(biāo)點經(jīng)緯度坐標(biāo)計算到參考點方位角。
該步驟主要是計算出當(dāng)前目標(biāo)點(經(jīng)緯度)與參考點(經(jīng)緯度)之間的方位角,進(jìn)而轉(zhuǎn)換成當(dāng)前目標(biāo)點相對于參考點的角度信息,實現(xiàn)顯控輸出顯示。
輸入:目標(biāo)點經(jīng)緯度坐標(biāo)、參考點經(jīng)緯度坐標(biāo)。
輸出:目標(biāo)點相對于參考點方位角。
計算方法:球面正弦公式法。
計算公式:
C=arccoscos90-Bwcos90-Aw+sin90-Bwsin90-AwcosBj-Aj(4)
A=arcsinsinCsin90-BwsinBj-Aj(5)
其中,Aj為A點經(jīng)度;Aw為A點緯度;Bj為B點經(jīng)度;Bw為B點緯度。
2.2 時間對齊
區(qū)域組網(wǎng)雷達(dá)系統(tǒng)在連接到多部雷達(dá)的情況下,須要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,但每部雷達(dá)的掃描CPI周期時間和掃描波束數(shù)都不一定相同,因此,在多部雷達(dá)CFAR數(shù)據(jù)須要統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時,要進(jìn)行時間對齊處理,在統(tǒng)一時間標(biāo)尺下進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。
以最長時間周期Tmax為標(biāo)尺,落在每一個時間段內(nèi)的目標(biāo)都以該時間標(biāo)尺為基準(zhǔn),統(tǒng)一遞推至?xí)r間標(biāo)尺所示時刻,如圖4所示,從而實現(xiàn)時間統(tǒng)一對齊。
算法流程如圖5所示。實現(xiàn)方法如下。
Step1:數(shù)據(jù)接收。
該步驟功能主要是通過建立多個數(shù)據(jù)接收線程,接收前端多個雷達(dá)發(fā)送來的CFAR數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)幀頭中提取雷達(dá)ID號、雷達(dá)掃描PRT周期、積累數(shù)、掃描總波位數(shù)、時間戳等信息,為時間對齊計算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
Step2:最大時間周期查找。
該步驟功能主要是查找最大時間周期雷達(dá),其中,如果有新接入雷達(dá),則須要判斷新接入雷達(dá)的時間周期,如果超過當(dāng)前最大時間周期,則將最大時間周期進(jìn)行更換;如果最大時間周期雷達(dá)已連接中斷,則重新查找和計算當(dāng)前連入雷達(dá)的最大時間周期。
Step3:時間標(biāo)尺設(shè)定。
該步驟功能主要是根據(jù)最大時間周期及該ID雷達(dá)的時間戳,計算和設(shè)定該時間標(biāo)尺下的時段區(qū)間,即按照起始t0時刻、Tmax時間周期,依次形成t0+TmaxN的時間段,當(dāng)其他ID雷達(dá)的目標(biāo)點落入該時間區(qū)間,則將該時間區(qū)間內(nèi)的目標(biāo)點統(tǒng)一匯入目標(biāo)數(shù)據(jù)池。
Step4:異常時間點判定。
該步驟功能主要是判定接入的雷達(dá)時間數(shù)據(jù)是否存在異常,例如,某雷達(dá)時間戳信息與當(dāng)前雷達(dá)時間標(biāo)尺相差時間超過某一告警門限,則輸出告警信息,即該ID雷達(dá)可能存在GPS故障、網(wǎng)絡(luò)時延等問題,便于后期查找異常時間問題。
Step5:目標(biāo)點時間統(tǒng)一。
該步驟功能主要是根據(jù)時間標(biāo)尺(t0+TmaxN)及時間基準(zhǔn)點信息(時間對齊圖示中的t0、t1...時刻),將各個不同ID雷達(dá)的目標(biāo)按照時間標(biāo)尺和基準(zhǔn)點信息進(jìn)行時間對齊,即將該時間段下的雷達(dá)CFAR目標(biāo)點根據(jù)其速度、角度、距離信息,計算出基準(zhǔn)時間點下的目標(biāo)點跡信息,存入目標(biāo)信息池,隨后送入數(shù)據(jù)融合線程進(jìn)行處理。
2.3 融合可控
通過判斷融合控制指令,實現(xiàn)組網(wǎng)雷達(dá)的融合控制功能,具體描述為:接收到外界數(shù)據(jù)融合開啟指令,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,相同目標(biāo)或航跡實現(xiàn)融合輸出;當(dāng)數(shù)據(jù)融合指令關(guān)閉,則各個雷達(dá)按照自己部署位置單獨顯示點跡/航跡效果。算法流程如圖6所示。實現(xiàn)方法如下。
Step1:指令接收。
該步驟主要是接收外界發(fā)送的數(shù)據(jù)融合控制指令,根據(jù)該指令進(jìn)行數(shù)據(jù)融合開啟/關(guān)閉的切換。
Step2:信號處理控制。
根據(jù)外界的數(shù)據(jù)融合指令信息,選擇信號處理的流程。收到融合開啟指令后,雷達(dá)信號處理將CFAR的凝聚結(jié)果送入時間對齊線程,做多雷達(dá)數(shù)據(jù)的時間對齊處理,之后送入數(shù)據(jù)處理子模塊;如果收到的是融合關(guān)閉指令,則將各個雷達(dá)的CFAR結(jié)果分別送入數(shù)據(jù)處理的隊列,由數(shù)據(jù)處理線程進(jìn)行各自雷達(dá)的數(shù)據(jù)任務(wù)處理。
Step3:數(shù)據(jù)處理控制。
根據(jù)顯控發(fā)送的數(shù)據(jù)融合指令信息,選擇數(shù)據(jù)處理的流程。收到融合開啟指令后,接收來自時間對齊線程的雷達(dá)數(shù)據(jù)并按照數(shù)據(jù)融合處理算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;如果收到融合關(guān)閉指令,則根據(jù)不同雷達(dá)ID送來的CFAR凝聚數(shù)據(jù),分別進(jìn)行單雷達(dá)ID下的數(shù)據(jù)處理并將不同ID雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果(點跡/航跡)數(shù)據(jù)發(fā)送給顯控進(jìn)行顯示。
3 系統(tǒng)性能分析
在某一區(qū)域分別部署3部雷達(dá),雷達(dá)部署如圖7所示。在雷達(dá)覆蓋探測區(qū)域進(jìn)行無人機飛行測試并將無人機GPS飛行數(shù)據(jù)(見圖8)、單雷達(dá)探測數(shù)據(jù)和融合處理數(shù)據(jù)分別進(jìn)行采集,通過比較單雷達(dá)的點跡數(shù)據(jù)和融合后多雷達(dá)的點跡數(shù)據(jù),分析對比2組數(shù)據(jù)在距離和角度上的誤差精度。
3.1 探測距離精度分析
將其中1臺雷達(dá)的點跡原始數(shù)據(jù)與3臺雷達(dá)的點跡融合數(shù)據(jù)在距離維度進(jìn)行對比,如圖9—10所示。其中,圖9為單雷達(dá)各點跡與無人機實際距離的誤差值;圖10為多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合后點跡與無人機實際距離的誤差值。單雷達(dá)與多雷達(dá)融合在距離維度的均方誤差數(shù)值大小如表1所示。
由圖9—10及表1可以看出,多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合后點跡距離誤差明顯減小,這是因為每個雷達(dá)與探測目標(biāo)的距離不同,探測精度均有差別,同時各個雷達(dá)將數(shù)據(jù)無線傳輸至數(shù)據(jù)融合服務(wù)器的時間也有先后誤差,所以各個雷達(dá)的誤差值會在不同的時間點上有起伏變化,但多個雷達(dá)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合算法處理時,會根據(jù)目標(biāo)探測距離的遠(yuǎn)近進(jìn)行加權(quán)求和,即:目標(biāo)距離某一雷達(dá)較近時,該雷達(dá)上報的目標(biāo)點位權(quán)重值較大,融合處理時更信任該雷達(dá)的點跡結(jié)果數(shù)據(jù)。因此,多雷達(dá)探測過程中,探測目標(biāo)在探測覆蓋范圍內(nèi)雖然相對于各個雷達(dá)在距離維度上均會有一定誤差,但在進(jìn)行融合處理后,目標(biāo)點跡誤差值會極大降低,實現(xiàn)了各個雷達(dá)探測效果互補的優(yōu)勢。
3.2 探測角度精度分析
探測精度的比對結(jié)果如圖11—12所示。圖11為單雷達(dá)各點跡與無人機實際方位角的誤差值;圖12為多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合后點跡與無人機實際方位角的誤差值。單雷達(dá)與多雷達(dá)融合在角度維度的均方誤差數(shù)值大小如表2所示。
由圖11—12及表2可以看出,多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合后點跡方位角誤差也有明顯減小,這也是因為通過數(shù)據(jù)融合算法后,融合結(jié)果相對于各個雷達(dá)的方位角探測結(jié)果均得到了數(shù)據(jù)互補,提高了整個組網(wǎng)雷達(dá)的探測效果。
4 結(jié)語
本文給出了一種多雷達(dá)點跡融合系統(tǒng)的實現(xiàn)方法并結(jié)合多雷達(dá)點跡融合的具體情況對系統(tǒng)的性能進(jìn)行了分析和討論。分析結(jié)果表明,多雷達(dá)點跡融合處理顯著提高了目標(biāo)的跟蹤精度,數(shù)據(jù)融合后的目標(biāo)跟蹤性能優(yōu)于單部雷達(dá)設(shè)備的跟蹤性能。該融合系統(tǒng)的框架可以支持多雷達(dá)單元的獨立并行處理,在不影響現(xiàn)有多雷達(dá)系統(tǒng)主要架構(gòu)的情況下完成點跡信息融合,具有在系統(tǒng)改動較小情況下充分利用點跡信息融合大幅提升系統(tǒng)性能的潛力。
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(編輯 沈 強編輯)
Implementation of data fusion method for multi radar networking based on wireless transmission
GAO" Jing1,2, WANG" Nan1,2, WANG" Hualin1,2, LIU" Wei2
(1.Hangzhou Institute of Technology , Xidian University, Hangzhou 311231, China; 2.Xi’an Zhongdianke
Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute
Co., Ltd., Xi’an 710071, China)
Abstract: A wireless transmission based multi radar network detection method is proposed to address the shortcomings of real-time and convenience in detecting low altitude targets with multiple radars. Firstly, the advantages and disadvantages of different radar networking methods were compared and analyzed. Secondly, a distributed radar networking architecture based on wireless transmission was proposed, with a focus on key technologies such as coordinate transformation and space-time registration for data fusion under this architecture. Finally, data analysis was conducted on the detection results before and after data fusion, and the results showed that the target detection accuracy was greatly improved after data fusion. The research results contribute to the updating of multi radar networking concepts and the development of field technologies, providing new solutions for low altitude security and critical target protection.
Key words: networked radar; data fusion; fusion algorithm