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利用现场海态观测信息的地波雷达一阶海杂波内目标检测方法

2015-03-18王祎鸣纪永刚楚晓亮常广弘

海洋科学进展 2015年2期
关键词:波谱杂波雷达

王祎鸣,张 杰,纪永刚,楚晓亮,常广弘

(国家海洋局 第一海洋研究所,山东 青岛 266061)

利用现场海态观测信息的地波雷达一阶海杂波内目标检测方法

王祎鸣,张 杰,纪永刚,楚晓亮,常广弘

(国家海洋局 第一海洋研究所,山东 青岛 266061)

为解决地波雷达一阶海杂波内船只目标检测的难题,提出了一种利用风浪流等现场海态观测信息检测海杂波内目标的方法。该方法通过对比实测雷达回波谱和基于现场海态观测信息重构的无目标回波谱,发现实测雷达回波谱中一阶谱频率范围和左右峰值比等特征的异常变化,实现船只目标的检测。将该方法应用于实测地波雷达数据,并利用同步的船舶自动识别系统信息(AIS)对检测结果进行了验证,结果表明本文方法是一种有效的一阶海杂波内目标的检测方法。

地波雷达;一阶海杂波;目标检测;海态观测信息

地波雷达[1]是一种新型的海洋探测雷达,发射的电磁波沿着海面传播,因此不受地球曲率的影响,能够实现对海上移动目标的超视距探测。其具有全天候、实时、大面积监测的优点,是实现船只监视监测的有效手段。地波雷达回波会受到多种杂波和噪声的影响,尤其是海杂波的一阶成份(称为一阶海杂波)幅度很强,对混叠在其中的船只目标探测干扰严重,甚至造成检测盲区[2]。

在船只运动引起的多普勒频移与展宽的一阶海杂波谱相互重叠时,目标信号回波幅度往往低于一阶海杂波分量,使得目标被完全掩盖在海杂波中。此时,两者已经不能在频谱中区分,基于幅度阈值的检测方法也已失效,目标难以被发现。目前,消除海杂波对目标检测影响的方法主要有子空间分解[3-5]、循环对消等[6-7]。这些方法有利于提高一阶海杂波谱之外的目标的检测效果,但在目标信号与一阶海杂波重叠时,往往在抑制海杂波的同时也会将其中的目标信号一起去除,难以实现目标的正确检测。通过改变雷达的工作频率使海杂波在距离多普勒谱中的位置变化,可以使其与船只目标回波不再重合。但工作频率的变化又会造成目标散射特征的变化,也不是一种理想的解决方案。

我们在研究中发现,地波雷达探测区域内与一阶海杂波具有近似多普勒频率的目标会对一阶海杂波谱产生影响。而如果将这种影响合理地利用,则可以作为海杂波中船只目标检测的依据。利用浮标、海流计等现场观测手段获得该区域内的海态信息,可以重构无目标的雷达回波谱,通过与实测雷达回波谱的比较分析,有助于提高对实测海杂波谱中是否包含目标的识别能力。据此,本文提出了一种地波雷达一阶海杂波内的目标检测方法。首先,利用探测区域内的浮标、石油平台等提供的同步海流、风场和浪场等海态观测数据,准确地获取相应区域内的海态信息;然后,以现场海态观测信息为基础导出无目标的参考海杂波;最后,将其与实际测量得到的海杂波进行特征比较,基于特征异常实现船只目标的检测。

1 方法原理及处理流程

1.1 方法原理

地波雷达的海面回波频谱可以由单位面积内的雷达散射截面积σ(ω)来描述,其中ω为多普勒角频率。在深水中且忽略海水表面流的情况下,由Barrick推导的高频雷达一阶散射截面积方程[8]为:

(1)

式中,k0为发射电波波数;k0是指向散射元的电波波矢;ωB为Bragg角频率;m'为多普勒频率的符号,正负分别代表海浪波列行进方向为朝向雷达或背离雷达;S(k)为波矢为k的海浪波列的海浪方向谱。通常S(k)=S(k)G(θw),其中S(k)为无向海浪谱,G(θw)为方向函数,可表示为

(2)

式中,θw为雷达波束方向与风向的夹角,可由正负一阶峰的比值进行反演;s为方向分布系数,典型值为4[8]。

由式(1)可以看出,由于δ函数的限制作用,只有波长等于雷达发射电磁波波长的一半且传播方向恰好为朝向和背离雷达的两列海浪才会产生强烈的后向散射,从而在回波谱的ω=ωB和ω=-ωB的位置上形成两个一阶峰,且其幅度与海况有关。

海表面流的存在会引起正负一阶峰整体偏移其理论位置(±ωB),且雷达回波谱中一阶峰的实际位置与理论位置之间的频差与海流径向流速之间满足如下关系

(3)

式中,λ为电磁波波长;ωc为一阶峰位置与理论位置之间的角频率偏差。当考虑海流对一阶峰引起的频偏时,公式(1)中的δ函数可以表示为δ(ω-m'ωB-ωc)。

通过上述原理分析可知,根据现场观测的海流、海浪和风场等海态信息,能够重构无目标时的雷达回波谱。图1a和图1b给出了径向流速为0.4 m/s,风速为10 m/s且风向与雷达径向之间的夹角分别为60°和120°的两种情况下产生的雷达回波谱仿真结果。从图中可以看出,由于海流的存在,一阶峰已经偏离了理论位置(图中竖直虚线所示,图2同);而且随着风向的变化,正负一阶峰的相对幅度产生了较大的变化,峰值比由-20 dB变为20 dB,变化幅度达40 dB。

图1 风向为60°和120°的仿真雷达回波谱Fig.1 Simulated radar spectra of 60°and 120°wind directions

当目标进入一阶海杂波谱范围内时,会引起一阶谱的变化。为分析目标对一阶谱的影响,仿真了目标开始进入一阶谱区和目标完全进入一阶谱区时的回波谱。图2a中,粗虚线为无目标时的一阶谱仿真结果,实线为添加仿真目标后的一阶谱仿真结果。在此情况下,目标进入一阶谱区,但未与一阶峰完全重合,引起一阶峰的展宽,从而影响一阶峰值位置的判断,导致一阶峰频偏和谱宽的异常。图2b目标完全进入一阶谱区,此种情况下,目标会增大一阶峰位置处的幅值,导致正负一阶峰之间的幅度差异常。

图2 两种目标位于一阶谱区的仿真结果Fig.2 Simulated results of target in the first order spectrum under two scenarios

通过以上的仿真分析可以看出,当目标多普勒落入海杂波一阶谱区域内时,会导致雷达回波谱产生异常变化,主要表现在影响一阶谱频率范围、左右一阶谱峰值比等特征。因此,可以利用这种异常变化来判断一阶海杂波谱是否受到了目标的影响。

1.2 处理流程

基于以上方法原理的分析,可以给出一阶海杂波内船只目标检测的方法,该方法共包含4步:无目标回波谱重构、一阶谱特征参数提取、特征异常检测和目标参数估计,具体处理流程见图3。

图3 方法流程图Fig.3 Flowchart of the proposed method

1.2.1 无目标回波谱重构

根据实测的海流、海浪和风场等现场海态信息构造无目标时的雷达回波谱。首先根据实测海流确定其引起的一阶谱谱峰的频偏,得到一阶谱谱峰的实际位置及频率分布范围;然后根据实测风向与雷达波束方向获得方向分布函数;最后由实测的无向海浪谱及方向分布函数得到方向海浪谱,并根据一阶海杂波谱方程生成无目标情况下的雷达回波频谱。相关方法可参考文必洋等[9]和Grosdidiers等[10]的模拟与仿真部分的工作。

1.2.2 一阶谱特征参数提取

(4)

式中,正负一阶谱范围可根据基于信噪比的一阶谱区分离方法[11]提取;瞬时频率及幅度等参数可利用IF方法实现[12-13]。

1.2.3 一阶谱特征异常检测

基于实测回波谱数据和重构的雷达回波提取的一阶回波谱特征,分别对不同特征的异常检测做判别,综合多种特征的异常检测通过“或”运算给出最终的检测结果,判别一阶谱中是否存在目标。

(5)

式中,A为总体的异常检测结果;Af表示一阶谱频率范围异常检测结果;AR表示左右一阶谱峰值比异常检测结果。无异常,检测结果输出值为‘0’;有异常,输出值为‘1’。

考虑到重构误差以及实测回波谱中噪声等因素的影响,重构的回波谱不可能与实测回波谱完全相同,因此提取的一阶谱范围也不完全相同。对于一阶谱频率范围异常检测结果Af的判别,可以参考实测一阶谱宽度与重构波形一阶谱宽度的差值,如果这个差值超过了设定的门限,则可判定出现一阶谱频率范围的异常。具体公式如下:

(6)

(7)

(8)

(9)

对于左右一阶峰值比AR异常的判别,可根据公式(4)计算实测数据峰值比R1和重构波形峰值比R2的差与左右一阶峰值比门限确定,即:

(10)

式中,门限ΔRT可参考地波雷达风向探测精度确定,通常地波雷达探测精度优于30°[14],对应的一阶峰值比误差约为15 dB。当两个回波左右一阶峰值比差异超过了实际风向探测误差的正常范围时,表示存在异常。

1.2.4 目标参数估计

当检测到目标存在时需要对目标的参数,包括距离、速度和方位等进行估计。由于异常检测前已经获取多普勒谱的距离,因此如果确定此一阶谱存在异常,则表示当前的距离单元格内存在目标。目标的速度V可根据公式(11)来确定:

(11)

式中,fA为异常的多普勒频率位置;λ为雷达波长。

目标的方位信息可利用存在异常的多普勒频率位置,选择相对应的多通道雷达接收数据采用DBF测向或MUSIC超分辨方法确定[15]。

2 实测数据验证

地波雷达数据于2014-04-14在威海录取。地波雷达接收阵阵元数为8,阵元间距14.5 m,工作频率为4.7 MHz,相干积累时间291 s,频率分辨率0.003 4 Hz,距离分辨率经插值后为1.5 km。

现场观测的海流、风场和海浪信息分别由安德拉海流计、风速风向仪和波浪浮标提供。其中测量点的海流流速是0.1 m/s,流向为北偏东20°(与雷达波束的径向夹角为70°);风速是6.30 m/s,风向为235°(与雷达波束的径向夹角为77°);在模型重构过程中也使用了海浪谱信息,通过海浪谱求得的海浪浪高为0.71 m。

采用本文提出的方法对实测地波雷达回波数据进行了一阶谱中的目标探测,图4a和图4b给出了2个一阶谱特征存在异常的频谱及目标探测个例,用粗直线表示出了检测到的船只目标的位置。图4a中的目标1距离为32 km,多普勒频率为-0.223 2 Hz。图4b中的目标2距离为45 km,多普勒频率为0.216 3 Hz。

图4 两种一阶谱中的船只目标检测个例Fig.4 Ship target detection results under two scenarios

为了验证结果的有效性,图5a和图5b分别给出了目标开始进入和目标完全进入一阶谱区两种情况下的重构回波谱与实测回波谱,并用虚线标注了实测船只目标的AIS位置。对应于上述两种情况的船只目标1和目标2的同步AIS信息和图片见表1和图6。其中,目标1为一艘货船,距离地波雷达32.66 km,航速为13.8 kn,航向为285°。该船径向速度为-24.7 km/h,转换为多普勒频率为-0.215 5 Hz。从图5a可以看出该目标未完全被左一阶峰覆盖,目标的存在导致一阶峰较重构一阶峰展宽0.006 8 Hz。目标引起的展宽量超过了设置的0.005 Hz检测门限,表示一阶谱频率范围存在异常。目标2为一艘集装箱船,距离地波雷达45.49 km处,航速为15 kn,航向为97°。该船径向速度为25 km/h,转换为多普勒频率为0.217 9 Hz。从图5b可以看出该目标恰好位于左一阶峰频率范围内,目标信号已被完全覆盖,目标的存在导致一阶峰的幅度增大了24 dB,超过了设置的15 dB检测门限,表示左右一阶峰值比存在异常。

图5 两种目标位于一阶谱区的实测结果Fig.5 Detection results of real target in first order spectrum under two scenarios

项 目船只1信息船只2信息MMSI413375890353066000船名MINGZHOU67QIYUNHE船长/m180183船宽/m3128吃水/m11.18.5

图6 检测到的船只目标图片Fig.6 Pictures of the detected ship targets

3 结 论

针对位于地波雷达一阶海杂波内的目标检测问题,本文提出了一种利用现场海态信息的船只目标检测方法,给出了方法的原理说明和具体处理流程。将该方法应用于实测地波雷达数据,并开展了检测结果与同步AIS信息的比对验证,结果表明该方法能够探测到淹没在一阶海杂波内的目标,从而提高了地波雷达的目标探测性能。

在后续研究中,除一阶谱频率范围和峰值比两个特征外,还将挖掘更多的反映一阶海杂波异常变化的特征,完善本文提出的方法,进一步提高对一阶海杂波内的目标探测能力。

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Received: February 9, 2015

Ship Detection in First Order Sea Clutter of HFSWR Using Sea State Observation Information

WANG Yi-ming, ZHANG Jie, JI Yong-gang, CHU Xiao-liang, CHANG Guang-hong

(TheFirstInstituteofOceanography,SOA, Qingdao 266061, China)

To solve the ship detection problem in the first order sea clutter of High Frequency Surface Wave Radar (HFSWR), the spectrum reconstruction and the analysis of the influence of the ship targets to the first order spectrum were analyzed. Further, a target detection method using sea state measuring data was proposed. The abnormal detection of frequency range and the first-order peak ratio were performed to facilitate the target detection using HFSWR field data and spectrum reconstructed by sea current, wind direction and sea wave information. The detection results were verified by the synchronous ship Automatic Identification System (AIS) information and the detection method presented is effective in detecting the ship target in first order sea clutter.

HFSWR;first order sea clutter;target detection;sea state observation information

2015-02-09

国家海洋局海洋公益性行业科研专项——海上船只目标星-机-岛立体监视监测技术系统(201505002);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目——基于现场观测的高频雷达海杂波分析与抑制研究(2013T04)

王祎鸣(1981-),男,山东烟台人,助理研究员,博士研究生,主要从事超视距雷达目标探测方面研究.E-mail: 467744980@qq.com

(王 燕 编辑)

TN958.93

A

1671-6647(2015)02-0239-07

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