基于VxWorks的三坐标雷达点迹处理算法研究
2020-02-03张琛戴健刘德龙
张琛 戴健 刘德龙
(中国船舶重工集团公司第七二三研究所 江苏省扬州市 225001)
1 引言
雷达原意为无线电探测和测距,顾名思义就是用无线电的方法发现目标并对距离位置进行探测计算,因此雷达也被称为无线电定位。本文讨论的对象是三坐标相控阵雷达,相控阵雷达天线具有波束扫描变化快速、灵活等特点,在波束的形成上是多种多样的,测向方法也有很多种。本文讨论的某型号相控阵雷达采用多个波束同时探测,点迹凝聚模块对接收到的多波束回波信息进行测角凝聚等操作,最终获得目标的位置信息。本文采用的测角方法是基于抛物线模型的比幅测角,凝聚方法为质量中心法。详细算法描述见下文。
2 问题描述
本文描述的点迹处理主要包含接收视频数据、比幅测角、距离凝聚、方位凝聚、俯仰凝聚,依次完成这些操作后,获得当前目标的具体位置,完成从视频信息到点迹的整个处理过程。
VxWorks 是由美国风河公司研制的具有高可靠性、高灵活性以及高实时性的嵌入式操作系统,在雷达数据处理的过程中也同样需要很高的实时性、可靠性,同时在程序调试过程中也需要操作系统具有尽可能高的灵活性,因此我们选择了VxWorks 系统来运行点迹处理算法。
点迹处理的运算是一个相对复杂的过程,需要结合大量的相关信息,这些信息通过信号处理的雷达控制块(下文简称为RCB)传递给点迹处理单元,这些信息包括雷达天线指向(方位、俯仰)、接收波束的指向间隔(方位、俯仰)、雷达区域信息(雷达扫描范围)、雷达波位信息(方位、俯仰的波位号)、当前时间戳等等。通过这些信息,结合信号处理发送过来的视频幅度信息,完成点迹处理的操作。由于雷达探测对目标的精度要求较高,因此一个好的点迹处理算法在雷达探测任务中起着至关重要的作用,本文描述的算法以此为背景,对视频接收到最终点迹位置的全过程进行了详细的描述仿真,具体描述见下文。
3 比幅测角
在进行测角描述之前,我们先来简单了解一下雷达天线方向图。本文所描述的系统采用单个发射波束,三个重叠对称的接收波束。我们暂且将三个接收波束定义为左、中、右三波束,发射单波束和方位向3 接收波束方向图仿真结果如图1 所示:图中0°的实线代表指向为法线方向的发射波束的方向图,-2.4°、0°、2.4°虚线代表3dB 间隔相同的三个接收波束的方向图。俯仰向的方向图与方位类似,同样为一个宽的发射波束,三个接收波束。
点迹处理接收三个波束回波,三个波束的回波幅度与目标位置有着直接的关系,当波束中心距离目标近的时候回波幅度大,反之回波幅度小,因为三个接收波束为等间隔,因此结合这两个特性,构建了抛物线模型,抛物线的顶点即为目标所在位置。
如图2 所示,已知xc、xl、xr分别为中心波束、左波束、右波束指向,现在我们只需要求得xc相对于虚拟的坐标原点的大小,即可获得抛物线顶点也就是时目标的所在位置,通过抛物线方程y=ax2+c,求出抛物线顶点,然后计算出x'ac中心波束相对坐标原点也就是抛物线顶点的大小。
真实的抛物线模型存在三种情况。
(1)中心波束指向正好位于抛物线原点,这个时候左右波束的幅度值相同,目标方位所在位置即为中心波束所在位置;
图1:发射波束和三路接收波束方向图
图2:抛物线模型
图3:波位编排示意图
(2)中心波束所在位置位于坐标原点右边,即图2 所示情况,此时目标所在方位小于中心波束同时大于左波束,目标所在方位为Azi=xc-|x'ac|;
(3)中心波束所在位置位于坐标原点左边,此时目标所在方位大于中心波束同时小于右波束,目标所在方位为Azi=xc+|x'ac|。因此,只要求出相对位置x'ac即可,首先我们将xc、xl、xr转换为相对坐标原点的相对值x'ac、x'ac+xl-xc、x'ac+xr-xc,结合他们的纵坐标值也就是幅度值yc、yl、yr,将这三组数据带入抛物线方程y=ax2+c。
图4:3 倍加速度仿真结果
图5:真实民航处理结果
同理,已知xc、xu、xd分别为中心波束、上波束、下波束指向,则目标所在俯仰为El=xc+x'ec,其中x'ec为中心波束相对坐标原点也就是抛物线顶点的大小。由(1)(2)(3)公式可得
通过x'ac、x'ec的值,结合上文描述的方位方程,即可求得当前目标的方位值
4 点迹凝聚
在经过比幅测角后,我们可以得到单个发射波束的回波信息以及相对应的目标方位、俯仰、距离,同时,由于相控阵雷达发射波束较多(具体波位编排方式如图3 所示),因此相邻的波束之间也会有回波,这些回波有很大的可能是同一个目标,因此我们这里还要做凝聚处理,将相关的点凝聚成一个点,具体凝聚方法如下所示。
4.1 距离凝聚
距离凝聚的目的就是将同一个目标在距离向上的分裂点,这里我们采用质量中心法来计算距离,首先设置一个阈值n,当同一个波束的两个目标距离单元 由于相控阵雷达天线分布为二维阵列分布,所以其扫描方式主要有先俯仰后方位和先方位后俯仰两大类,图3 所示的扫描方法为先俯仰后方位,因此这里我们先进行俯仰向上的凝聚,如果是先方位后俯仰的扫描方式,则先进行方位向上的凝聚。 按照图3 所示,先进行1-1、2-1、3-1-------N-1,的纵向俯仰凝聚,首先我们设定一个滑窗,其大小为n,将这个滑窗顺序的在俯仰向上滑动,依次比对计算滑窗内的数据作凝聚处理,当出现整个滑窗内没有数据的时候,也就是连续n 个波位没有点,则判断凝聚完成,然后将数据存在(N+1)-1 个数据上,以便于后续的方位凝聚。这里我们采用质量中心法进行俯仰凝聚,其中E 为凝聚后目标俯仰值,Ei为每个目标的俯仰值,Ai为每个目标的5 波束最大幅度值: 经过俯仰凝聚后,我们可以得到当前同方位向上的凝聚后的N个点,到俯仰波位扫到N-1 时,当前方位向上的俯仰凝聚完成,跳至1-2 波位继续进行俯仰凝聚,以此类推,经过M 个方位向后,我们可以得到M 个俯仰凝聚后的信息,方位凝聚的作用就是将这些信息凝聚为最终点迹,这里我们采用质量中心法进行方位凝聚,其中Az 为凝聚后目标方位值,Azi为每个目标的方位值,Ai为每个目标的5 波束最大幅度值: 经过以上操作,即可得出凝聚后的最终点迹结果。 通过雷达方程,模拟5 个波束的回波数据。为了尽可能多的模拟实际情况,这里我们采用3 倍加速度的跑圆数据来进行仿真,得到凝聚结果后与仿真的数据进行对比获取均方根值。如图4 所示。 通过对真实民航数据的录取,来验证算法的有效性,图5 中点为视频数据,实线为航迹数据。 本文针对某型号相控阵雷达的点迹处理算法的比幅测角、距离凝聚、方位凝聚、俯仰凝聚等算法进行了详细的描述,同时针对该算法进行了仿真验证以及真实回波数据的验证,以此来验证整个点迹处理算法的真实有效性。4.2 俯仰凝聚
4.3 方位凝聚
5 系统验证
5.1 仿真验证
5.2 真实回波验证
6 结束语