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[發明專利]基于空時最優處理器的低空風切變風速估計方法有效

專利信息
申請號: 201410239844.1 申請日: 2014-05-30
公開(公告)號: CN104035095A 公開(公告)日: 2014-09-10
發明(設計)人: 李海;張彪;吳仁彪;盧曉光;韓雁飛 申請(專利權)人: 中國民航大學
主分類號: G01S13/95 分類號: G01S13/95;G01P5/00
代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108 代理人: 龐學欣
地址: 300300 天*** 國省代碼: 天津;12
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 最優 處理器 低空 切變 風速 估計 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于機載氣象雷達低空風切變檢測技術領域,特別是涉及一種基于空時最優處理器的低空風切變風速估計方法。

背景技術

機載氣象雷達可對雷雨、風切變、湍流等災害天氣進行探測與預警,是飛機實時感知航路氣象的重要設備,其對危險天氣的探測能力對保證飛機行駛的安全性至關重要。低空風切變常指高度600米以下風向、風速突然變化的氣象現象,通常是強氣流由空中沖擊到地面后向四周擴散的過程。低空風切變具有發生突然、時間短、尺度小、強度大和不易檢測等特點,當飛機起飛和著陸進入強低空風切變區域時,會面臨由風向、風速變化帶來的升力損失,若處理不得當或缺乏足夠的調節空間就可能遭遇飛行事故。因此,低空風切變檢測技術的研究已是航空運輸領域的一項重要課題。

機載氣象雷達下視檢測低空風切變時,有用信號會被強地雜波所覆蓋。在低空風切變風速估計的工作流程中,地雜波抑制一直是最大的難點。傳統的在地雜波背景下估計風場風速的方法包括雜波圖法、基于參數化模型的譜估計方法、利用模式分析的擴展Prony方法、零陷濾波器法等,韓雁飛等提出了基于壓縮感知的低空風切變風速估計方法,能夠在脈沖數較少時實現風速的精確估計,但該方法在應用時需要確定雜波譜寬,且并未涉及風速估計過程中的強雜波抑制問題。這些方法的本質在于尋找合適的凹口在抑制地雜波的同時保留風切變信號,但在強雜波背景下,地雜波難以完全消除,殘余雜波仍會覆蓋掉風切變信號的多普勒信息,影響風速估計結果的準確性。

相對于傳統機載氣象雷達的單天線體制,相控陣天線體制具有靈活度高、掃描速度快、易于波束賦形的優點,其回波信號中包含目標空間采樣信息。目前國外已經對機載相控陣氣象雷達開展了相關的研究工作。2013年9月,美國國家大氣研究中心(National?Center?for?Atmospheric?Research,NCAR)表示,美國正在研制的下一代機載氣象雷達采用雙極化相控陣體制。空時自適應處理(Space?Time?Adaptive?Processing,STAP)是機載相控陣雷達雜波抑制與目標檢測的關鍵技術,空時最優處理器可在對有用信號輸出功率不變的條件下,盡可能地抑制雜波、干擾及噪聲。在我國,STAP技術在機載預警雷達上的應用已經頗為成熟,但此種應用多針對點目標,不能直接用于低空風切變等分布式目標的檢測與估計,且機載氣象雷達工作在前視狀態,前視陣的雜波譜在距離上不平穩,因此傳統的空時最優處理器不能直接應用于機載氣象雷達中。

發明內容

為了解決上述問題,本發明的目的在于提供一種在高雜噪比、低信噪比時,仍然可以精確估計風場風速的基于空時最優處理器的低空風切變風速估計方法。

為了達到上述目的,本發明提供的基于空時最優處理器的低空風切變風速估計方法,包括按順序進行的下列步驟:

1)從關聯的機載設備中讀取飛機狀態參數、雷達天線掃描參數等作為先驗信息;

2)選取待檢測距離單元,利用空時插值法校正地雜波的距離依賴性;

3)利用先驗信息補償飛機速度;

4)估計待檢測距離單元的地雜波協方差矩陣;

5)利用空時最優處理器抑制地雜波并進行風速估計;

6)重復步驟2)-5),依次對范圍內所有距離單元的回波數據進行風速估計。

在步驟1)中,所述的從關聯的機載設備中讀取飛機狀態參數、雷達天線掃描參數等作為先驗信息是讀取飛機速度、飛行高度、天線掃描的主瓣方位角和俯仰角等作為先驗信息。

在步驟2)中,所述的選取待檢測距離單元,利用空時插值法校正地雜波的距離依賴性是利用空時插值法,構造某一距離單元與待檢測距離單元的插值變換矩陣T,使用該距離單元數據與插值變換矩陣T相乘,使該距離單元內地雜波的空時二維分布與待檢測距離單元趨于一致。依次處理所有距離單元數據,可得到與待檢測距離單元地雜波分布特性相同的多個獨立同分布(Independent?and?Identically?Distributed,IID)樣本。

在步驟3)中,所述的利用先驗信息補償飛機速度是利用上述先驗信息對接收信號進行相位補償,剔除機載平臺運動帶來的多普勒偏移,以消除機載平臺的運動性對參數估計的影響。

在步驟4)中,所述的估計待檢測距離單元的地雜波協方差矩陣是利用步驟2)中得到的多個獨立同分布樣本求取其協方差矩陣的統計平均值。

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