[發(fā)明專利]一種基于特征譜特征的機場跑道異物檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710397362.2
• 申請日: 2017-05-31
• 公開（公告）號: CN107238821B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王寶帥;王小斌;劉江洪;鄭小亮;賀岷玨;肖慶
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電子科技集團公司第二十九研究所
• 主分類號: G01S7/292
• 分類號: G01S7/292;G01S7/35;G01S7/41;G01S13/04;G01S13/91
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51214
• 代理人: 徐靜

本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種基于特征譜特征的機場跑道異物檢測方法及裝置。實現(xiàn)在于實現(xiàn)低虛警概率下的FOD檢測。以跑道基準(zhǔn)背景數(shù)據(jù)作為雜波圖參考數(shù)據(jù)，對跑道雷達(dá)數(shù)據(jù)進行雜波圖恒虛警處理；本發(fā)明對跑道雷達(dá)數(shù)據(jù)雜波圖恒虛警處理后的數(shù)據(jù)進行分類，分為背景雜波信號和包括虛警信號的FOD回波；對背景雜波信號和FOD回波信號分別進行特征值計算，然后根據(jù)相應(yīng)特征值提取對應(yīng)特征并形成對應(yīng)特征向量；將背景雜波信號對應(yīng)的特征向量以及背景雜波信號標(biāo)號進行分類器訓(xùn)練，得到該分類器參數(shù)；將FOD回波信號特征值對應(yīng)的特征向量通過分類器參數(shù)，判斷FOD回波中是否有FOD，實現(xiàn)對跑道FOD檢測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于特征譜特征的機場跑道異物檢測方法及裝置。

背景技術(shù)

機場跑道異物(Foreign Object Debris,FOD)是指不應(yīng)存在于機場跑道上會對飛機造成損傷的物體，例如遺落在跑道上的金屬零件、碎石塊、防水塑料布等。FOD對飛機的起飛和降落會造成嚴(yán)重的威脅，在飛機起飛前必須予以清除。傳統(tǒng)的人工巡查方法需要消耗大量的時間，影響了機場跑道的飛機通勤量，同時在雨霧等惡劣天氣下依靠人工來發(fā)現(xiàn)微小異物也并非易事，因此，有必要研制一種機場跑道異物自動檢測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r對跑道環(huán)境進行監(jiān)測，及時上報FOD的存在及具體位置信息。

目前，國外機場跑道異物檢測方面的成熟系統(tǒng)主要有基于毫米波雷達(dá)體制的英國QinetiQ公司的Tarsier1100系統(tǒng)、美國TrexEnterprises公司的FODFinder系統(tǒng)和以色列Xsight公司的FODetect系統(tǒng)以及基于光學(xué)攝像體制的新加坡Stratech-systems公司的iFerret系統(tǒng)。由于光學(xué)監(jiān)測系統(tǒng)采用視頻處理技術(shù)，受亮度和光照的影響很大，在夜晚、雨霧天氣或者能見度很低的情況下，檢測的正確率很低，會出現(xiàn)大量的虛警或漏警，目前主流的FOD檢測方法都是采用毫米波雷達(dá)體制。

強地雜波背景下的弱靜止目標(biāo)檢測是毫米波雷達(dá)FOD檢測系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵問題之一，目前通常采用恒虛警檢測算法(Constant False Alarm Rate,CFAR)，包括以單元平均恒虛警(Cell Averaging Constant False Alarm Rate,CA-CFAR)為代表的空域CFAR和以雜波圖恒虛警為代表的時域CFAR。然而，由于機場跑道散射特性較為復(fù)雜，導(dǎo)致CFAR類方法在FOD檢測過程中出現(xiàn)虛警的概率較大，這時只能通過視頻或人工進行逐個排查，造成時間資源的浪費。如何降低FOD檢測系統(tǒng)的虛警概率是目前研究的熱點。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種基于特征譜特征的機場跑道異物檢測方法及裝置。實現(xiàn)在于實現(xiàn)低虛警概率下的FOD檢測。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于特征譜特征的機場跑道異物檢測方法包括：

以跑道基準(zhǔn)背景數(shù)據(jù)作為雜波圖參考數(shù)據(jù)，對跑道雷達(dá)數(shù)據(jù)進行雜波圖恒虛警處理；

對跑道雷達(dá)數(shù)據(jù)雜波圖恒虛警處理后的數(shù)據(jù)進行分類，分為背景雜波信號和包括虛警信號的FOD回波；

對背景雜波信號和FOD回波信號分別進行特征值計算，然后根據(jù)相應(yīng)特征值提取對應(yīng)特征并形成對應(yīng)特征向量；

將背景雜波信號對應(yīng)的特征向量以及背景雜波信號標(biāo)號進行分類器訓(xùn)練，得到該分類器參數(shù)；

將FOD回波信號特征值對應(yīng)的特征向量通過分類器參數(shù)，判斷FOD回波中是否有FOD，實現(xiàn)對跑道FOD檢測。

進一步的，通過檢測門限將雜波圖恒虛警處理后的數(shù)據(jù)分為背景雜波信號和FOD回波。

進一步的，所述檢測門限獲取過程是：

對獲取所述跑道基準(zhǔn)背景數(shù)據(jù)的同一跑道進行第二次空掃，獲得跑道更新背景數(shù)據(jù)；