新体制民用雷达与实时信息处理研究

2017-09-07 09:50龙腾丁泽刚李银川田卫明刘海波姚迪曾涛

数据采集与处理 2017年4期

关键词：杂波信息处理异物

龙腾丁泽刚李银川田卫明刘海波姚迪曾涛

(1.北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所，北京，100081；2.嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室，北京，100081)

新体制民用雷达与实时信息处理研究

龙腾1，2丁泽刚1，2李银川1，2田卫明1，2刘海波1，2姚迪1，2曾涛1，2

(1.北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所，北京，100081；2.嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室，北京，100081)

随着天线制造技术、超宽带技术、合成孔径技术和信息处理技术的发展，雷达的体积不断减小，探测精度和成像分辨率大大提升，雷达开始在民用领域中活跃起来，尤其是应用于穿透成像、微波遥感成像、滑坡监测和机场异物检测等领域的民用雷达发展十分迅速。为了让民用雷达在复杂的自然环境中具有更高、更稳定的性能，雷达信息处理技术一直在不断创新。本文介绍了民用雷达的新趋势和新技术，以及探墙雷达、微型SAR、边坡雷达和异物检测(Foreign object debris,FOD)雷达实时信息处理的关键问题和解决方案。

民用雷达；探墙雷达；微型SAR；边坡雷达；FOD雷达

引言

雷达(Radio detection and ranging, Radar)是通过发射电磁波和接收目标反射电磁波来发现目标并测定目标空间位置的设备[1]。相比光学检测等，雷达具有全天候、全天时的特点，并有一定的穿透能力。因此雷达被广泛应用于探测、制导、预警、导航和遥感等传统军事领域[2]。近年来，随着天线制造技术、超宽带技术、合成孔径技术和信息处理技术的发展，雷达的体积不断减小，雷达的探测精度和成像分辨率大大提升[3,4]。雷达开始向穿透成像、微波遥感[5]、滑坡监测、机场异物检测[6]、灾情评估、远程搜救、气象预报以及资源探测等民用领域快速发展。很多新体制民用雷达已经走进了人民群众的生活中，如用于建筑物内浅埋导线、钢筋和管道等高分辨检测的探墙雷达(Wall-penetrating radar, WPR)[7]；用于高分辨微波遥感的车载或机载微型合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)[8,9]；用于矿山边坡、尾矿库、排土场监测预警的边坡雷达(Slope radar)和用于检测机场跑道异物检测的异物检测(Foreign object debris, FOD)雷达等[10-13]。

探墙雷达利用电磁波对墙体内部目标进行探测或者高分辨二维成像，相比传统探测设备其具有成像精度高、可单边成像、设备轻便和对人体无害等优点。无人机载微型合成孔径雷达通过距离向发射大带宽信号进行脉冲压缩，以及方位向进行合成孔径处理获取两维高分辨图像，相对于光电成像技术，合成孔径雷达具有全天时、全天候的技术特点。探墙雷达和微型SAR的共同点是都要小型化和具备高分辨成像的能力。此外，边坡雷达利用对边坡表面形变场进行长时间监测，分析边坡的微小形变。FOD雷达利用毫米波传播稳定性好、穿透能力强和测距测角精度高的特性来探测机场跑道异物。边坡雷达和FOD雷达的共同点是要具备高精度和高可靠性检测的能力。可见新一代民用雷达对信息处理的分辨率或精度要求都非常高，传统的雷达信息处理方法已经不能满足新一代民用雷达高精度检测与成像的需求，因此需要研究信息处理新方法来进一步提升新体制民用雷达的性能。

针对民用雷达高精度检测与成像实时信息处理难度大的问题，本文将系统地介绍当前主流发展的探墙雷达、微型SAR、边坡雷达和FOD雷达的新趋势和新技术，以及实时信息处理的关键问题和解决方案等，对新体制民用雷达实时信息处理的难点与方法开展详细论述。本文最后对介绍的代表性新体制民用雷达进行了梳理总结，并对雷达的前景进行了展望。

1 探墙雷达

1.1 探墙雷达简介

探墙雷达是利用电磁波对物体的穿透特性，通过向墙体内部发射并接受电磁波信号，来实现对墙体内部目标进行探测或者高分辨二维成像的雷达。因其具有成像精度高、可单边成像、设备轻便和对人体无害等优点，已逐渐成为建筑物内浅埋导线、钢筋和管道等高分辨检测、隐藏危险物探查、反恐救援与环境勘察等领域的重要探测手段。图1所示是探墙雷达的工作原理示意图。

表1所示是国内外探墙雷达产品参数。现在国内外市场上的探墙雷达产品多是从探地雷达产品衍生过来的，工作频率多在L,S频段，甚至更低，其主要使用目的是实现对电线、钢筋和水管等大型长条状物体的探测、准确定位或辅助成像，其对水泥探测的深度多为40 cm左右，分辨率多为4 cm左右，无法实现对小目标的高分辨成像。

图1 探墙雷达工作原理示意图

Fig.1 Working principle schematic diagram of WPR

表1 探墙雷达产品参数

Tab. 1 Parameters of WPR products

产品名称频段/GHz探测深度/m分辨率/cmStructureScan1.0～2.60.4～0.6—NDR-47003.6～4.00.22NJJ-1052.00.34ALADDIN2.00.4—LTD-801.50.324

1.2 信息处理难点与方法

对浅埋小目标成像的难点有浅表层杂波抑制困难和近场高精度成像困难两方面[14,15]。杂波抑制困难的原因是成像目标处于介质浅表层，介质表面反射杂波与目标回波混叠，难以分离；同时介质表面反射杂波强度远大于目标回波，导致目标回波被完全淹没。当小目标回波强度弱于杂波非均匀差异，传统杂波抑制方法会把目标回波与杂波一起抑制。

现在探墙雷达较常用的杂波抑制方法有均值对消法、凹陷滤波法、子空间滤波法以及自适应滤波法等。滤波方法的缺点是需要回波比较稳定来保证效果。而探墙雷达为了实现方位向高分辨需要采用阵列天线进行扫描，天线对之间的性能差异会导致回波分布极不均匀，因此滤波算法不太适用。而均值对消算法会对目标产生影响，使成像出现旁瓣。针对探墙雷达的高精度成像需求，需要改进传统杂波抑制算法。

针对这一问题，一种较好的杂波抑制思路是采用时频联合的杂波抑制算法。处理流程如图2所示，通过在时域均值对消处理后，在频域建立非均匀杂波和小目标的模型，对目标进行修复来消除成像旁瓣。通过时频联合滤波处理，实现高精度杂波抑制，有效分离小目标与非均匀杂波。

近场高精度成像困难的原因是浅表层目标在天线近场区成像，远场成像算法不再适用，同时当对复杂墙体成像时，电磁波穿透不同介质时产生折射会造成介质内目标成像散焦的问题。因此必须研究介质参数未知条件下的自聚焦成像。一种较好的解决思路是通过建立近场电磁场半空间递推模型，建立介质参数未知条件下频点与偏移相位的映射模型，通过最小熵搜索最优补偿相位对深度进行补偿，实现介质参数未知的自适应聚焦成像。图3是探墙雷达成像处理流程图。

图2 时频联合处理杂波抑制算法流程图
Fig.2 Flow chart of the joint time-frequency processing clutter removal method

图3 探墙雷达成像处理流程图Fig.3 Imaging processing flow chart of WPR

1.3 实例展示

图4 探墙雷达Fig.4 Wall penetrating radar

图5 铁片和LED灯成像结果Fig.5 The imaging result of iron sheet and LED light

图4展示了一款解决了浅表层杂波抑制和高精度成像难题的探墙雷达系统。此探墙雷达运用时频联合的信息处理方法解决了浅表层杂波抑制困难的问题，运用自聚焦成像的方法解决了近场高分辨成像困难的问题，实现了对浅表层小目标的精确探测。图5(a,b)给出了穿透4 cm水泥板对3 cm×3 cm铁片的试验场景和成像结果。使用时频联合杂波抑制算法能很好地对杂波进行抑制，而且不产生明显旁瓣。图5(c,d)给出了穿透2 cm木板对LED灯的试验场景和成像结果。该系统实现了对浅表层小目标的精确探测，可广泛应用于建筑质量评估、无损检测等领域。探墙雷达的性能指标如表2所示。

表2 探墙雷达性能指标

Tab.2 Performance index of WPR

指标名称性能参数探测深度(水泥)/cm>7探测深度(木板)/cm>8探测深度(装修层)/cm>15探测精度/mm<1成像分辨率/mm<2

2 无人机载微型合成孔径雷达

2.1 简介

无人机载微型合成孔径雷达通过距离向发射大带宽信号进行脉冲压缩，以及方位向进行合成孔径处理获取两维高分辨图像，相对于光电成像技术，合成孔径雷达具有全天时、全天候的技术特点[8]。图6所示是微型合成孔径雷达工作原理示意图。

近年来无人机技术发展迅速，小型无人机平台具有成本低、使用灵活的优势，适用于小型无人机平台的微型化合成孔径雷达成为热点研究方向。美国ImSAR公司研制了质量仅为两磅(0.9 kg)的NanoSAR系统，目前该雷达安装在“扫描鹰”无人机平台上，是目前世界上最小的SAR系统；美国Sandia国家实验室从20世纪90年代末期开始研制了系列化的无人机载SAR，最新一代的MiniSAR系统分辨率可达0.15 m[16]。国内外代表性产品的性能参数如表3所示。

图6 微型合成孔径雷达工作原理示意图

Fig.6 Working principle schematic diagram of small SAR

表3 微型SAR产品参数

Tab.3 Parameters of the small SAR product

产品名称质量/kg分辨率/m功耗/W美国SandiaMiniSAR12.20.15×0.15<60美国NanoSAR0.90.50×0.50<30中国SAR-SYM2.0<0.50×0.50<20荷兰MetaSensingMiniSAR20.01.0×1.0<250

图7 微带阵列天线和微波电路集成技术Fig.7 Microstrip array antenna and microwave circuit integration technology

2.2 信息处理难点与方法

小型无人机平台搭载能力有限，飞行稳定性差，运动误差显著，同时高分辨SAR成像对成像处理和运动补偿精度提出了更高的要求，因此微型高分辨SAR系统的主要关键技术包括宽带雷达微型化技术、高分辨微型无人机载SAR成像处理与运动补偿技术。在宽带雷达微型化技术方面，微型SAR系统综合采用了高效率微型化微带阵列天线技术、基于低温共烧陶瓷(Low temperature co-fired ceramic,LTCC)技术、微波电路集成技术和图形处理器(Graphics processing unit, GPU)实时处理技术实现了宽带雷达天线、射频收发信道和机上实时成像处理器的微型化设计，大幅度降低了系统的体积和重量，实现了雷达载荷的微型化。

在高分辨微型无人机载SAR成像处理与运动补偿技术方面，针对小型无人机平台和SAR系统成像参数的技术特点，提出了子孔径距离多普勒高分辨SAR成像算法，采用浮点/定点混合的SAR成像算法降低了成像处理的运算量，提出了基于惯导测量数据和基于回波数据相结合的成像参数估计和运动补偿技术，有效解决了低空慢速平台条件下的高分辨SAR成像和运动补偿问题。图8是高分辨微型SAR成像处理流程图。

图8 微型SAR成像处理流程图
Fig.8 Imaging processing flow chart of the small SAR

2.3 实例展示

图9展示了一款解决了微型化和运动补偿难的题微型合成孔径雷达系统。该系统主要由机上雷达载荷和地面系统组成，其中机上雷达载荷为微型化、低功耗、高分辨和实时成像能力的合成孔径雷达，完成雷达信号的发射和接收、回波信号的实时成像和图像数据压缩；地面处理系统主要完成SAR图像信息的接收和显示，雷达载荷和地面处理系统通过数据链实现双向数据通信。该系统开展了多型无人机飞行成像实验，获取了满意的成像效果，挂飞成像结果如图10所示，性能指标参数如表4所示。

图9 无人机载SAR系统

Fig.9 Unmanned airborne SAR system

Fig.10 Hanging fly imaging results

表4 微型SAR性能指标

Tab.4 Performance index of the small SAR

指标名称性能参数质量/kg<2功耗/W40作用距离/km>2距离向分辨率/m0.2方位向分辨率/m0.2

3 边坡雷达

3.1 边坡雷达简介

对边坡表面形变场进行监测的雷达称为边坡稳定性监测雷达，简称边坡雷达[10]。其在露天矿边坡、尾矿坝、大型水坝、山体边坡、桥梁和高层建筑的安全监测和灾害预警等领域有着重要作用。边坡雷达结合大带宽信号和合成孔径技术可以实现边坡表面的高分辨二维成像。通过对不同时间获取的多幅雷达图像进行差分干涉处理，从而实现对边坡表面径向形变场的高精度监测。该雷达的工作原理如图11所示。

边坡雷达根据方位向高分辨原理不同可以分为实孔径体制和合成孔径体制两种类型。表5给出了现有实孔径体制和合成孔径体制的边坡雷达主要产品参数[17-23]。

图11 边坡雷达工作原理示意图

Fig.11 Working principle schematic diagram of the slope radar

表5 边坡雷达产品参数

Tab.5 Parameters of the slope radar products

种类产品名称检测精度/mm每幅图像获取时间距离向分辨率/m方位向分辨率/m@1km实孔径瑞士GPRI0.02～4.0030min0.757.0澳大利亚SSR0.03～3.5015min0.759.0南非MSR0.90<30min0.504.4合成孔径欧盟LiSAR0.02～4.0030min0.503.0意大利IBIS-L/M0.03～4.008min0.5/0.754.4西班牙RiskSAR1.601min1.254.0荷兰FastGBSAR0.104s0.504.5

3.2 信息处理难点与方法

边坡雷达实现边坡表面形变场高精度监测的信息处理难点主要包括大气相位扰动和时间去相干两方面。大气相位扰动是指电磁波在空间中的传播速度会因为大气的影响而发生变化，因此接收回波的相位与大气相关。在边坡雷达多次观测间隔内大气发生变化会造成干涉结果中存在大气相位误差，严重影响形变反演精度。针对这一问题，一种信息处理解决方法是采用多参数模型法来对大气相位进行补偿，如通过建立一阶斜距模型或斜距-高程模型，选取成像结果中的稳定散射点建立干涉相位方程组，然后通过最小均方法来估算大气相位参数，进而对整个观测场景进行大气相位补偿，消除大气带来的干涉相位误差。时间去相干是指在采用边坡雷达进行长时间形变监测时，目标区域的散射特性会发生改变，尤其是对于自然地形下的植被覆盖区域，如植被的生长或消亡，会导致雷达图像相干性的降低，严重影响形变反演精度。针对这一问题，一种信息处理解决方法是利用动态永久散射体(Permanent scatterer, PS)技术来解决时间去相关的问题，首先基于幅度信息或相位信息选取在长时间范围内保持高相干性的散射点作为PS点，通过对PS点进行动态更新、差分干涉处理及形变分析，进一步反演得到整个监测场景内的形变信息。图12给出了边坡雷达形变反演信息处理流程图。

图12 边坡雷达形变反演处理流程图
Fig.12 Deformation inversion processing flow chart of the slope radar

3.3 实例展示

图13展示了一款解决了大气相位扰动和时间去相干难点的边坡雷达系统，该系统利用大带宽调频连续波信号和合成孔径技术实现二维高分辨成像，结合相位差分干涉技术实现边坡表面径向形变场的高精度监测，在露天矿边坡、尾矿坝、大型水坝、山体边坡、桥梁和高层建筑的安全监测和灾害预警中都取得了较好的效果。该边坡雷达系统的性能指标如表6所示。图14(a)为首钢水厂铁矿的一处边坡，图14(b)为边坡雷达反演出的形变量。

图13 边坡雷达

Fig.13 Slope radar

表6 边坡雷达性能指标

Tab.6 Performance index of the slope radar

指标名称性能参数指标名称性能参数监测精度/mm0.1距离向分辨率/m0.3每幅图像获取时间/min3～10方位向分辨率@1km/m4监测距离/m10～4000

图14 露天矿边坡形变监测结果

Fig.14 Deformation monitoring result of open pit mine

4 FOD雷达

4.1 FOD雷达简介

FOD雷达利用毫米波传播时受自然光和热辐射源影响小，穿透雾、烟、灰尘的能力强，测距、测角精度高的特性来探测异物[11-13]。FOD雷达通常采用线性调频连续波(Linear frequency modulation continuous wave, LFMCW)体制，利用同源激励同时产生发射信号和接收本振信号零差拍的原理，通过在时间上改变发射信号的频率，并测量接收信号相对于发射信号的频率的方法来测定异物目标相对雷达的距离。图15所示是FOD雷达工作原理示意图。

采用FOD雷达进行机场道面异物检测，有助于减少和杜绝由于机场道面异物入侵导致的安全事故和财产损失。表7所示是现阶段世界上已投入商业运营的4种FOD 探测系统。

图15 FOD雷达工作原理示意图

Fig.15 Working principle schematic diagram of the FOD radar

表7 商业运营的FOD系统参数

Tab.7 Parameters of the commercial operation FOD system

技术产品名称检测概率/%检测距离/m检测精度/m毫米波雷达英国Tarsier>903～20001.0以色列FODetect—451.6美国FODFinder—70～2751.5视频摄像新加坡iFerret>92<10001.0

采用毫米波雷达技术的FOD探测系统不容易受到天气条件(例如阴雨)和光线条件(例如黑夜)的制约，采用单一视频摄像技术的FOD探测系统比较容易受到环境影响。虽然中国的FOD雷达的研制工作起步较晚，但进展迅速，尤其是在远距离高分辨检测以及低虚警、高检测概率检测等技术难题上取得突破，目前已经出现可以商用化的产品。

4.2 信息处理难点与方法

FOD雷达对机场道面异物进行检测主要有两个关键问题：(1)小目标的远距离高分辨检测；(2)低虚警和高检测概率检测。为了实现小目标高分辨检测，FOD雷达选用毫米波段的调频连续波体制。高工作频率更容易实现大带宽、高分辨率检测，且该频段天线具有窄波束低旁瓣的性能，可以实现更高的测角精度。为实现小目标远距离探测，在系统设计上增加天线增益和射频前端发射功率、降低接收机噪声系数，并利用相参积累等信息处理手段提高信噪比，从而增大检测作用距离。

为了达到低虚警和高检测概率检测，首先考虑克服地杂波干扰。雷达工作过程中，受高功率地杂波干扰，目标检测在不同的距离-方位单元杂波变化很剧烈，传统的恒虚警检测算法不适用于该杂波背景，为此采用杂波图对消技术，实现对目标的距离-方位二维低虚警高检测概率检测。另外，雷达在工作过程中机场跑道上飞机、车辆等仍然正常运行，为了使雷达不因飞机和车辆等强目标影响，在射频接收链路增加限幅器防止功率饱和，增大ADC采样动态范围，并运用目标检测信息处理方法在距离、方位和速度多个维度识别大型移动目标，从而可将异物类型区分为跑道异物或其他类型异物(人、车和飞机等)。FOD雷达信息处理流程如图16所示，图中回波预处理包括数字下变频、FIR滤波、抽取、加窗、回波积累和快速傅里叶变换等，之后通过杂波图检测算法、目标融合算法和大目标识别算法等对目标进行多重检测与识别。

图16 FOD雷达信息处理流程图
Fig.16 The information processing flow chart of the FOD radar

4.3 实例展示

图17展示了一款实现了小目标的远距离、高分辨、低虚警和高概率检测的FOD雷达系统，该系统通过架设在机场跑道一侧的塔架上，对跑道进行持续不断的往返扫描来探测异物，实现了对异物全天时、全天候的检测与告警。FOD雷达系统对多种异物的探测结果如图18所示。该系统对直径43 mm的高尔夫球探测性能如表8所示。

图17 FOD雷达

Fig.17 FOD radar

Fig.18 Foreign object debris detection result

表8 FOD雷达性能指标

Tab.8 Performance index of the FOD radar

指标名称性能参数检测距离/km>1检测概率/%>99虚警时间/h8距离向分辨率/m<3方位向分辨率/(°)<0.5

5 结束语

民用雷达的发展十分迅速，在未来会有更多的雷达走进人民的生活中。为了满足更多的民用需求，雷达的性能需要进一步提升，雷达信息处理的新方法与新技术是当今需要加紧研究的重要课题。本文对代表性民用雷达进行了综述介绍，介绍了新体制探墙雷达、微型SAR、边坡雷达和FOD雷达的新趋势和新技术、信息处理的关键问题和解决方案，并举例展示了具有代表性的系统和试验结果。民用雷达在未来仍会加速发展，其应用前景必将更加光明。

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New System Civil Radar and Real-Time Information Processing

Long Teng1，2， Ding Zegang1，2， Li Yinchuan1，2， Tian Weiming1，2， Liu Haibo1，2， Yao Di1，2， Zeng Tao1，2

(1. Radar Research Lab, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China; 2. Beijing Key Laboratory of Embedded Real-Time Information Processing Technology, Beijing, 100081, China)

With the development of antenna manufacturing technology, ultra-wideband technology, synthetic aperture technology and signal processing technology, the radar volume is decreasing, and radar detection accuracy and imaging resolution are greatly improved. Furthermore, radar began to be active in the civilian field. New civil radars which are used in penetrating imaging, microwave remote sensing imaging, landslide monitoring and airport foreign object debris detection are developing rapidly. In order to make civil radars with higher and more stable performance in a complex natural environment, radar signal processing technology has been innovating. Here, we introduce the new trends and new technologies of civil radars, as well as the key issues and solutions of signal processing for the wall-penetrating radar, the small SAR, the slope radar and the foreign object debris(FOD) radar.

civilian radar; wall-penetrating radar; small SAR; slope radar; FOD radar

国家自然科学基金(61427802，61370017)资助项目；长江学者奖励计划(T2012122)资助项目;高等学校学科创新引智计划(B14010)资助项目。

2017-05-05；

2017-06-15

TN95