基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验

航空发表于 2010-11-14 09:57:45

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航空发表于 2010-11-14 09:58:13

第30 卷　第7 期航　空　学　报Vol130 No17 　2009 年　　7 月ACTA AERONAU TICA ET ASTRONAU TICA SINICA J uly 　2009 收稿日期: 2008205204 ; 修订日期: 2008210230 基金项目: 国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合资助 项目(60879025) ;民航数据通信及新航行系统科研基地 开放研究基金 通讯作者: 宁焕生E2mail : ninghuansheng @vip . sina. com 　　文章编号:100026893 (2009) 0721312207 基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验 陈唯实1 , 宁焕生1 , 李敬2 , 毛峡1 , 王宝发1 (1. 北京航空航天大学电子信息工程学院, 北京　100191) (2. 中国民用航空总局航空安全技术中心, 北京　100028) Avian Radar Detection Experiment Based on Analysis of Bird Targets’Scattering Characteristics Chen Weishi1 , Ning Huansheng1 , Li J ing2 , Mao Xia1 , Wang Baofa1 (1. School of Elect ronic Information Engineering , Beijing University of Aeronautic and Ast ronautics , Beijing 　100191 , China) (2. Center of Aviation Safety Technology , Civil Aviation Administ ration of China , Beijing 　100028 , China) 摘　要: 鸟类目标散射特性研究是雷达探鸟系统探测性能分析的理论基础。基于此,首先进行了鸟类目标散 射特性分析,采用实验数据构造的理论统计模型,估计出单只鸟和鸟群的雷达散射截面(RCS) 量级范围。然 后,详细介绍了雷达探鸟实验系统的系统结构、探测性能和飞鸟目标识别算法。最后,基于外场实验获取的雷 达探鸟图像序列提取出飞鸟目标轨迹与相关信息,验证了雷达探鸟的可行性,并通过对不同实验结果的分析 提出了抑制虚警和漏警的算法改进方向。 关键词: 鸟; 雷达散射截面; 雷达; 探测; 虚警 中图分类号: TN95 　　　文献标识码: A Abstract : The study of scattering characteristics of bird target s is the theoretical foundation for the perfor2 mance analysis of an avian radar system. This article first analyzes the scattering characteristics of bird target s by means of a statistical model based on experimental measurement s to estimate the radar cross section (RCS) order2of2magnitude of a single bird and a flock of birds. Then it int roduces in detail the system architecture , detection performance and algorithm of the avian radar experimental system for flying bird detection. Finally , flying bird target t rails and correlative information are ext racted f rom avian radar image sequences collected during outfield experiment s , which verify the feasibility of bird detection with radar , and some prospect of algorithm improvement for reducing false alarm and missing alarm is proposed af ter an analysis of different experimental result s. Key words : birds ; radar cross section ; radar ; detection ; false alarm 　　早期利用雷达探测空中目标时,人们将那些 不存在明显反射源的回波信号称为“仙波”,其实 这些“仙波”通常是由飞鸟产生的。尽管来自一 只鸟的回波很小,但如果距离足够近或者雷达的 探测能力足够强,它仍能被检测到。对于探测目 标不是飞鸟的雷达系统,“仙波”干扰了雷达的正 常工作,属于杂波,需要从雷达回波中滤除。近几 十年来,随着鸟击(飞机撞鸟) 事件的频繁发生,鸟 击防范成为民航界关注的重大课题,“仙波”由杂 波变为探测对象,雷达探鸟作为飞鸟探测的主要 技术手段已发展成雷达领域重要的研究方向。 国外成熟的机场雷达探鸟系统包括加拿大Sicom Systems 公司开发的Accipiter 系统和美国De2 Tect 公司开发的Merlin 系统。鸟击风险与鸟的 质量有关,中、大型鸟和鸟群对飞行安全的威胁最 大,其雷达散射截面(Radar Cross Section ,RCS) 也较大,更易于被雷达系统发现。本文基于鸟类 目标散射特性分析,介绍了雷达探鸟实验涉及的 关键技术。 1 　鸟类目标散射特性分析 人们针对鸟类目标进行了大量暗室测量实 验,认为鸟的RCS 与其质量和电磁波的工作波 长存在一定联系。在S 波段,质量70 g 的欧椋 鸟的平均RCS 为10 cm2 ,而质量1 000 g 的野鸭 的平均RCS 为100 cm2 [ 3 ] 。鸽子在U HF 波段具 　第7 期陈唯实等:基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验　 有11 cm2 的平均RCS ,在S 波段为80 cm2 ,在X 波段为15 cm2 。此外,鸟的雷达回波由其翅膀 扇动形成周期性变化。翅膀扇动引起10 dB 的 RCS 起伏是很平常的,有时候会发现单只被跟踪 鸟在翅膀扇动率上的RCS 起伏为30～40 dB 。 翅膀扇动频率的一个估计由f = 572/ L01827 给出, f 为翅膀扇动频率, Hz ; L 为翅膀长度,mm 。另 外,同一只鸟处于不同状态时(迁徙或觅食) ,因飞 行方式不同,其RCS 也有变化。 可见,鸟类作为复杂的生物体,其精确建模非 常困难,目前国内外尚无相关报道。鸟体重的 65 %由水形成,水是一种具有较大介电常数的物 质,可以形成相对较大的回波反射率,普遍认为鸟 类目标RCS 主要是由其体内的水反射形成的,因 此水球建模是一种常见的理论近似方法。但该 方法过于粗糙,且对于许多鸟和工作波长来说,水 球模型处于谐振区甚至瑞利区,其计算值起伏太 大,不适于工程应用。因此,工程上通常基于大量 实验测量数据给出计算单只鸟RCS 的近似统计模 型为 σ = 0155W1/ 3λ λ/ W1/ 3 < 514 2 512W2λ- 4 λ/ W1/ 3 > 514 (1) 式中:W 为鸟的质量,g ;λ为波长,cm。统计模型 的计算结果基于大量实验数据,更符合鸟类RCS 的平均统计特性,适于估计各种鸟RCS 值的量级 范围。 鸟群对雷达的影响与其总体RCS 有关,根据 鸟群的规模,可以推算出其RCS。最简单的情况 是,假设鸟之间的距离足够大,且分布和取向随 机,忽略单只鸟之间的互耦,用鸟的数量乘以单只 鸟RCS。表1 给出了一些代表性的鸟群在一个 很广的区域内的外场RCS 测量值σ, 密度和体积 反射率η等数据,适用频率从S 波段到X波段。可 见,迁徙鸟群的总体RCS 通常大于1 m2 。因此在 工程应用中,从S 波段到X波段,单只鸟通常具有 1～100 cm2 的平均RCS ,其中:小鸟RCS 约5 cm2 , 中鸟RCS 约50 cm2 ,大鸟RCS 约100 cm2 。 表1 　鸟群目标散射特性[ 5] Table 1 　Scattering characteristics of bird flock targets[ 5] 鸟的类型影响区域/ km2 鸟的数量鸟的密度/ (只·m- 3) σ/ m2 η/ cm - 1 较低山谷中的山鸟105 108 10 - 6 5～50 10 - 11～10 - 10 单个栖息的山鸟103～104 107 10 - 6～10 - 5 5～50 10 - 11～10 - 9 海岸区乌鸦、欧鸟、鹅和鸭103 104～106 10 - 9～10 - 6 10～500 10 - 13～10 - 9 加利福尼亚海岸迁徙的海鸥103 > 106 10 - 5 50～500 10 - 9～10 - 8 佐治亚海岸的角嘴海雀10 105 10 - 4 50～500 10 - 9～10 - 8 美国湾海岸的涉水鸟105 106 10 - 9 50～500 10 - 13～10 - 12 美国洛杉矶山脉东部迁徙鸟107 109 10 - 7 1～50 10 - 13～10 - 12 非洲草原群体繁殖的奎利亚雀2 > 107 10 - 2 5～50 10 - 7～10 - 6 2 　雷达探鸟实验系统 北京航空航天大学与中国民用航空总局航空 安全技术中心和北京首都国际机场合作,搭建了 雷达探鸟实验系统,为我国的雷达探鸟和鸟击防 范研究迈出了重要一步。下面分别从系统结构、 系统探测性能分析和数据处理方法3 个方面对该 系统进行介绍。 211 　系统结构 本实验系统配备了一部峰值功率6 kW 的X 波段海事雷达(Model 1941 Mark22) ,垂直波束的 宽度为22°,水平波束的宽度小于119°; 天线为 112 m 的波导缝隙T 型天线,转速为24 r/ min ;脉 冲重复频率为1～2 kHz ,脉宽为0108～0130μs。 在外场实验中,将雷达固定在梯形支架上,并架 设于小型轿车顶部进行水平扫描,距地面2～ 3 m ,由蓄电池进行供电,如图1 (a) 所示。该雷 达获取的探鸟雷达平面位置指示( Plane Position Indicator ,PPI) 图像通过图像采集卡(帧/ 21 5 s) 输出到计算机上,利用飞鸟目标识别算法进行 实时处理,生成便于观测的融合图像,同时将数 据保存起来,以便深入研究,系统结构如图1 ( b) 所示。 212 　系统探测性能分析 机场雷达探鸟系统对风险系数不同的小、中、 大型鸟和鸟群的探测距离是机场鸟情观测人 1313 　　航　空　学　报第30 卷 图1 　雷达探鸟实验系统 Fig11 　Avian radar experimental system 　　 员非常关心的问题。已知雷达探鸟实验系统配 备的海事雷达可以探测到251 0 n mile 距离上的 RCS 为1 m2 的渔船,由雷达方程(雷达最大作 用距离的4 次幂与所探测目标的RCS 成正比) 可知,一个能在2510 n mile 的距离探测RCS 为 1 m2的目标(鸟群) 的雷达同样能在719 n mile 的 距离上探测到100 cm2 的目标(一只大鸟) , 在 616 n mile 的距离上探测到50 cm2 的目标(一只 中鸟) ,在317 n mile 的距离上探测到5 cm2 的目 标(一只小鸟) 。 213 　飞鸟目标识别算法 飞鸟目标识别算法是雷达探鸟实验系统的技 术核心,包括背景差分、噪声抑制、目标信息提取 和坐标融合4 个部分,如图2 所示。 背景差分是飞鸟目标识别的第一步,即从探 鸟雷达图像中减去背景信息,因此构造一个纯净 的背景成为问题的关键。平均值法是最为简单实 用的背景图像提取方法,该算法采用了一种新颖 的主成分分析( Principal Component Analysis , PCA) 方法构造背景图像,每幅雷达图像都包含背 景和运动目标(飞鸟) ,因此背景可视为最大的主 成分[ 9 ] 。PCA 方法构造背景图像效率相对较低, 图2 　飞鸟目标识别算法流程图 Fig12 　Algorithm diagram for flying bird target detection 　　 考虑到背景图像随时间存在细微变化,因此在工 程应用中,往往每隔一定时间就采用平均值法构 造一次背景信息,即将前若干帧图像叠加取平均 值,获得实时的背景图像。 经过背景差分的雷达图像仍包含以边缘杂波 为主的大量噪声,有必要通过中值滤波、阈值分割 和形态学处理进行噪声抑制。边缘杂波通常为互 不连通的区域,通过中值滤波可以降低其灰度值, 扩大杂波与目标之间的灰度区别,为阈值分割创 造条件。阈值的选择是分割的关键,如果阈值设 定过高,就会漏掉许多小目标;相反,如果阈值设 定过低,系统就会受到杂波的干扰而产生大量“虚 警”。当前的系统有固定阈值和自适应阈值两种 选择方法[ 10 ] 。前者一般是根据经验为雷达图像 选择一个固定的全局阈值,该方法效率很高,但不 能随图像的变化而进行动态调整,因而具有一定 的局限性。后者分别处理雷达图像的不同区域, 根据其灰度分布自适应地选择阈值,该方法可以 随图像中杂波灰度的变化而对阈值进行动态调 整,具有“恒虚警”的特点。 基于非线性算子的形态学,是一种相对独立 的图像分析方法,对于PPI 图像,它较之常规算 法运算速度更快且去噪效果更好。因此,经过阈 值分割的图像采用形态学进行噪声抑制,去除那 些像素过少的目标。膨胀和腐蚀是形态学的基本 操作。膨胀是一种扩展的变换,增大原物体的面 积,填充物体间小的孔洞和沟壑。A 被B 膨胀, 可定义为 1314 　第7 期陈唯实等:基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验　 A Ý B = { z | (B ^ ) z ∩A ≠ Á} (2) 腐蚀是一种反扩展变换,压缩物体并将有细 微联系的物体分离。A 被B 腐蚀,可定义为 AΘB = { z | ( B) z ∩Ac ≠ Á} (3) 在实际的图像处理过程中,膨胀和腐蚀经常结合 使用。一幅图像往往经过一系列的膨胀与腐蚀处 理,采用相同或不同的结构单元。膨胀和腐蚀 并不是互逆的操作,先腐蚀后膨胀的结果不是保 持原状,而是消除像素很少的区域,同时使像素较 多的连通区域面积保持不变。 经过背景差分和噪声抑制的探鸟雷达PPI 图像中,相互联结的高亮区域的集合构成一个限 于当前分辨能力的飞鸟目标。通过区域标记和区 域面积测量 ,提取出目标中心坐标和大小等信 息。在区域标记过程中,由于所处理的PPI 图像 是二值的,所以处理后每个像素的值即为其所处 理的区域标号(1 ,2 ,3 , ⋯) ,采用8 连通判别算 法,标识所有不连通的目标区域。在区域标记 的基础上,通过对雷达图像中各种不同标号的 像素区域进行操作,统计出所有目标区域的像 素数n 和中心坐标( x0 , y0 ) 。PPI 图像中心定义 为坐标原点, x 轴水平向右, y 轴垂直向上。中 心坐标为 x0 = C Σ ( x , y) ∈S 　x/ n y0 = C Σ ( x , y) ∈S 　y/ n (4) 式中: S 为单一目标连通区域; C 为量程系数,反 映选择不同量程时每个像素代表的实际距离。 按照通常的习惯,可以将直角坐标转化为极 坐标,并将其与人工绘制的坐标系相融合,图像中 心定义为极点,极轴水平向右,取逆时针为正方 向,方便观测人员读取。 3 　雷达探鸟实测结果与分析 2007 年春秋两季(候鸟迁徙高峰期) ,基于雷 达探鸟实验系统于北京市沙河水库北岸进行了多 次外场实验。利用实验采集的探鸟雷达PPI 图 像序列,提取出飞鸟目标轨迹与飞鸟目标信息,从 而验证了该系统探鸟的可行性。 311 　飞鸟目标轨迹提取 图3 (a) 为某日清晨采集的一组探鸟雷达PPI 图像序列中的一帧(量程为015 n mile) ,当时鸟 类不活跃,只有零星小型水禽(RCS < 50 cm2 ) 活 动。图像上方的大块黑色区域为水面,飞鸟目标 呈现出若干明亮像素组成的连通区域(亮斑) ;其 余的大量杂波由水库附近的建筑物、树林和农田 产生,属于背景信息。由于飞鸟目标的回波相对 较弱,其亮斑的灰度级一般等于甚至略低于背景 信息。因此,采用背景杂波抑制的方法对该图像 序列进行处理,去除背景,生成飞鸟目标轨迹如图 3 (b) 所示。显然,图中有两只飞鸟目标,当前帧 的回波斑点用最高的亮度表示,先前帧的回波斑 点亮度随时间逐帧变暗,形成余晖效果。 图3 　飞鸟目标轨迹提取 Fig13 　Trail ext raction of flying bird target s 312 　飞鸟目标信息提取 图4 (a) 为某日傍晚采集的一组探鸟雷达PPI 图像序列中的一帧(量程为015 n mile) ,当时鸟 类活跃,水面上常有数10 只候鸟组成的鸟群频繁 活动。该图像首先经过背景差分(图4 ( b) ) 剔除 1315 　　航　空　学　报第30 卷 了主要的背景信息,但仍包含大量边缘杂波;然 后,由噪声抑制消除图像中残存的杂波,其中阈值 设定为140 ,形态学处理采用2 次腐蚀和1 次膨 胀,结果如图4 (c) 所示;最后,将余下的目标以亮 点的形式标识在雷达极坐标系中(图4 (d) ) ,并提 取出包括极坐标(ρ,θ) 和像素数n 在内的飞鸟目 标信息,见表2 所列。 图4 　飞鸟目标信息提取 Fig14 　Information ext raction of flying bird target s 表2 　飞鸟目标信息 Table 2 　Information of flying bird targets 目标序号ρ/ m θ/ (°) n 1 7871 4 9812 45 2 7601 6 8319 57 3 6411 2 9218 27 4 5981 4 9118 33 5 6141 7 6813 39 6 5741 0 7410 102 7 5571 7 10018 29 8 7231 1 4319 60 9 9811 3 3110 34 10 5311 1 6916 48 11 5371 1 6518 33 12 5571 9 5813 68 13 6191 5 5016 21 14 7461 0 3911 57 15 8651 5 3111 14 16 7471 2 3211 54 17 3781 4 6917 32 18 3831 8 12012 21 19 3531 8 11512 14 20 7421 0 1918 33 21 2441 3 6817 29 22 8371 6 17814 33 23 5901 2 32819 24 图4 (d) 中共标识飞鸟目标23 个,但仍难免 存在“漏警”和“虚警”。所谓“漏警”,就是未能探 测到本该探测到的真实目标;所谓“虚警”,就是将 假目标和噪声作为真实目标加以报警。根据实验 现场的观测情况,鸟类活动区域集中在水库的水 面上空,因此目标1～21 为飞鸟目标的可能性很 1316 　第7 期陈唯实等:基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验　 大,而目标22 和23 可能属于假目标。如果设置 更高的噪声抑制条件,比如设定更高的阈值或进 行更多次的腐蚀处理,则在排除假目标的同时也 会降低系统探测小目标的能力;如果设置较低的 噪声抑制条件,比如设定较低的阈值或进行较少 次的腐蚀处理,则在提高系统探测能力的同时也 会引入较多的“虚警”目标。表3 列出了降低“漏 警率”后提取的飞鸟目标信息,该处理过程中阈值 设定为130 ,形态学处理采用2 次腐蚀和1 次膨 胀,带“ 3 ”的为新发现的目标。较之于表2 ,在新 发现的6 个目标中,目标2 、目标16 和目标18 出 现在水面上,其属于飞鸟目标的概率较大,由于其 RCS 较小,若阈值设定较高则不易识别而导致 “漏警”;目标26 、目标27 和目标29 出现在水库 北岸的树林中,属于假目标的概率较大,若阈值设 定较低则导致“虚警”。 表3 　降低“漏警率”后提取的飞鸟目标信息 Table 3 　Information of flying bird targets with lower missing alarm rate 目标序号ρ/ m θ/ (°) n 1 78719 9814 28 2 3 77211 8410 9 3 75219 8318 22 4 64112 9218 12 5 59814 9118 23 6 61417 6813 27 7 57410 7410 72 8 55717 10018 14 9 72311 4319 39 10 98113 3110 18 11 53111 6916 36 12 53711 6518 20 13 55719 5813 48 14 61915 5016 11 15 74910 3819 36 16 3 73416 14015 8 17 86818 3110 9 18 3 64013 4016 5 19 74712 3211 33 20 37814 6917 23 21 38119 11917 11 22 34817 11419 12 23 74017 1915 23 24 24413 6817 14 25 83317 17814 19 26 3 87210 18010 5 27 3 90112 19114 15 28 59012 32819 17 29 3 71914 30514 11 　　在工程应用中,本实验系统的“漏警率”和“虚 警率”在可以接受的范围内,一般不会影响系统的 正常工作。当然,要准确区分飞鸟目标与假目标, 将“漏警率”和“虚警率”同时限制在更低的水平, 一方面可以采用311 节的方法,通过提取飞鸟目 标轨迹确定飞鸟目标,因为飞鸟目标会在连续几 帧图像中出现而形成轨迹,而假目标只会随机地 出现在某帧图像中;另一方面,可以引入基于数据 关联的多目标跟踪算法,在初步识别的基础上对 飞鸟目标进行跟踪。成熟的雷达探鸟系统往往首 先设定较低的噪声抑制条件,通过牺牲“虚警率” 实现低“漏警率”,再通过跟踪算法将“虚警率”恢 复到低水平。 4 　结论与展望 雷达探鸟实验系统的性能同时取决于两方 面:一方面是雷达的探测能力,选用探测能力更强 和分辨率更高的雷达能够在更远距离上探测到 RCS 更小的飞鸟目标;另一方面是基于现有数据 的飞鸟目标识别与跟踪算法,为提高算法的识 别率,就要设定较低的阈值,同时也会引入大量 的假目标,优良的跟踪算法可以在跟踪小目标 的同时排除假目标。作为本文工作的继续,将 基于数据关联技术的多目标识别跟踪算法应用 于雷达探鸟是今后的工作重点,其目的就在于 实现在噪声环境中,同时跟踪未知数目的多个 目标,使系统在实现低“漏警率”的同时保持低 “虚警率”。 参　考　文　献 [ 1 ] 　Skolnik M I. 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carole 发表于 2010-11-16 01:24:37

谢谢~~~~~~~

醒不来睡不着 发表于 2010-12-2 20:13:37

向各位老师学习

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