海杂波背景下基于MBMC的低空风切变风速估计方法

doi:10.3969/j.issn.1001-506X.2020.11.09

系统工程与电子技术 ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (11): 2481-2487.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.11.09

海杂波背景下基于MBMC的低空风切变风速估计方法

李海¹(), 刘志鑫¹(), 程伟杰¹(), 庄子波²(), 范懿¹()

1. 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室, 天津 300300
2. 中国民航大学飞行技术学院, 天津 300300

收稿日期:2020-03-03 出版日期:2020-11-01 发布日期:2020-11-05
作者简介:李海(1976-),男,教授,博士,主要研究方向为机载气象雷达信号处理、分布式目标检测与估计、自适应信号处理、动目标检测与参数估计。E-mail:elisha1976@163.com|刘志鑫(1993),男,硕士研究生,主要研究方向为机载气象雷达信号处理。E-mail:liuzhixin_cauc@163.com|程伟杰(1993-),男,硕士研究生,主要研究方向为机载气象雷达信号处理。E-mail:2018022081@cauc.edu.cn|庄子波(1980-),男,副教授,硕士,主要研究方向为航空气象。E-mail:zbzhuang@cauc.edu.cn|范懿(1976-),女,讲师,博士,主要研究方向为机载雷达信号处理。E-mail:yifan@cauc.edu.cn
基金资助:
民机项目(MJ-2018-S-28);航空基金项目(20182067008);国家自然科学基金(U1433202);国家自然科学基金(U1733116);中央高校基本科研业务费项目(3122018D008);中国民航大学蓝天教学名师培养经费资助课题

Low-altitude wind shear wind speed estimation method based on MBMC under sea clutter

Hai LI¹(), Zhixin LIU¹(), Weijie CHENG¹(), Zibo ZHUANG²(), Yi FAN¹()

1. Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China
2. College of Flight Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China

Received:2020-03-03 Online:2020-11-01 Published:2020-11-05

摘要/Abstract

摘要：

当机载气象雷达在海杂波背景下探测低空风切变时,海杂波信号会覆盖低空风切变信号,造成风速无法准确估计。针对上述问题,提出了一种在海杂波背景下基于多波束多级联(multi-beam multi-cascade, MBMC)的低空风切变风速估计方法。该方法首先利用空时插值算法矫正机载前视阵海杂波的距离依赖性,然后对空间多波束联合时域三次滑窗后的输出再级联多普勒滤波器,构造得到降维变换矩阵,执行空、时域联合自适应处理,最后通过构造代价函数估计得到风场速度。仿真结果表明,在海杂波背景下本文方法可以实现风场速度的准确估计,且具有较好的稳健性。

关键词: 机载气象雷达, 低空风切变, 风速估计, 海杂波

Abstract:

When the airborne weather radar detects low-altitude wind shear under the background of sea clutter, the sea clutter signal will cover the low-altitude wind shear signal, making it impossible to accurately estimate the wind speed. In view of the above problems, a low-altitude wind shear wind speed estimation method is proposed based on multi-beam multi-cascade (MBMC) under the background of sea clutter. Firstly, This method uses the space-time interpolation algorithm to correct the distance dependence of the airborne forward-looking sea clutter, and then cascades the Doppler filter to the output of the adjacent multi-beam in the spatial domain joint sliding three times in the time domain, constructing a dimensionality reduction matrix, performing joint adaptive processing in space and time domains, and finally constructing a cost function to estimate the wind field velocity. The simulation results show that the proposed method can accurately estimate the wind speed under the background of sea clutter, and has good robustness.

Key words: airborne weather radar, low-altitude wind shear, wind speed estimation, sea clutter

中图分类号:

TN959.4

李海, 刘志鑫, 程伟杰, 庄子波, 范懿. 海杂波背景下基于MBMC的低空风切变风速估计方法[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(11): 2481-2487.

Hai LI, Zhixin LIU, Weijie CHENG, Zibo ZHUANG, Yi FAN. Low-altitude wind shear wind speed estimation method based on MBMC under sea clutter[J]. Systems Engineering and Electronics, 2020, 42(11): 2481-2487.

图/表 9

图1

图2

图3

表1

图4

图5

图6

图7

表2

参考文献 22

1	吴仁彪, 卢晓光, 李海, 等. 机载前视风切变检测气象雷达的研究进展[J]. 数据采集与处理, 2014, 29 (4): 496- 507.
	WU R B , LU X G , LI H , et al. Overview on airborne forward-looking weather radar with windshear detection capability[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2014, 29 (4): 496- 507.
2	梁爱民, 陈露. 低空风切变与飞行安全[J]. 中国民用航空, 2009.
	LIANG A M , CHEN L . Low level windshear and flight safety[J]. China Civil Aviation, 2009.
3	BAXA E G, LAI Y C, KUNKE M W. New signal processing developments in the detection of low-altitude windshear with airborne Doppler radar[C]// Proc. of the Record of the IEEE National Radar Conference, 1993: 269-274.
4	MOSCARDINI C, BERIZZI F, MARTORELLA M, et al. Spectral modelling of airborne radar signal in presence of windshear phenomena[C]//Proc.of the Radar Conference, 2009.
5	吴仁彪, 张彪, 李海, 等. 基于空时自适应处理的低空风切变风速估计方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37 (3): 631- 636.
	WU R B , ZHANG B , LI H , et al. Wind speed estimation for low-attitude windshear based on space-time adaptive processing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37 (3): 631- 636.
6	LI H, ZHANG B, WU R B, et al. Wind speed estimation for low-altitude windshear based on space-time APES[C]//Proc.of the IEEE International Radar Conference, 2015: 521-526.
7	白健, 李勇, 高霞, 等. 基于Prony模型的低空风切变快速检测算法[J]. 计算机测量与控制, 2009, (10): 20- 22.
	BAI J , LI Y , GAO X , et al. Low-level wind shear detection algorithm based on prony model[J]. Computer Measurement & Control, 2009, (10): 20- 22.
8	李海, 周盟, 陈筱浅, 等. 基于多通道联合自适应处理的微下击暴流中心风速估计方法[J]. 电子与信息学报, 2017, 39 (7): 1619- 1625.
	LI H , ZHOU M , CHEN X Q , et al. Multiple Doppler channels joint adaptive processing based central wind speed estimation for microburst[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2017, 39 (7): 1619- 1625.
9	LI H , ZHOU M , GUO Q H , et al. Compressive sensing-based wind speed estimation for low-altitude wind-shear with airborne phased array radar[J]. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2018, 29 (2): 719- 732.
10	LI H, WANG J, GUO Q H, et al. Wind speed estimation of low-altitude wind-shear based on comined space-time main channel adaptive processing[C]//Proc.of the IET International Radar Conference, 2018: 17-19.
11	LI Y, LI H, WU R. Wind speed estimation of low-altitude wind-shear based on generalized adjacent multi-beam space-time adaptive processing under aircraft yawing[C]//Proc.of the 14th IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP), 2018: 220-223.
12	许小剑. 时变海面雷达目标散射现象学模型[M]. 北京: 国防工业出版社, 2013.
	XU X J . Radar phenomenological models for ships on time-evolving sea surface[M]. Beijing: National Defense Indutry Press, 2013.
13	徐湛, 苏芳, 万建伟, 等. 时空相关K分布海杂波的建模与仿真[J]. 系统仿真学报, 2011, (5): 30- 33.
	XU Z , SU F , WANG J W , et al. Modeling and simulation of temporal-spatial Correlated K-distributed Sea Clutter[J]. Journal of System Simulation, 2011, (5): 30- 33.
14	张民. 海面目标雷达散射特性与电磁成像[M]. 北京: 科学出版社, 2015.
	ZHANG M . Radar scattering characteristics and electromagnetic imaging of sea targets[M]. Beijing: Science Press, 2015.
15	XIN Y Z , LIAO G , YANG Z , et al. A deterministic sea-clutter space-time model based on physical sea surface[J]. IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 1- 15.
16	BOYER E , LARZABAL P , ADNET C , et al. Parametric spectral moments estimation for wind profiling radar[J]. IEEE Trans.on Geoscience & Remote Sensing, 2003, 41 (8): 1859- 1868.
17	姚晖.分布式信号源参数估计技术研究[D].郑州:解放军信息工程大学, 2013.
	YAO H. Research on parameter estimation method for distributed sources[D]. Zhengzhou: PLA Information Engineering University, 2013.
18	姜晖.非均匀杂波环境下机载雷达STAP方法研究[D].西安:西安电子科技大学, 2010: 33-44.
	JIANG H. Study on STAP approaches for airborne radar in nonhomogeneous clutter environment[D]. Xi'an: Xidian University, 2010: 33-44.
19	岳兵, 李明, 廖桂生. 基于空时插值的机载雷达杂波距离依赖性补偿方法[J]. 系统工程与电子技术, 2010, 32 (8): 1557- 1561.
	YUE B , LI M , LIAO G S . Compensation of range dependence for airborne radar based on space-time interpolation[J]. Systems Engineering and Electronics, 2010, 32 (8): 1557- 1561.
20	王永良, 彭应宁. 空时自适应信号处理[M]. 北京: 清华大学出版社, 2000: 58- 87.
	WANG Y L , PENG Y N . Space-time adaptive processing[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2000: 58- 87.
21	陈建文, 皇甫堪, 周良柱, 等. 多波束时域滑窗空时自适应方法及其性能分析[J]. 国防科技大学学报, 1999, (4): 47- 50.
	CEHN J W , HUANGFU K , ZHOU L Z , et al. Multiple-beam STAP approach with time-delay taps and performance analysis[J]. Journal of National University of Defense Technology, 1999, (4): 47- 50.
22	冯晓宇, 谢军伟, 张晶, 等. 基于改进最速下降LCMV算法的稳健波束形成[J]. 传感器与微系统, 2018, 37 (4): 108- 111.
	FENG X Y , XIE J W , ZHANG J , et al. Robust beam-forming based on improved steepest descent LCMV algorithm[J]. Transducer and Microsystem Technologies, 2018, 37 (4): 108- 111.

参数名称	参数值
载机高度/m	600
载机速度/(m/s)	75
雷达波长/m	0.05
脉冲重复频率/Hz	7 000
主瓣方向/(°)	(60, 0)
阵元数	8
采样脉冲数	64
信噪比/dB	5
杂噪比/dB	30
距离分辨率/m	150

不同海面风速/(m/s)	均方根误差/(m/s)
2	1.47
5	1.68
8	2.73

[1]	李海, 程伟杰, 谢瑞杰. 基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(4): 1174-1181.
[2]	时艳玲, 王磊, 李君豪. 基于投影空间下奇异值分解的海面小目标CFAR检测[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(2): 512-519.
[3]	薛春岭, 曹菲, 孙庆, 秦建强, 冯晓伟. 基于多特征信息融合的海面微弱目标检测[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(11): 3338-3345.
[4]	李海, 呼延泽, 毛志杰. 强杂波下基于压缩感知的低空风切变速度解模糊[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(10): 3029-3036.
[5]	于伟强, 汪飞, 孙萍, 周建江, 陈军. 杂波背景下机载雷达信号参数的射频隐身优化[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(11): 3194-3201.
[6]	杜延磊, 高帆, 刘涛, 杨健. 基于数值仿真的X波段极化SAR海杂波统计建模与特性分析[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(10): 2742-2755.
[7]	施赛楠, 董泽远, 杨静, 杨春娇. 基于时频图自主学习的海面小目标检测[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(1): 33-41.
[8]	李海, 宋迪, 呼延泽, 冯青, 庄子波. LFMCW体制下基于TDPC-JDL的低空风切变风速估计方法[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(7): 1504-1509.
[9]	黎鑫, 夏晓云, 张玉石, 水鹏朗, 张金鹏. UHF波段小擦地角海杂波幅度均值修正模型[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(5): 1035-1040.
[10]	董自巍, 孙俊, 孙晶明, 潘美艳. 稀疏字典学习海面微弱动目标检测[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(1): 30-36.
[11]	熊兴隆, 陈楠, 李永东, 马愈昭, 李猛, 冯帅. 基于卷积神经网络的低空风切变类型识别[J]. 系统工程与电子技术, 2019, 41(4): 772-779.
[12]	李海, 王杰. 基于CMCAP的低空风切变风速估计方法[J]. 系统工程与电子技术, 2019, 41(3): 529-533.
[13]	陈健伟, 王良明, 傅健. 用于实时弹道仿真的低空风切变复合模型[J]. 系统工程与电子技术, 2019, 41(11): 2597-2604.
[14]	张强, 肖刚, 蓝屹群. 基于BP神经网络多类分类的湍流目标探测[J]. 系统工程与电子技术, 2018, 40(7): 1486-1490.
[15]	时艳玲, 林毓峰, 梁丹丹. 非平稳海杂波背景下子带分段ANMF检测器[J]. 系统工程与电子技术, 2018, 40(4): 782-789.

海杂波背景下基于MBMC的低空风切变风速估计方法

Low-altitude wind shear wind speed estimation method based on MBMC under sea clutter

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 9

参考文献 22

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价