机场安全监测雷达系统综述

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　　摘  要：机场安全监测雷达系统是机场安全的重要保障。本文针对跑道异物、鸟击、机场周界入侵三类机场安全问题，介绍了国内外典型机场安全监测雷达系统，分析了机场安全监测雷达系统关键技术与难点，并对未来该领域技术发展趋势提出了展望。
　　关键词：机场安全监测雷达  FOD  探鸟雷达  机场周界安防雷达
　　随着民航业的飞速发展，航空运输吞吐量持续激增，飞机的起降密度不断升高，与此同时发生在机场跑道、飞行区及机场周界等地的安全事故不断增加，造成人员伤亡和重大经济损失，民用机场安全面临着日益嚴峻的挑战。另一方面由于军事装备的快速发展，军用飞机日趋增多，试飞架次和试飞频率不断增加，对军用机场的机场安全和机场效率要求不断提高，而城市的扩容、生态环境的好转以及人们休闲活动的日益丰富，使一些军用机场周边出现超高建筑群，净空区出现猛禽、无人机、热气球等障碍物，严重影响军用机场安全环境。机场安全监测系统是应对机场安全事故的重要手段，其监控内容主要包括跑道异物、鸟击、机场周界入侵等。本文针对跑道异物、鸟击、机场周界入侵三类机场安全问题，结合国内外典型机场安全监测雷达系统，叙述了国内外机场跑道、空域、周界安全监测雷达系统发展现状，分析了机场安全监测雷达系统关键技术与难点，并对未来该领域技术发展趋势提出了展望。
　　1  典型机场安全监测雷达系统
　　机场安全监测雷达系统一般为混合监测系统，除了雷达探测目标的位置、速度等信息外，还配备有摄像设备对目标进行拍摄，形成图像或视频以便进一步的目标识别。机场跑道、空域及周界安全监测雷达主要包括FOD雷达、探鸟雷达和机场周界安防雷达。
　　FOD雷达：一般分为固定式和移动式两种，其与视频摄像设备共同构成机场跑道安全监测系统。
　　国外典型FOD雷达主要有：①英国Qinetiq 公司的Tarsier外来物探测系统。Tarsier为固定式调频连续波雷达，工作频率为94.5Hz，通过四部雷达覆盖3600m跑道，可检测跑道道面上散射面积0.01m2的异物，距离分辨率达0.2m。该系统现已在温哥华国际机场等地投入使用。②美国Trex Enterprises 公司的FOD Finder 系统。FOD Finder包含后台软件系统和监控系统两部分，为移动式车载探测系统。78～81GHz 毫米波雷达属于监控系统的组成部分，扫描速度30rad/min，探测范围200m。③以色列Xsight 公司的FOD Detect系统。FOD Detect系统由多个固定于跑道边灯上的检测单元构成，每个检测单元由工作频率为77GHz毫米波雷达和摄像设备构成。
　　国内对FOD雷达研究起步较晚，部分高校及研究所如电子科技大学、上海交通大学、中电54所等对FOD检测算法进行了研究。同时，国内部分企业也开展了FOD雷达的研制，其中航空工业雷达所的“鹰眼”FOD雷达采用军用雷达同源的先进技术可检测跑道道面上散射面积0.01m2的异物。“鹰眼”FOD雷达拥有固定版和移动版两款产品，其中固定版FOD雷达仅需6～8部即可对3600m跑道实施全覆盖，移动版FOD雷达通过车载移动监测跑道异物。探测系统已完成机场试验，其核心性能指标已满足并超过美国联邦航空管理局（FAA）通告要求，满足民航机场使用需求。
　　探鸟雷达经过多年发展，国内外已研制出相对成熟的机场探鸟雷达系统。国外典型的探鸟雷达主要有：
　　①美国的梅兰（merlin）雷达。典型的梅兰探鸟雷达系统由X波段垂直扫描雷达和S波段水平扫描雷达构成，两部雷达均采用T型波导阵列天线。梅兰探鸟雷达位于机场跑道的附近或一端。垂直扫描雷达扫描波束沿跑道覆盖，可对该区域鸟类的高度信息进行测量，水平扫描雷达对周边地区的飞鸟进行预警。对于小型鸟类，该系统的探测范围可以达到垂直高度2300m，水平距离3km～5km;对于中大型鸟类或鸟群，探测范围可以达到垂直高度4500m，水平距离7km～11km。
　　②荷兰的罗宾雷达。罗宾公司的3D FIXED系统由S波段水平扫描雷达和X波段垂直扫描雷达组合而成，与梅兰探鸟雷达相似;较先进的3D FLEX系统由S波段水平扫描雷达和X波段FMCW雷达组合而成。FMCW雷达既可以水平旋转也可以垂直旋转，实现了真正意义上的三维覆盖。FMCW雷达有凝视、扫描、跟踪三种工作模式。
　　国内探鸟雷达起步较晚，北京航空航天大学与中国民航科学技术研究院合作先后研制了“雷达探鸟实验系统”和CAST-AARS实验平台[4]，并通过实验进行了系统性能验证。
　　机场周界安防雷达：国内外对雷达应用于安防领域已有了一定的研究成果。国外主要有德国Innosent公司研制的安防雷达、美国ICx公司的STS-1200系列雷达、英国Plextek公司的Blighter B400系列雷达。其中Blighter B400系列雷达，已经在美国Centennial机场和英国Heathrow机场使用。Blighter B400系列雷达为电子扫描调频连续波（FMCM）多普勒地面监视雷达（GSR），可大范围扫描和探测移动的（包括缓慢移动的）车辆及人员，探测距离可达16km。
　　国内已有多家机场采用不同的方式在机场周界安防领域做出尝试，其主流周界安防技术是振动光纤，对于机场周界安防雷达也相继有产品投入市场，但实际应用于机场的并不多见。国产机场周界安防雷达主要有北京航通天下科技有限公司研制的AGS系列雷达，该雷达可以对半径1～1.5公里范围内的人、车辆及30厘米以上的物体进行探测和判定。
　　总体而言，国外机场安全监测雷达系统研究早，技术成熟，相关产品已投入使用;而国内的相关研究还不完善，部分产品还处在研制实验阶段，实际应用较少，需要进一步探索。
　　2  机场安全监测雷达系统关键技术 　　机场安全监测雷达系统应具备全天候不间断对机场跑道、安全飞行区、机场周界实时监测、识别、定位和自动报警等功能，同时还应具备对目标进行图像放大、动态轨迹跟踪和回放等能力。据此其关键技术分析如下。
　　毫米波雷达探测技术：毫米波雷达波长短，更易实现窄波束、高增益，具有较高的角度分辨率，同时天线尺寸相对较小、重量轻，受环境条件影响小。毫米波雷达带宽可以做到很宽，使其距离分辨率较高，同时具有较强的抗干扰能力。因此，当前的机场安全监测雷达系统均采用的是毫米波雷达[5，6]。
　　复杂环境下杂波抑制技术：机场安全监测雷达系统对跑道、安全飞行区及周界区进行扫描时，雷达接收到的回波信号包括目标反射回波信号以及跑道边灯、周边建筑物、杂草、天线旁瓣反射等地物杂波的干扰回波信号。通常情况下目标的回波信号较弱，会淹没在干扰信号中。因此机场安全监测雷达系统最大难点就是杂波的消除。相参雷达通常采用多普勒处理器对地面杂波进行抑制，但存在一定的局限性，为此杂波环境下检测算法也成为研究热点，如电子科技大学吴静等人提出针对毫米波雷达杂波图恒虚警率检测算法;先进的探鸟雷达依靠多假设跟踪与交互式多模型等跟踪算法提升杂波区域的检测性能;另外雷达所FOD雷达针对检测目标大多为静态低RCS目标的问题，为了最大限度保留目标回波信息，采用基于杂波图对消的低门限CFAR检测技术。
　　图像识别技术：机場安全监测雷达系统的一般工作方式为雷达扫描探测，判别是否有目标，并给出目标位置等相关信息，处理单元根据这些信息按照设定的准则对感兴趣的目标调用摄像设备进行拍摄，捕捉清晰的图像，然后处理单元需对图像中的目标进行识别并报警，必要时需要人工判别来减少虚警。图像识别技术是辅助机场安全监测系统的重要手段，机场环境复杂，研究普适性强、适应不同目标和背景环境的图像识别技术是研究的重点。新加坡Stratech公司开发的iFerret系统为纯视频探测系统，iFerret系统对FOD的探测是通过摄像机及图像处理软件实现;国内对图像识别技术也开展了一定的研究，陈文等提出基于视频监视图像实时检测机场跑道入侵方法。
　　3  机场安全监测雷达发展趋势
　　当下，提升机场运行效率，打造智慧型机场成为国内各大机场的目标。智慧机场是集运行维护、安全监控与商业服务于一体的平台。机场安全监测雷达系统作为智慧机场安全保障的重要环节，多元信息融合、智能化是今后长期发展的必然趋势。
　　多源信息融合：由于机场面临的入侵威胁多种多样，单一的雷达系统存在局限性，如FOD雷达的主要目标是静止低RCS的目标，对于入侵的人、黑飞的无人机等运动目标无法实施有效探测。因此，未来机场安全监测雷达系统应涵盖FOD监测系统、探鸟雷达，机场周界安防雷达等多个子系统共同构成传感器网络完成机场的安全监测，同时采用先进的报警系统，实现对威胁的等级划分与快速反应。对于每个子系统，为了检测精度更高、识别的更精细，则需要将雷达、可见光和红外图像的信息进行有效融合，从而提升系统性能。
　　智能化：当前的机场安全监测消耗人力成本巨大，智能机场安全监测将有效利用机场的资源，让机场更高效运行。雷达及摄像设备就像人的“眼睛”，处理单元就像人的“大脑”，通过智能化手段对目标进行自动检测、及时跟踪与行为识别，通过与机场安全数据库、证件照片库验证等进行比对，结合告警分级联动实现一个闭环处理。目前智能安防监控系统主要应用于道路监控、人脸验证高拍仪、停车场车牌识别等领域，高度智能化的机场安全监测雷达系统还需要进一步研究。
　　4  结语
　　机场安全监测雷达系统是保障机场跑道、安全飞行区、机场周界等安全的系统。近年来，随着先进的毫米波雷达、高清光学摄像机、图像处理、人工智能等技术的快速发展，以及智慧机场理念的广泛关注，促进了机场安全监测雷达系统的整体发展。全天候不间断、实时监测、分析、识别并自动报警的机场安全监测雷达系统必将在未来国内外机场安防领域承担不可或缺的角色。
　　参考文献
　　[1] FAA. AC150/5220-24： Airport foreign object debris detection equipment[R].2009：1-13.
　　[2] 李玉龙，石霄鹏.民用飞机鸟撞研究现状[J].航空学报，2012，33（2）：189-198.
　　[3] 中国民航科学技术研究院机场研究所2015年度中国民航鸟击航空器信息分析报告.
　　[4] 陈唯实，李敬.雷达探鸟技术发展与应用综述[J].现代雷达，2017，39（2）：7-17.
　　[5] Dali Liu， Yuntao Liu， Huizhi Cai， et al. Linear frequency-modulated continuous wave active sonar signal processing[C].OCEANS 2014-TAIPEI，2014，pp：1-5.
　　[6] 李煜.机场跑道异物检测识别算法与系统设计研究[D].上海：上海交通大学，2012.
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