雷达数据处理软件中的高度平滑算法

来源:用户上传      作者: 林晓斌　张承志　王宝　汪中

　　摘要：本文研究了三坐标雷达数据处理软件中的目标高度平滑算法。该算法首先对目标高度进行“野值剔除”，然后基于线性分段方式进行高度平滑。本文利用雷达试验数据，对平滑算法进行了性能评估实验。实验结果表明，本文提出的高度平滑算法，具有良好的实验效果，适合工程实现。
　　关键词：数据处理；高度平滑；野值剔除；线性分段
　　中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0228-02
　　雷达探测过程中伴随的各种噪声会给目标测量值带来随机误差[1]。文献[2]研究了基于雷达、光电经纬度及通信设备组成的靶场弹道跟踪系统的数据平滑算法，以提高弹道测试过程中的数据精度。文献[3]针对天气雷达数字化回波图的特征，提出了快速中值滤波的方法进行雷达回波图像处理，以改善图像轮廓增强效果。
　　在采用比幅测高[4，5]的三坐标雷达目标探测中，系统自身原因或者目标信噪比起伏等偶然因素，都会造成目标高度偏差。为了抑制目标高度的随机误差，需要对目标观测高度进行平滑，以准确地反应目标高度变化。本文结合工程实际，研究了数据处理软件中的目标高度平滑算法。
　　1 高度线性平滑的理论模型
　　在雷达探测目标的每个采样时刻ti，获得的目标高度hi与真实高度 之间存在误差 ：
　　2 高度线性分段平滑算法
　　三坐标雷达探测的目标高度有可能严重偏离真值，需进行野值剔除。野值剔除以两帧平稳为原则：假定目标飞行器单帧最大高度变化范围 ，若第三帧目标高度相比第一帧超过 （ 为测量误差范围），则第三帧高度值应作为野值进行剔除，并用合理值替代。
　　目标飞行过程中存在爬升、平稳、下降等多个过程。因此，目标高度的平滑处理需分段进行。本文的高度线性分段平滑算法的主要思想如下：
　　步骤1：对当前帧和历史帧雷达观测高度数据进行单调统计，根据统计结果，确定当前帧雷达高度观测数据所在的分段（上升分段、爬升分段还是平稳分段）。
　　如果经统计，发现当前帧观测高度所在分段只有上一帧和当前帧两个观测高度数据，则执行步骤2；否则执行步骤3。
　　步骤2：判断当前帧观测高度是否大于 ，如果是，则判为野值，用上一帧平滑高度代替作为该帧的平滑高度。否则，以该帧的观测高度作为平滑高度输出。
　　步骤3：根据上述的两帧平稳原则，判断当前帧观测高度与上两帧的平滑高度差是否大于 ，如是，则判为野值，根据上一帧和上两帧的平滑高度值，得到当前帧的预测高度值作为当前帧的平滑高度进行输出。否则，根据当前帧所在分段的历史点平滑高度及当前帧观测高度，利用公式（3）和公式（4）计算平滑直线系数，并由公式（2）计算出平滑高度。
　　3 实验结果
　　本节利用雷达试验数据，对算法进行性能评价。目标二次高度是由雷达系统通过目标飞行器的高度应答得到的值，其一般与目标真实的飞行高度较接近，因此我们将其表示目标的真实高度。从图1和图2，我们可以看到，目标一次观测高度容易出现突跳，造成野值。我们的高度平滑算法对这些突跳的野值可以精确地进行剔除，并以合理值进行替换。更重要的是，我们可以看到，本文的目标高度线性分段平滑算法，其得到的目标高度平滑曲线，能够实时、准确地反映目标飞行趋势；其得到的目标平滑高度相比较一次观测高度值，与目标真实高度更为接近
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