一种基于多功能雷达的潮间带监测方法与流程

文档序号:16444714发布日期:2018-12-28 22:04阅读:532来源:国知局
一种基于多功能雷达的潮间带监测方法与流程
本发明涉及海洋遥感领域,特别是一种基于多功能雷达的潮间带监测方法。
背景技术
滩涂是中国重要的后备土地资源,具有面积大、分布集中、区位条件好、农牧渔业综合开发潜力大,而潮间带是指平均大潮高潮线与平均低潮线之间滩涂部分,是滩涂最重要的部分。一般监测海岸线的方法是通过遥感技术或者通过一种高分三号合成孔径雷达完成对海岸线的提取,虽然精度比较高,但周期长操作困难大,成本较高。而一种基于多功能雷达对潮间带的监测方法,不仅能够实时显示当前潮间带区域,极大的缩短周期,而且还能够全天候工作,对于潮间带监测研究中具有重要的意义。技术实现要素:本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,而提供一种基于多功能雷达的潮间带监测方法,该基于多功能雷达的潮间带监测方法通过绘制出雷达回波中陆地与滩涂边界分隔地图,极大减少了计算量并给定基准易于监测,通过相干积累增强回波以及通过优化sic帧间积累算法中两个阈值门限t1、t2参数来更好地抑制海杂波,然后将处理后的回波数据利用opengl实时生成图片;利用opencv中canny函数每三秒读取当前图片实时显示当前潮间带的区域;最后利用人工目视解译、现场测量对海岸线数据修正,从而达到对潮间带的监测。为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种基于多功能雷达的潮间带监测方法,包括以下步骤。步骤1,雷达回波中陆地与滩涂边界地图的绘制:采用tinyxml技术以及opengl多边形分格化方法完成雷达回波中陆地与滩涂边界地图的绘制。步骤2,增强雷达回波图像:采用fft相干积累技术对雷达回波图像进行增强。步骤3,海杂波的抑制:先对sic帧间积累算法中的两个阈值门限参数t1、t2进行优化,得到优化阈值门限;然后,采用具有优化阈值门限的sic帧间积累算法对步骤2中增强后的雷达回波图像数据进行处理,以抑制海杂波;两个优化阈值门限参数t1、t2的计算公式为:t1=μ1+σ1*kt2=μ1+fα(x)*σ1*k其中,fα(x)为包络的概率密度函数,计算公式为:式中,k是由虚警概率pfa以及视频数据的分布函数推导得到的常数。μ1是原始视频数据中噪声分布的均值,σ1为原始视频数据中噪声分布的标准差,其中,μ1和σ1的计算公式为:式中,2σ2为杂波幅度的均方值,为杂波幅度的均值,x为海杂波幅度瞬时值。步骤4,海岸线实时绘制:将步骤3中经过海杂波抑制处理的雷达回波图像数据,利用opengl将当前的雷达回波图像数据生成图片,利用opencv中canny函数每三秒读取当前图片并绘制海岸线,实时显示当前潮间带的区域。还包括步骤5,海岸线数据精修正:对于步骤4中对海岸线实时绘制的位置,利用人工目视解译以及现场测量实际海岸线的数据进行修正,从而能够对潮间带滩涂实时监测。杂波幅度均方值的计算方法为:选取任意区域,假设选定区域内海杂波符合均匀特性,以当前被检测单元(i,j)为中心开辟mxn大小的区域统计海杂波特性;通过多功能雷达获取选定区域瞬时回波幅度值,求出当前杂波幅度的均方值。步骤1中,首先,对测绘地图的原始数据利用tinyxml技术提取原始数据中的linestring元素以及polygon元素;接着,利用经纬度样本点插值技术,获取实际地图中最外层封闭边界区域以及区域中不同的道路线;最后,利用opengl多边形分格化技术完成边界绘制。步骤2中,采用fft相干积累技术对雷达回波图像进行增强的具体方法,包括如下步骤:步骤21,计算积累脉冲数n:在方位扫描雷达半功率波束宽度内,接收的脉冲数n由以下公式计算得出:式中,θα,0.5为半功率天线方位波束宽度;ωα为天线方位扫描速度;θe为目标仰角;fr为雷达的脉冲重复频率。步骤22,fft相干积累:利用fft快速傅里叶变换对积累脉冲数做相干积累,对目标雷达回波图像的每项移向相加:其中e-jwt的作用是抵消由频率w在t短时间内所造成f(0)的相位移动,j为虚数,即:本发明具有如下有益效果:利用tinyxml技术以及opengl多边形分格化方法完成陆地与滩涂边界的绘制,极大地减少了计算量并给定基准易于监测;通过优化sic帧间积累算法中两个阈值门限t1、t2参数来更好抑制海杂波,提高了潮间带的可识别程度;通过两个优化阈值门限将处理过回波通过opengl生成图片,利用opencv中canny函数每三秒读取当前图片绘制海岸线,实时显示当前潮间带的区域,提高了潮间带的识别精度。附图说明图1是本发明一种基于多功能雷达的潮间带监测方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。如图1所示,一种基于多功能雷达的潮间带监测方法,包括以下步骤。步骤1,雷达回波中陆地与滩涂边界地图的绘制:采用tinyxml技术以及opengl多边形分格化方法完成雷达回波中陆地与滩涂边界地图的绘制。步骤1中,首先,对测绘地图的原始数据利用tinyxml技术提取原始数据中linestring元素(路线)以及polygon元素(多边形);接着,利用经纬度样本点插值技术,获取实际地图中最外层封闭边界区域以及区域中不同的道路线;最后,利用opengl多边形分格化技术完成边界绘制。步骤2,增强雷达回波图像:采用fft相干积累技术对雷达回波图像进行增强。其中,采用fft相干积累技术对雷达回波图像进行增强的具体方法,包括如下步骤:步骤21,计算积累脉冲数n:设定雷达的天线方位扫描速度优先设置为12r/min,雷达的脉冲重复频率为fr,距离分辨率是θl(由雷达脉宽决定),在方位扫描雷达半功率波束宽度内,接收的脉冲数n由以下公式计算得出:式中,θα,0.5为半功率天线方位波束宽度;ωα为天线方位扫描速度;θe为目标仰角;fr为雷达的脉冲重复频率。步骤22,fft相干积累:利用fft快速傅里叶变换对积累脉冲数做相干积累,对目标雷达回波图像的每项移向相加:其中e-jwt的作用是抵消由频率w在t短时间内所造成f(o)的相位移动,j为虚数,即:如果信号f(t)中不含有频率w,而含有频率w1时则有:步骤3,海杂波的抑制。先对sic帧间积累算法中的两个阈值门限参数t1、t2进行优化,得到优化阈值门限;然后,采用具有优化阈值门限的sic帧间积累算法对步骤2中增强后的雷达回波图像数据进行处理,以抑制海杂波。传统sic帧间相关积累中两个阈值门限t1、t2的算法如下:利用海杂波在帧间完全具备不相关的条件以及运动缓慢的目标回波帧间是强相关的的特性。由以下公式对帧间数据进行积累:aij_next=aaij+(1-a)aij_last式中aij表示当前帧的第(i,j)个处理单元的回波幅度,aij_last是当前帧的第(i,j)个处理单元的历史回波幅度,即前一帧的输出幅度,aij_next是指当前帧的第(i,j)个处理单元输出幅度。将经过si处理后的数据经过sc处理,从中提取有效的回波。sic帧间相关积累需要两个门限值t1与t2,门限t1作用于si处理之后的视频数据,门限t2作用于原始视频数据。若原始视频数据超过门限值t2,且si处理后的幅值超过门限t1,则输出当前的值,否则输出零值,阈值的计算公式如下所示:式中k是由虚警概率以及视频数据的分布函数推到得到的常数,推导过程为现有技术,是原始视频数据的噪声分布的均值,δ为标准差。传统sic帧间相关积累中两个阈值门限是由虚警概率以及噪声分布函数决定的,而传统的sic帧间相关积累中两个阈值的取值仅适用于均匀的海杂波的环境,并且在同一区域中得到的门限阈值误差比较大,甚至会将运动目标抑制掉从而使算法失效。在实际应用场景中,海杂波往往是非均匀杂波,不同区域海杂波的分布特性不同,因此海杂波不可预知,也不可能对不同的区域设置相同的阈值,所以对海杂波的特性分析进行实时统计。杂波幅度均方值的计算方法为:先选取任意较小区域,假设选定区域内海杂波符合均匀特性,以当前被检测单元(i,j)为中心开辟mxn大小的区域统计海杂波特性,如下表所示。i,jmn海杂波特性统计区域然后,通过多功能雷达获取选定区域瞬时回波幅度值,求出当前杂波幅度的均方值。海杂波相关生成方法的概率密度函数为:式中,x为海杂波幅度瞬时值,2σ2为杂波幅度的均方值。假设原始的视频数据中海杂波概率服从于正态分布,所以其包络的概率密度函数为瑞利分布,它是一种单参数分布,累积的分布函数为:所以,两个优化阈值门限参数t1、t2的计算公式为:t1=μ1+σ1*kt2=μ1+f(α)*σ1*k式中,k是由虚警概率pfa以及视频数据的分布函数推导得到的常数,虚警概率pfa、视频数据的分布函数以及k的推导过程均为现有技术,具体推导过程这里不再赘述。μ1是原始视频数据中噪声分布的均值,σ1为原始视频数据中噪声分布的标准差,其中,μ1和σ1的计算公式为:式中,2σ2为杂波幅度的均方值,为杂波幅度的均值,x为海杂波幅度瞬时值。步骤4,海岸线实时绘制:将步骤3中经过海杂波抑制处理的雷达回波图像数据,利用opengl将当前的雷达回波图像数据生成图片,利用opencv中canny函数每三秒读取当前图片并绘制海岸线,实时显示当前潮间带的区域。步骤5,海岸线数据精修正:对于步骤4中对海岸线实时绘制的位置,利用人工目视解译以及现场测量实际海岸线的数据进行修正,从而能够对潮间带滩涂实时监测。本发明利用tinyxml技术以及opengl多边形分格化方法完成陆地与滩涂边界的绘制,极大地减少了计算量并给定基准易于监测;通过优化sic帧间积累算法中两个阈值门限t1、t2参数来更好抑制海杂波,提高了潮间带的可识别程度;通过两个优化阈值门限将处理过回波通过opengl生成图片,利用opencv中canny函数每三秒读取当前图片绘制海岸线,实时显示当前潮间带的区域,提高了潮间带的识别精度。以上详细描述了本发明的优选实施方式,但是,本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种等同变换,这些等同变换均属于本发明的保护范围。当前第1页12
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