雷达回波识别与分析
雷达目标识别特征 时域频域极化域
雷达目标识别特征时域频域极化域雷达目标识别是雷达技术应用的一个重要方向，其目的是通过分析和提取目标的特征信息，实现对目标的自动识别和分类。
在雷达目标识别中，时域、频域和极化域是常用的特征表示方式。
本文将从这三个方面介绍雷达目标识别的特征提取方法和应用。
一、时域特征时域特征是指雷达回波信号在时间上的变化规律。
时域特征包括回波信号的脉冲宽度、脉冲重复频率、脉冲重复间隔等。
这些特征能够反映目标的物理尺寸、运动状态等信息。
例如，目标的尺寸越大，回波信号的脉冲宽度就越宽；目标的速度越快，脉冲重复频率就越高。
通过分析时域特征，可以实现对目标的运动状态和形态的判断。
二、频域特征频域特征是指雷达回波信号在频率上的变化规律。
频域特征包括回波信号的频谱分布、频率偏移、频率调制等。
这些特征能够反映目标的散射特性、材料成分等信息。
例如，回波信号的频谱分布可以反映目标的散射截面积，不同目标具有不同的频谱分布特性。
通过分析频域特征，可以实现对目标的散射特性和材料成分的识别。
三、极化域特征极化域特征是指雷达回波信号的极化状态。
雷达回波信号可以分为水平极化和垂直极化两个方向。
目标的极化特性可以通过分析回波信号的极化矩阵来描述。
极化矩阵包括目标对水平极化和垂直极化的散射系数，可以用来表征目标对不同极化状态的响应差异。
通过分析极化域特征，可以实现对目标的极化特性和材料性质的判断。
时域、频域和极化域是雷达目标识别中常用的特征表示方式。
通过分析这些特征，可以提取出目标的运动状态、形态、散射特性、材料成分和极化特性等信息，实现对目标的自动识别和分类。
在实际应用中，可以根据目标的不同特征选择合适的特征提取方法，并结合机器学习算法进行目标识别。
雷达目标识别技术在军事、航空、交通等领域具有重要的应用价值，对提高雷达系统的性能和智能化水平有着重要意义。
第十八章_气象雷达
机载气象雷达
机载气象雷达可以探测航路上的雷雨、湍流、冰雹等恶劣天气区域，辅助飞行 员沿安全路径避绕各种危险区域。 特点：
体积小，重量轻，构成简单（普通雷达由六部分组成，机载雷达由四部分组成：收发 组、天线组、显示器、控制盒）
探测范围为航路前方及左右扇形区域（通常可达320n mile 即592km），显示气象 目标的平面分布图像及相对于飞机的方位。 降水率的彩色雷达色调： 红色－大雨区； 黄色－中雨区； 绿色－小雨区； 黑色－微雨或无雨区。 紫色（或品红、降红色）－与降雨区相伴的湍流区【有些雷达用白色表示湍流区】。 除可探测航路危险气象区域外，也可用于观察飞机前下方地形等障碍物，用作雷达导 航信标。
机载雷达的基本工作方式
准备（STBY）方式 开机后的过渡状态，准备状态约持续70s，此时显示器上显示“WAIT”等待字样。 自检（TEST）方式 是对雷达性能的快速全面检查。在地面或空中均可进行。性能正常时显示器显示出规 则的彩色自检图；有故障时显示故障组件通告信息。 气象（WX）方式 按下wx键，降水率不同的区域在屏幕上用不同色彩显现。注：机载气象雷达无法探测 不降雨的云区。 湍流（TURB）方式 按下此键，屏幕上显示出湍流区的紫色（或品红）图像，其它雨区的红、黄、绿色图 像不显示。 轮廓（CYC）方式 此时屏幕显示空中气象目标的平面分布图。红色降雨区按每秒一次（半秒消失）的间 隔闪烁提醒飞行员注意。此时黄色盒绿色图像仍与气象方式一样稳定显示。 地图（MAP）方式 显示器以不同颜色显示飞机前下方扇形区域中的地形。可帮助飞行员判明当前地理位 置和飞机实际航向。
目前所用雷达均为彩色显示，根据目标物的反射率，将不同强度 的回波分为若干色调。如我国的714系列天气雷达将反射率因数 从0到75dBZ分为从深蓝到深红15种颜色。
雷达探测中的目标识别技术
雷达探测中的目标识别技术在现代科技的众多领域中，雷达探测无疑是一项至关重要的技术。
从军事国防的战略部署，到民用航空的安全保障，再到气象预测的精准分析，雷达都发挥着不可或缺的作用。
而在雷达探测的众多环节中，目标识别技术则是核心所在，它决定着雷达系统能否准确、迅速地从复杂的环境中辨别出我们所关注的目标。
要理解雷达探测中的目标识别技术，首先得清楚雷达的工作原理。
简单来说，雷达就像是一双超级“眼睛”，通过发射电磁波并接收反射回来的信号来“看”到物体。
当电磁波遇到目标物体时，会发生反射，雷达接收到这些反射信号后，通过一系列复杂的处理和分析，就能获取目标的位置、速度、形状等信息。
然而，仅仅获取这些基本信息还远远不够。
在实际应用中，周围环境往往充满了各种干扰和杂波，如何从这些纷繁复杂的信号中准确识别出真正有价值的目标，这便是目标识别技术所要解决的关键问题。
早期的雷达目标识别技术相对简单，主要依靠目标的回波幅度、频率等基本特征来进行判断。
但随着科技的不断进步，这种方法的局限性逐渐显现。
一方面，目标的特征可能会因为姿态、环境等因素发生变化，导致误判；另一方面，对于一些具有相似特征的目标，单纯依靠这些基本特征很难区分。
为了提高目标识别的准确性和可靠性，现代雷达目标识别技术引入了多种先进的手段。
其中，多频段、多极化的雷达技术成为了重要的发展方向。
不同频段和极化方式下，目标的回波特性会有所不同，通过综合分析这些差异，可以更全面地了解目标的特性，从而提高识别的准确率。
模式识别技术在雷达目标识别中也得到了广泛应用。
这就像是让雷达系统学会“辨认”各种目标的“模样”。
通过对大量已知目标的特征数据进行学习和分析，建立起相应的模型，当接收到新的目标信号时，就可以与已有的模型进行对比和匹配，从而实现目标的识别。
除此之外，基于人工智能和机器学习的方法也为雷达目标识别带来了新的突破。
深度学习算法能够自动从海量的数据中提取出隐藏的特征和模式，大大提高了识别的效率和精度。
浅谈能见度不良中的航行及雷达假回波的辨认
浅谈能见度不良中的航行及雷达假回波的辨认航行在或接近能见度不良的水域时相互用视觉看不见，给航行安全带来不利因素，加之随着航运业的发展，海上航行船只大量增加，使得海上安全航行风险加大。
但以往的事故案例表明，发生海上碰撞事故基本都与人的因素有关，尤其是能见度不良时发生事故的频率大大增多。
但主要原因就是责任心不强、采取措施不当。
只要每个驾驶人员加强责任心，认真瞭望，正确避让，采取合理的安全航行措施，事故是完全可以避免的。
目前又正值中国沿海的雾季，我们面临着的安全形势更加严峻。
在此，从以下几个方面谈谈在能见度不良的水域或其附近航行时应采取的措施及注意事项。
1.进入能见度不良水域前的准备工作驾驶员在接近能见度不良的水域时应立即及早报告船长，通知机舱备车，布置人员了头，使用VHF 发布航行警告，同时备好并开启雷达等，船长接到驾驶员的报告应立即赶到驾驶台监督驾驶员的操作，必要时要亲自指挥，这些都是不能疏忽的。
能加度不良时的航行，不同于一般情况，一定要以安全航速行驶，注意鸣放及守听雾号，谨慎驾驶。
2.能加度不良时的避碰措施2.1使用安全航速行驶能加度不良时发生的事故大多由于没有使用安全航速，而且航速过高。
因航速过高，可用于判断局面和碰撞危险以及采取措施的时间就短。
而能见度不良时，因用视觉不能发现来船，而用雷达观测他船又不那么直观，判断动态只能靠雷达或作图以及通过雷达观测他船方位、距离变化来实现。
规则提到，每一船舶在任何时候都应使用适合当时环境和情况的安全航速行驶，以便留有足够时间来估计、判断局面，采取有效的避碰行动，并能在适合当时环境和情况的距离以内将船停住。
从而达到避碰的目的。
在决定安全航速时，应考虑当时能见度情况，风、浪和流的情况，船舶的通航密度，包括渔船和其他船舶的密集程度，船舶的操纵性能（冲程、舵效、旋回要素、倒车功率以及换向快慢等），还有雷达设备的效能和局限性以及使用者的操作熟练程度等等。
一般认为在当时环境和情况下用停车能在雷达上第一次发现来船的最小距离的五至六分之一的距离上将船停住的航速，可作为安全航速。
雷达目标识别
4.4 神经网络模式识别方法
• 采用BP算法、感知器算法的多层前向网络；径向基函 数网络（RBFN）；模糊ARTMAP网络、自组织特征 映射（SOFM）等自组织神经网络；以及异联想存储 器神经网络、自划分神经网络、实时循环神经网络、 模糊极大——极小神经网络，等等，在目标识别中都 有成功的应用。总之，先进的模式识别方法对于提高、 改善雷达自动目标识别系统的性能将起到至关重要的 作用，对它的进一步研究将具有重要的意义。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维 目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征 信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成功 应用。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 1)利用目标回波起伏特性的识别
• 空中目标对低分辨率雷达来讲可以看作点目标， 其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标 对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波 的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信 息数据进一步分析，可以判断目标的运动情况。
3.雷达目标识别技术回顾
• 雷达目标识别的研究始于20世纪50年代。早期雷 达目标特征信号的研究工作主要是研究雷达目标 的有效散射截面积。
• 但对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一 个有效散射截面积来描述，就显得过于粗糙，也 难以实现有效识别。
• 近年来理论研究和实际应用比较成功的目标识别 方法有以下4类。
• 在模糊集理论基础上发展起来的模糊模式识别技术， 适于描述目标特征存在不同程度的不确定性。在目标 识别过程中，模糊模式识别技术通过将数值变换提取 的目标特征转换成由模糊集及隶属函数表征，再通过 模糊关系和模糊推理等对目标的所属关系加以判定了。
福州SA雷达新观测模式结果对比及海浪回波识别
文章编号：１ ６ ７ １ — １ ７ ４ ２ ｛ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ５ １ ２ ． ０ ８
福州 Ｓ Ａ 雷 达新 观 测模 式 结果 对 比及 海 浪 回波识 别
谭 学 一 ， 刘黎平２ ， 范思睿３
（ １ ． 成都信 息工程 学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ２ ２ ５ ； ２ ． 中国气 象科 学研 究 院 灾害 天 气 国家重 点 实验 室 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ １ ； ３ ． 四川 省人 工影 响天 气办公 室 ， 四川 成 都 ６ １ ０ ０ ７ ２ ）
规观测模式下的海浪 回波识别 算法应用 在超低仰 角下进行识别是可行 的。 关 键 词： 雷达 气象； 质 量控制 ； 海浪回波； 超低仰角 文献标 志码 ： Ａ 中图分类号 ： Ｔ Ｎ９ ５ ９ ． ４
０ 引 言
目前沿 海雷 达在 业务运 行 时通常都 是基 于常规 观测 模式 ＶＣ Ｐ ｌ ｌ或 ＶＣ Ｐ ２ １ ， 其最 低仰 角 为 ０ ． ５ 。 ， 采用 这一 最 低 仰 角能使 地物 的影 响较小 ， 但 同时影 响 了雷 达对 远距 离底 层 回波 的探 测能 力 。 目前 国 内外 已有 一些 工作 涉 及
摘要 ： 福州 Ｓ Ａ雷达经过调整常规观测模式采 用超低仰 角进行扫描 ， 这样可 以改 进常规观测模 式 的不 足 ， 如远 距 离和底层探测 能力 、 台风预警预报等 ， 但也易受海浪 回波等非气 象 回波 的影响 。这些非 气象 回波 会对雷达 定量
估测降水及其他 产品造成污染 ， 所以必须进行 自动识别 、 剔 除。分 别对超低仰 角与 常规观测模式 仰角下收 集到 的
第２ ８卷第 ５期 ２ ０ １ ３年 １ ０月
成 都
激光雷达回波信号及处理方法分析
随着雷达技术的不断提升 ， 用于提供气象服务的雷达激光 系统需要在 可靠性 、灵活性 以及稳定性等方面做 大幅度 的提 升 。为了满足气象服务 的需求，激光雷达系统 的时效性、精确 性 以及 监测 范围等都 需要提 出更严格的规范和要求。因此 ， 需 要根据 测风激光 雷达 的工作原理和工作特征， 并且 结合气象服 务 对于 激光 雷达系统 的需求 ， 比拟多普勒微波天气雷达系统 的 运 行模 式， 对 比传统激光雷达的测量手段 ， 进一步制定用于气 象 服务 的测风雷达系统的运行规范 。 回波信号 测风激光雷达系统包括四部分：发射激光部分 、 接受信号 部分 、采集处理信号部分。信号 由接受系统接受，再经过信号 处理系统进行控制处理 ， 最后转变 为我们需要 的确切 的风场信 息 。多普勒激光雷达系统接收到的是成 指数衰减 的回波信号 。 距离越大 ，相应 的噪声越大，接收到的信 号能量越小 。 二 、噪 声 （ 一） 背景噪声。 激 光雷达系统 中由激光导致的噪声 以及 自然噪声都属于背景噪声。 自然 噪声大部分是 由月光、太阳光等造成的噪声。当激光 雷达系统工作在 白天时，地面以及天空散射太 阳光所 导致 的噪 声是其主要作用的背景噪声 。在天空晴朗的情况下，由太 阳光 辐射所导致 的散射分配到单位面积 ，相应的单位波长 的功率密 度的峰值 （ 可见光区域）高达 １ ０ — ５ １ 】 ｌ 『 ｃ Ｓ ，由大气中的二氧 化碳以及水蒸气等吸收红外辐射所导致的很 多凹陷大部分 出现 在０ ． ７ ｕ ｍ以后 的波长区域，在小于 ０ ． ３ ｕ ｍ的区域 内急剧下 降主 要是由于紫外辐射被地表上空的臭氧层大量吸收所导致 的。 （ 二） 干扰散射 。当激光作用 于物质 时，在导致 多种类 型 散射的 同时，也能够导致荧光 的产生 ， 很多激光雷达 系统是 以 荧光信号为主的，这样相互作用产生 的散射就成为 了噪声，另 方面，很多激光 雷达基础是散射信号，那就可能被 荧光信 号 所干扰。 激光后 向散射能够 限制 Ｒ ａ ｍ ａ ｎ激光散射 雷达 以及荧光 激光雷达的探测灵敏度 。 这主要是 由两方面决定的： 一是雷达 设计存在缺 陷， 激光近场波长的后 向散射 可能在谱分析之前 由 元器件产 生荧光 ，以及导致探测器进入饱和状态。 二是选择发 射谱 不合 理，有用信号和后 向反射一起传送到探测系统 。 三 、 噪声 处 理 （ 一） 校 正距离 。 激光雷达系统的探测距 离是通过对数据 信 息进行平方校正得到 的， 这样就能够将有用信号从接收到 的 信 号中筛选 出来 。 （ 二）Ｍ Ｔ Ｉ 方法 。Ｍ Ｔ Ｉ能够在严 峻的电磁环境 中处理抗干 扰信号 。回波信号 中背景噪声的消除就是采用 的 Ｍ Ｔ Ｉ的方法 。 也可 以通过暗计数 即直接去除信号 中的背景噪声 的方法来消 除背景噪声 。 （ 三） 平均信号。 激 光雷达系统在实 际工作过程 中都要检 测多个脉冲 ， 然后将多个脉冲进 行合并平均 ， 这样就可 以有效 提高雷达系统的信噪 比、灵敏度和准确度 。 利用相参累积的方法处理 Ｎ 个等 幅的脉冲信号 ， 信噪 比能
多普勒雷达晴空回波识别与应用
Ｌ ｋ ｈ ｎ ｎ等ｌ ａ ｓ ｍａ ａ １ 于 ２ ０ ０ ５年 采 用 神 经 网络 方 法对 雷达数 据 质量 控 制 ， 方 法用 到 的判 别 参量 较 该 多 。大部 分参 量是 在前 人质量 控制 方法所 用 到 的判
１ 现 有 质 量 控 制 方 法
般 而言 非 降 水 回波 Ｔ Ｂ ｄ ｚ和 ＶＤＺ比降 水 回
波 大 。经过 大量 体 扫 资料 试 验 ， 明该 算 法用 于 识 表
别 地 物杂波 、 空下 鸟 群 和 昆虫 回波 等 非 降水 回波 晴 是 很成 功 的 。特 别 是 该算 法 只使 用 回波 强度 数 据 ，
算 法 相对 简单 并且 效 率 高 ， 常 适 合业 务 应 用 。存 非
在 的问题 主要 在于远 距离 处 的超折 射 回波 难 以与浅 薄 的 降水 回波 区分开来 。
１ ３ 基 于 神 经 网 络 的 天 气 雷 Biblioteka 数 据 质 量 控 制 方 法 ．
目前 雷达 数据 质量 控制方 法 主要集 中在对 回波 强度 进行处 理口 效果 较好 的 方法 有 基 于模 糊 逻 辑 ， 的雷 达 回波分 类算 法 、 于 水 平 和垂 直 回波 结 构 的 基
空 回 波 ， 用 Ｔ Ｃ（ ｒｃ ｉｇＲ ｄ ｒＥ ｈ ｙＣ ｒ 利 ＲＥ Ｔ ａｋｎ ａ ａ ｃ ｏｂ ｏ ｒｌｔ ｎ 方 法 来 探 测 边 界 层 水 平 风 向 风 速 。孙 鸿 ｅａｉ ） ｏ
计 降水 中需 要对 雷 达数 据 进 行 质量 控 制 ， 一 些非 将 降水 回波 去 除 ， 而 提 高 降水 估 计 精 度 ｌ ］ 目前 从 ４ 。