基于模式匹配的航空雷达数据质量分析系统设计与实现

基于模式匹配的航空雷达数据质量分析系统设计与实现

王安杰

江苏金陵机械制造总厂 江苏省南京市 211100

摘要：中国航空航天事业发展日新月异。雷达自动化系统在航空航天事业中的重要性也越来越高。气候状况，地面阻挡物等多方面因素会严重影响雷达信号的质量，这使得雷达管制始终不十分可靠。影响雷达信号的因素会严格威胁航空飞行安全。作为航空器的“眼睛”，雷达自动化系统当前越来越受到研发的机构的重视。目前雷达数据质量的监测与评定问题亟待解决。这将直接影响到航空实时信息的质量。本文重点从基于模式匹配的航空雷达数据质量分析角度研究航空系统修理模式。

一、雷达与多雷达系统的介绍

雷达（Radar）本意是Radio Detection And Ranging，翻译过来就是无线电检测和测距。此设备目前大量用于对物体检测和定位。雷达将一定波段的电磁波发射于空间并接收目标的反射的电磁波。由此方式可以检测出物体的位置和物质本身一些性质。当代的雷达功能强大，可以在黑暗、浓雾、雨雪天气等条件下工作，高精度测距和全天候工作能力是其最重要的特征。

航空雷达用于航空飞行器。它目前主要面临四大问题：第一，目标飞行间隔小。当前中国民航飞行标准从2007年11月22日开始实行。在低空层、过度层、高空层的执行垂直间隔分别只有300、500、600米。第二，目标散射面积（RCS）小。这会导致雷达回波信号的杂音与噪音过多，影响雷达检测能力。第三，地物杂波强，杂波谱展宽。慢速目标回波信号本身的多普勒频率小，而周围的环境例如鸟类扇动翅膀产生的随机多普勒分量，会造成雷达对慢速运动物体检测结果不准确。地物杂波与的多普勒效应频率干扰过大，慢速物体会被杂波掩盖。被检测物质也需要有很高的杂波中可见度（SCV）。第四，当遇到物体遮挡（包括地形、地物等）时，雷达用于探测的电磁波就难以达到指定目标位置。在地势起伏不定地区，雷达会产生许多盲区。由地理因素因素影响而产生的天线遮蔽角不利于雷达进行有效的探测。

多雷达处理可以有效补充单雷达处理的不足之处，是当前航空雷达自动化项目的主要研究目标。各个雷达组成一个多雷达系统，它们获取的消息会集中传递到信息处理中心。之后信息处理中心对信息检测、分类、相关、综合等多方面的处理，这个过程实现了多雷达的融合。相较于单雷达系统，多雷达系统数据处理精度显著提高抗干扰能力增强。所以多雷达处理日益成为了雷达自动化研究的主流方向。

数据融合模式可以依次分为成一级、二级和三级处理。

一级处理是数据处理系统的基础性处理方式。根据多雷达的位置数据和特性数据来确定目标的航迹和原始数据。一级处理包括：数据归一化处理、按目标对应分类的数据互联、确定目标的位置和速度跟踪估计以及特征信息的提取和处理识别。二级处理主要是位置的处理，通过对目标数据、目标间的关系以及时空模型的评定实现。三级处理就是对于被观测物空间状态的估计和辅助工作人员规划方案，辅助规划来自于数据融合后提供的复杂而又全面的信息。

多雷达融合算法有基于估计理论的信息融合方法、基于统计的融合方法、基于信息论的融合方法、基于人工智能的融合方法等等。多雷达融合的优势有很多，他相对于单一雷达的优势主要体现在：一、增强系统的冗余度和鲁棒性。大量数据的融合，样本量增加，减小了各种随机因素对多雷达系统的影响。二、增大系统的空间辐射范围。三、延长了系统的工作时间。当某些雷达无法运行时，只要命令其他雷达停止接收故障雷达的信号，该系统仍能正常运作。四、提高系统的可信性。多雷达组成的系统对某一目标进行研判，增大了样本容量，观测结果的准确性也由此大大提高。五、降低模糊信息的比例。

二、模式匹配算法的研究

模式匹配问题就像在一个符号组中寻找另一个符号组。字符串匹配是模式匹配问题中最常见的问题。该技术的发展源自其持续增加的应用需求。字符串匹配最直接应用类型是构建整文搜索系统和图书文献目录摘要的快速查询程序。大量信息量的庞大和使用人群规模的不断增加以及对查询效率的追求都不断地促使着字符串匹配技术不断提高。

字符串匹配算法可分为三类：精确字符串匹配算法、近似字符串匹配算法和正则表达式匹配算法（依照其功能分类）。精确字符串匹配算法是在数据中找出和某些字符串全部一样的字符串的出现方位。近似字符串匹配算法是在数据中以相似度为标准搜索出和某些确定的字符串的相似度在一定合理区间的字符串的出现方位。而正则表达式匹配算法是检索出所有符合正则表达式的所有字符串的出现方位。

经典模式匹配法有BF算法、KMP算法等等。BF算法是传统的单模式匹配算法，被称为朴素模式匹配算法。首先判断文本串首个字符和模式串首个字符是否完全相同，如果相同则继续判断，如果不同则从文本串的第二个字符入手重新比较模式串的首个字符，以此类推。该方法简单易懂，无需预处理，无需额外占用内存。但是在操作的过程中文本需要回溯扫描，所以不适合大量数据的处理。KMP算法则无需回溯。它先对模式的自身分部特征生成特征向量，并且利用此特征向量进行模式之间的配对。此方案匹配效率相比于BF算法显著提高。但是由于该模式核心部分是模式的特征向量的产生，所以需要进行预处理。

三、系统设计与实现

使用雷达多通道接口输入可完成对各来源数据信息的处理。

量化分析雷达数据质量并调取权重表对信号进行融合处理，为数据的分析评估模块提供分析结果和显示依据。系统应该可智能选取需要评估的通路，分配各种通路的数据，包括选择相关的雷达数据形式，设定酌情变化的标准值和容错阈值，选取需要研判的数据指标等。可自动记载长周期的实时雷达数据，并对各项数据实时的研究和评测，出错信息着重标志，便于用户查阅和研究。提供数据快进和一倍速两种历史数据查看模式。以上都是系统设计的要求。

通过需求调查，总体来说对系统有一下四方面要求：一、要求有良好的人机界面，尽量简单明了：为便于在民航系统推广，降低硬件要求的标准；软件设计应该兼容性良好；算法实用，运行速度快；具有一定的安全性，能保证系统使用与数据安全。

自动化信息融合的结构模型主要有集中式、分布式和混合式。

四、总结

实现可以进行高效航空维修的雷达系统，需要满足多雷达系统的要求。多雷达及其数据处理中心是硬件条件。模式匹配算法是其核心运转原理。多雷达系统的设计与实现是能使高效航空维修发挥效能的关键。实现硬件、算法与系统处理的有机融合，是完善多雷达系统，更好地实现航空维修系统的高效运转的关键。目前我国的航空航天事业正在蓬勃发展，多雷达系统的开发和不断的完善可以有效的助力我国航空航天伟大工程取得一个又一个成果。

参考文献：1.丁鹭飞，耿富录，陈建春.雷达原理[M]，北京:电子工业出版社，2009， 185-321.

2. Skolnik, M. I. 雷达系统导论[M]，左群声等译，北京:电子工业出版社，2006，

23-122.

3.张直中. 低空防御雷达的现状和发展[]，电子学报，1984， 7(4): 77-83.

4. KIM BURGER. US Army seeks to speed up UAV expansion [J], JANE 'S DEFENCE

WEEKLY, 2002, 27(18): 4-17.

5. Farina, F A Studer. Radar Data Processing [M], England: Research Studies Press Ltd,

1996, 67-89.

6. Mark Hewish. Pilotless progress reports have been made exceptional strides recently [J],INTERNATIONAL DEFENSE REV IEW, 2000, 9(5): 1-10.

7. Clark M. E, et al. High range resolution techniques for ballistic missile targets {M],London, UK: IEEE colloquium on High Resolution Radar and Sonar, 1999, 12-18.

8. Sandeep P. Sira, Douglas Cochran. Adaptive Waveform Design for Improved Detection

of Low-RCS Target in Heavy Sea Clutter [J], IEEE Journal of Selected Topics in Signal

Processing, 2007, 1(1): 56-66.

9. Packer R. J, Computer modeling of advanced radar techniques: the Advanced Radar

Simulator [J], Electronic Warfare Systems IEE Colloquium, 1991, 6(11): 71-76.

10. Skolnik, M.I.雷达手册[M]，王军等译，北京:电子工业出版社，2003， 65-69.