糖心logo官網(wǎng)?_真人做人真愛視頻_.手.動.輸.入.網(wǎng).址.聯(lián).系.客.服.人.員.lanan_shell
第7 期陳唯實等:基于鳥類目標散射特性分析的雷達探鳥實驗 大,而目標22 和23 可能屬于假目標。如果設(shè)置 更高的噪聲抑制條件,比如設(shè)定更高的閾值或進 行更多次的腐蝕處理,則在排除假目標的同時也 會降低系統(tǒng)探測小目標的能力;如果設(shè)置較低的 噪聲抑制條件,比如設(shè)定較低的閾值或進行較少 次的腐蝕處理,則在提高系統(tǒng)探測能力的同時也 會引入較多的“虛警”目標。表3 列出了降低“漏 警率”后提取的飛鳥目標信息,該處理過程中閾值 設(shè)定為130 ,形態(tài)學(xué)處理采用2 次腐蝕和1 次膨 脹,帶“ 3 ”的為新發(fā)現(xiàn)的目標。較之于表2 ,在新 發(fā)現(xiàn)的6 個目標中,目標2 、目標16 和目標18 出 現(xiàn)在水面上,其屬于飛鳥目標的概率較大,由于其 RCS 較小,若閾值設(shè)定較高則不易識別而導(dǎo)致 “漏警”;目標26 、目標27 和目標29 出現(xiàn)在水庫 北岸的樹林中,屬于假目標的概率較大,若閾值設(shè) 定較低則導(dǎo)致“虛警”。 表3 降低“漏警率”后提取的飛鳥目標信息 Table 3 Information of flying bird targets with lower missing alarm rate 目標序號ρ/ m θ/ (°) n 1 78719 9814 28 2 3 77211 8410 9 3 75219 8318 22 4 64112 9218 12 5 59814 9118 23 6 61417 6813 27 7 57410 7410 72 8 55717 10018 14 9 72311 4319 39 10 98113 3110 18 11 53111 6916 36 12 53711 6518 20 13 55719 5813 48 14 61915 5016 11 15 74910 3819 36 16 3 73416 14015 8 17 86818 3110 9 18 3 64013 4016 5 19 74712 3211 33 20 37814 6917 23 21 38119 11917 11 22 34817 11419 12 23 74017 1915 23 24 24413 6817 14 25 83317 17814 19 26 3 87210 18010 5 27 3 90112 19114 15 28 59012 32819 17 29 3 71914 30514 11 在工程應(yīng)用中,本實驗系統(tǒng)的“漏警率”和“虛 警率”在可以接受的范圍內(nèi),一般不會影響系統(tǒng)的 正常工作。當然,要準確區(qū)分飛鳥目標與假目標, 將“漏警率”和“虛警率”同時限制在更低的水平, 一方面可以采用311 節(jié)的方法,通過提取飛鳥目 標軌跡確定飛鳥目標,因為飛鳥目標會在連續(xù)幾 幀圖像中出現(xiàn)而形成軌跡,而假目標只會隨機地 出現(xiàn)在某幀圖像中;另一方面,可以引入基于數(shù)據(jù) 關(guān)聯(lián)的多目標跟蹤算法,在初步識別的基礎(chǔ)上對 飛鳥目標進行跟蹤。成熟的雷達探鳥系統(tǒng)往往首 先設(shè)定較低的噪聲抑制條件,通過犧牲“虛警率” 實現(xiàn)低“漏警率”,再通過跟蹤算法將“虛警率”恢 復(fù)到低水平[13 ] 。 4 結(jié)論與展望 雷達探鳥實驗系統(tǒng)的性能同時取決于兩方 面:一方面是雷達的探測能力,選用探測能力更強 和分辨率更高的雷達能夠在更遠距離上探測到 RCS 更小的飛鳥目標;另一方面是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù) 的飛鳥目標識別與跟蹤算法,為提高算法的識 別率,就要設(shè)定較低的閾值,同時也會引入大量 的假目標,優(yōu)良的跟蹤算法可以在跟蹤小目標 的同時排除假目標。作為本文工作的繼續(xù),將 基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的多目標識別跟蹤算法應(yīng)用 于雷達探鳥是今后的工作重點,其目的就在于 實現(xiàn)在噪聲環(huán)境中,同時跟蹤未知數(shù)目的多個 目標,使系統(tǒng)在實現(xiàn)低“漏警率”的同時保持低 “虛警率”。 參 考 文 獻 [ 1 ] Skolnik M I. Int roduction to radar systems [M] . 3rd ed. New York : McGraw2Hill Companies Inc. , 2001 : 3372 340. [ 2 ] 寧煥生,劉文明,李敬,等. 航空鳥擊雷達鳥情探測研究 [J ] . 電子學(xué)報, 2006 , 34 (12) : 223222237. Ning Huansheng , Liu Wenming , Li Jing , et al . Research on radar avian detection for aviation[J ] . Acta Elect ronica Sinica , 2006 , 34 (12) : 223222237. (in Chinese) [ 3 ] 黃培康, 殷紅成, 許小劍. 雷達目標特性[M] . 北京: 電 子工業(yè)出版社, 2005 : 80284. Huang Peikang , Yin Hongcheng , Xu Xiaojian. Radar tar2 get characteristics [ M ] . Beijing : Publishing House of Elect ronics Indust ry , 2005 : 80284. (in Chinese) [ 4 ] Konrad T G, Hicks J J , Dobson E P. Radar characteris2 tics of birds in flight [ J ] . Science , 1968 , 159 ( 1) : 2742 280. [5 ] Vaughn C R. Birds and insect s as radar target s : a review [J ] . Proceedings of t he IEEE , 1985 , 73 (2) : 2052227. 1317 航 空 學(xué) 報第30 卷 [ 6 ] Flock W L , Green J L. The detection and identification of birds in flight , using coherent and noncoherent radars[J ] . Proceedings of t he IEEE , 1974 , 62 (6) : 7452753. [7] Moon J R. Effect s of birds on radar tracking systems [ C] ∥ Radar Conference. 2002 : 3002304. [ 8 ] Antonucci J . A statistical model of radar bird clutter at t he DEW line[ R] . AD A242202 , 1991. [ 9 ] Smit h L I. A tutorial on principal component s analysis [ R] . New Zealand : University of Otago , 2002. [ 10 ] Beckwit h R A. Radar video processing systems [ M ] . Letchwort h : Curtiss2Wright Cont rols Embedded Compu2 ting , 2005. [ 11 ] Gonzalez R C , Woods R E , Eddins S L. Digital image pro2 cessing using MATLAB [M] . Beijing : Publishing House of Elect ronics Indust ry , 2004. [ 12 ] 楊淑瑩. VC + + 圖像處理程序設(shè)計[M] . 2 版. 北京:清華 www.aero.cn 航空翻譯 www.aviation.cn 本文鏈接地址：鳥擊資料3
