本文關(guān)鍵詞：機(jī)場跑道異物監(jiān)測雷達(dá)目標(biāo)檢測算法研究

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【摘要】：機(jī)場跑道異物(Foreign Object Debris,FOD)是指出現(xiàn)在機(jī)場跑道上并可能對飛行器造成損害的任何外來物體。這些異物不但威脅著旅客的生命安全,更會(huì)帶來重大的經(jīng)濟(jì)損失。因此研究有效的FOD檢測算法以及研發(fā)FOD自動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文以機(jī)場跑道異物監(jiān)測為研究背景,分析了基于雷達(dá)和光學(xué)系統(tǒng)兩種傳感器的機(jī)場跑道異物監(jiān)測系統(tǒng)的總體架構(gòu),并針對雷達(dá)探測,研究并提出了幾種恒虛警目標(biāo)檢測算法,以實(shí)現(xiàn)FOD目標(biāo)的自動(dòng)檢測。本文主要工作如下:1、針對一種基于雷達(dá)與光學(xué)設(shè)備進(jìn)行復(fù)合探測的機(jī)場跑道異物監(jiān)測系統(tǒng),研究了其體系架構(gòu)和工作方式,討論了雷達(dá)系統(tǒng)的體制、結(jié)構(gòu)和信號(hào)處理方法。2、研究了幾種經(jīng)典的鄰近單元恒虛警算法,在此基礎(chǔ)上,提出了兩種基于檢測先驗(yàn)的鄰近單元CFAR算法。通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提算法在均勻背景單目標(biāo)和均勻背景多目標(biāo)環(huán)境下具有良好的檢測性能。3、針對機(jī)場跑道環(huán)境的實(shí)際情況,給出了一種綜合多種多種策略的分段融合CFAR的方法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。4、針對經(jīng)典雜波圖CFAR算法對低信雜比目標(biāo)檢測性能下降的問題,提出了基于多幀滑窗雙門限的雜波圖檢測算法。對其檢測概率和虛警概率進(jìn)行了分析,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。5、基于某機(jī)場跑道的實(shí)測數(shù)據(jù),對以上所研究的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了進(jìn)一步的檢驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)場跑道異物 FOD監(jiān)測雷達(dá) 鄰近單元CFAR 雜波圖CFAR
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V351;TN95
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 注釋表9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文的主要工作14-16
• 第二章 機(jī)場跑道異物監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)16-24
• 2.1 FOD系統(tǒng)架構(gòu)概述16-17
• 2.2 雷達(dá)和光學(xué)復(fù)合探測系統(tǒng)總體架構(gòu)17-19
• 2.3 雷達(dá)系統(tǒng)的體制與結(jié)構(gòu)19-20
• 2.4 信號(hào)處理方法20-23
• 2.4.1 大時(shí)帶積信號(hào)脈沖壓縮20-21
• 2.4.2 目標(biāo)檢測21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 鄰近單元恒虛警檢測算法24-50
• 3.1 經(jīng)典的鄰近單元恒虛警檢測算法25-29
• 3.1.1 均值類恒虛警算法25-28
• 3.1.2 有序統(tǒng)計(jì)類恒虛警檢測算法28-29
• 3.2 基于檢測先驗(yàn)的固定窗長平均CFAR算法29-38
• 3.2.1 基本思想29
• 3.2.2 檢測結(jié)構(gòu)29-30
• 3.2.3 檢測概率和虛警概率分析30-32
• 3.2.4 FDI-CW-CFAR檢測性能分析32-38
• 3.3 基于檢測先驗(yàn)的單元累積平均CFAR38-41
• 3.3.1 基本結(jié)構(gòu)描述38
• 3.3.2 檢測概率和虛警概率分析38-39
• 3.3.3 FDI-AC-CFAR檢測性能分析39-41
• 3.4 仿真實(shí)例41-46
• 3.4.1 均勻背景下單目標(biāo)檢測仿真41-42
• 3.4.2 均勻雜波背景下多目標(biāo)檢測仿真42-45
• 3.4.3 雜波邊緣環(huán)境下多目標(biāo)檢測仿真45-46
• 3.5 針對機(jī)場跑道特定環(huán)境的分段融合CFAR算法46-49
• 3.5.1 機(jī)場跑道特定環(huán)境分析46-48
• 3.5.2 分段融合CFAR算法48
• 3.5.3 機(jī)場跑道特定環(huán)境中的目標(biāo)檢測仿真實(shí)例48-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第四章 雜波圖恒虛警算法檢測算法50-67
• 4.1 經(jīng)典雜波圖恒虛警算法50-53
• 4.1.1 雜波圖點(diǎn)技術(shù)50-52
• 4.1.2 雜波圖單元平均平面檢測技術(shù)52-53
• 4.2 多幀滑窗雙門限雜波圖恒虛警算法53-58
• 4.2.1 基本結(jié)構(gòu)描述54-55
• 4.2.2 檢測概率和虛警概率分析55-58
• 4.3 仿真實(shí)例與性能分析58-66
• 4.3.1 仿真實(shí)例 159-60
• 4.3.2 仿真實(shí)例 260-63
• 4.3.3 仿真實(shí)例 363-64
• 4.3.4 仿真實(shí)例 464-66
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 第五章 機(jī)場跑道實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證67-72
• 5.1 試驗(yàn)環(huán)境描述67-68
• 5.2 實(shí)測數(shù)據(jù)68-70
• 5.3 CA-CFAR和FDI-CW-CFAR檢測結(jié)果70-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 工作總結(jié)72
• 6.2 研究展望72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果78-79

【相似文獻(xiàn)】

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