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  • 浅谈航管二次雷达工作原理

    千次阅读 2018-10-25 14:59:43
    航管二次雷达工作原理与应用 1.航管二次雷达简介: 航管应答一般称为空中交通管制雷达系统(Air Traffic Control Radar Beacon System)或二次航管雷达,是用来提供地面对空中交通监视和管制的应答系统。该系统由...

    航管二次雷达工作原理与应用
    1.航管二次雷达简介:
    航管应答一般称为空中交通管制雷达系统(Air Traffic Control Radar Beacon System)或二次航管雷达,是用来提供地面对空中交通监视和管制的应答系统。该系统由地面扫描询问雷达和空中雷达应答机组成工作的频段为L波段。地面雷达将收到飞机应答信号通过系统处理后,地面显示器以目标光点的形式在平面显示出来,屏幕显示位置对应飞机的方位和距离。

    2.在航空管制中的应用:
    机载应答机在接收不同的询问信号后,能对应发送出不同形式的编码信号,地面询问机接收到信号后,进行解调译码,解析出飞机发送的数据,这样就可以在飞机亮点旁显示飞机的识别号码和高度,对于管制人员会很直观的掌握飞机的位置和代号。
    SPI(特别位置识别脉冲):为了使管制人员在询问的初期就能很快地把屏幕上的光点和对应的飞机联系起来,机上应答机还具有识别功能,驾驶员在管制员要求时可以按下“识别”键,这时应答机发出一个特别位置识别脉冲(SPI),这个脉冲使地面站屏幕上的亮点变宽,以区别于屏幕上的其他亮点.。

    3.一次雷达和二次雷达的区别:
    一次雷达根据目标对雷达发射波束的反射来定位目标,但还不能对目标的属性进行识别。二次雷达采用询问一应答的工作模式,通过地面或空中的二次雷达询问机发射1030MHz的询问信号,机载航管应答机接收到询问信号后,进行解码处理,并发射1090MHz的应答信号给询问机。

    4.工作原理简介:
    航管二次雷达系统一般由地面询问设备(包括询问应答编解码模块、收发模块、询问天线等)和机载应答机(包括信号处理模块、收发模块、应答天线等)组成。二次雷达通过地面设备询问和机载设备应答的工作方式实现对飞行目标的监视功能。
    航管二次雷达对应不同用途共有四种模式,分别用不同的脉冲对间隔区别。二次雷达发射的脉冲是成对的,它的频率是1030MHz,每一对脉冲之间的时间间隔是固定的,这个间隔决定了二次雷达的模式。民航使用的是两种模式,一种间隔为8毫秒,称为A模式;另一种间隔21毫秒,称为C模式。A模式询问和回答飞机代号,C模式询问和回答飞行高度,实际飞行应用中采用A和C模式交替询问的方法,应答信号中交替地带有飞机代号编码和高度编码,所以可以在屏幕对应目标的光点旁显示飞机的代号和高度。
    目前大部分航管二次雷达采用A/C模式,随着航空交通的发展,A模式使用的代码数(4096个)可能会不满足航管的需求,所以国际民航组织(ICAO)提出了二次航管雷达S模式,原理是为每架飞机的机载S模式应答机分配唯一的地址码(全球唯一),地面询问机可以对飞机进行点名询问,改善了A/C模式广播式一呼多应导致应答信号混叠,交叉干扰等问题。
    S模式为每架飞机分配一个唯一的地址识别码(24位识别码),总数可达1667万多个;可实现地面询问机二次雷达对飞机进行一对一点名询问,避免了其他飞机同时应答所造成的信号干扰。S模式可以提供大量的飞机飞行数据,并且与飞机交换气象数据,飞行计划等。
    其中规定机载应答机的发射信号频率的载波频率为1090MHz,接收信号频率的载波频率为1030MHz。S模式采用的询问信号调制方式为脉冲调制(ASK)和差分相移键控(DPSK)调制相结合,询问速率为4Mb/s;应答方式脉冲调制与二进制脉冲位置调制(BPPM)相结合,应答速率为1Mb/s。

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  • 1.雷达基础知识了解 2.雷达测距 最大不模糊距离 3.距离分辨率 4.多普勒频率‘ 5.雷达方程 噪声和信噪比 6.搜索(警戒) 7.脉冲积累 相干积累与非相干积累 8.雷达损失

    1.1.雷达分类

    一般来讲,雷达系统是使用调制波形和方向性天线来发射电磁能量到空间的特定区域以搜索目标,在搜索区域内的目标物会反射部分能量(雷达反射信号或回波)回到雷达,然后这些回波被雷达接收机处理,以提取目标的信息,例如距离,速度,角位置和其他目标识别特征
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.1.1.基础知识了解

    radar-radio detection and ranging
    CW:连续波雷达
    PR:脉冲雷达
    低PRF雷达主要用于测距,而对于目标的速度(多普勒频移)不感兴趣
    高PRF雷达主要用于测量目标速度

    在这里插入图片描述

    1.1.2. 工作波段划分

    在这里插入图片描述
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    1.2.距离

    1.2.1.距离的测量

    以脉冲雷达为例:
    在这里插入图片描述

    PRF:脉冲重复频率&PRI:脉冲重复间隔

    一般来说,脉冲雷达发射和接收脉冲串,自然就会存在脉冲重复间隔
    在这里插入图片描述

    占空比和相关功率

    在每一个PRI期间,雷达只会发射tao秒的能量,其余时间用于监听目标回波,则发射信号自然存在一个占空比
    在这里插入图片描述

    1.2.2.最大不模糊距离

    最大不模糊距离是对应于双程延迟时间T的距离,雷达发射了一个脉冲,雷达必须等待足够长的时间,以使最大距离处目标的反射信号在下一个脉冲发射前返回,也就是说最大不模糊距离对应半个PRI
    在这里插入图片描述

    1.3.距离分辨率

    (1)基本概念描述

    距离分辨率描述雷达将相互非常接近的目标检测为不同目标的能力的指标
    在这里插入图片描述

    (2)距离单元门的引入

    雷达系统通常设计在最小距离Rmin和最大距离Rmax之间工作,将其之间的距离划分成为M个单元门,每一个距离单元门的宽度就是距离分辨率
    在这里插入图片描述
    那么这步做完就相当于进行了分出来了一个个距离单元条

    (3)距离单元门宽度的确定

    确定距离单元门的宽度也就是要确定距离分辨率
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (4)脉冲压缩技术的引入

    一般来说雷达用户和设计者都追求距离分辨率足够小,来增强雷达的性能,要提高雷达距离分辨率就需要使脉冲宽度足够小,然而这样的话,将会减少平均发射功率和增加工作带宽,从而产生矛盾。获得好的距离分辨率的同时维持足够的平均发射功率,就必须要通过使用脉冲压缩技术来实现

    1.4.多普勒频率

    雷达使用多普勒频率来提取目标的径向速度以及区分运动目标和静止目标

    多普勒现象描述的是由于目标相对于辐射源的运动而引起的入射波形中心频率的偏移

    而根据目标运动的方向,此频移可能是正的,也可能是负的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    注意:多普勒频移的大小依赖于在雷达方向上的目标速度分量,也就是径向速度。
    这三个目标都具有速度,但是多普勒频移很不一样,目标一产生0多普勒频移,目标二产生最大多普勒频移,目标三产生多普勒频移在两者之间

    1.5.雷达方程

    1.5.1.雷达基本方程

    理解雷达基本方程的推导过程
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

    1.5.2.噪声和信噪比

    (1)功率谱密度:PSD
    在实际情况下,雷达接收的回波信号会被噪声污染噪声本质上是随机的,可以用其功率密谱度来描述,同时噪声功率也是雷达工作带宽的函数
    在这里插入图片描述
    (2)信噪比及改写雷达方程
    在这里插入图片描述

    1.5.2.1.信噪比的仿真(1)matlab实现

    注释:下面的函数用于实现(1.56),即实现雷达距离方程,也就是实现了相关指标都确定,检测距离也确定下来之后的雷达系统所需要的最小输出信噪比SNR

    当然:我们也可以修改,对于一组给定的雷达参数,最大可检测距离是所要求的最小可检测SNR的函数,同时也可以修改雷达方程来计算对于给定的检测距离为获得一定的SNR所需要的脉冲宽度
    在这里插入图片描述
    (1)相关基础参数解释

    在这里插入图片描述 Column 2

    (2)输入参数举例:
    在这里插入图片描述
    (3)matlab代码编写函数
    注意我们通常使用分贝计数来执行与雷达方程有关的计算

    function [snr] = radar_eq(pt, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range)
    % This program implements Eq. (1.56)
    c = 3.0e+8; % 光速
    lambda = c / freq; % 波长
    p_peak = 10*log10(pt); % 峰值功率转为DB形式
    lambda_sqdb = 10*log10(lambda^2); % 波长的平方转为db形式
    sigmadb = 10*log10(sigma); % 雷达截面积转为db形式
    four_pi_cub = 10*log10((4.0 * pi)^3); % (4pi)^3 转为db形式_db = 10*log10(1.38e-23); % 玻尔兹曼常数转为db形式
    te_db = 10*log10(te); % noise temp. in dB
    b_db = 10*log10(b); % 带宽转为db形式
    range_pwr4_db = 10*log10(range.^4); % 雷达目标距离的四次方转为db形式
    % 呈现公式1.56
    num = p_peak + g + g + lambda_sqdb + sigmadb;
    den = four_pi_cub + k_db + te_db + b_db + nf + loss + range_pwr4_db;
    snr = num - den;
    return
    

    1.5.2.2.信噪比的仿真(2)matlab实现

    (1)研究信噪比与雷达目标距离及雷达截面积的关系 (2)研究信噪比与雷达目标距离及峰值功率的关系
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

    (3)此部分的matlab代码实现
    注意在本程序中用到了上一仿真的函数,此处调用

    % 用此程序产生 Fig. 1.12
    close all
    clear all
    pt = 1.5e+6; % 峰值功率in W
    freq = 5.6e+9; %峰值功率in W
    g = 45.0; % 天线增益in dB
    sigma = 0.1; % 雷达截面积 in m squared
    te = 290.0; % 有效噪声温度 in Kelvins
    b = 5.0e+6; % 雷达工作带宽in Hz
    nf = 3.0; %噪声系数 in dB
    loss = 6.0; % 雷达损失in dB
    range = linspace(25e3,165e3,1000); % 雷达目标距离 from 25 Km 165 Km, 1000 points
    snr1 = radar_eq(pt, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range);
    snr2 = radar_eq(pt, freq, g, sigma/10, te, b, nf, loss, range);
    snr3 = radar_eq(pt, freq, g, sigma*10, te, b, nf, loss, range);
    % 画出输出信噪比随目标距离的变化
    figure(1)
    rangekm  = range ./ 1000;
    plot(rangekm,snr3,'k',rangekm,snr1,'k -.',rangekm,snr2,'k:')
    grid
    legend('\sigma = 0 dBsm','\sigma = -10dBsm','\sigma = -20 dBsm')
    xlabel ('目标距离- Km');
    ylabel ('SNR - dB');
    snr1 = radar_eq(pt, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range);
    snr2 = radar_eq(pt*0.4, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range);
    snr3 = radar_eq(pt*1.8, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range);
    figure (2)
    plot(rangekm,snr3,'k',rangekm,snr1,'k -.',rangekm,snr2,'k:')
    grid
    legend('Pt = 2.7 MW','Pt = 1.5 MW','Pt = 0.6 MW')
    xlabel ('Detection range - Km');
    ylabel ('SNR - dB');
    

    1.5.2.3.输出信噪比的作用

    (1)当我们求出来输出信噪比的时候,由于最小可检测信号与信噪比线性关系,因此对于一组给定的雷达参数,我们就可以求出对应的信噪比,其中雷达监测门限所对应的输出信噪比就可以带入雷达基本方程求出雷达的最大作用距离(威力范围)
    在这里插入图片描述
    (2)可以修改雷达方程来计算对于给定的检测距离为获得一定的SNR所需要的脉冲宽度
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    使用plot函数展示 使用semilogy函数展示
    centered 文本居中 right-aligned 文本居右
    % 用这个程序产生 Fig. 1.13 of text.
    close all
    clear all
    pt = 1.e+6; % 峰值功率in Watts
    freq = 5.6e+9; % 雷达的工作频率 in Hz
    g = 40.0; %天线增益in dB
    sigma = 0.1; % 雷达截面积 in m squared
    te =300.0; % 等效噪声温度 in Kelvins
    nf = 5.0; %噪声系数 in dB
    loss = 6.0; % 雷达损失 in dB
    range = [75e3,100e3,150e3]; % 三个不同的探测距离要求
    snr_db = linspace(5,20,200); % SNR values from 5 dB to 20 dB 200 points
    snr = 10.^(0.1.*snr_db); % convert snr into base 10
    gain = 10^(0.1*g); %convert antenna gain into base 10
    loss = 10^(0.1*loss); % convert losses into base 10
    F = 10^(0.1*nf); % convert noise figure into base 10
    lambda = 3.e8 / freq; % 计算波长
    % Implement Eq.(1.57)
    den = pt * gain * gain * sigma * lambda^2;%各项分母
    num1 = (4*pi)^3 * 1.38e-23 * te * F * loss * range(1)^4 .* snr;%各项分子
    num2 = (4*pi)^3 * 1.38e-23 * te * F * loss * range(2)^4 .* snr;
    num3 = (4*pi)^3 * 1.38e-23 * te * F * loss * range(3)^4 .* snr;
    tau1 = num1 ./ den ;
    tau2 = num2 ./ den;
    tau3 = num3 ./ den;
    % 画图
    figure(1)
    plot(snr_db,1e6*tau1,'k',snr_db,1e6*tau2,'k -.',snr_db,1e6*tau3,'k:')
    %因为上面得到的是s,我们要转为us,1e6
    grid
    legend('R = 75 Km','R = 100 Km','R = 150 Km')
    xlabel ('所要求的 SNR - dB');
    ylabel ('\tau (脉冲宽度) in \mu sec');
    
    figure(2)
    semilogy(snr_db,1e6*tau1,'k',snr_db,1e6*tau2,'k -.',snr_db,1e6*tau3,'k:')
    %因为上面得到的是s,我们要转为us,1e6
    grid
    legend('R = 75 Km','R = 100 Km','R = 150 Km')
    xlabel ('所要求的 SNR - dB');
    ylabel ('\tau (脉冲宽度) in \mu sec');
    

    1.5.3.雷达参考距离

    当我们不知道用户的雷达设计情况,我们可以先提供一个参考
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.6.搜索(警戒)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    搜索雷达方程

    在这里插入图片描述

    天线的波束宽度

    两种情况,圆形孔径与锥形孔径
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.6.1.函数power_aoerture–复现搜索雷达方程(功率孔径积)

    代入的都是db,最后求出来的都是db形式
    用于重现搜索雷达方程–计算功率孔径积
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    注意我们重现的实际上是功率孔径积,功率孔径积的研究很有价值

    在这里插入图片描述
    复现搜索雷达–复现为功率孔径积的形式
    在这里插入图片描述

    function PAP = power_aperture(snr,tsc,sigma,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle)
    % This program implements Eq. (1.67)
    Tsc = 10*log10(tsc); % convert Tsc into dB
    Sigma = 10*log10(sigma); % convert sigma to dB
    four_pi = 10*log10(4.0 * pi); % (4pi) in dB
    k_db = 10*log10(1.38e-23); % Boltzman's constant in dB
    Te = 10*log10(te); % noise temp. in dB
    range_pwr4_db = 10*log10(range.^4); % target range^4 in dB
    omega = (az_angle/57.296) * (el_angle / 57.296); % compute search volume in steraradians
    Omega = 10*log10(omega); % search volume in dB
    % implement Eq. (1.67)
    PAP = snr + four_pi + k_db + Te + nf + loss + range_pwr4_db + Omega ...
        - Sigma - Tsc;
    return
    

    1.6.2.在实际情况之中分析关系

    在这里插入图片描述

    功率孔径积相对于测距范围 平均功率相对于孔径大小
    centered 文本居中 right-aligned 文本居右

    1.6.3.matlab代码实现

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    tsc = 2.5; % 扫描时间2.5 seconds
    sigma = 0.1; % 雷达截面积in m sqaured
    te = 900.0; % 等效噪声温度in Kelvins
    snr = 15; % 要求的SNR in dB
    nf = 6.0; %噪声系数in dB
    loss = 7.0; % 雷达损失 in dB
    az_angle = 2; % 搜索区域的方位角范围in degrees
    el_angle = 2; %搜索区域的俯仰角范围 in degrees
    range = linspace(20e3,250e3,1000); % 检测距离 from 20 Km 250 Km, 1000 points
    pap1 = power_aperture(snr,tsc,sigma/10,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    pap2 = power_aperture(snr,tsc,sigma,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    pap3 = power_aperture(snr,tsc,sigma*10,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    % plot power aperture prodcut versus range
    % figure 1.16a
    figure(1)
    rangekm  = range ./ 1000;
    plot(rangekm,pap1,'k',rangekm,pap2,'k -.',rangekm,pap3,'k:')
    grid
    legend('\sigma = -20 dBsm','\sigma = -10dBsm','\sigma = 0 dBsm')
    xlabel ('测距范围 in Km');
    ylabel ('功率孔径积 in dB');
    
    
    %生成Figure 1.16b
    lambda = 0.03; % 波长in meters
    G = 45; % 天线增益 in dB
    ae = linspace(1,25,1000);%孔径面积 to 25 meter squared, 1000 points
    Ae = 10*log10(ae);
    range = 250e3; % 感兴趣的距离 is 250 Km
    pap1 = power_aperture(snr,tsc,sigma/10,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    pap2 = power_aperture(snr,tsc,sigma,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    pap3 = power_aperture(snr,tsc,sigma*10,range,te,nf,loss,az_angle,el_angle);
    Pav1 = pap1 - Ae;
    Pav2 = pap2 - Ae;
    Pav3 = pap3 - Ae;
    figure(2)
    plot(ae,Pav1,'k',ae,Pav2,'k -.',ae,Pav3,'k:')
    grid
    xlabel('孔径面积 in square meters')
    ylabel('平均功率 in dB')
    legend('\sigma = -20 dBsm','\sigma = -10dBsm','\sigma = 0 dBsm')
    

    1.7.脉冲积累

    当一个目标在单次扫描期间位于雷达波束内时,它可能会反射好几个脉冲。通过把一个给定目标在单次扫描期间反射的所有脉冲的回波相加,雷达的灵敏度(SNR)就会增加

    脉冲回波的相加过程称为雷达脉冲积累,有两种积累方式:
    (1)脉冲积累可以对包络检波之前积累–相干积累&检波前积累,相干积累保持了接受脉冲之间的相位关系,实现了信号幅度的相加
    (2)脉冲积累也可以在包络检波之后完成–非相干积累&检波后积累,相位关系被破坏

    1.7.1.概述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.7.2.相干积累

    对于相干积累,当使用理想累积器(100%的积累效率)的时候,积累n个脉冲,信噪比也会提高n倍
    在这里插入图片描述

    1.7.3.非相干积累

    非相干积累经常在包络检波器之后(也称为正交检波器)实现,非相干积累的积累效果不如相干积累有效

    事实上,非相干积累效益总是小于非相干积累脉冲数的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.7.4.脉冲积累的检测距离

    **思考过程:
    (1)首先确定使用相干积累还是非相干积累
    (2)其次确定检测和跟踪所足够要求的最小SNR
    (3)确定应该积累多少脉冲n,n的选择受雷达扫描速率,雷达PRF,天线波束宽度等指标控制
    (4)最后使用SNR计算雷达监测距离
    **

    当使用相同的SNR时,我们可以看到,由于积累使得SNR减小,雷达监测距离比单个脉冲的大
    在这里插入图片描述

    1.7.5.matlab仿真

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.7.5.1.相干积累

    在这里插入图片描述

    1.7.5.2.非相干积累

    在这里插入图片描述

    1.7.5.3.函数参数了解

    在这里插入图片描述

    1.7.5.4.函数的matlab代码

    function [snrout] = pulse_integration(pt, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range,np,ci_nci)
     snr1 = radar_eq(pt, freq, g, sigma, te, b, nf, loss, range) % single pulse SNR
     snr1=0
    if (ci_nci == 1) % 相干积累
       snrout = snr1 + 10*log10(np);
    else % 非相干积累
        if (ci_nci == 2)
            snr_nci = 10.^(snr1./10);
            val1 = (snr_nci.^2) ./ (4.*np.*np);
            val2 = snr_nci ./ np;
            val3 = snr_nci ./ (2.*np);
            SNR_1 = val3 + sqrt(val1 + val2); % 等式 1.87 of text
            LNCI = (1+SNR_1) ./ SNR_1; % 等式 1.85 of text
            snrout = snr1 + 10*log10(np) - 10*log10(LNCI);
        end
    end
    return
    

    1.7.5.5.结果及运用函数的matlab代码

    在这里插入图片描述

    %use thsi figure to generate Fig. 1.21 of text
    clear all
    close all
    np = linspace(1,10000,1000);
    snrci = pulse_integration(4,94.e9,47,20,290,20e6,7,10,5.01e3,np,1);
    snrnci = pulse_integration(4,94.e9,47,20,290,20e6,7,10,5.01e3,np,2);
    semilogx(np,snrci,'k',np,snrnci,'k:')
    legend('相干积累','非相干积累')
    grid
    xlabel ('积累的脉冲数');
    ylabel ('SNR - dB');
    

    1.8.雷达损失

    在这里插入图片描述
    在雷达方程中指出,接收机SNR与雷达损失成反比,任何雷达损失的增加都会导致SNR的降低
    在这里插入图片描述

    1.8.1.发射和接收损失

    在这里插入图片描述

    1.8.2.天线方向图损失和扫描损失

    在这里插入图片描述

    1.8.3.大气损失

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    1.8.4.叠加损失

    当积累的噪声回波脉冲数大于目标回波脉冲数的时候,就会出现SNR的下降,出现叠加损失
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    1.8.5.处理损失

    算法和硬件的处理会导致损失
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    1.8.3.其他损失

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    1.9. 我的雷达-设计案例研究

    只用本章的知识来满足设计需求,当后续章节引入新的知识之后,我们可以进行设计的更新,适应不同章节的理论和技术

    1.9.1. 前言

    这是一部地基防空雷达
    采用的设计方法是基于对很多雷达系统组件的建模,不考虑任何硬件的约束和任何实际限制

    1.9.2. 问题陈述

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    在这个地方我们有必要把重点指标再次强调一下
    (1)相应的雷达截面积已经给出(2)扫描速度(3)距离分辨率(4)噪声系数(5)接收机损失(6)合理的检测门限(最小可检测信噪比)

    1.9.3. 设计

    **(1)距离分辨率-脉冲宽度/等效出要求的工作带宽,在这个地方要确定雷达的工作频率,孔径大小,单个脉冲峰值功率
    **
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    1.9.4. 备选设计

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  • 超声波雷达

    2021-01-20 17:13:21
    在上一次分享中,我介绍了毫米波雷达的原理、数据特性及优缺点。毫米波雷达的低环境敏感和低成本的特性使得其在ADAS和自动驾驶领域得到了广泛的应用。 今天要介绍的是一款极其常见的传感器——超声波雷达。如果你...

    前言

    在上一次分享中,我介绍了毫米波雷达的原理、数据特性及优缺点。毫米波雷达的低环境敏感和低成本的特性使得其在ADAS和自动驾驶领域得到了广泛的应用。

    今天要介绍的是一款极其常见的传感器——超声波雷达。如果你觉得超声波雷达有些陌生,那么它还有一个更通俗的名字——倒车雷达。

    在倒车入库,慢慢挪动车子的过程中,在驾驶室内能听到”滴滴滴“的声音,这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈信息。

    车载的超声波雷达一般安装在汽车的保险杠上方,隐藏在保险杠的某个位置。在车上外观如下图黄色箭头处的圆点所示。

    超声波雷达未安装时的模样如下:

    https://www.aliexpress.com/item/New-Parking-Sensor-Car-Reverse-Back-Up-Ultrasonic-Radar-G0448-P/32382592684.html


    正文

    超声波雷达的类型

    常见的超声波雷达有两种。第一种是安装在汽车前后保险杠上的,也就是用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达,这种雷达业内称为UPA;第二种是安装在汽车侧面的,用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达,业内称为APA。

    UPA和APA的探测范围和探测区域都太相同,如下图所示。图中的汽车配备了前后向共8个UPA,左右侧共4个APA。

     

    UPA超声波雷达

    UPA超声波雷达的探测距离一般在15~250cm之间,主要用于测量汽车前后方的障碍物。

    如图所示,为单个UPA的探测范围示意图。

     

    APA超声波雷达

    APA超声波雷达的探测距离一般在30~500cm之间。APA的探测范围更远,因此相比于UPA成本更高,功率也更大。

    如图为单个APA的探测范围示意图。

    APA的探测距离优势让它不仅能够检测左右侧的障碍物,而且还能根据超声波雷达返回的数据判断停车库位是否存在。

    超声波雷达的数学模型

    虽然UPA和APA无论在探测距离还是探测形状上区别很大,但是它们依然可以用同样的数学模型描述,描述一个超声波雷达的状态需要如下四个参数,其数学模型的示意图如下。

    参数1:α

    α是超声波雷达的探测角,一般UPA的探测角为120°左右,APA的探测角比UPA小,大概为80°。

    参数2:β

    β是超声波雷达检测宽度范围的影响因素之一,该角度一般较小。UPA的β角为20°左右,APA的β角比较特殊,为0°。

    参数3:R

    R也是超声波雷达检测宽度范围的影响因素之一,UPA和APA的R值差别不大,都在0.6m左右。

    参数4:D

    D是超声波雷达的最大量程。UPA的最大量程为2米~2.5米,APA的最大量程至少是5米,目前已有超过7m的APA雷达在业内使用。

    超声波雷达的特性

    特性一:温度敏感

    超声波雷达的测距原理和之前介绍的激光雷达、毫米波雷达类似,距离=传播速度*传播时间/2。不同的是激光雷达和毫米波雷达的波速都为光速,而超声波雷达的波速跟温度有关。近似关系如下:

    C = C0 + 0.607 ∗ T,C0为零度时的声波速度332m/s,T为温度(单位:℃)。

    例如,温度在0℃时,超声波的传播速度为332m/s;温度在30℃时,超声波的传播速度为350m/s。相同相对位置的障碍物,在不同温度的情况下,测量的距离不同。

    对传感器精度要求极高的自动驾驶系统来说,要么选择将超声波雷达的测距进行保守计算;要么将温度信息引入自动驾驶系统,提升测量精度。

    特性二:无法精确描述障碍物位置

    超声波雷达在工作时会返回一个探测距离的值,如图所示。处于A处和处于B处的障碍物都会返回相同的探测距离d。所以在仅知道探测距离d的情况下,通过单个雷达的信息是无法确定障碍物是在A处还是在B处的。

    超声波雷达的应用

    本文标题提到超声波雷达是被严重低估的传感器,因为它除了检测障碍物外,还可以做很多事。

    应用1:泊车库位检测

    自动泊车功能需要经历两个阶段:1.识别库位;2.倒车入库

    识别库位功能就是依赖安装在车辆侧方的APA,如下场景。

    http://articles.sae.org/7477/

    汽车缓缓驶过库位时,汽车右前方的APA传感器返回的探测距离与时间的关系大致如下图:

    将t1时刻到t2时刻的车速做积分即可得到库位的近似长度,如果近似认为汽车为匀速行驶,直接用车速乘以(t2-t1)即可。当检测的长度超过车辆泊入所需的最短长度时则认为当前空间有车位。

    同样后侧向的APA也会生成类似信号曲线,用以做库位的二次验证。

    有了库位检测功能,进而开发自主泊车功能就不是难事了。

    高速横向辅助

    特斯拉Model S在AutoPilot 1.0时代就实现了高速公路的巡航功能,为了增加高速巡航功能的安全性和舒适性,特斯拉将用于泊车的APA超声波雷达,也用在了高速巡航上。

    先看一段Model S应用APA的视频,视频左下角的图像是一个朝汽车后向的摄像机,右侧的图像是朝向行驶方向的视角。(视频大小:3M)

    视频出处:https://www.youtube.com/watch?v=5F_mOOz3dV4

     

    在视频中可以看出,当左侧驶过的汽车理自车较近时,Model S在确保右侧有足够空间的情况下,自主地向右微调,降低与左侧车辆的碰撞风险。


    小结

    以上内容基本能让大家了解超声波雷达的数据及工作方式了。作为无人车上成本最低的传感器,挖掘超声波雷达的潜力是工程师们睡觉都在琢磨的事。

    好了\(^o^)/~,这篇超声波雷达的分享就到这里啦。

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  • 单线激光雷达绕z轴旋转,光线将点撒出去,碰到障碍物在同一平面内是一条直线,激光雷达的参数有精度和角度,精度指的是激光雷达每次旋转最小角度,雷达是匀速旋转的,每次旋转一个小的角度,发射一次激光,完成一次...

    激光雷达原理

    s = vt/2,s指的是发射器与探测物体的距离,v是光速,t是发送到接收的时间差,原理图如下:

    激光雷达分为单线,四线,8线,16线,32线和64线


    (1)单线激光雷达

    单线激光雷达绕z轴旋转,光线将点撒出去,碰到障碍物在同一平面内是一条直线,激光雷达的参数有精度和角度,精度指的是激光雷达每次旋转最小角度,雷达是匀速旋转的,每次旋转一个小的角度,发射一次激光,完成一次循环,形成一帧的数据。如上图所示,单线激光雷达的数据是同一高度的一排点阵。
    距离信息:单帧点云坐标可以得到距离信息
    速度信息:在多帧情况下,对距离信息进行微分处理,得到速度信息

    数据格式:

    
    # 测量的激光扫描角度,逆时针为正
    # 设备坐标帧的0度面向前(沿着X轴方向)
    #
     
    Header header
    float32 angle_min        # scan的开始角度 [弧度]
    float32 angle_max        # scan的结束角度 [弧度]
    float32 angle_increment  # 测量的角度间的距离 [弧度]
    float32 time_increment   # 测量间的时间 [秒]
    float32 scan_time        # 扫描间的时间 [秒]
    float32 range_min        # 最小的测量距离 [米]
    float32 range_max        # 最大的测量距离 [米]
    float32[] ranges         # 测量的距离数据 [米] (注意: 值 < range_min 或 > range_max 应当被丢弃)
    float32[] intensities    # 强度数据 [device-specific units]

    四线激光雷达:

    四个颜色代表四个激光发射器所发射的激光,每一个周期,得到一帧的激光点云数据,4条点云数据可以组成一个平面的信息,在一定程度上可以获得高度信息(并不是很准确,很容易理解,如果一个人站的离一面很高的墙面前,不抬头的情况下,他是不能得知墙的高度的),部分公司的四线激光雷达直接输出障碍物的位置信息和速度信息。

    多线激光雷达(16/32/64线):

    多线激光雷达不能直接数据障碍物的结果(个人认为是算力的限制)

    数据结构:

    std_msgs/Header header
    uint32 height
    uint32 width
    sensor_msgs/PointField[] fields
    bool is_bigendian
    uint32 point_step
    uint32 row_step
    uint8[] data
    bool is_dense

    激光雷达缺点:

    (1)探测距离:当前velodyne的64线激光雷达有效探测距离是120m,360°,即使车载计算机反应速度足够快,预留刹车反应时延仍然太小;

    (2)探测精度:激光雷达工作方式是离散的,在120m距离上垂直和水平分辨率是0.3-0.5m;

    (3)扫描频率:velodyne的64线扫描频率是15hz,相当于视频频率15fps,360°扫描,需要加上数据缓存和回传的时间,时速120公里,一帧1帧扫描时间,车辆行驶距离2.222m;

    (4)寿命:激光雷达是机械式旋转,寿命较短。

    参考链接:

    陈光知乎专栏:https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E6%BF%80%E5%85%89%E9%9B%B7%E8%BE%BE

    CSDN激光雷达数据格式:https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/79111061

    激光雷达缺点:https://www.zhihu.com/question/264726552/answer/288586697

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