機場安全監測雷達系統綜述

宋江勇 宋星飛 李儒寬

摘? 要：機場安全監測雷達系統是機場安全的重要保障。本文針對跑道異物、鳥擊、機場周界入侵三類機場安全問題，介紹了國內外典型機場安全監測雷達系統，分析了機場安全監測雷達系統關鍵技術與難點，并對未來該領域技術發展趨勢提出了展望。

關鍵詞：機場安全監測雷達? FOD? 探鳥雷達? 機場周界安防雷達

隨著民航業的飛速發展，航空運輸吞吐量持續激增，飛機的起降密度不斷升高，與此同時發生在機場跑道、飛行區及機場周界等地的安全事故不斷增加，造成人員傷亡和重大經濟損失，民用機場安全面臨著日益嚴峻的挑戰。另一方面由于軍事裝備的快速發展，軍用飛機日趨增多，試飛架次和試飛頻率不斷增加，對軍用機場的機場安全和機場效率要求不斷提高，而城市的擴容、生態環境的好轉以及人們休閑活動的日益豐富，使一些軍用機場周邊出現超高建筑群，凈空區出現猛禽、無人機、熱氣球等障礙物，嚴重影響軍用機場安全環境。機場安全監測系統是應對機場安全事故的重要手段，其監控內容主要包括跑道異物、鳥擊、機場周界入侵等。本文針對跑道異物、鳥擊、機場周界入侵三類機場安全問題，結合國內外典型機場安全監測雷達系統，敘述了國內外機場跑道、空域、周界安全監測雷達系統發展現狀，分析了機場安全監測雷達系統關鍵技術與難點，并對未來該領域技術發展趨勢提出了展望。

1? 典型機場安全監測雷達系統

機場安全監測雷達系統一般為混合監測系統，除了雷達探測目標的位置、速度等信息外，還配備有攝像設備對目標進行拍攝，形成圖像或視頻以便進一步的目標識別。機場跑道、空域及周界安全監測雷達主要包括FOD雷達、探鳥雷達和機場周界安防雷達。

FOD雷達：一般分為固定式和移動式兩種，其與視頻攝像設備共同構成機場跑道安全監測系統。

國外典型FOD雷達主要有：①英國Qinetiq 公司的Tarsier外來物探測系統。Tarsier為固定式調頻連續波雷達，工作頻率為94.5Hz，通過四部雷達覆蓋3600m跑道，可檢測跑道道面上散射面積0.01m2的異物，距離分辨率達0.2m。該系統現已在溫哥華國際機場等地投入使用。②美國Trex Enterprises 公司的FOD Finder 系統。FOD Finder包含后臺軟件系統和監控系統兩部分，為移動式車載探測系統。78～81GHz 毫米波雷達屬于監控系統的組成部分，掃描速度30rad/min，探測范圍200m。③以色列Xsight 公司的FOD Detect系統。FOD Detect系統由多個固定于跑道邊燈上的檢測單元構成，每個檢測單元由工作頻率為77GHz毫米波雷達和攝像設備構成。

國內對FOD雷達研究起步較晚，部分高校及研究所如電子科技大學、上海交通大學、中電54所等對FOD檢測算法進行了研究。同時，國內部分企業也開展了FOD雷達的研制，其中航空工業雷達所的“鷹眼”FOD雷達采用軍用雷達同源的先進技術可檢測跑道道面上散射面積0.01m2的異物。“鷹眼”FOD雷達擁有固定版和移動版兩款產品，其中固定版FOD雷達僅需6～8部即可對3600m跑道實施全覆蓋，移動版FOD雷達通過車載移動監測跑道異物。探測系統已完成機場試驗，其核心性能指標已滿足并超過美國聯邦航空管理局（FAA）通告要求，滿足民航機場使用需求。

探鳥雷達經過多年發展，國內外已研制出相對成熟的機場探鳥雷達系統。國外典型的探鳥雷達主要有：

①美國的梅蘭（merlin）雷達。典型的梅蘭探鳥雷達系統由X波段垂直掃描雷達和S波段水平掃描雷達構成，兩部雷達均采用T型波導陣列天線。梅蘭探鳥雷達位于機場跑道的附近或一端。垂直掃描雷達掃描波束沿跑道覆蓋，可對該區域鳥類的高度信息進行測量，水平掃描雷達對周邊地區的飛鳥進行預警。對于小型鳥類，該系統的探測范圍可以達到垂直高度2300m，水平距離3km～5km;對于中大型鳥類或鳥群，探測范圍可以達到垂直高度4500m，水平距離7km～11km。

②荷蘭的羅賓雷達。羅賓公司的3D FIXED系統由S波段水平掃描雷達和X波段垂直掃描雷達組合而成，與梅蘭探鳥雷達相似;較先進的3D FLEX系統由S波段水平掃描雷達和X波段FMCW雷達組合而成。FMCW雷達既可以水平旋轉也可以垂直旋轉，實現了真正意義上的三維覆蓋。FMCW雷達有凝視、掃描、跟蹤三種工作模式。

國內探鳥雷達起步較晚，北京航空航天大學與中國民航科學技術研究院合作先后研制了“雷達探鳥實驗系統”和CAST-AARS實驗平臺[4]，并通過實驗進行了系統性能驗證。

機場周界安防雷達：國內外對雷達應用于安防領域已有了一定的研究成果。國外主要有德國Innosent公司研制的安防雷達、美國ICx公司的STS-1200系列雷達、英國Plextek公司的Blighter B400系列雷達。其中Blighter B400系列雷達，已經在美國Centennial機場和英國Heathrow機場使用。Blighter B400系列雷達為電子掃描調頻連續波（FMCM）多普勒地面監視雷達（GSR），可大范圍掃描和探測移動的（包括緩慢移動的）車輛及人員，探測距離可達16km。

國內已有多家機場采用不同的方式在機場周界安防領域做出嘗試，其主流周界安防技術是振動光纖，對于機場周界安防雷達也相繼有產品投入市場，但實際應用于機場的并不多見。國產機場周界安防雷達主要有北京航通天下科技有限公司研制的AGS系列雷達，該雷達可以對半徑1～1.5公里范圍內的人、車輛及30厘米以上的物體進行探測和判定。

總體而言，國外機場安全監測雷達系統研究早，技術成熟，相關產品已投入使用;而國內的相關研究還不完善，部分產品還處在研制實驗階段，實際應用較少，需要進一步探索。

2? 機場安全監測雷達系統關鍵技術

機場安全監測雷達系統應具備全天候不間斷對機場跑道、安全飛行區、機場周界實時監測、識別、定位和自動報警等功能，同時還應具備對目標進行圖像放大、動態軌跡跟蹤和回放等能力。據此其關鍵技術分析如下。

毫米波雷達探測技術：毫米波雷達波長短，更易實現窄波束、高增益，具有較高的角度分辨率，同時天線尺寸相對較小、重量輕，受環境條件影響小。毫米波雷達帶寬可以做到很寬，使其距離分辨率較高，同時具有較強的抗干擾能力。因此，當前的機場安全監測雷達系統均采用的是毫米波雷達[5，6]。

復雜環境下雜波抑制技術：機場安全監測雷達系統對跑道、安全飛行區及周界區進行掃描時，雷達接收到的回波信號包括目標反射回波信號以及跑道邊燈、周邊建筑物、雜草、天線旁瓣反射等地物雜波的干擾回波信號。通常情況下目標的回波信號較弱，會淹沒在干擾信號中。因此機場安全監測雷達系統最大難點就是雜波的消除。相參雷達通常采用多普勒處理器對地面雜波進行抑制，但存在一定的局限性，為此雜波環境下檢測算法也成為研究熱點，如電子科技大學吳靜等人提出針對毫米波雷達雜波圖恒虛警率檢測算法;先進的探鳥雷達依靠多假設跟蹤與交互式多模型等跟蹤算法提升雜波區域的檢測性能;另外雷達所FOD雷達針對檢測目標大多為靜態低RCS目標的問題，為了最大限度保留目標回波信息，采用基于雜波圖對消的低門限CFAR檢測技術。

圖像識別技術：機場安全監測雷達系統的一般工作方式為雷達掃描探測，判別是否有目標，并給出目標位置等相關信息，處理單元根據這些信息按照設定的準則對感興趣的目標調用攝像設備進行拍攝，捕捉清晰的圖像，然后處理單元需對圖像中的目標進行識別并報警，必要時需要人工判別來減少虛警。圖像識別技術是輔助機場安全監測系統的重要手段，機場環境復雜，研究普適性強、適應不同目標和背景環境的圖像識別技術是研究的重點。新加坡Stratech公司開發的iFerret系統為純視頻探測系統，iFerret系統對FOD的探測是通過攝像機及圖像處理軟件實現;國內對圖像識別技術也開展了一定的研究，陳文等提出基于視頻監視圖像實時檢測機場跑道入侵方法。

3? 機場安全監測雷達發展趨勢

當下，提升機場運行效率，打造智慧型機場成為國內各大機場的目標。智慧機場是集運行維護、安全監控與商業服務于一體的平臺。機場安全監測雷達系統作為智慧機場安全保障的重要環節，多元信息融合、智能化是今后長期發展的必然趨勢。

多源信息融合：由于機場面臨的入侵威脅多種多樣，單一的雷達系統存在局限性，如FOD雷達的主要目標是靜止低RCS的目標，對于入侵的人、黑飛的無人機等運動目標無法實施有效探測。因此，未來機場安全監測雷達系統應涵蓋FOD監測系統、探鳥雷達，機場周界安防雷達等多個子系統共同構成傳感器網絡完成機場的安全監測，同時采用先進的報警系統，實現對威脅的等級劃分與快速反應。對于每個子系統，為了檢測精度更高、識別的更精細，則需要將雷達、可見光和紅外圖像的信息進行有效融合，從而提升系統性能。

智能化：當前的機場安全監測消耗人力成本巨大，智能機場安全監測將有效利用機場的資源，讓機場更高效運行。雷達及攝像設備就像人的“眼睛”，處理單元就像人的“大腦”，通過智能化手段對目標進行自動檢測、及時跟蹤與行為識別，通過與機場安全數據庫、證件照片庫驗證等進行比對，結合告警分級聯動實現一個閉環處理。目前智能安防監控系統主要應用于道路監控、人臉驗證高拍儀、停車場車牌識別等領域，高度智能化的機場安全監測雷達系統還需要進一步研究。

4? 結語

機場安全監測雷達系統是保障機場跑道、安全飛行區、機場周界等安全的系統。近年來，隨著先進的毫米波雷達、高清光學攝像機、圖像處理、人工智能等技術的快速發展，以及智慧機場理念的廣泛關注，促進了機場安全監測雷達系統的整體發展。全天候不間斷、實時監測、分析、識別并自動報警的機場安全監測雷達系統必將在未來國內外機場安防領域承擔不可或缺的角色。

參考文獻

[1] FAA. AC150/5220-24： Airport foreign object debris detection equipment[R].2009：1-13.

[2] 李玉龍，石霄鵬.民用飛機鳥撞研究現狀[J].航空學報，2012，33（2）：189-198.

[3] 中國民航科學技術研究院機場研究所2015年度中國民航鳥擊航空器信息分析報告.

[4] 陳唯實，李敬.雷達探鳥技術發展與應用綜述[J].現代雷達，2017，39（2）：7-17.

[5] Dali Liu， Yuntao Liu， Huizhi Cai， et al. Linear frequency-modulated continuous wave active sonar signal processing[C].OCEANS 2014-TAIPEI，2014，pp：1-5.

[6] 李煜.機場跑道異物檢測識別算法與系統設計研究[D].上海：上海交通大學，2012.