基于組合導航改進的移動式異物探測系統設計

中圖分類號：TN958 文獻標志碼：A

0 引言

FOD是指飛行區內可能會損傷航空器、設備或威脅機場工作人員和乘客生命安全的某種外來物質、碎屑或物體[1]。FOD的種類很多，如金屬零件、塑料、碎石塊、紙屑、樹葉等。航空器在高速行進時非常脆弱，一小塊碎石塊被吸入發動機可能引起發動機失效，一個小螺釘或金屬片甚至尖銳石子將會扎傷輪胎引起爆胎，產生的輪胎碎片又會打傷飛機本體或重要部件，如液壓管、油箱等[2]，每年因FOD造成的損失高達數億人民幣。

目前，國內中小型民用機場的FOD巡查主要依賴人工，存在效率低，成本高，準確性無法保障的缺點[3]。中國民用航空局已經認識到FOD探測系統的重要性，對FOD探測系統的實際應用給予了高度肯定，對FOD探測系統的探測性能、環境適應性、安裝、交付、維護等也做了詳細規定[4]

為了減少FOD的不良影響，國內多個民航機場部署了FOD探測系統，按照部署方式可以分為邊燈式、塔架式和移動式[5]。移動式FOD探測系統通過在車輛頂部或側面安裝雷達設備實現對外來物探測與塔架式和邊燈式探測系統相比，移動式機場跑道FOD探測系統的建設投資成本低，無土建施工且部署靈活，滿足業務量較小的支線機場的滑行道、聯絡道FOD探測需求。傳統的移動FOD探測系統對于車輛的行進速度和行進方向有較為嚴苛的要求，在車輛急加減速或行進方向發生偏差時，會導致雷達處于不可用狀態，易用性較差。

為解決上述行業痛點問題，文章提出將組合導航與合成孔徑雷達結合，利用組合導航的高精度位置姿態信息，輔以運動補償算法，通過云臺消除車輛行進引起雷達天線的抖動，實現車輛在非勻速直線行駛條件下的高分辨率探測，增加FOD探測系統的易用性和穩定性。

1系統設計

1. 1 系統組成

移動式FOD探測系統安裝在機場巡道車或清掃車上。雷達探測器及姿態位置傳感器位于車頂部，信息處理部分位于車廂內，移動式顯控終端位于車輛駕駛室內，便于工作人員操控。

移動式機場跑道FOD探測雷達系統主要由合成孔徑雷達、快速高精度姿態穩定云臺、雷達前端部分、組合導航模塊、差分基準站、車載信息融合處理部分等組成。

1.2基于組合導航改進的合成孔徑雷達設計

基于組合導航改進的合成孔徑雷達主要包括前端部分、處理方艙部分和云臺部分。前端部分包括信號源模塊，由發射天線、接收天線、發射模塊、接收模塊、電控模塊等組成。處理方艙部分包括電源模塊、信號采集模塊、控制板、信息融合處理模塊、組合導航模塊、電臺等。云臺部分主要由俯仰電機和方位電機組成，如圖1所示。

圖1 雷達設計原理

信號源模塊用于產生雷達工作所需的基帶調制信號并提供給發射模塊和接收模塊，

發射模塊主要將基帶調制信號進行倍頻到雷達工作的 92～94GHz 并進行放大輸出給天線組件

天線組件采用多層波導縫隙結構，由發射天線和接收天線2個獨立天線構成。發射天線主要將調制信號輻射出去，接收天線主要接收發射出去的信號遇到目標返回的雷達回波并輸出給接收模塊。

接收模塊主要將接收的回波信號進行濾波、放大，然后與信號源模塊提供的本振信號進行混頻，輸出中頻信號給中頻放大和信號采集處理模塊。

電控模塊主要給信號源模塊、發射接收組件提供電源及控制信號。

控制板主要是用于接收、解析、計算、預測組合導航位置及姿態信息控制云臺方位與俯仰對準，與電控模塊通信控制信號源調制信號及掃頻等。

信號采集模塊主要是接收接收模塊輸出的中頻信號，進行中頻放大、濾波，然后將模擬信號轉換為數字信號，提供給信息融合處理模塊進行信息處理與分析。

信息融合處理模塊主要是進行信號的分析與處理以及整個系統的工作流程及邏輯的控制，將處理的數據傳輸給GPU信息計算處理模塊。

組合導航模塊主要是接收多模衛星導航定位信息，通過與慣導數據融合并給系統提供實時的位置、速度、姿態等數據。

電臺用于接收多模衛星定位基站的差分信號并提供給組合導航模塊。

電源模塊為整個信息處理模塊提供電源及管理上電時序。

云臺部分主要通過俯仰電機和方位電機對天線角度進行微調，使天線行進方向始終與跑道垂直。

1.3 系統工作流程

1.3.1 系統啟動與任務初始化

移動探測平臺經授權進入跑道區域后，操作人員通過車載終端啟動系統并選擇探測模式。系統完成自檢程序后，加載預設的跑道地理信息數據，建立跑道坐標系與雷達成像坐標系之間的映射關系。

1.3.2單向探測階段

車輛沿跑道中線一側縱向行駛，側視合成孔徑雷達以斜距幾何關系對跑道對側區域進行連續掃描。系統通過運動補償算法實時校正平臺位移誤差，構建方位向分的雷達圖像序列。

1.3.3雙向覆蓋掃描

當車輛抵達跑道末端時，自動切換至反向行駛模式，沿中線另一側返回起始端。在此過程中，雷達調整波束指向對東側跑道區域實施互補掃描，確保跑道全寬度范圍（含道肩區域）的雙向覆蓋檢測。

1.3.4實時目標檢測與定位

雷達信號處理單元采用恒虛警率檢測算法對回波數據進行逐幀分析，當檢測到潛在FOD目標時：（1）通過組合導航模塊獲取平臺實時位姿數據；（2）結合雷達斜距測量值與運動參數計算目標地理坐標;（3）建立包含時間戳、坐標精度因子及雷達散射截面積的目標特征數據庫。

1.3.5數據融合與驗證

系統對正向與反向探測數據進行空間配準與信息融合，采用多視角相干檢測技術消除虛警，通過航跡關聯算法確認有效目標，最終生成帶置信度評估的FOD分布圖。

1.3.6清理路徑規劃與執行

完成探測任務后，操作人員切換至清理模式。系統綜合目標空間分布、平臺運動約束及作業時間限制，生成最優遍歷路徑。車輛沿規劃路徑自主導航至每個目標位置，經操作人員確認后執行清理作業。

1.3.7任務閉環與報告生成

清理完成后，系統自動校驗目標清除狀態，更新跑道安全狀態數據庫，生成包含探測覆蓋率、目標統計特征及清理過程日志的標準化報告。

1.4軟件功能

（1）能夠按規定路線對跑道進行探測。

（2）雷達探測到FOD后，記錄并規劃清理路線。

（3）系統具備定位和引導功能，能按照機場跑道FOD管理相關規定對FOD定位，引導現場人員至外來物所在位置進行清理。

（4）系統能夠對用戶進行統一身份管理、統一認證、授權管理、單點登錄、單點退出和集中審計等操作。

（5）系統具備自檢功能。當探測設備不能正常工作時，立即告警。

（6）系統告警、故障信息能至少保存10年，日志能至少能保存90天。系統告警、故障信息可導出。

（7）系統具備統計功能。該功能具有按報警時間、發現位置、外來物類別、處置方案、處置時間等進行篩選的功能，具有以上信息導出的功能；系統具有跑道FOD歷史事件查詢功能，可查詢最近10年內出現跑道FOD的具體信息。

2關鍵技術

2.1基于高精度組合導航優化的分層相位梯度自聚焦算法

針對合成孔徑雷達在成像過程中，車載平臺很難保證勻速直線行駛，導致方位匹配濾波函數與實際方位信號之間的不匹配從而產生相位誤差，造成雷達圖像模糊，分辨率降低的問題，文章提出基于高精度組合導航技術優化的補償算法。首先，利用組合導航提供的高精度定位以及姿態信息，通過2軸云臺對雷達天線的不規則位移進行補償，消除由于車載平臺不規則運動造成的多普勒頻移；其次，利用組合導航位置及姿態數據，設計高維運動軌跡濾波策略，最大化圖像的相位梯度絕對值，通過迭代調整回波信號的相位，實現圖像的聚焦，經過多次迭代優化后，可以獲得相位校正非常準確的高分辨率雷達圖像。通過上述2種補償算法的結合，在提高雷達成像質量的同時，提高成像速度，保證了雷達可在 10～80km/h 任意行駛速度下和沿跑道 ±20^° 范圍內任意行駛方向條件下，進行高分辨率成像與探測，提升了系統穩定性和工作的便利性。

設 t_m 為第 ?_m 個脈沖的發射時間， R_m（x，y） 為目標點 （x，y） 在 t_?m 時刻的斜距。那么，第 ?_m 個脈沖的回波信號為：

其中， σ_{σ^′σ^′σ^′}（σ_x，y） 為目標反射系數， v 為光速。運動補償需對 s_?m（t） 進行以下相位補償：

這就消除了由于平臺運動造成的多普勒頻移，使各脈沖回波在合成時保持相干。運動補償主要分為2類：基于平臺運動數據的粗補償和基于回波數據的精細補償。由于飛行平臺上的運動數據主要來源組合導航，但這對于高頻信號處理時，精度還須進一步提升；要獲得高質量的雷達圖像，就必須從回波數據中估計多普勒參數，進而實現雷達圖像的精確聚焦。

充分利用組合導航位置姿態信息，設計高維運動軌跡濾波策略，文章提出分層相位梯度自聚焦算法。

假設經過運動補償后，回波信號為 s^′_m（t） ，那么合成后的圖像為：

相位梯度自聚焦算法的目標是最大化圖像的相位梯度的絕對值，通過迭代地調整 s^′_m（t） 的相位，使 J 最大化，即實現圖像的聚焦。調整公式為：

其中， Δ?_m^（k）（x，y） 為第 k 次迭代時對第 m 個脈沖添加的相位補償量。經過多次迭代優化后，可以獲得相位校正非常準確的高分辨率雷達圖像。基于高精度組合導航優化的分層相位梯度自聚焦算法，采用粗精度和細精度，低分辨率和高分辨率相結合的方式，分層處理，在提高成像質量的同時，提高成像速度。

2.2全局直角坐標系快速成像算法

針對傳統的合成孔徑雷達采用極坐標系的成像過程中，需要進行大量的插值值運算，出現圖像質量的降低的問題，提出基于GPU加速的全局直角坐標系快速成像算法。首先，利用GPU并行處理數據，將雷達回波數據分批快速投影，從而大幅提高數據處理速度。其次，采用非均勻映射方法，跳過傳統的均勻化插值過程，直接進行映射處理，減小差值運算負擔，同時保證圖像質量的前提下提高計算效率。這2種方法的結合，可以快速對掃描區域進行成像，實現雷達圖像與實際跑道的一一對應，從而實現所見即所得的效果。全局直角坐標系快速成像算法不僅提高了成像速度，還能在一定程度上保持圖像質量，達到了效率和精度的平衡。

直角坐標系下圖像 x 軸的奈奎斯特采樣率與波束寬度成正比。為降低直角坐標系下 x 軸的奈奎斯特采樣率，需要壓縮方位譜，得到方位頻譜 K 的表達式：

當孔徑長度較短時，波束寬度是方位譜較寬的主要原因。需要對 x_i 有關的項進行補償。方位譜中的x_i 為來源于根號項，將其中的根號項 進行展開，即：

x_i 的二次項會導致方位向頻譜展寬。構建譜壓縮函數時，由于無法直接應用譜壓縮公式對圖像進行處理，所以將距離波數域 K 拆分為 K=K_o+K_r ，其中 -B/2?K_r?B/2 ，那么可展開為 F_o=F_o1?F_o2 ，隨距離頻域變化，可直接在圖像域進行補償，即：

I（x_i，y_i）=I（x_i，y_i）?F_°1

將2維圖像 I（x_i，y_i） 轉化到2維頻域，用駐定相位法計算積分，整理得：

對于正側視窄波束 SAR 系統，即當I K_rx_i∣_?m?∣

K_ex∣_m 時，其中 Hm 表示最大絕對值， K_r（x_i/y_i） 可忽略，則可改寫為：

這時，直角坐標系成像后帶寬與孔徑長度成正比，可以在頻譜不模糊的前提下大幅降低子孔徑的采樣率，然后進行直角坐標系下的圖像相干積累，在直角坐標系下，圖像相干積累無需插值，避免了逐點操作，與傳統快速多級后投影算法相比，減少了計算量[6]

而當 K_r^x∣_m?∣K_ex∣_m 不成立時，補償 F_e1 后，K_r（x_i/y_i） 不能忽略，需要進一步補償沿 K_r 空變的 F_c2 項。用場景中心最近斜距代替 y_i ，構造新的補償函數。對于大幅寬雷達數據處理，可通過距離場景分塊，用各自場景中心斜距構造補償函數分別進行補償。補償后，傾斜譜校正為正譜，進一步壓縮了頻帶寬度，降低奈奎斯特采樣率需求[6]。可得到新的方位采樣率需求為：

（20），其中θB為合成孔徑角。經過F。，和 補償，方位采樣率只取決于合成孔徑角，方位譜得到大幅壓縮，可以在保證頻譜不混疊的前提下以較低采樣率對場景采樣，大幅減少計算量[7]

2.3多傳感器融合的合成孔徑雷達集成技術

針對傳統的合成孔徑雷達受移動平臺運動影響，導致精度下降、易用性降低的問題。文章提出將高精度組合導航以及2軸云臺等集成到合成雷達設備中，在增加精度的同時，滿足設備的模塊化、小型化和可靠性，便于雷達設備的批量生產、安裝調試以及售后維護。

3方案驗證

針對移動式跑道異物檢測系統特點及要求，文章進行小目標探測能力、非勻速和非直線行駛下的探測能力的驗證，考核本方案是否滿足跑道異物檢測的要求。

試驗選用直徑和高度均為 10mm 金屬圓柱體為標準樣件，數量為12個，車輛行駛過程進行多次急加速和急減速以及前進方向的調整，測試結果如圖2所示。

圖2測試結果軟件界面截圖

通過測試結果可以看出，12個 10mm 的金屬圓柱全部被探測到，證明文章提出的系統方案能夠滿足對小目標的探測精度需求。

4結語

基于組合導航改進的移動式異物探測系統的研究，針對合成孔徑雷達在成像過程中，車載平臺很難保證勻速直線行駛，導致方位匹配濾波函數與實際方位信號之間的不匹配，從而出現相位誤差、雷達圖像模糊、分辨率降低的問題，文章將組合導航與傳統的合成孔徑雷達結合，提出了高精度組合導航技術優化的補償算法，實現車輛在非勻速直線運動狀態下雷達的可用性，提高了移動式FOD探測系統的穩定性和易用性，為航空安全提供技術保障，具有一定的推廣價值。

參考文獻

[1]程擎，王元濟，李彥冬.基于注意力機制的YOLOv5算法在跑道異物檢測中的應用［J].現代計算機，2023（3）：55-59.

[2]吳軍.機場外來物風險管理研究[D].天津：中國民航大學，2014.

[3]羅渝川，韓新營，羅曉利.2006—2015年間中國民航事故及事故征候的統計分析[J].中國民航飛行學院學報，2018（3）：21-24.

[4]王文俊.“十二五”期間我國民用運輸機場運行安全分析[J].交通企業管理，2016（9）：51-53.

[5]王嘯，馬向勇，章林，等.在多種制式機場跑道異物探測系統中告警準確率的研究[J].無線互聯科技，2023（9）：107-110.

[6]董祺，孫光才，楊澤民，等.直角坐標多級后投影聚束SAR成像算法[J].電子與信息學報，2016（6）：1482-1488.

[7]張濤.SAR快速時域成像與運動補償方法研究[D].西安：西安電子科技大學，2022.

（編輯 王永超）

Design of mobile foreign object detection system based on integrated navigation improvement

XIN Heng （Qingdao Jari Automation Co.，Ltd.，Qingdao 266Oo0， China）

Abstract：At present，theforeign object debris（FOD）inspectionof runways in most civil airports mainlyrelies on manual labor，which is inefficient.The existing mobile FOD detection products have low accuracyand por usability， andcannot meettheactual needsof airports.Thisarticle integrates high-precisionintegrated navigation technology into existing mobile FOD detection systems and optimizes related algorithms to design a mobile FOD detectionsystem based on integrated navigation improvement.It improves the detection accuracy and usabilityof the mobile FOD detection system，achieves all-weather real-time monitoring，automatic recognition，and rapid responseof FOD，reduces the dependenceon manual inspection，enhances the intelligence and automation level of airport runway foreign objectFOD control，improves management eficiencyand response speed，reduces the probabilityof safetyaccidents caused by airport FOD，and provides technical support for aviation safety.

Key Words： foreign object debris;integrated navigation; aviation safety

作者簡介：辛恒（1989—），男，工程師，碩士；研究方向：電子信息工程。