雷达对海探测试验与目标特性数据获取

关键 刘宁波 王国庆 丁昊 董云龙 黄勇 田凯祥 张梦雨

关键, 刘宁波, 王国庆, 等. 雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标双极化多海况散射特性数据集[J]. 雷达学报, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029
引用本文: 关键, 刘宁波, 王国庆, 等. 雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标双极化多海况散射特性数据集[J]. 雷达学报, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029
GUAN Jian, LIU Ningbo, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for dual polarization multistate scattering dataset of marine targets[J]. Journal of Radars, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029
Citation: GUAN Jian, LIU Ningbo, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for dual polarization multistate scattering dataset of marine targets[J]. Journal of Radars, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029

雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标双极化多海况散射特性数据集

DOI: 10.12000/JR23029
基金项目: 国家自然科学基金(62101583, 61871392),泰山学者工程(tsqn202211246)
详细信息
    作者简介:

    关 键,教授,博士生导师,主要研究方向为雷达目标检测跟踪与识别、海上目标信息感知与融合

    刘宁波,副教授,硕士生导师,主要研究方向为海上目标探测、雷达目标特征检测

    王国庆,博士,副教授,主要研究方向为海上目标探测技术、雷达信号采集与处理

    丁 昊,副教授,硕士生导师,主要研究方向为海杂波特性认知与抑制、海杂波中目标检测

    董云龙,教授,博士生导师,主要研究方向为多传感器信息融合

    黄 勇,副教授,硕士生导师,主要研究方向为雷达目标检测、MIMO雷达信号处理

    通讯作者:

    刘宁波 lnb198300@163.com

    王国庆 gqwang80@163.com

  • 责任主编:许述文 Corresponding Editor: XU Shuwen
  • 中图分类号: TN959

Sea-detecting Radar Experiment and Target Feature Data Acquisition for Dual Polarization Multistate Scattering Dataset of Marine Targets

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62101583, 61871392), The Taishan Scholars Program (tsqn202211246)
More Information
  • 摘要: 海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性,基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题,升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”,扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力,获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据,构建海上目标双极化多海况散射特性数据集,并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性,为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累,为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。

     

  • 图  1  两部X波段固态全相参雷达

    Figure  1.  Two X-band solid-state fully coherent radars

    图  2  组合脉冲发射的3种模式

    Figure  2.  Three modes of combined pulse emission

    图  3  HD-LD-CJ-22型雷达数据采集设备与显控软件

    Figure  3.  HD-LD-CJ-22 radar data acquisition and control software

    图  4  环芝罘岛试验场俯瞰图

    Figure  4.  Overview of the Zhifu island test site

    图  5  航道浮标

    Figure  5.  Channel buoy

    图  6  试验海域气象水文数据(NC数据)

    Figure  6.  Meteorological and hydrological data of the test sea area (NC data)

    图  7  HH极化雷达示例数据

    Figure  7.  Typical data of HH polarized radar

    图  8  VV极化雷达示例数据

    Figure  8.  Typical data of VV polarized radar

    图  9  海杂波单元幅度分布拟合结果

    Figure  9.  Amplitude distribution fitting results of sea clutter bins

    图  10  海杂波与目标单元时间相关性

    Figure  10.  Time correlation of sea clutter and target bin

    图  11  距离维空间相关性

    Figure  11.  Spatial correlation of distance dimension

    图  12  目标单元(浮标1)时频谱

    Figure  12.  Time spectrum of target bins (buoy 1)

    S1  雷达对海探测数据2022年第1期——海上目标散射特性数据集

    S1.  Sea-detecting radar data 2022 phase 1--Sea target scattering feature dataset

    表  1  已共享的雷达对海探测数据

    Table  1.   Shared sea-detecting radar data

    年期 雷达波段极化方式数据简介
    2019年第1期XHH3组数据,主要为扫描和凝视观测模式下的海杂波数据,目标为海面非合作目标。
    2020年第1期XHH2组数据,主要为凝视观测模式下的海杂波数据、海杂波+目标数据,目标为锚泊船只和航道浮标。
    2020年第2期XHH2组数据,为海面机动目标跟踪试验数据,目标为海面合作目标(小型快艇)。
    2020年第3期XHH1组数据,为雷达目标RCS定标试验数据,目标为RCS为0.25 m2不锈钢球,由渔船拖动或漂浮。
    2021年第1期XHH5组数据,为云雨气象条件下的雷达不同转速扫描试验数据,海面无合作目标。
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    表  2  X波段试验雷达参数

    Table  2.   Parameters of X-band experimental radars

    雷达技术指标HH极化VV极化
    工作频段XX
    工作频率范围9.3~9.5 GHz9.3~9.5 GHz
    量程1/16~96 n mile1/16~96 n mile
    扫描带宽25 MHz (T2, T3)25 MHz (T2, T3)
    距离分辨率6 m6 m
    脉冲重复频率(kHz)1.6, 2.0, 3.0, 5.0, 10.01.6, 2.0, 3.0, 5.0, 10.0
    发射波形T1:单频T2:LFMT3:LFMT1:单频T2:LFMT3:LFM
    脉冲宽度T1:0.15 μsT2:8 μsT3:25 μsT1:0.15 μsT2:8 μsT3:25 μs
    发射峰值功率100 W100 W
    天线转速(r/min)2, 6, 12, 24, 482, 6, 12, 24, 48
    天线长度2.0 m2.5 m
    天线工作模式圆扫、扇扫、
    固定指向
    圆扫、扇扫、
    固定指向
    天线极化方式HHVV
    天线水平波束宽度1.2°1.1°
    天线垂直波束宽度22°23°
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    表  3  海上目标散射特性数据集概况表

    Table  3.   Summary table of sea target scattering characteristics dataset

    序号海况等级数据组数雷达天线工作模式工作量程发射脉冲模式目标种类气象水文数据擦地角(°)
    12级10组凝视6 n mileT1+T2航道浮标0.68~1.09
    23级54组凝视6 n mileT1+T2航道浮标0.68~1.09
    34级48组凝视6 n mileT1+T2航道浮标0.68~1.09
    45级30组凝视6 n mileT1+T2航道浮标0.68~1.09
    注:① 每天气象水文数据形成一个nc格式文件,提供风速/风向/浪高/浪向/浪周期信息;  ② 凝视模式下每组数据包含的脉冲数均为217个;  ③ 发射脉冲模式T1+T2,对应图2中的模式2;  ④ 雷达垂直波束保持不变,擦地角范围是通过雷达架高和数据对应的径向距离范围折算得到的。
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    表  4  2-5级海况HH与VV极化雷达示例数据

    Table  4.   Sample data of HH and VV polarized radars in level 2-5 sea states

    数据名包含脉冲数PRF(kHz)T1采样点数T2采样点数T1, T2采样起始
    距离(km)
    采样间隔(m)目标浪高(m)浪向海况等级
    20221115050027_stare_HH217295010004.25252.5浮标1, 20.4西2级
    20221115050036_stare_VV217295010004.25252.5浮标1, 20.4西2级
    20221114190046_stare_HH217295010004.25252.5浮标1, 20.7西西北3级
    20221114190055_stare_VV217295010004.25252.5浮标1, 20.7西西北3级
    20221113210051_stare_HH217295010004.25252.5浮标1, 21.3北东北4级
    20221113210023_stare_VV217295010004.25252.5浮标21.3北东北4级
    20221113040027_stare_HH217295010004.25252.5浮标1, 22.65级
    20221113040009_stare_VV217295010004.25252.5浮标1, 22.65级
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  • [1] 关键. 雷达海上目标特性综述[J]. 雷达学报, 2020, 9(4): 674–683. doi: 10.12000/JR20114

    GUAN Jian. Summary of marine radar target characteristics[J]. Journal of Radars, 2020, 9(4): 674–683. doi: 10.12000/JR20114
    [2] 丁昊, 刘宁波, 董云龙, 等. 雷达海杂波测量试验回顾与展望[J]. 雷达学报, 2019, 8(3): 281–302. doi: 10.12000/JR19006

    DING Hao, LIU Ningbo, DONG Yunlong, et al. Overview and prospects of radar sea clutter measurement experiments[J]. Journal of Radars, 2019, 8(3): 281–302. doi: 10.12000/JR19006
    [3] 陈小龙, 黄勇, 关键, 等. MIMO雷达微弱目标长时积累技术综述[J]. 信号处理, 2020, 36(12): 1947–1964. doi: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.12.001

    CHEN Xiaolong, HUANG Yong, GUAN Jian, et al. Review of long-time integration techniques for weak targets using MIMO radar[J]. Journal of Signal Processing, 2020, 36(12): 1947–1964. doi: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.12.001
    [4] 许述文, 白晓惠, 郭子薰, 等. 海杂波背景下雷达目标特征检测方法的现状与展望[J]. 雷达学报, 2020, 9(4): 684–714. doi: 10.12000/JR20084

    XU Shuwen, BAI Xiaohui, GUO Zixun, et al. Status and prospects of feature-based detection methods for floating targets on the sea surface[J]. Journal of Radars, 2020, 9(4): 684–714. doi: 10.12000/JR20084
    [5] 贺丰收, 何友, 刘准钆, 等. 卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(1): 119–131. doi: 10.11999/JEIT180899

    HE Fengshou, HE You, LIU Zhunga, et al. Research and development on applications of convolutional neural networks of radar automatic target recognition[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2020, 42(1): 119–131. doi: 10.11999/JEIT180899
    [6] 刘宁波, 董云龙, 王国庆, 等. X波段雷达对海探测试验与数据获取[J]. 雷达学报, 2019, 8(5): 656–667. doi: 10.12000/JR19089

    LIU Ningbo, DONG Yunlong, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting X-band radar and data acquisition program[J]. Journal of Radars, 2019, 8(5): 656–667. doi: 10.12000/JR19089
    [7] 刘宁波, 丁昊, 黄勇, 等. X波段雷达对海探测试验与数据获取年度进展[J]. 雷达学报, 2021, 10(1): 173–182. doi: 10.12000/JR21011

    LIU Ningbo, DING Hao, HUANG Yong, et al. Annual progress of the sea-detecting X-band radar and data acquisition program[J]. Journal of Radars, 2021, 10(1): 173–182. doi: 10.12000/JR21011
    [8] DROSOPOULOS A. Description of the OHGR database[R]. Technical Note 94–14, 1994.
    [9] DE WIND H J, CILLIERS J C, and HERSELMAN P L. DataWare: Sea clutter and small boat radar reflectivity databases [Best of the Web][J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2010, 27(2): 145–148. doi: 10.1109/msp.2009.935415
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-03-06
  • 修回日期:  2023-04-19
  • 网络出版日期:  2023-04-24
  • 刊出日期:  2023-04-28

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