基于包絡(luò)約束的幅相聯(lián)合凈空測量方法

鄧佳欣,馬丁峰,徐云山

(1. 中國飛行試驗研究院,陜西 西安 710089;2. 中國人民解放軍95966部隊,黑龍江 哈爾濱 150060)

1 引言

由于國家十四五期間大力倡導(dǎo)低碳能源政策,因此大量用戶會進(jìn)一步加大新能源(風(fēng)能和光伏發(fā)電)的投入力度,并結(jié)合微電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)在用電的高峰和低谷期盡可能與傳統(tǒng)能源行業(yè)協(xié)同工作,為低碳環(huán)保做出貢獻(xiàn)。其中風(fēng)力發(fā)電機由于其峰值發(fā)電功率的不斷提升,其風(fēng)機的規(guī)模會越來越大,塔筒和葉片均達(dá)到了近百米量級,因此相應(yīng)的也存在了運行過程當(dāng)中的潛在風(fēng)險。根據(jù)用戶對大型風(fēng)力發(fā)電機機組運行過程中的安全監(jiān)控需求,需要高精度監(jiān)測葉片在高速旋轉(zhuǎn)過程中與風(fēng)機塔筒之間的水平距離,評估葉片掃塔概率,在發(fā)生緊急狀況之前給后臺提供預(yù)警信息,以防安全事故的發(fā)生。

為了得到葉片在風(fēng)機坐標(biāo)系下的實時三維坐標(biāo),需要采用雷達(dá)監(jiān)控設(shè)備獲取目標(biāo)的三坐標(biāo)信息,從而精確測量目標(biāo)的徑向距離、方位角、俯仰角信息。文獻(xiàn)[1]介紹了三坐標(biāo)雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展歷程,其相對于兩坐標(biāo)雷達(dá),具有更強的目標(biāo)觀測能力。文獻(xiàn)[2,3]分別介紹了俄羅斯和荷蘭比較成熟的三坐標(biāo)雷達(dá)系統(tǒng),并對其雷達(dá)性能進(jìn)行了全面的分析。文獻(xiàn)[4-10]分別從三坐標(biāo)雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計、掃描體制、多維跟蹤以及目標(biāo)連續(xù)觀測的高度閃爍等層面提供了不同的解決方案,為三坐標(biāo)雷達(dá)的檢測、跟蹤及測高等提供了技術(shù)途徑,為后續(xù)的雷達(dá)系統(tǒng)提供了大量借鑒思路。

對于風(fēng)力發(fā)電機的葉片凈空測量系統(tǒng),由于葉片下半段與塔筒之間的凈空測量受方位維測量的影響較小,其測量誤差對于70-100米葉片的精度損失在0.2米量級,因此可以借助分時和波束技術(shù)實現(xiàn)方位維測量的粗估計[11,12]。然而俯仰方向的角度測量精度對葉片凈空的估計精度影響非常大,對于70-100米葉片的凈空估計精度,1度對應(yīng)的估計偏差達(dá)到了1米量級,因此必須對俯仰向進(jìn)行高精度測角。文獻(xiàn)[13-16]從多個角度提供了干涉測角的測量方法。文獻(xiàn)[13]從雷達(dá)干涉儀的測量誤差、基線影響、測角模糊以及測量精度等多個角度對干涉儀雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行了比較全面的分析。文獻(xiàn)[14]提出了一種可以應(yīng)用于可全方位同時探測的米波雷達(dá)天線及相應(yīng)的測角算法,天線尺寸小、結(jié)構(gòu)簡單。文獻(xiàn)[15]提出了一種新的干涉測角數(shù)據(jù)處理算法,該算法對相位干涉儀測角中因相位解模糊出錯產(chǎn)生的錯誤角度值進(jìn)行野值剔除,并引入2階修正卡爾曼濾波器對剔除野值之后的角度信息進(jìn)行平滑修正,保證了穩(wěn)定跟蹤的連續(xù)性。文獻(xiàn)[16]提出了一種利用空間譜估計對干涉測角系統(tǒng)進(jìn)行解算的方法,該方法在多重信號分類(MUSIC)算法的基礎(chǔ)上,對協(xié)方差矩陣的估計、特征值分解、譜峰搜索等計算量較大的步驟進(jìn)行了改進(jìn),提高了運算速度以及解模糊的正確率,但上述方法對系統(tǒng)的通道自由度和一致性要求較高。文獻(xiàn)[17]針對多基線相位干涉儀的相位模糊問題,提出了一種基于參差基線解模糊算法原理的改進(jìn)解模糊算法,該算法具有計算量小、實時計算以及正確概率高的優(yōu)點。

本文在充分借鑒上述文獻(xiàn)思想的基礎(chǔ)上,從風(fēng)機葉片凈空估計的實際應(yīng)用背景出發(fā),充分考慮工程可實現(xiàn)性、空間約束、穩(wěn)定性以及運算復(fù)雜度幾個方面,在雙接收通道雷達(dá)觀測的條件下提出了基于邊緣約束的幅相聯(lián)合約束葉片凈空測量方法。本文的結(jié)構(gòu)如下:第二節(jié)簡單介紹了連續(xù)波雷達(dá)的信息體制以及風(fēng)機葉片觀測的物理模型;第三節(jié)則主要介紹了所提方法的主要思想;第四節(jié)描述了算法實現(xiàn)的具體步驟;第五節(jié)通過連續(xù)波雷達(dá)實際采集的葉片觀測數(shù)據(jù)驗證所提方法在有多徑擾動和震動引起的雜波環(huán)境擾動下的葉片識別及凈空估計效果;最后一節(jié)總結(jié)了本文所提方法的優(yōu)勢及其工程價值。

2 信號模型

由于觀測場景覆蓋范圍較小,且對于雷達(dá)系統(tǒng)的成本控制嚴(yán)格,因此葉片凈空測量系統(tǒng)采用了線性調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)。利用線性調(diào)頻連續(xù)波的解線頻調(diào)技術(shù)能夠大幅降低接收系統(tǒng)的帶寬,以較低的采樣率錄取回波數(shù)據(jù),同時由于采用了連續(xù)波體制,雷達(dá)峰值功率可以大幅降低。雷達(dá)的發(fā)射信號波形如下所示

s(t,tm)=a(t)e(j2πfct+jπγt2)

(1)

其中t和tm分別代表雷達(dá)系統(tǒng)的全時間和慢時間,a(t)為發(fā)射信號的包絡(luò),一般在發(fā)射信號帶寬內(nèi),該包絡(luò)引起的幅度變化不會超過3dB,可以忽略不計。fc為雷達(dá)系統(tǒng)的中心頻率,γ為線性調(diào)頻信號的調(diào)頻率。

對于風(fēng)機的葉片凈空測量,采用如圖1所示的地面雷達(dá)測量方式。其中以葉片機艙平面與塔筒軸線分別為Y0軸和Z0軸,并根據(jù)右手原則確定初始坐標(biāo)系的X0軸。而地面雷達(dá)的坐標(biāo)系對應(yīng)的坐標(biāo)系分別為X1軸、Y1軸和Z1軸,兩個坐標(biāo)系之間的關(guān)系由現(xiàn)場的實際安裝環(huán)境決定。

圖1 風(fēng)機葉片凈空測量場景示意圖

T1和T2分別為雷達(dá)波束范圍內(nèi)照射到的葉片最近端和最遠(yuǎn)端,其相對于雷達(dá)的距離分別為R1和R2。假定雷達(dá)發(fā)射的信號帶寬為B,考慮到距離向加窗的影響,其距離向分辨率ρr為

(2)

其中c為電磁波的傳播速度,α為加窗擴展系數(shù)。則葉片沿著雷達(dá)徑向方向按照距離分辨率可以劃分成如下離散的散射點集

Ri=Ri+(i-1)ρr,i∈[1,2,…,L]

(3)

其中

(4)

ceil()為向上取整函數(shù)。對葉片的回波進(jìn)行解線頻調(diào)處理之后,其回波形式如下所示

(5)

其中

(6)

(7)

τi=2Ri/c為葉片散射點的回波延時,vri為葉片散射點相對于雷達(dá)的徑向速度。

由于場景中除了葉片自身的回波,還包括從天線旁瓣進(jìn)入的地雜波、塔筒回波以及葉片和塔筒多徑等回波。其中塔筒和地雜波回波由于位于零多普勒通道,因此對檢測影響較小,但是其距離多普勒兩維積分旁瓣分量和多徑回波對目標(biāo)的檢測造成了比較強的干擾,因此需要對其進(jìn)行檢測剔除。雷達(dá)的總回波形式如下

stotal(t,tm)=sscene(t,tm)+sclu(t,tm)+snoise(t,tm)

(8)

3 所提方法的實現(xiàn)方法

根據(jù)大量實測數(shù)據(jù)的分析以及系統(tǒng)脈內(nèi)/脈沖間的相位起伏,雜波和噪聲的分布具有隨機分布特征,由于噪聲是高斯獨立分布的,無法通過濾波器進(jìn)行濾除,因此對于目標(biāo)檢測而言,系統(tǒng)必須保證信噪比。其次,旁瓣積分雜波和多徑效應(yīng)在距離、方位以及多通道間的相位也會具有比較大的隨機性。

另外,葉片的回波能量是由葉片散射點集的回波組成,其整體結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)近似線性的變化趨勢,在一個相干積累時間之內(nèi),每一個距離分辨單位內(nèi)的散射點多普勒擴展隨著與雷達(dá)之間的距離呈現(xiàn)逐漸變大的趨勢,同時,結(jié)合目標(biāo)葉片散射點集與兩個通道之間的固定相位差,可以利用目標(biāo)在距離、速度和通道干涉相位圖的包絡(luò)約束特性對葉片進(jìn)行檢測,同時剔除噪聲和雜波虛警點。

假設(shè)連續(xù)波雷達(dá)系統(tǒng)采用雙通道干涉相位體制,在相干積累時間內(nèi)共發(fā)射了M組脈沖信號,感興趣距離門總數(shù)為L。對解線頻調(diào)之后的接收信號進(jìn)行兩維FFT處理得到距離和多普勒兩維積累之后的回波。第l個距離單元、第m個脈沖、第n個通道信號兩維積累的處理如下

xn,m,l=FFTazi(FFTrange(stotal·ωrange)·ωazi)

(9)

其中FFTrange和FFTazi分別是對目標(biāo)沿著距離和方位分別進(jìn)行FFT處理,ωrange和ωazi是距離和方位的窗函數(shù),再得到上述距離和方位積累回波之后,可以計算兩個通道之間的干涉相位,其處理方式如下

(10)

結(jié)合目標(biāo)在距離、速度平面以及干涉相位平面的包絡(luò)約束特征,通過圖像計算函數(shù)分別對距離多普勒圖和干涉相位圖進(jìn)行包絡(luò)檢測,并計算其交集部分,處理過程如下

clu1=cluster(x1.m,1)

clu2=cluster(φm,l)

(11)

clu=clu1∩clu2

(12)

得到目標(biāo)的置信區(qū)間clu之后,對每一個距離門內(nèi)檢測到的多個數(shù)據(jù)進(jìn)行單元平均,進(jìn)一步通過非相干積累提升信雜噪比,其距離門和干涉相位信息如下

(13)

(14)

由于葉片的近似線性分布,并結(jié)合其與雷達(dá)之間的幾何分布模型,可以對多個連續(xù)距離的干涉相位信息進(jìn)行二階擬合處理,其操作如下

α=polyfit(φl)

(15)

φpoly=polyval(Ri,α),i=1,2,…,L

(16)

在得到擬合干涉相位之后,可以根據(jù)兩個通道之間與葉片仰角之間的相位關(guān)系反算得到目標(biāo)葉片不同散射點集相對于雷達(dá)的仰角,其換算公式如下

(17)

其中d為兩個通道之間的陣元中心間距,λ為發(fā)射信號的波長,asin()為反余弦函數(shù)。結(jié)合仰角、距離以及雷達(dá)與塔筒之間的幾何關(guān)系,可以進(jìn)一步得到葉片與塔筒間的凈空值,算法的整個流程圖如圖2所示。

圖2 基于邊緣約束的幅相聯(lián)合葉片凈空測量流程圖

4 仿真研究

為了充分驗證所提方法的實際應(yīng)用效果,利用某研究所開發(fā)的毫米波凈空監(jiān)測雷達(dá)在風(fēng)力發(fā)電廠的地面端進(jìn)行了實際測量實驗,錄取不同風(fēng)況、不同朝向的數(shù)據(jù),其現(xiàn)場測試環(huán)境如圖3、圖4所示。

圖3 風(fēng)電現(xiàn)場實際測量環(huán)境

圖4 測量過程中風(fēng)機的實時轉(zhuǎn)速

錄取的實際測量數(shù)據(jù)涵蓋了從2r/min到12r/min的數(shù)據(jù)樣本,并且因風(fēng)速的實時變化,風(fēng)機在測量過程中出現(xiàn)了不同的朝向,其場景會出現(xiàn)一定程度的變化,剛好為驗證本文所提方法的穩(wěn)定性提供了數(shù)據(jù)多樣性。因此,這組實測數(shù)據(jù)可以較好的驗證所提方法的性能。

圖5給出了風(fēng)機處于10r/min情況下錄取的實測數(shù)據(jù)距離多普勒兩維分布情況。其中圖5(a)是回波的能量分布圖,圖5(b)是回波的兩通道干涉相位圖。如果對上圖的結(jié)果直接進(jìn)行檢測處理,除了能檢測到葉片的目標(biāo),還能夠檢測到很多擴展的雜波以及強噪聲點。如果將上述所有檢測點共同應(yīng)用于葉片與塔筒之間的距離評估,會導(dǎo)致系統(tǒng)的測量誤差增加,其目標(biāo)序列對應(yīng)的凈空估計結(jié)果如表1中所示,出現(xiàn)了凈空的跳變現(xiàn)象,不符合葉片凈空的連續(xù)性現(xiàn)象。

表1 不同目標(biāo)點相對于塔筒的距離測量值

圖5 葉片距離多普勒幅度分布圖

然而,從上圖中可以看出葉片回波的幅度和干涉相位均存在比較明顯的集中現(xiàn)象,因此可以基于上述先驗信息,利用基于圖像能量閾值的邊緣約束方法提取葉片的邊緣輪廓。另外,由于塔筒與葉片之間存在鏡面/非鏡面的多徑效應(yīng),因此在目標(biāo)的能量和干涉分布集中區(qū)域出現(xiàn)了干涉相位跳變的現(xiàn)象,這是由于多徑目標(biāo)的空間觀測仰角發(fā)生了變化,使得干涉相位發(fā)生了變化,因此可以在邊緣約束的基礎(chǔ)上,利用幅相二維聯(lián)合檢測的方法,對邊緣輪廓內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行二次剔除,從而提升葉片目標(biāo)的識別精度,為提取葉片的凈空信息提供保障。

圖6給出了利用能量閾值控制和邊緣檢測的結(jié)果,從圖6(b)的干涉相位圖掩膜可以明顯發(fā)現(xiàn),能夠有效提取葉片觀測仰角一直的區(qū)域,且隨著距離的變化呈現(xiàn)連續(xù)性變化趨勢。圖7在上述檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上應(yīng)用最小二乘擬合和檢測點單元非相干疊加技術(shù),在提升葉片目標(biāo)干涉相位估計精度的同時,得到了葉片相對于塔筒邊緣的凈空值。由圖7(a)可以發(fā)現(xiàn),由于在邊緣約束范圍內(nèi),無法剔除所有的非葉片目標(biāo)雜波點,因此需要利用最小二程擬合技術(shù)對上述結(jié)果進(jìn)行平滑處理,從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定度。圖7(b)給出了考慮塔筒模型和雷達(dá)間幾何關(guān)系的轉(zhuǎn)換后凈空測量值,與激光測量儀的實際結(jié)果相差≤0.5m,測量結(jié)果完全符合工業(yè)應(yīng)用要求。詳細(xì)的凈空點測量信息如表1所示,通過對比發(fā)現(xiàn),采用本文所提的方法能夠顯著改善因雜波和強噪聲環(huán)境引起的凈空估計跳變問題,并且提升凈空的估計精度。因此,本文所提算法相比常規(guī)的檢測和干涉相位測角技術(shù),具有更有的穩(wěn)定性和測量精度,提升系統(tǒng)針對風(fēng)機復(fù)雜工作場景下的干擾點剔除能力。另外,本文所提方法的計算復(fù)雜度較低,運算量增加可以忽略不計,因此其帶來的系統(tǒng)增效在大多數(shù)應(yīng)用場景下具備實際的工程價值。

圖6 基于邊緣約束的距離多普勒幅度分布與兩通道干涉相位圖

圖7 基于邊緣約束的葉片凈空測量值

5 結(jié)論

本文所提方法提供了一種應(yīng)用于地面安裝雷達(dá)測量風(fēng)機葉片相對于塔筒凈空的測量方法,能夠有效克服葉片與塔筒多次彈射和塔筒晃動引起的雜波擴散及虛警檢測問題。該方法基于葉片的整體先驗信息以及圖像能量閾值邊界約束方法,聯(lián)合目標(biāo)的距離多普勒幅相二維分布圖,應(yīng)用掩膜檢測的方法能夠盡可能剔除非葉片的雜波信息,同時利用葉片的近似線性的變化特性,能夠進(jìn)一步剔除虛警點,最終利用最小二乘擬合和單元平均提升目標(biāo)的相位估計精度,從而保證了葉片的凈空估計連續(xù)性和準(zhǔn)確性。所提算法能夠在葉片高速旋轉(zhuǎn)過程中塔筒震動導(dǎo)致的雜波擴散分布圖中有效的識別出葉片分量,同時借助幅相二維檢測圖,能夠改善在強雜波和噪聲環(huán)境中的檢測性能,適用于自適應(yīng)葉片目標(biāo)的選擇與參數(shù)估計;另外所提方法應(yīng)用的圖像閾值約束和二維掩膜測量運算量極低,能夠顯著降低系統(tǒng)的運算復(fù)雜度,對于葉片實時監(jiān)測系統(tǒng)的低成本化具有非常大的工程意義。