《SAR-GMTI的地面交通監測技術研究》是依託北京航空航天大學，由高飛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：SAR-GMTI的地面交通監測技術研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：高飛
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
目前常用的交通監測感測器有光學視頻系統、紅外攝像機和近地低空雷達等，主要存在著覆蓋範圍有限、氣候惡劣時失效和數據更新不及時等問題，機載和星載SAR系統監測範圍大、作用距離遠、可在惡劣氣候條件工作，能貫穿廣大公路網路，提供複雜交通態勢及其相關背景的概略圖，可作為交通監測系統的信息源，有效補充給現有公路感測器，並可用於改進交通模型。本課題探索研究雷達成像的交通信息獲取技術，擬採用變化檢測技術研究從背景分離車輛的方法；利用位置、幅度、相位等特徵對檢測點進行初步聚類的方法；利用頻域、時頻平面等特徵可靠聚類車輛的方法；融合道路交通網信息估計車輛參數的方法。通過項目的研究，期望形成公路附近車輛分布和速度場估計的有效方法，實現交通監測的目標，有效擴展SAR系統的套用範圍和效能，迫切解決自然災害發生時其它感測器無法監測交通的問題，為我國增強交通監測能力、發展智慧型交管系統奠定基礎。
結題摘要
本項目針對合成孔徑雷達對地面運動目標檢測、跟蹤及用於交通監測的可行性等基礎理論性問題展開研究。兼顧理論性和未來工程套用需求，重點研究了單通道劃分子孔徑實現運動目標檢測及參數估計的問題。在運動目標檢測方面，提出一種改進的模糊馬爾可夫隨機場模型，稱之為自適應模糊馬爾可夫隨機場模型，該模型通過一個不含待估計參數的自適應框架，提高算法的自適應性和正確性，以替代模型參數估計的作用，採用二元假設檢驗進行變化分析可以利用該模型檢測出多個子視中的運動目標；根據波束形成的思想，用導向矢量構成的權矢量對信號進行波束形成，運動目標的信號被相干積累其輸出最大，由於雜波信號的導向矢量與運動目標的不同故其輸出較小從而被抑制。針對非理想因素、目標實際導向矢量難以精確獲知，無法正確約束目標信號使得測速性能下降的問題，提出最優權修正導向矢量的匹配濾波算法來估計目標的徑向速度；針對編隊跟蹤依賴相互位置關係、粒子群跟蹤方法複雜度高難實現的問題，將群動態模型與經典JPDA方法結合，實現了一種簡單易實現的群目標跟蹤起始算法，能夠對高機動的密集目標進行同時跟蹤、分別描繪航跡。仿真驗證了模型的可靠性、起始正確率對參數的不敏性，以及相對於傳統的中心外推式跟蹤起始方法，該方法對目標機動和群結構變化的適應性更強；在對比分析多種檢測前跟蹤算法的優劣後，針對高解析度合成孔徑雷達的數據，設計了一種基於兩級改進DP-TBD方法的SAR交通監測方法，可有效檢測SAR圖像中道路上的多部車輛並估計其方位向速度，實現SAR-GMTI功能。通過上述研究，本項目突破了四項關鍵技術，為研製滿足交通監測套用需求的合成孔徑雷達系統奠定了理論基礎和共性技術支撐。本項目還建立了與相關院所套用部門的穩定合作關係，培養了多名博士生和碩士生。
