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雷达探测、跟踪和识别无人机感知和避免应用
摘 要
无人机技术（UAV）的进步使普通大众能够更广泛地使用该设备，从而导致针对业余爱好者和商业应用的更加严格的飞行规则，例如“视线”限制。改善“感知与回避” （SAA）系统的传感器技术是目前无人驾驶汽车领域的主要研究领域。本文概述了所做的努力通过实现新型雷达技术（例如微多普勒雷达目标识别或认知雷达）的快速原型制作，来提高用于检测，跟踪和识别商用无人机目标的智能算法。为了进行经验性雷达信号处理评估，设计实施了S波段和X波段调频软件定义的雷达测试平台，并通过现场测量对其进行了评估。最终评估提供了该测试平台和未来软件定义的雷达的功能，性能测量以及局限性的证明。该测试平台由开放源代码的软件和硬件组成，旨在为各种新型和现有UAV加速可靠，可重复和扩展的SAA系统的开发。
无人机（Unmanned Aerial Vehicle UAV）是由无线电遥控设备和自带的程序控制装置操纵或由机载计算机全程或间歇操纵的不载人飞机。无人驾驶飞机是交互技术、GPS、雷达技术等的重要应用，具有重要研究意义同时具备提升安全性和工作效率，降低成本和其他社会效益。无人驾驶飞行器通常比有人驾驶的飞行器更适合于完成那些太“枯燥、肮脏或危险”的任务。无人机在军事和民用领域都取得了长足的进步。其中在民用领域如航空摄影、农业、植保、微型自动定时器特快运输、救灾、野生动物观察、传染病监测、测会、新闻报道、电力巡视、教灾、胶片、电视拍摄、浪漫制作等极大地扩大了无人机本身的使用。发达国家也在不断积累经验，拓展无人机技术的产业应用推动其发展。
致谢
对于我的家人，朋友，顾问和同事来说，我所完成的所有工作只有通过那些愿意给予支持的人的不断支持和鼓励才能实现。首先，我要感谢我的父母的无私奉献和对我的幸福和对我的激情的追求。没有你的智慧和指导，我不会是今天的我。其次，对我最好的一半，凯伦，我表示赞赏因为您的耐心和支持无法言语。我想向所有家人和朋友表示感谢，他们的鼓励使我的工作指向正确的方向。对于我的顾问Matt Rutherford博士和Kimono Valofanes博士， 完成这项工作的机会和指导。我永远感激这份宝贵的经验。最后向所有帮助或陪伴我度过了无休止的实验室时间，感谢您度过了愉快的时光和无休止的咖啡休息时间。
这项工作获得了2018年PROF奖的一项名为“基于雷达的感知和无人驾驶航空（SAA）系统”项目的支持车辆（UAV）航空领域的研究和航空电子系统的不断改进导致无人飞行器（UAV）或更广泛地使用无人飞行系统（UAS）的使用。
介绍
无人机可以有效地集成到从空中监视或测量到仓库或作物田地维护的广泛且不断增长的应用中。由于具有执行动态操纵的能力，较低的制造成本以及无需机载飞行员，许多行业都发现了将无人机集成到其解决方案中的好处。但是无人机通常设计用于有限的任务范围，这需要独特的尺寸，类型和性能来完成。结果是安全和专业化的市场不断增长无人机可满足广泛的需求，为社区带来许多独特的体验为了维护安全高效的国家空域系统（NAS）而面临的挑战。NAS根据国际民航组织（ICAO）的高度和对安全的关注程度，对空域进行了不同的分类分类系统。美国联邦航空管理局（FAA）认可A至G的空域。受控空域（AE）提供空中交通控制（ATC）服务。A级和E级在18,000英尺的平均海平面上分隔一般领空。B，C和D类定义了机场周围的空域类。G类空域是E类似下的不受控制的空域。商业无人机飞行主要发生在G类空域中，这进一步限制了无人飞行的范围。移除机载飞行员会移除较大的有效载荷组件，并使需要大型机队，效率或长距离飞行的任务成为可能。但是无人驾驶飞行给飞机系统工程师带来了一系列新问题。维持为了安全成功地飞行，无人机需要更可靠的通信，精确的传感器和强大的控制机制。美国联邦航空局最近增加了对无人机飞行的限制，以减轻空中碰撞等飞行问题。因此，限制严重限制了它们的市场潜力。例如，需要一架无人飞行器在飞行员的“视线”内飞行，并且海拔低于400英尺。某些应用（例如测量或维护）受到严重限制，而其他一些应用（例如包裹运送或大型车队）仅在法律上被允许有特殊许可证。为了减轻这些限制，新技术必须满足有关飞机之间“通行权”的更广泛的FAA法规。这个法规要求飞机“看见并避开”并与其他飞机保持“清晰”距离。将无人机集成到通用系统中的定义和能力ATC空域仍然是一个持续存在的问题。
通过对无人机技术的研究和分析发现目前大多数无人机防撞系统具有测距精度差、易受环境影响等缺点。为解决这一问题,国外对多旋无人机防撞系统进行了深入的研究。2009年，Sobers等人研制了一架具备防撞系统的四旋翼飞机,其装有可用于室内定位和测绘的红外传感器。2012年 ,Chee和Zhong开发了一种四旋翼无人机能够在室外环境中自主导航和避障使用位置控制器来调整使用四个红外传感器测量的障碍物的距离。之后Gageik等人针对四旋翼无人机飞行过程中的碰撞问题提出了采用12个超声波传感器的自主控制系统。
无人机在中国起步较晚。20世纪80年代以来,中国开辟了无人机自主研发之路。之后，随着军用民用需求的不断增长，无人机市场发展迅速。目前,我国无人机产业在各个应用领域都取得了巨大的成就，无论是在彩虹系列无人机在军事领域的应用，还是在新疆无人机在民用领域的应用，都位于世界前列。
1.1现状
实际上，FAA最新的民用UAS / UAV NAS集成路线图中提出的主要技术挑战之一是机载感知和避免（SAA）系统，以保持飞机之间的安全距离。标准化SAA系统的主要挑战是建立系统和性能级别，评估多传感器使用情况以及避免碰撞机动所需的最少信息集。解决空中碰撞问题的现有解决方案已经在有人驾驶飞机上实现。该解决方案包含一个或多个能够感知给定领空中所有飞机的导航数据，预测潜在碰撞提出避让机动并执行所述机动的系统。这些解决方案通常根据其传感技术分为两类：协作系统和非协作系统。协作系统要求所有飞机积极参与该系统，并且在商业和军事航空中很普遍。它们包括机载遥测传感器，人工支持的基站处理器和通过可靠通信网络协作的地面传感器。对于管制良好的低密度空域，协作系统是一种可靠的解决方案，并且很少发生碰撞。但是，无人机飞行的增加威胁到合作系统的有效性。协作式防撞系统具有多种成熟的应答器解决方案，可用于不同的飞行应用。应答器解决方案包括交通防撞系统（TCAS），便携式防撞系统（PCAS），FLight AlaRM （FLARM）和自动相关监视和广播（ADS-B）[5、6、7、8]。不同的应答器解决了避免飞机碰撞的几种情况。
1.2问题陈述
TCAS系统是避免在受控空域中飞行的商业航空公司和军用飞机发生碰撞的行业标 准。ADS-B是通信和遥测广播标准，可以将其合并到较大的TCAS系统中。PCAS和 FLARM是低成本，轻型飞机应答器解决方案，可在特定的短程任务中集成到NAS中。PCAS被动地监听TCAS呼叫，可用于与大型飞机保持隔离。FLARM是ADS-B在欧洲最常用的实现方式，用于轻型，短程和非ATC任务。相反，非合作系统涉及车载传感器和处理器系统，以主动或被动地检测并声明潜在的碰撞。对周围飞机的独立感测以及将防撞机动集成到自主导航系统中，不需要飞机之间的配合。它们还为安全的高密度，无人驾驶，不确定的集成空域提供了一种解决方案。由于尺寸，重量和功率（SWaP）特性对于所有潜在的飞行系统都很重要，因此，为非合作系统实现必要的传感器性能和可靠性仍然是一个持续的研究和开发 问题。
研究领域通常称为感知，检测和避免（SDA）或更简单的说是SAA。有许多利用广泛的传感器技术和回避机制的原型系统。本论文将探讨基于雷达的 SAA系统原型的开发以及无人机和雷达研究界正在积极研究的基础研究问题。许多传感器可以应用于SAA系统。然而，由于雷达具有固有的鲁棒性，可防止通常被称为“噪声”的有害干扰，因此它具有替代声音，可见光或激光探测与测距（LiDAR）的优势。与光学系统不同，雷达不受阳光，烟雾，雾气，灰尘或其他通常影响利用 光波长的传感器的因素的影响。 此外，与声学系统相比，雷达通常具有改善的方向性和射程特性。此外，雷达系统可以独立于具有高声噪声的飞机使用，并且可以检测到几乎没有声噪声排放的飞机（随着使用电推进的无人机数量的增加，这一点变得越来越重要）。在设计用于避免碰撞的轻量，低功率雷达SAA系统方面已经进行了许多最新尝试。每个系统都需要精确而坚固的传感器来检测目标的范围和速度，以计算轨迹并最 终避免碰撞。传感器还可以提供目标识别或障碍物类型。对于飞行器，在飞机类型之间进行识别可以通过避免碰撞算法做出更好的决策。在本文中，重点是提高基本传感器性能的研究，而不是提供更有效的碰撞决策。基于雷达的SAA系统需要可靠的检测，跟踪和识别（DTI）避免空中碰撞的目标。基于雷达的SAA系统的两个新兴子领域，微多普勒识别[10]和认知雷达（CR）[11]，目前正在积极研究针对无人机大小目标设计的雷达系统。微型多普勒识别技术应用机器学习技术从无人机的不同类别或模型的独特电磁回波特征中提取特征，并对它们进行分类，以提高避免决策的能力（例如，对方飞机的飞行能力允许避免算法优化其响应）。CR是一个广泛的主题，旨在将控制或决策算法应用于雷达发射信号，以优化性能和/或资源管理。软件无线电（SDR）可以通过开发软件模块而不是硬件来实现。这项研究的目的是开发一个雷达试验台，以研究与微多普勒雷达目标识别和认知雷达以及加速雷达信号处理开发和测试有关的基础研究问题。该测试台将能够在通用雷达频段内进行无人机检测，跟踪和识别，并提供足够的带宽以进行精确的距离和速度测量。
1.3解决办法
过去，雷达系统需要昂贵的高性能微波前端和多面数据处理组件。灵活的SDR技术 最近的价格下降已经为学术和工业研究提供了可能实验室以合理的入场费探索新颖的想法并进行研究测量。丹佛大学无人系统研究所（DU2SRI）开发了一种雷达测试平台系统，目的是改善SAA系统具有执行针对无人机大小目标的所有三个主要雷达功能的能力。雷达测试台设计为可在联邦通信委员会（FCC）分配的常见雷达频率上的带宽。测试台具有足够的硬 件灵活性，可提供与微多普勒识别和认知雷达有关的软件实现的雷达研究算法。
1.4实际贡献
雷达测试平台是使用可商购的软件定义的无线电，第三方和内部构建的组件以及开源软件开发的。雷达测试台是第3代可安装SAA雷达的原型。但是，其主要用途是实施和测试新颖的无人机SAA雷达控制，算法和技术。
1.利用LimeSDR实现并测试了S波段和X波段雷达测试平台。
2. X波段变频器的设计，实施和测试
3. 用于雷达功能的SDR嵌入式C / C 和HDL编程修改
4. 通过现场测量进行功能和性能测试。
5. 分析软件定义的雷达（SDRad）的局限性和作为雷达试验台的优势。
2.无人机避障系统及常用测距传感器
自主避障系统存在的缺陷是目前制约无人机发展的重大障碍.其带来的隐患可能导致无人机发生碰撞，造成一定的损失。如图所示为无人机的避障系统。无人机启动后，系统进行初始化,进入工作状态，运行过程中，首先检测前方是否有障碍物，若有则计算安全距离，若无障碍物或者大于安全距离则保持飞行状态,若小于安全距离，则启动报警系统,通知操作人员执行操作，若操作员放弃操作,则无人机进入自主制动模式。因此,无人机控制主要分为五大模块，即测距模块、无线通信模块、报警模块、指令执行模块及主控模块。
3.毫米波雷达测距原理
所谓的毫米波是无线电波中的一段，波长为1 ~ 10毫米的电磁波被称作毫米波，它位于微波与远红外波相交雪的波长范围内，具有两个光谱特性。毫米波的理论和技术分别是微波向高频的延伸和光波向低频的发展。
所谓毫米波雷达是指毫米波段的雷达。测距原理与一般雷达相同，即发射无线电波(雷达波).然后接收回波根据发射机与接收机之间的时差测量目标的位置数据。
4.毫米波雷达测速方式
毫米波振荡器产生毫米波(8mm)振荡。振荡器的频率设置为fo。将隔离器添加到环行器中,然后由天线定向辐射。它以电磁波的形式在空间中传播。当电磁波在空间中遇到目标(弹丸)时,它反射回来。当目标运动时，在反射的电磁波频率上加上与目标速度vr成比例的多普勒频率fd,使得反向回波频率变为fo fd(目标接近飞行' ” ,目标远离飞行'%” )。该回波由天线接收并通过循环器加到混频器中,并通过循环与混频器起循环。将泄漏信号(作为本地振荡器信号)与fo混合。混频器是非线性元件。其输出具有各种和差频率,如fo、fo fd、2fo fd等。 多普勒信号(频率fd)通过选择前置放大器的频率得到然后通过长电缆(长度为50-100m)传输到预处理系统的主放大器。主放大器配有自动增益控制和手动增益控制电路。手动增益用于调整放大器的总增益自动增益控制用于增加放大器的动态范围。
内弹道试验一般不采用自动增益控制, 自动增益控制只适用于外弹道试验。为了避免喷嘴火焰等干扰在开始试验前应进行适当的延迟。
毫米波雷达测速和普通雷达一样有两种方式一个基dopler原理就是当发射的电磁波和被探测目标有相对移动、回波的频率会和发射波的频率不同。通过检测这个频率差可以测得目标相对于雷达的移动速度。但是这种方法无法探测切向速度第二种方法就是通过跟踪位置，进行微分得到速度。
5.结论
本文的研究结果表明，无人机技术仍处于不断发展和变化的阶段在未来相当长的一段时间内将得到越来越广泛的应
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