高炉燃烧料面合成孔径雷达双聚焦成像算法
发布时间：2021-03-02 23:14
钢铁生产中的料位和料形是冶炼过程控制的重要指标,基于合成孔径雷达（SAR）原理的微波成像装置可有效提取热态径向料面特征.针对几何形态复杂,回波信号突变性强,甚至会出现遮蔽效应导致雷达失波的料面中心部分,本文建立了中心区域双聚焦测量成像系统.选定炉顶风罩位置对称安装两套雷达,电机控制雷达天线匀速摆动获取二维坐标矩阵,用重采样插值算法将其转换成像素点均匀的矩形灰度图像;根据尺寸参数确定炉心扫描重叠区间,并构建料面中心双聚焦融合算法（DfSAR）拼接双图像.与均值融合相比,图像互信息提高10.43%,清晰度改善23.91%.最后,采用雷达恒虚警率（CFAR）目标检测算法有效滤除高炉内粉尘颗粒物对料面图像的干扰.
【文章来源】：控制理论与应用. 2020,37(08)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图２阴：影部分）属于关键区域，其料面形??状主要有凸起、平面、漏斗形，冶炼状态也包括喷涌??态、鼓泡、平静态等等，都会影响料面＿顯度；另外??
考虑霄达安装位置及扇形摆角，转换成直＿坐标??系中的霄达扫描各处坐标点，就能从雷达ＳＡＲ？像中??看到料面变化趋势．把扇形能量值图像转换成０？２５５??范围内的灰度图像，扇形图中各像素点的坐标ｉｆｉ直頻??坐标系中提费均匀的，而常规矩艰图的各像素点位置??都是整数，为了将扇形频谱图像转换成二錐矩形图像，??采用重釆样插值［１Ｓ—１７］算珐＃到灰度图像．插值示意图??如图４所示．．??炉内的复杂干扰条件及料面形状可能会对、目标物产??生遮蔽效应．炉心区域气流旺盛，料面状态较复杂且??雷达回波信号金变强，加之离雷达较远，因此对炉心??区域采取宂余测囊再融合的方式可提高关键Ｅ域测??量可靠性，即根据需要让两台雷达扫描到对方Ｍ域一??童范．围４崖羲菹围的左边界由右侧雷达扫描至高絶左??侧的最远位置确走，名边界由左侧雷达扫描至高炉右??侧的最远位置确定．雷达发收一次得到一个频谱，摆??动一周能够得到整个扇形区域内的频谱信息；转换到??图像中，在炉心处根据料面的散射波频谱＃可以分析??出雷达的信噪高低从而給予融合像素点不同的置??信度，得到轻向完整料面闺．商炉内部高粉尘、多颗粒??物的状况使得频谱会出现多个波峰，通过恒：虚警率检??测算法识别料面后标并弱化千扰．本文提出一种适用??于雷达扫描频谱图像处埋的黨釆祥方法与双聚焦区??域融合方法？并将恒虡警＇率检测細于料面识别細．??整体处理流程如图３所示：??图３料面双聚焦成像处理＇流程??Ｆｉｇ．?３?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｄｕａｌ－ｆｏｃｕｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｏｎ?ｂｕｒｄｅｎ??ｓｕｒｆａｃｅ??２．２?ＳＡＲ图像像素点重采样插值??雷达每
达扫描至高炉右??侧的最远位置确定．雷达发收一次得到一个频谱，摆??动一周能够得到整个扇形区域内的频谱信息；转换到??图像中，在炉心处根据料面的散射波频谱＃可以分析??出雷达的信噪高低从而給予融合像素点不同的置??信度，得到轻向完整料面闺．商炉内部高粉尘、多颗粒??物的状况使得频谱会出现多个波峰，通过恒：虚警率检??测算法识别料面后标并弱化千扰．本文提出一种适用??于雷达扫描频谱图像处埋的黨釆祥方法与双聚焦区??域融合方法？并将恒虡警＇率检测細于料面识别細．??整体处理流程如图３所示：??图３料面双聚焦成像处理＇流程??Ｆｉｇ．?３?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｄｕａｌ－ｆｏｃｕｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｏｎ?ｂｕｒｄｅｎ??ｓｕｒｆａｃｅ??２．２?ＳＡＲ图像像素点重采样插值??雷达每次菜样得到的时域数据做快速傅里叶变换??（ｆａｓｔ?Ｆｏｕｒｉｅｒ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，?ＥＰＴ）变换—到一维测暈顱谮，??扩展成由一个扫描周期内的频谱数据组成的二．维矩??阵：??⑷??Ｘ＼??＾１，１??尤?１，２?？??？尤?ｌ，ｎ??ｘ２??＝??Ｘ２，ｌ??＾２，２?．??？尤?２，ｎ??尤ｍ??＾ｍ，ｌ??尤?ｍ，２?？??？?＾ｍ，ｎ??０?１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２?１３?１４?１５??像素点／?ｐｉｘｅｌ??图４重銮祥插ｆｆｉ方法示意ｆｆｌ??Ｆｉｇ．?４?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ?ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??图中：裏色点代＿频谱图像中的某一频率处相应??傳度处的灰度，位置由直角坐标描述；＿色点代表屬??采样
本文编号：3060133
【文章来源】：控制理论与应用. 2020,37(08)北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图２阴：影部分）属于关键区域，其料面形??状主要有凸起、平面、漏斗形，冶炼状态也包括喷涌??态、鼓泡、平静态等等，都会影响料面＿顯度；另外??
考虑霄达安装位置及扇形摆角，转换成直＿坐标??系中的霄达扫描各处坐标点，就能从雷达ＳＡＲ？像中??看到料面变化趋势．把扇形能量值图像转换成０？２５５??范围内的灰度图像，扇形图中各像素点的坐标ｉｆｉ直頻??坐标系中提费均匀的，而常规矩艰图的各像素点位置??都是整数，为了将扇形频谱图像转换成二錐矩形图像，??采用重釆样插值［１Ｓ—１７］算珐＃到灰度图像．插值示意图??如图４所示．．??炉内的复杂干扰条件及料面形状可能会对、目标物产??生遮蔽效应．炉心区域气流旺盛，料面状态较复杂且??雷达回波信号金变强，加之离雷达较远，因此对炉心??区域采取宂余测囊再融合的方式可提高关键Ｅ域测??量可靠性，即根据需要让两台雷达扫描到对方Ｍ域一??童范．围４崖羲菹围的左边界由右侧雷达扫描至高絶左??侧的最远位置确走，名边界由左侧雷达扫描至高炉右??侧的最远位置确定．雷达发收一次得到一个频谱，摆??动一周能够得到整个扇形区域内的频谱信息；转换到??图像中，在炉心处根据料面的散射波频谱＃可以分析??出雷达的信噪高低从而給予融合像素点不同的置??信度，得到轻向完整料面闺．商炉内部高粉尘、多颗粒??物的状况使得频谱会出现多个波峰，通过恒：虚警率检??测算法识别料面后标并弱化千扰．本文提出一种适用??于雷达扫描频谱图像处埋的黨釆祥方法与双聚焦区??域融合方法？并将恒虡警＇率检测細于料面识别細．??整体处理流程如图３所示：??图３料面双聚焦成像处理＇流程??Ｆｉｇ．?３?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｄｕａｌ－ｆｏｃｕｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｏｎ?ｂｕｒｄｅｎ??ｓｕｒｆａｃｅ??２．２?ＳＡＲ图像像素点重采样插值??雷达每
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