毫米波雷达对电力线检测的关键技术研究

发布时间：2017-05-03 00:02

  本文关键词：毫米波雷达对电力线检测的关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了确保直升机的飞行安全,直升机载毫米波防撞雷达系统得到了大量的研究。由于电力线本身难以检测,并且由电力线所引起的直升机事故频频发生,所以直升机防撞系统中一个很重要的方面就是对电力线的检测。本文针对毫米波雷达对电力线的检测做了下面几个方面的研究：1.就已完成的无人机巡线科研项目中的毫米波雷达防撞系统,阐述了毫米波雷达一维距离成像原理和基本信号处理方法。2.建立了详细的电力线模型,在毫米波波段对电力线的雷达散射截面(RCS)进行了仿真,得出了电力线的布拉格散射图,并分析了电力线的散射机理。3.研究了一种机械扫描毫米波雷达方位-距离二维成像原理和方法,并用电力线的布拉格散射曲线对电力线雷达图像进行了仿真。电力线在经过坐标变换后的图像中表现为一条条直线,通过Hough变换直线检测可以检测到电力线,然而电力线图像一般是充满噪声的,检测得到的直线自然也包含了有噪声所组成的直线。4.针对Hough变换后检测到的直线既包含噪声又包含电力线,提出了使用机器学习方法对检测到的候选直线分类处理的方案。本文使用了决策树,朴素贝叶斯和支持向量机三种监督式机器学习方法对候选直线进行分类处理。监督式机器学习方法需要很多的训练数据集,文中分析了利用雷达图像中电力线和噪声所处的像素点强度的差异,从雷达图像中提取了一个10维的特征向量作为区分电力线直线和噪声直线的特征属性,使用三种方法分别训练出对应的分类器,通过仿真证实了该方案的可行性。最后对三种算法检测电力线的性能进行了比较。
【关键词】：毫米波雷达 电力线检测 霍夫变换 决策树 朴素贝叶斯 支持向量机
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN958;TM75
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.2.1 国外研究概况8-9
• 1.2.2 国内研究概况9
• 1.3 论文安排9-11
• 2 电力线电磁散射特性分析11-27
• 2.1 毫米波避障雷达一维距离像系统11-14
• 2.1.1 线性调频波雷达测距原理11-12
• 2.1.2 毫米波避障雷达系统12-14
• 2.2 电力线模型14-17
• 2.2.1 实际的电力线结构15
• 2.2.2 电力线表面的数学模型15-17
• 2.3 电力线在毫米波雷达下的散射特性17-26
• 2.3.1 电力线的RCS仿真17-21
• 2.3.2 电力线的极化散射特性分析21-23
• 2.3.3 电力线的极化检测23-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 电力线方位-距离图像获取和预处理27-37
• 3.1 电力线的毫米波雷达图像27-32
• 3.1.1 毫米波雷达方位-距离二维图像27-28
• 3.1.2 电力线雷达回波模拟28-30
• 3.1.3 雷达图像中的电力线检测30-32
• 3.2 霍夫变换检测图像中的直线段32-36
• 3.2.1 霍夫变换算法描述32-33
• 3.2.2 预处理33-35
• 3.2.3 霍夫变换检测直线段35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 4 监督式学习分类器对直线段分类37-63
• 4.1 几种监督式分类算法37-45
• 4.1.1 决策树分类器37-40
• 4.1.2 朴素贝叶斯分类器40-41
• 4.1.3 支持向量机分类器41-45
• 4.2 特征向量提取45-48
• 4.3 三种分类算法对电力线检测的仿真结果48-58
• 4.3.1 决策树分类器对候选直线分类48-51
• 4.3.2 朴素贝叶斯分类器对候选直线分类51-55
• 4.3.3 支持向量机对候选直线分类55-58
• 4.4 三种分类器的性能比较58-61
• 4.5 本章小结61-63
• 5. 总结和展望63-65
• 5.1 总结63
• 5.2 展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 何晓晴;徐永胜;;直升机毫米波防撞雷达的发展与应用[J];电讯技术;2006年03期

2 张鑫;马勇;曹鹏;;基于贝叶斯分类算法的木马程序流量识别方法[J];信息网络安全;2012年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 顾翔;雷达成像的电磁场仿真与超分辨成像算法研究[D];中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心）;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 葛贵勋;基于FPGA的机载毫米波防撞雷达信号处理技术研究[D];南京理工大学;2013年

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本文编号：341923