一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的制作方法

1.本发明涉及海洋监测技术领域，具体为一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达。


背景技术：

2.能源是现代经济社会发展的重要物质基础和重要制约因素，并且随着经济和社会的不断发展，人类社会对能源的需求将会持续增长。目前人类使用的能源主要来自传统能源，传统能源具有一定的使用年限限制，而且传统能源的使用会排放大量的温室气体，导致温室效应，破坏生态平衡。新能源的开发和利用逐渐受到人们的重视，海上风电作为一种清洁能源，不消耗资源也不产生排放，且不占用大量土地资源，越来越受人们重视。
3.海上风电是新能源的重要手段之一，具有风能资源稳定、不占用土地等优势，必须使我国产业链向清洁化和绿色化方向发展，海上风电是未来发展的重要方向。远海是我国发展海上风电的重要地带，在远海地带建造风电平台，对我们未来能源的建设具有重要意义。
4.海上风电运行安全是发展新能源的保障，为了保证海上风电的安全运行，在建设过程中，需要进行整体的评估，这就需要建设海域的海浪特征数据，通过相关专业软件实现海上风电平台的运行安全评估和建设指标需求，确保构建的海上风电平台能够安全可靠运行，减少潜在危险和建设成本。
5.海浪是海洋中十分常见并且非常重要的一种物理现象。了解海浪、研究海浪、利用海浪是人类开发海洋领域的一个重要的步骤。用来描述海浪特征的量，如有效波高、波周期、波长、方向等，都是用于海上风电勘察与资源再评估、运行安全、海上作业安全、延寿设计安全和发电量预测等方面的重要设计参数。
6.海洋信息的获取依靠海洋监测。多数沿海国家和国家海洋组织，都相继制定了新世纪海洋战略和实施计划。各沿海国家为了自身和共同的利益都在积极发展现代海洋监测技术，从空中、水面、水下对海洋环境进行立体监测。海浪监测方法有很多种，如人工监测、卫星观测、浮标测波、雷达探测等。然而，利用人工监测成本较高，且不易实现实时、连续的监测，在风浪较大时，甚至会对人员的安全带来影响；卫星监测手段较为方便，但是监测精度不高；浮标系统具有较高的精度，然而需要长期布设于某一海域，数据不能实时回传，且实现成本较高；利用雷达测波具有高精度、安装简单、全天候、免维护、无需现场校准等优点，适合所有天气条件使用，在海上风电中应用较为广泛。
7.为此，我们提出一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达。


技术实现要素：

8.鉴于上述和/或现有一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达中存在的问题，提出了本发明。
9.因此，本发明的目的是提供一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达，能够解
决上述提出现有问题。
10.为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达，其包括海浪监测雷达系统，所述海浪监测雷达系统是由远程通讯模块、远程数据服务计算机和雷达单元组成，且雷达单元是由第一雷达、第二雷达和第三雷达组成；所述雷达单元与所述远程通讯模块相连接，所述远程通讯模块与所述远程数据服务计算机相连接；所述第一雷达、所述第二雷达和所述第三雷达均包括基带频率源、频综单元、第一上变频单元、第二上变频单元、两组带通滤波器、发射天线、接收天线、第一下变频单元、第二下变频单元、雷达信号处理单元、雷达数据处理单元、供电单元和通信接口。
11.作为本发明所述的一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的一种优选方案，其中：所述接收天线通过带通滤波器连接第二下变频单元，所述第二下变频单元连接第一下变频单元，所述第一下变频单元连接雷达信号处理单元，所述雷达信号处理单元连接雷达数据处理单元，所述雷达数据处理单元连接通信接口，所述通信接口连接基带频率源，所述基带频率源分别与雷达信号处理单元和第一上变频单元连接，所述第一上变频单元连接第二上变频单元，所述第二上变频单元通过带通滤波器连接发射天线，所述第一上变频单元与所述第一下变频单元相连接，所述第二上变频单元与所述第二下变频单元相连接，且第一上变频单元和第一下变频单元之间与第二上变频单元与第二下变频单元之间连接频综单元。
12.作为本发明所述的一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的一种优选方案，其中：还包括一种操作方法，具体步骤如下：s1，远程数据服务计算机下发雷达工作参数，包括中心频率、雷达调制周期、信号带宽、输出功率、工作频率等参数，配置参数通过远程数据通讯模块下发到各个子雷达系统中；s2，各子雷达系统中的基带频率源根据下发的中心频率、雷达调制周期、信号带宽、输出功率、工作频率等参数，生成对应的基带雷达发射信号，并分成两路，一路送至上第一上频单元，一路送至雷达信号处理单元，为雷达信号处理单元的去斜率混频处理提供参考信号；s3，频综单元产生12ghz的混频参考点频信号，分别送至第一上变频单元、第二上变频单元、第一下变频单元、第二下变频单元；s4，第一上变频单元将基带雷达发射信号混频处理，将雷达基带信号中心频率搬移到12ghz；s5，第二上变频单元将1级混频后的12ghz雷达发射信号进行混频处理，将雷达发射信号频率搬移到24ghz，生成毫米波雷达发射信号；s6，将生成的信号通过24ghz带通滤波器，滤除带外分量，并将滤波后的毫米波发射信号送至发射天线；s7，发射天线单元将毫米波信号辐射到空间，进行海面探测；s8，海洋表面对照射到其表面的电磁波进行散射，通过接收天线接收，进入雷达接收机；
s9，接收的雷达回波信号通过一个接收端带通滤波器，滤除带外的干扰分量；s10，毫米波雷达回波信号通过第一下变频单元和第二下变频单元，将回波信号频谱搬移到零中频，送入雷达信号处理单元；s11，雷达信号处理单元对零中频雷达信号进行去斜率混频处理，雷达信号处理完成后，输出对应的回波一维距离像信息；s12，雷达数据处理单元将雷达信号处理单元传输过来的回波一维距离像信息进行存储，并通过雷达数据处理单元实现回波信号一维距离像的二维距离，且再通过智能化算法提取隐藏在回波一维距离像中的距离信息和速度信息；s13，将雷达数据处理单元提取的距离信息和速度信息送至远程通讯模块的传输输入端，通过远程通讯模块传输到本地远程数据服务计算机中；s14，本地远程数据服务计算机对接收到的三个雷达子系统传输过来的速度和距离信息进行融合处理，提取海面的实时特征分量，并将提取的分量存入数据库系统，供用户随时调用和查看。
13.作为本发明所述的一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的一种优选方案，其中：所述s12中，距离信息和速度信息的提取是采用粒子群算法计算，通过构建含参目标模型，通过粒子群优化算法进行最优估计计算，提取目标函数中的参数，即距离和速度特征。
14.作为本发明所述的一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的一种优选方案，其中：所述s1中，中心频率为24ghz，信号带宽为1.5ghz，调制周期为100us，输出功率为0.1w。
15.作为本发明所述的一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达的一种优选方案，其中：所述s10中，当回波信号频谱搬移到零中频后，输入到a/d变换器，a/d采用12位，信号处理模块为一片32位浮点dsp，完成后续的雷达信号处理和数据处理工作。
16.与现有技术相比：1.从系统的设计、优化布局、距离特征和多普勒特征提取、数据异常处理等方便，都融入了大量的智能优化算法，对系统的布局、数据处理等方便进行了极大的改进，在优化布局方便，采用了随机模拟仿真技术代替了理论推导的方法，降低了实现难度，同时可以获得较好的优化结果；在特征提取方面，抛弃的传统的傅里叶变换提取特征等手段，采用粒子群算法求解最优模型的思路，大大提高了数据的测量精度和稳定性；在异常值处理方面，采用了模糊聚类手段，对设备使用过程中的异常信息进行了剔除，有效的改进了数据质量；通过与浪笼实测数据对比分析可知，本发明提供的设备，可以实时、有效的完成对海面监测，具有实时性高、监测结果可靠、无人值守、实现成本低等优点，对新一代的海洋监测系统建设具有重要的意义；2.本发明布设简单，操作容易，设备完善可靠，人机交互界面友好。
附图说明
17.图1为本发明海浪监测雷达系统组成图；图2为本发明雷达组成及信号流程图；图3为本发明雷达信号处理单元实现原理图；
图4为本发明雷达数据处理单元实现原理图；图5为本发明距离及速度特征提取实现原理图；图6为本发明设备安装位置示意图；图7为本发明海浪监测阵列雷达工作态势图；图8a和8b为本发明雷达发射调频连续波信号时域及频谱图；图9为本发明收发天线模型及其天线方向图增益图；图10a和10b为本发明零中频回波信号时域波形和频谱图；图11为本发明去斜率混频后一维距离像特征图；图12为本发明距离多普勒处理后海面强散射点距离速度分布图；图13为本发明采用粒子群算法提取距离与速度特征处理结果图；图14a,14b,14c和14d为本发明海浪监测阵列雷达提取数据与浪笼实测数据对比分析图。
具体实施方式
18.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。
19.请参阅图1-图7，图8a, 图8b，图9，图10a，图10b，图11-图13，图14a,图14b,图14c和图14d，本发明提供一种基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达，以及包括海浪监测雷达系统。
20.如图1所示：海浪监测雷达系统是由远程通讯模块、远程数据服务计算机和雷达单元组成，且雷达单元是由第一雷达、第二雷达和第三雷达组成，雷达单元与远程通讯模块相连接，远程通讯模块与远程数据服务计算机相连接。
21.如图2所示：第一雷达、第二雷达和第三雷达均包括基带频率源、频综单元、第一上变频单元、第二上变频单元、两组带通滤波器、发射天线、接收天线、第一下变频单元、第二下变频单元、雷达信号处理单元、雷达数据处理单元、供电单元和通信接口，接收天线通过带通滤波器连接第二下变频单元，第二下变频单元连接第一下变频单元，第一下变频单元连接雷达信号处理单元，雷达信号处理单元主要完成信号的去斜率混频，获取回波信号的一维距离像信息，雷达信号处理单元连接雷达数据处理单元，雷达数据处理单元连接通信接口，通信接口连接基带频率源，基带频率源分别与雷达信号处理单元和第一上变频单元连接，第一上变频单元连接第二上变频单元，第二上变频单元通过带通滤波器连接发射天线，第一上变频单元与第一下变频单元相连接，第二上变频单元与第二下变频单元相连接，且第一上变频单元和第一下变频单元之间与第二上变频单元与第二下变频单元之间连接频综单元。
22.还包括一种操作方法，具体步骤如下：s1，远程数据服务计算机下发雷达工作参数，包括中心频率、雷达调制周期、信号带宽、输出功率、工作频率等参数，配置参数通过远程数据通讯模块下发到各个子雷达系统中，其中，中心频率为24ghz，信号带宽为1.5ghz，调制周期为100us，输出功率为0.1w；s2，各子雷达系统中的基带频率源根据下发的中心频率、雷达调制周期、信号带
宽、输出功率、工作频率等参数，生成对应的基带雷达发射信号，并分成两路，一路送至上第一上频单元，一路送至雷达信号处理单元，为雷达信号处理单元的去斜率混频处理提供参考信号；s3，频综单元产生12ghz的混频参考点频信号，分别送至第一上变频单元、第二上变频单元、第一下变频单元、第二下变频单元；s4，第一上变频单元将基带雷达发射信号混频处理，将雷达基带信号中心频率搬移到12ghz；s5，第二上变频单元将1级混频后的12ghz雷达发射信号进行混频处理，将雷达发射信号频率搬移到24ghz，生成毫米波雷达发射信号；s6，将生成的信号通过24ghz带通滤波器，滤除带外分量，并将滤波后的毫米波发射信号送至发射天线；s7，发射天线单元将毫米波信号辐射到空间，进行海面探测；s8，海洋表面对照射到其表面的电磁波进行散射，通过接收天线接收，进入雷达接收机；s9，接收的雷达回波信号通过一个接收端带通滤波器，滤除带外的干扰分量；s10，毫米波雷达回波信号通过第一下变频单元和第二下变频单元，将回波信号频谱搬移到零中频，送入雷达信号处理单元，其中，当回波信号频谱搬移到零中频后，输入到a/d变换器，a/d采用12位，信号处理模块为一片32位浮点dsp，完成后续的雷达信号处理和数据处理工作，且零中频的信号如图10a和10b所示；s11，雷达信号处理单元对零中频雷达信号进行去斜率混频处理（原理如图3所示），雷达信号处理完成后，输出对应的回波一维距离像信息（如图11所示），s12，雷达数据处理单元将雷达信号处理单元传输过来的回波一维距离像信息进行存储，并通过雷达数据处理单元实现回波信号一维距离像的二维距离，且再通过智能化算法提取隐藏在回波一维距离像中的距离信息和速度信息（原理为多普勒原理，且原理如图4所示），其中，距离信息和速度信息的提取是采用粒子群算法计算，通过构建含参目标模型，通过粒子群优化算法进行最优估计计算，提取目标函数中的参数，即距离和速度特征（原理如图5所示），具有比传统fft算法高很多的提取精度和稳定性；s13，将雷达数据处理单元提取的距离信息和速度信息送至远程通讯模块的传输输入端，通过远程通讯模块传输到本地远程数据服务计算机中；s14，本地远程数据服务计算机对接收到的三个雷达子系统传输过来的速度和距离信息进行融合处理，提取海面的实时特征分量，并将提取的分量存入数据库系统，供用户随时调用和查看。
23.在具体使用时，雷达工作时，三个雷达按照特定的角度设定照射水面，并接收水面回波，通过优化结构仿真可知，对于不同的测量高度，安装角度和安装间距对测量精度影响较大，由优化计算结果可知，当三台测波雷达形成的脚印以直角三角形布局为最佳，这样得到的误差最小，因此，在本发明中，第一雷达、第二雷达与第三雷达处于等边三角形的三个顶点上，第一雷达和第三雷达与水平面呈15
°
夹角，保证系统测距和测速的要求（如图6所示）。
24.对比分析（如图14a,14b,14c,14d所示）：
通过对比分析可知，基于智能算法的海浪监测阵列雷达测量结果与高成本的浪笼测试结果精度基本相当，能够有效解决海浪监测的高成本、高难度、实时性差、危险性高等难题。
25.虽然在上文中已经参考实施方式对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。