飞机场雷达鸟情探测研究Word格式.docx
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Birdstrikeaircrafthasbeenacommonchallengefortheglobalaviationindustry.Theactivitiesofthebirdsconstituteaconsiderablethreattotheaircraftandtakingoffandlanding,andcanevencausetheplanecrash.China'
sgeographicallocationislocatedintheEasternHemispherecontinents,longcoastline,thebirdsonlymovedtooneofthechannel.Therefore,thebirdisanimportantelementoftheairportsecuritywork.Thisarticlefirstintroducestheradarbirdanoverviewofthesituation,andthendetailstheapplicationofseveralradarsystemsandotherbirdstrikepreventionstrategiesandoutlookofthebirdssituationdetectionsystemtrends.
Keywords：
Radarsystem；
Birdstrikeprevention；
Repelbirds
1.引言
这几十年来，由于飞机撞鸟事件多次发生，鸟击已经成为航空业的一个巨大难题，而鸟击防范成为了航空业重视的一个课题。
据资料记载，鸟与飞机在机场相撞的概率超过了60%。
用眼睛监控这种传统的方法提供的信息是有限的。
所以，航空界的一致认同有必要开展鸟击防范的工作。
利用先进的技术进行飞鸟活动的探测，能够及时向机场相关人员提供有效的信息和及时的警告，以便确保飞机的安全，减少鸟击事件的发生。
由于计算机技术和雷达技术的发展便可以研制出探测鸟情的实时系统，该系统在鸟击防范中发挥着相当大的作用。
雷达探鸟作为飞鸟探测的主要技术手段已发展成雷达领域重要的研究方向。
在机场内，探鸟雷达可作为独立的监控设备，对鸟情进行着实时的观察。
2.雷达鸟情的概况
2.1雷达研究鸟类的起源
雷达原本是探测航空器的行动的，在二战间被研发出来的。
后来人们不断发现，雷达上还可以看到来自并非航空器的未知目标的回波。
这种未知目标的回波在当时被称作“天使（Angels）”。
而后来的研究发现，很多“天使”的本来面目其实是鸟群。
因此，雷达也被用来探究飞鸟类的迁徙活动了。
这样由此获得的鸟类迁徒活动同样可以预防鸟击事件。
加拿大有一项关于雷达的研究，该研究记录了一群大雁的迁徒情况。
研究表明雁群可以清楚地显示在Winnipeg机场的AASRI雷达上。
雁群会利用天气条件在白天和晚上迁徙，由天气预报能预计出这种迁徙的实际时间。
可是，这些预告还不能准确到可用于实时的飞机运行。
从70年代开始，计算机的功能有了很大的提高，新的雷达也被开发出来。
这些技术的发展使得现在开发用于航空的雷达鸟情警告系统成为切实可行的。
2.2雷达鸟情的综述
雷达作为重要的观鸟工具，已有60多年的历史了。
它可以识别出广阔天空中的各种鸟类，还不用人们去用望远镜观测鸟类；
鸟类的飞行速度和方向也能由雷达计算出来；
雷达同样可长时间跟踪记录鸟类活动规律和在夜晚如同白天一样的观察飞鸟。
该雷达有诸多优点，比如说有自动化程度高、数据便于存储、受天气影响小和光线条件影响小。
正因为雷达和信息处理技术的进步使得雷达系统取得了快速发展：
这使得快速获取鸟情信息变成了可能；
在混合信息中提取有用的鸟情信息技术也已经取得了突破；
雷达的后台数据处理能力可以通过挖掘算法来探究飞鸟的活动，从而实现对鸟击事件的防范。
目前的雷达鸟类探测系统多半是由气象雷达或海事雷达系统改造而成。
多普勒信息和雷达回波图可以识别鸟情信息，从飞鸟的特点、雷达的原理和雷达图像等多方面去研究则可以正确的从回波中提取所需的飞鸟信息。
在这些雷达之中，数字雷达处理器（DRP）与雷达收发器集成在一起，可以数字化接收信号，对目标回波进行过滤、探测和跟踪最终变成目标信息。
20世纪中期，欧洲在BIRDTAM系统中提供鸟情风险的监控。
但是，由于当时的技术有限，则留下了许多量化方面的手工业。
有时数据的记录靠的是对雷达显示进行费时的拍照。
这意味着将雷达显示制成鸟类数据十分繁琐，而且雷达图像制成的胶片数据在长期趋势分析、移动形式和对目标的数量及特点的精确量化方面都不令人满意。
还有一种方式是人工辨别，但这种方式受许多人为方面的因素限制，比如说经验、体力、效率等等。
国外研究状况：
主要有Accipiter和Merlin系统这两种探测雷达系统。
加拿大Accipiter系统
特点：
1.扫描周期比较长，延迟较大；
2.主要采用抛物面天线，从而获取目标的三维数据。
加拿大Accipiter系统
美国Merlin系统
1.主要采用缝隙阵天线；
2.可以获得部分区域的三维数据；
3.利用两部雷达分别进行水平扫描和垂直扫描。
美国Merlin系统
2.3飞鸟的危险因素
飞鸟的诸多特征使它产生了对航空业的威胁。
比如说鸟类的物理特性（鸟类的行为和重量）。
雷达作为一种远程传感器可以进行探测和监控一个单元内的鸟类。
无论是小鸟还是大鸟，当体重越小时，其雷达截面积（或反射率）就越小。
这些信息都被保存在先进的数字雷达处理器上，使评估雷达截面积成为可能。
航迹内还含有飞机和飞鸟的动能信息，就可以在理论上计算鸟类的撞击力了。
2.3.1飞鸟的飞行特点
飞鸟雷达的散射截面（RCS）决定了鸟类回波的反射率，飞鸟飞行速度决定了多普勒信息。
许多的文献对飞鸟的飞行特点和RCS作了研究。
雷达的探测和跟踪受飞鸟飞行特点的影响，主要有以下几方面：
1.飞鸟的密度：
在靠近海岸的栖息地，50km内会有105或106只鸟，在植被覆盖良好的陆地地区也会有同样的聚集密度。
2.飞鸟飞行速度：
主要取决于形态、体积、迁徒、风。
3.飞鸟的飞行高度：
大多数的飞鸟飞行高度在2000m一下，个别跨洋迁徒有超过6000m的，野鹅和天鹅群在9000m的高空中飞翔，有记录的飞行高度最高的飞鸟是秃鹫，飞行高度是11300m。
2.3.2飞鸟的雷达截面积
雷达探鸟系统的理论基础是飞鸟散射特性研究。
鸟的质量关乎着鸟击风险的大小，对飞行安全的威胁最大的是大、中型鸟群和鸟，它们也有着较大的雷达散射截面，雷达系统发现也更易于发现。
只有超大型的飞鸟的雷达截面积可以与导弹、舰船与飞机相比，其他的飞鸟的雷达截面积都是很小的。
然而，处于雷达分辨单元内的鸟只数量会翻倍的增长当飞鸟聚集在一起的时候，把高空中的飞鸟视为无杂波的背景，这同样会增加探测的机会。
一般情况下，把一只鸟反射信号的随机变化量假设成对数的正态分布。
则可测量飞行中的单只鸟的雷达截面起伏，并具有对数正态分布。
人们进行了大量的暗室测量实验发现鸟的RCS与电磁波工作波长和自身质量存在的一定的关系。
而且，翅膀扇动会使飞鸟的雷达回波成周期变化。
翅膀扇动一般引起10dB的RCS起伏，单个鸟在翅膀扇动率上的RCS为30~40dB。
当一只鸟飞行或者休息时，RCS也会因飞行方式变化而变化。
由此可知，飞鸟作为复杂的生物体，因对其精确建模非常困难，所以国内外目前尚无相关研究报道。
3.雷达鸟情警告系统的应用进展
系统的组成有以下两个方面：
一是雷达系统的硬件部分：
应用雷达类型和其相应的计算机控制系统；
二是对系统所检测到的数据进行进一步处理以便于存储、查询和处理的软件算法。
随着科技的进步，雷达鸟情警告系统的两个组成都得到了长足的进步。
下面来介绍这一系统从应用初期到目前的进展状况。
3.1鸟类危险咨询系统（AHAS）
AHAS主要用于监控美国南部的48个州的鸟类活动。
该系统基于WSR-88D气象雷达网，并通过研究和开发算法的软件使得雷达可以实现“在没有人干预下对鸟的回波进行测定数量、处理和发布实时的鸟情信息。
”因为该系统能够覆盖几乎整个加拿大南部与美国地区，而且有强的探查弱小目标的功能，因此研究开发基于雷达系统的鸟类危险咨询系统能够实时发布鸟情信息，减小鸟类发生撞击的可能性。
通过开发AHAS系统，证明了气象雷达能成功地捕捉大气中的生物学目标；
并通过RonLarkin博士研发的算法，能准确的把生物目标从雷达的有关数据中区分出来。
通过更加进一步地完善AHAS系统，使AHAS成为第一个用数字的III级数据产品并将数据转换为光栅地理信息系统（GIS）文件的运行系统。
将雷达数据转换成GIS文件格式，并实现以下功能：
（1）将图像与已知的鸟类分布地区图进行对比；
（2）对图像进行处理，去掉天气和其他非生物学的目标；
（3）针对任意地理区域，例如机场终端区或低空航路，提取相关风险数据。
AHAS能把天气从雷达的图像上去掉，是因为采用了图像处理技术。
这种方法还是有一定的限制的，因为当鸟类徒迁发生在气象锋面的边缘的时候，会与雪混淆，自动忽视了整个目标，使目标被去除。
所以尽管取得了重大成功，但还应该继续完善。
在2000年，新的一种方法诞生，能够把目标从气象中分离出来。
这种方法采用了神经网络来确定每单位公里像素的目标是何种性质。
每单位公里的组成由神经网络通过每个像素反射率数值的分布来确定单位公里组成的成分。
所以用这种新方法得出的结果比以前的旧方法有了很大的提高；
与气象锋面接触的临近目标可以被很好的分离出来，而且大部分的气象信息都被去除了。
这种新算法软件就是WSR-98D，并且与LockheedMartin合作进行了演示。
该演示用低数据解析级别III和高数据解析级别II数据的组合。
该演示表明了现有的商业雷达可以广泛的使用在鸟类探测上。
这种算法的神经网络系统可以适用于任何地区的飞鸟和气象移动。
在2001年，该算法用在了AHAS系统上。
AHAS已顺利的投入在美国南部的48个州的2/3个地区，且在2002年会在余下的1/3个地区进行使用。
3.2移动式航海雷达夜间避鸟系统
该系统用改良后的雷达系统能够定量决定特定的范围的鸟类数量。
为了得到航海雷达飞鸟数据，同时采用了计算机辅助图形来分析该数据，可把移动式航海雷达图像获取并分析然后输进计算机内。
图形分析减少了地面地形杂波的干扰，这样收集到的数据比地面观察人员更加准确。
使用出自Geo-MarineInc.（GMI）公司的移动式鸟类雷达系统（MARS）来定量分析鸟类的活动。
这是一种X波段、25千瓦的航海雷达系统，频率为9410±
10M，3cm波长。
该雷达系统经过改装后连接到计算机，并且在垂直平面运行。
8英尺天线以每分钟24周垂直旋转，如图所示：
移动式鸟类雷达系统（MARS）示意图
该雷达能在夜晚收集飞鸟的数据，并有在夜晚收集飞鸟活动的优势。
尽管不能辨别鸟类的品种，但是可以评估出鸟类对航空器的危险性。
因为移动式航海雷达它有着移动方便的特征，所以非常适用对特定地区开展飞鸟探查研究，可以有效地填补固定雷达网系统探测的空白区域。
3.3终端区域鸟类危险咨询系统（TAHAS）
前面提到的AHAS从下一代气象雷达（NEXRAD）上得到嵌入式数据。
但是由于该雷达网络覆盖了美国的绝大多数的区域，则由传感器就能够正确的发现鸟类的飞行路线。
然而，这套系统用于机场的终端区域却有一定的限制，因为数据更新频率太慢，而且大多数的气象雷达距离机场太远，角度的限制导致电磁波无法探测到全部机场上方低空飞行的鸟类。
有两套雷达系统可以监测飞鸟的活动：
一是机场监视雷达（ASR-9）二是终端多普勒气象雷达（TDWR），它们还可以实现以下功能：
1.通过数据链或空中管理系统向起飞和着陆的飞机发出鸟情警告信息；
2.给出实时信息用来确定飞机场附近休息和飞行的飞鸟的位置并且预计出它们数量的多少。
TDWR可以增大安全系数，它是通过提供终端地区风切变的警告来实现的，而ASR-9的最大功能是空中交通的控制，这两种系统同样适用于探测生物的回波信号。
这两套系统就安装在机场上，所以就使得在机场终端区探查鸟类并预警成为可能。
TDWR和ASR-9系统有几个关键因素对于探查鸟情有着关键性的作用。
如表所示：
雷达参数
TDWR
ASR-9
波束宽度
0.5o
4.8o×
1.4o
波长
5.3厘米
10.7厘米
可确定范围
150米
111米
脉冲宽度
1.1微秒
1.0微秒
极化情况
水平极化
垂直极化/圆极化
最小可发现反射率（50km）
-16dbZ
+8dbZ
放置情况
机场外
在机场上
数据质量可编辑
可编辑
表面扫描更新率
1.0/5.0分钟
5秒
表：
探测飞鸟的关键雷达参数比较
首先要考虑的是雷达波的模式的问题，TDWR系统的波形是0.5度的锐方向性波束，ASR-9系统的波形是4.8度仰角、1.4度方位角的扇形波束。
由此可知，由于TDWR系统有更小的波束宽度，它便可以更好的解决单一的飞鸟的问题。
雷达对于飞机场的位置也是在对鸟群探测能力有影响的一个非常重要的因素。
因为TDWR位于飞机场外，它更容易受到一些比如说树木的影响。
所以尽管该雷达具有良好的方向性，但处于飞机场外的它不能够识别小群的鸟。
雷达传感器表面的扫描更新率对于雷达来说有着非常重大的意义。
TDWR每五分钟更新一次，而ASR-9每5秒就能够更新一次了。
这对于ASR-9是有着相当大的优势的。
因为要形成实时的检测鸟情，所以必然是更新时间越快越好。
显然，要做到实时探测飞鸟的回波的话，TDWR系统的表面扫描更新率一定要提高到一分钟一次。
两个雷达的最小可发现反射率都比较低，这样能够测得许多飞鸟的回波，特别是贴近机场飞行的飞鸟。
这其中ASR-9雷达能探测到低空截面在万分之一平方米飞行的鸟类。
所以加以适当的处理的话，传感器都能覆盖在飞机场及其周围的环境中的。
另一个起决定性作用的指标是雷达的极化情况。
ASR-9的极化情况可以从线性到圆形转换，使得由于天气变化而变得模糊的飞机也能被确认。
两套雷达系统有着相似的可确认范围，足以探测到一大群鸟类飞行。
而波长是雷达的标志性参数，它同样也是非常重要的。
两组雷达的波长与飞鸟身体长度相似，所以在这方面并没有什么优点。
有试验表明ASR-9系统有非常好的飞鸟监控和探测能力。
这种ASR-9系统备有气象系统处理器（WSP），能够提供多种雷达的基础数据。
终端区域鸟类危险咨询系统（TAHAS）的结构图如下：
终端区域鸟类危险咨询系统（TAHAS）结构图
因为ASR-9的系统设置在机场上并且有快速的表面扫描更新率等优点，所以它在系统中作为主探测传感器。
TDWR系统提供小目标探测的能力和处理后的海拔高度信息。
实时处理器将会接受雷达的数据，通过算法来跟踪和识别终端区域的鸟类目标，指导实时警告和机场飞鸟控制运行，以便进行空中交通管理。
ASR-9飞鸟探测流程如下图所示：
图ASR-9飞鸟探测算法方框图
上图所示的方框图表明了当前正研究的自动鸟类检测算法的流程。
ASR-9系统WSP基本数据是每12次扫描（大约55秒）更新一次。
因为该算法注重于检测移动的鸟群，所以这个更新速率应该足以满足要求。
然而，监测单独或者小群的飞鸟就需要更加短的跟踪间隔和更新了。
多普勒速度数据和反射率，连同来自ASR-9的高、低接收波束的相关品质指标（用来说明天气、AP污染和残余干扰波），一起输入到一系列特征探测器中。
这些用的是功能模板相关（FTC）的图像模式匹配技术。
FTC可以返回输入图像每一个像素的位置，和图像中某一特性存在的概率。
结果的概率像素图被称作为焦点图像。
来自各个探测器的焦点图像使用的是模糊加权平均，在像素级进行合并，产生复合焦点图像来表示飞鸟出现（或未出现）的总概率事件。
在复合焦点图像中设立阈值，将飞鸟的回声区压缩。
压缩后的飞鸟事件与前一次探测相联系，以及时更新追踪历史记录。
这些探测最终将输出到用户显示器，而每次探测相应的统计会被送到一个相关的数据库中以备参考。
预测在探测处理过程中是占有相当重要的地位的。
预测焦点图由大量的信息源组成，其中包括时间、天气等等，以及前一次探测的位置。
所以，预测焦点图可以用来调整全部算法的灵敏度，同时也可以有选择的优化算法在飞鸟被探测区域的灵敏度。
通过将来自特征探测器的焦点图像和预测焦点图合并，积累的特征资料将得到进一步的支持（或否决）。
由TAHAS的算法程序和雷达硬件系统分析可以得出如下结论：
放置于机场上，拥有高表面扫描更新率的ASR-9系统非常适合机场终端地区的飞鸟活动探测。
与鸟类危险咨询系统（AHAS）互为补充，可以有效的探测、记录美国全国范围内的飞鸟活动规律和机场终端地区的飞鸟活动状况，从而通过数据的预测、积累、分析为降低鸟击事件提供科学的指导。
4.其他鸟击防范的各种策略
4.1生态学防治
处理飞机场鸟击的方法是减少飞机场周围吸引鸟类的生态因素。
因为飞机场鸟击的根本原因是飞机场周围对鸟类的吸引。
栖息、经过或进入机场的飞鸟都有空间和时间上的位置及其相关种群之间的关系，也就是说飞机场有吸引鸟类的筑巢地、食物、水源及栖息地等因素，或者是飞机场位于飞鸟迁徙的路上。
除此之外，天气、机场位置、当地气候等也是影响鸟击的重要因素。
当前，对我国大多数飞机场进行了飞机场的生态调查。
通过调查发现可以采取破坏机场周围合适飞鸟觅食、栖息、隐蔽的环境，比如说地面硬化、切断食物链，噪声干扰等措施，使飞鸟远离机场附近环境，知难而退；
管理好草地、灌木的生长高度。
如果飞机场周围的树木或者灌木丛及草地生长得过高过盛，会使这块地方出现虫类，容易吸引飞鸟过来栖息或者觅食。
还可以让飞机场的草坪选用单一草种，这样可以使飞机场内的生态环境单一，减少飞鸟的聚集。
4.2飞机上加载驱鸟设备
通过在飞机上加载驱鸟设备，可以有效的驱散飞鸟群，这也是鸟击防范的一个主要方向。
在已经试验成功的案例中，相关技术人员发现微波、机载灯光、激光这些设备在实际运用中的效果还是有限的。
我国的空中驱鸟系统一般采用频闪灯和音频以及运动的载体复合式的驱鸟方法。
录下了飞鸟在受到惊吓、恐吓、痛苦时发出的声音，然后将其转化成数字信号，使飞机在飞行过程中将这种声音播放出去，并配以灯光的效果，达到一种真实的氛围。
因为这种叫声中包含了一种固有的生物信息，就像人类不会习惯自己的哀鸣声一样，鸟类同样也不会适应这种环境，从而达到驱鸟的效果。
然后将监视器安装在飞机上，可以及时的发现飞机在起降过程中飞鸟的存在情况，从而也能增强驱鸟的效果。
5.展望
雷达系统在鸟击防范和飞鸟探测工作中发挥着越来越重要的作用。
计算机和雷达组成了鸟类探测系统，跟踪和探测飞鸟一般用雷达，雷达数据危险度的分析一般由计算机软件完成，并且提供鸟情警告。
随着雷达系统进一步的改善，雷达可以由飞机的性能和实际飞行剖面来确定是否有大行飞鸟群或高危险飞鸟，并且为可能会受到飞鸟影响的飞行员提供解决方案。
即雷达系统能跟踪跑道附近的所有飞鸟群和高危险鸟，并且考虑飞机的飞行特征，以确定出每一架正在飞行的飞机与飞鸟相撞的可能。
解决问题的方法为：
从飞鸟上飞过或绕行飞过、减慢速度或提高爬升率、离场或推迟到达。
机场的鸟类危险管理人员还能接受到鸟类探测雷达警告系统发出的鸟情信息，发布机场可能处在候鸟迁徙路线的宏观鸟情信息，以及游荡和在机场觅食的鸟群信息。
雷达系统具备数据便于处理保存、受光照条件和气候条件影响小、自动化高等等诸多优点。
正因为计算机软件技术和雷达系统的飞速发展，雷达系统将会在鸟击防范工作中得到更为广泛的应用。
在未来的鸟击防范中，综合治理的方法绝对是减小鸟击防范事件的发生的最有效的途径，将生态学、航空学、环境学、地理学等相结合起来改善机场的环境，并配置适当的雷达及设备，全面治理，形成一个全方位的鸟击防范系统。
参考文献
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