飞机场雷达鸟情探测研究.docx
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飞机场雷达鸟情探测研究
飞机场雷达鸟情探测研究
目录
1.引言4
2.雷达鸟情的概况4
2.1雷达研究鸟类的起源4
2.2雷达鸟情的综述5
2.3飞鸟的危险因素6
2.3.1飞鸟的飞行特点6
2.3.2飞鸟的雷达截面积7
3.雷达鸟情警告系统的应用进展7
3.1鸟类危险咨询系统（AHAS）7
3.2移动式航海雷达夜间避鸟系统8
3.3终端区域鸟类危险咨询系统（TAHAS）9
4.其他鸟击防范的各种策略12
4.1生态学防治12
4.2飞机上加载驱鸟设备13
5.展望13
参考文献13
内容摘要：
鸟撞飞机一直是世界航空业的共同难题。
飞鸟的活动对飞机的飞行和起降构成了相当大的威胁，甚至可以造成机毁人亡。
中国所处的地理位置是位于东半球的大陆，海岸线长，也是飞鸟徒迁的通道之一。
因此，驱鸟工作是机场安保工作的一项重要内容。
本文先介绍了雷达鸟情的概况，再分别详述了几种雷达系统的应用，最后介绍了其他鸟击防范的策略,并展望了鸟情探测系统的发展趋势。
关键词：
雷达系统鸟撞防范驱鸟
Abstract：
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
特点：
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（
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