CN116481611B - 一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,包括:发射及接收模块,用于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号;信号处理模块,用于获取目标反射信号的数量,在确定目标反射信号的数量为1时,将目标雷达信号与目标反射信号进行混频,得到混频信号;将混频信号输入低通滤波器,得到差拍信号;估计模块对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;第一确定模块根据频率估计值查询预设的频率估计值‑距离值数据表,确定目标距离值;第二确定模块确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据。实现雷达发射点与观测点间的精确距离测量,再通过高程关系,可换算得到管网水位值。
Description
技术领域
本发明涉及管网水位观测技术领域,特别涉及一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置。
背景技术
现有管网水位测量中主要通过接触式压力水位计进行监测,该方法需要在地下有限空间进行作业,设备安装比较困难,同时由于设备浸泡在水中,长期运行过程中,管网中的垃圾会堵住设备,导致设备监测数据失真、以及运行维护工作量大等问题。
上世纪二十年代,FMCW雷达已经被用来测量大气电离层的高度,但是由于当时技术限制,测量的距离受限。随着毫米波器件的发展,到了上世纪九十年代,毫米波被应用于FMCW雷达,FMCW雷达的测距准确率得到了提升,生产雷达的成本也得到了大幅降低,FMCW雷达也再次走入人们的视野。目前,FMCW雷达在自然环境监测、水利监测、C-V2X车联网、交通管制、防撞、城市安防等领域得到了广泛地应用。但是在现有的管网水位观测中,基于FMCW雷达获取的信号不能有效处理,进而不能实现雷达发射点与观测点间的精确距离测量,同时也无法准确确定管网水位数据。
发明内容
本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此,本发明的目的在于提出通过一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,实现雷达发射点与观测点间的精确距离测量,再通过高程关系,可换算得到管网水位值,便于得到准确的管网水位观测数据。
为达到上述目的,本发明实施例提出了一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,包括:
发射及接收模块,用于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号;
信号处理模块,用于:
获取目标反射信号的数量,在确定目标反射信号的数量为1时,将目标雷达信号与目标反射信号进行混频,得到混频信号;
将混频信号输入低通滤波器,得到差拍信号;
估计模块,用于对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;
第一确定模块,用于根据频率估计值查询预设的频率估计值-距离值数据表,确定目标距离值;
第二确定模块,用于确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据。
根据本发明的一些实施例,所述估计模块,包括:
获取模块,用于获取差拍信号中包括的若干个子信号的频率值;
第三确定模块,用于确定各个子信号的频率值之间的差值,确定差值在预设差值范围的数量;
第一估计模块,用于在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量大于预设数量时,基于超分辨率技术,采用基于矩阵重构的子空间算法对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述第一估计模块,包括:
分解模块,用于基于差拍信号构造信号矩阵,对于信号矩阵进行奇异值分解,获得信号矩阵的奇异值向量;
构造模块,用于基于奇异值向量的稀疏性,构造关于奇异值向量估计的优化问题,对于奇异值向量进行重新估计;
重构模块,用于使用重新估计后的奇异值向量对于信号矩阵进行重构,并恢复信号矩阵的Hankel结构;
第四确定模块,用于计算重构后的信号矩阵协方差矩阵,对于协方差矩阵进行特征值分解,从而确定噪声子空间和信号子空间,并利用子空间算法,进行频率估计,得到频率估计值。
根据本发明的一些实施例,还包括:第二估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差;
根据频率偏差查询预设的频率偏差-频率估计值数据表,确定频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述第二估计模块基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差的方法,包括:
综合利用FFT谱的幅度与相位信息,通过频率偏差与信号幅值、信号频谱幅值与相位之间的关系,推导和求解频率偏差的估计值,得到频率偏差。
根据本发明的一些实施例,还包括:第三估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,将频谱细化技术与频谱插值技术相结合,在细化谱上推导和求解频率偏差;
推导和求解频率偏差和频率估计误差之间的关系式;
根据频率偏差及关系式,确定频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述频谱细化技术包括Chirp-Z变换算法或zoom算法。
根据本发明的一些实施例,所述信号处理模块,还用于:
在确定目标反射信号的数量大于1时,确定目标反射信号在频域的稀疏性特征;
基于稀疏性特征,采用将压缩感知与频谱细化的思想相结合的方法,检测同一管网水位观测点的多个目标,确定每个目标对应的频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述发射及接收模块,用于:
在发射目标雷达信号并接收目标反射信号前,设置样本管网水位观测点,并模拟了待检测管网水位观测点的目标环境参数,根据目标环境参数调整样本管网水位观测点的环境参数;
在目标环境参数下,分别按照多种不同的信号发射参数来发送雷达信号,并接收反射信号,建立雷达信号与反射信号的关联关系;
基于具有关联关系的雷达信号与反射信号确定与样本管网水位观测点的预测距离值;
确定与样本管网水位观测点的样本距离值;
计算样本距离值与预测距离值的差值的绝对值,筛选出最小的差值的绝对值对应的信号发射参数为目标发射参数。
根据本发明的一些实施例,还包括:降噪模块,用于在估计模块对差拍信号进行频率估计前,对差拍信号进行降噪处理。
本发明提出了一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,采用频率调制连续波雷达(FMCW)技术对水位进行测量,这种节能、非接触式的测量技术使得设备在测量时不受温度梯度、水面水汽、水中污染物以及沉淀物的影响,通过综合利用FMCW高精度信号、FFT技术,频谱细化技术、频率插值技术,压缩感知技术,超分辨率技术优化的算法,实现精度高和分辨率高的新型频率算法,通过雷达发射点与观测点间的精确距离测量,结合高程关系,换算得到管网水位值,可以使测量结果更加精确。相对于传统的脉冲喇叭式水位计具有体积小、方便安装、维护量小的特点。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是根据本发明一个实施例的一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置的框图;
图2是根据本发明一个实施例的估计模块的框图;
图3是根据本发明一个实施例的FFT归一化幅度频谱图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明实施例提出了一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,包括:
发射及接收模块,用于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号;
信号处理模块,用于:
获取目标反射信号的数量,在确定目标反射信号的数量为1时,将目标雷达信号与目标反射信号进行混频,得到混频信号;
将混频信号输入低通滤波器,得到差拍信号;
估计模块,用于对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;
第一确定模块,用于根据频率估计值查询预设的频率估计值-距离值数据表,确定目标距离值;
第二确定模块,用于确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据。
上述技术方案的工作原理:发射及接收模块为FMCW雷达,用于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号。调频连续波雷达(FMCW)雷达是发射信号的频率经过特定信号调制的连续波雷达。FMCW雷达常用的调制信号有锯齿波、三角波、正弦波等。信号处理模块,用于获取目标反射信号的数量,将发射信号的数量作为同一观测点的观测目标的数量。在确定目标反射信号的数量为1时,将目标雷达信号与目标反射信号进行混频,得到混频信号;将混频信号输入低通滤波器,得到差拍信号;估计模块,用于对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;第一确定模块,用于根据频率估计值查询预设的频率估计值-距离值数据表,确定目标距离值;目标距离值为雷达与目标间的距离值。频率估计值-距离值数据表多次实验获取的。第二确定模块,用于确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据。高程,指的是某点沿铅垂线方向到绝对基面的距离,称绝对高程,简称高程。目标发射参数为根据待检测的管网水位观测点的环境参数,确定的合适的发射参数。包括波形、谱线宽度、脉冲宽度、中心波长、强度、功率、发散角等参数。基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号,有利于提高得到的目标距离值的准确性。
上述技术方案的有益效果:采用频率调制连续波雷达(FMCW)技术对水位进行测量,这种节能、非接触式的测量技术使得设备在测量时不受温度梯度、水面水汽、水中污染物以及沉淀物的影响,实现精度高和分辨率高的新型频率算法,通过雷达发射点与观测点间的精确距离测量,结合高程关系,换算得到管网水位值,可以使测量结果更加精确。相对于传统的脉冲喇叭式水位计具有体积小、方便安装、维护量小的特点。
在一实施例中,确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据,包括:
s1:设定某一信号源到水位的距离为x,那么n个信号源到水位的距离值形成数据集x={xi},i=1,2...,n;
S2:将采集到的高程与目标距离值做差值比较,从而形成n个数据源的水位高程集合:y={yi=hi-xi},i=1,2...,n;hi为第i个高程;
S3:判断水位的采集次数f是否大于所设阈值,若大于阈值,则开始对数据进行分析,通过建立xy轴坐标系,形成水位曲线图;
S4:水位值为a={af},f=1,2,…,τ,τ为采集次数的最大值,以f为横坐标,af为纵坐标,得到新的数据集,通过将每一个数据连接,从而形成水位过程线,基于水位过程线,得到管网水位观测数据。
如图2所示,根据本发明的一些实施例,所述估计模块,包括:
获取模块,用于获取差拍信号中包括的若干个子信号的频率值;
第三确定模块,用于确定各个子信号的频率值之间的差值,确定差值在预设差值范围的数量;
第一估计模块,用于在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量大于预设数量时,基于超分辨率技术,采用基于矩阵重构的子空间算法对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值。
上述技术方案的工作原理及有益效果:在差拍信号中存在多个相近频率时,基于超分辨率技术,采用基于矩阵重构的子空间(比如MUSIC,ESPRIT等)算法,对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值。便于得到准确的频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述第一估计模块,包括:
分解模块,用于基于差拍信号构造信号矩阵,对于信号矩阵进行奇异值分解,获得信号矩阵的奇异值向量;
构造模块,用于基于奇异值向量的稀疏性,构造关于奇异值向量估计的优化问题,对于奇异值向量进行重新估计;
重构模块,用于使用重新估计后的奇异值向量对于信号矩阵进行重构,并恢复信号矩阵的Hankel结构;
第四确定模块,用于计算重构后的信号矩阵协方差矩阵,对于协方差矩阵进行特征值分解,从而确定噪声子空间和信号子空间,并利用子空间算法,进行频率估计,得到频率估计值。
上述技术方案的工作原理及有益效果:分解模块,用于基于差拍信号构造信号矩阵,对于信号矩阵进行奇异值分解,获得信号矩阵的奇异值向量;构造模块,用于基于奇异值向量的稀疏性,构造关于奇异值向量估计的优化问题,对于奇异值向量进行重新估计;重构模块,用于使用重新估计后的奇异值向量对于信号矩阵进行重构,并恢复信号矩阵的Hankel结构;第四确定模块,用于计算重构后的信号矩阵协方差矩阵,对于协方差矩阵进行特征值分解,从而确定噪声子空间和信号子空间,并利用子空间算法,进行频率估计,得到频率估计值。提高了得到的频率估计值的准确性。
根据本发明的一些实施例,还包括:第二估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差;
根据频率偏差查询预设的频率偏差-频率估计值数据表,确定频率估计值。
上述技术方案的工作原理:第二估计模块,用于:在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差;根据频率偏差查询预设的频率偏差-频率估计值数据表,确定频率估计值。
上述技术方案的有益效果:在确定差拍信号中不存在多个相近频率时,基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差;根据频率偏差查询预设的频率偏差-频率估计值数据表,确定频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述第二估计模块基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差的方法,包括:
综合利用FFT谱的幅度与相位信息,通过频率偏差与信号幅值、信号频谱幅值与相位之间的关系,推导和求解频率偏差的估计值,得到频率偏差。
具体的,假设信号谐波次数为p,谐波的峰值幅度为ai,谐波的频率为fi,谐波的出相为gi,确定周期信号的基本周期为p;t为时间;
根据利用FFT谱的幅度与相位信息,通过频率偏差与信号幅值、信号频谱幅值与相位之间的关系,构建信号函数:
x(t)=ai/p(cos(2πfi*t+gi));
对x离散化采样得到:
x(n)=ai/p(cos(2πn/fi*t+gi));
n为数据采集长度;
若周期信号的频谱无线宽,则认为集中信号95%谐波为近似的频谱范围,对连续周期采集信号间隔:
t=tp/n;
最后求出连续周期的频率偏差值。
由于在估算信号频率、相位和幅度时,不论插值法和相位差法,都只用到了波峰附近的两根谱线,因此只需计算波峰附近的频谱。
上述技术方案的工作原理及有益效果:如图3所示的FFT归一化幅度频谱图,综合利用FFT谱的幅度与相位信息,通过频率偏差与信号幅值、信号频谱幅值与相位之间的关系,推导和求解频率偏差的估计值,得到频率偏差,从而获得更为准确地频谱估计值。
根据本发明的一些实施例,还包括:第三估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,将频谱细化技术与频谱插值技术相结合,在细化谱上推导和求解频率偏差;
推导和求解频率偏差和频率估计误差之间的关系式;
根据频率偏差及关系式,确定频率估计值。
上述技术方案的工作原理及有益效果:第三估计模块,用于在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,将频谱细化技术与频谱插值技术相结合,在细化谱上推导和求解频率偏差;推导和求解频率偏差和频率估计误差之间的关系式;根据频率偏差及关系式,确定频率估计值。在频率的细化谱上,仍然存在栅栏效应,导致频率的估计值与真实值之间存在偏差。为了更好地抑制由频谱泄漏所导致的频率偏移,和进一步提高频率的估计精度,然后推导和求解频率偏差和频率估计误差之间的关系式,由此获得频率偏差更为精确的估计值,从而得到更为精确的频率估计值。
根据本发明的一些实施例,所述频谱细化技术包括Chirp-Z变换算法或zoom算法。
根据本发明的一些实施例,所述信号处理模块,还用于:
在确定目标反射信号的数量大于1时,确定目标反射信号在频域的稀疏性特征;
基于稀疏性特征,采用将压缩感知与频谱细化的思想相结合的方法,检测同一管网水位观测点的多个目标,确定每个目标对应的频率估计值。
在一实施例中,基于稀疏性特征,采用将压缩感知与频谱细化的思想相结合的方法,检测同一管网水位观测点的多个目标,确定每个目标对应的频率估计值,包括:
通过差频信号进行快速傅里叶变换,得到最大谱线的频率;
确定移频频率,将差频信号进行移频,得到低频信号;
根据低频信号,采用压缩感知对信号进行处理,得到稀疏系数,根据稀疏系数得到低频信号的估计频率;
将移频频率和低频信号的估计频率相加,得到差频信号的估计频率;
根据差频信号的估计频率得到距离的估计值。
上述技术方案的工作原理及有益效果:信号处理模块,还用于:在确定目标反射信号的数量大于1时,确定目标反射信号在频域的稀疏性特征;基于稀疏性特征,采用将压缩感知与频谱细化的思想相结合的方法,检测同一管网水位观测点的多个目标,确定每个目标对应的频率估计值。对于同一个观测点的多个目标的情形,由于接收信号在频域具有稀疏性,所以可采用压缩感知技术来估计信号的频率。通过将压缩感知与频谱细化的思想相结合可以有效地检测多个目标,特别是对于邻近目标的识别。
根据本发明的一些实施例,所述发射及接收模块,用于:
在发射目标雷达信号并接收目标反射信号前,设置样本管网水位观测点,并模拟了待检测管网水位观测点的目标环境参数,根据目标环境参数调整样本管网水位观测点的环境参数;
在目标环境参数下,分别按照多种不同的信号发射参数来发送雷达信号,并接收反射信号,建立雷达信号与反射信号的关联关系;
基于具有关联关系的雷达信号与反射信号确定与样本管网水位观测点的预测距离值;
确定与样本管网水位观测点的样本距离值;
计算样本距离值与预测距离值的差值的绝对值,筛选出最小的差值的绝对值对应的信号发射参数为目标发射参数。
上述技术方案的工作原理及有益效果:发射及接收模块,在发射目标雷达信号并接收目标反射信号前,设置样本管网水位观测点,并模拟了待检测管网水位观测点的目标环境参数,根据目标环境参数调整样本管网水位观测点的环境参数;调整样本管网水位观测点的环境参数与目标环境参数一致。在目标环境参数下,分别按照多种不同的信号发射参数来发送雷达信号,并接收反射信号,建立雷达信号与反射信号的关联关系;基于具有关联关系的雷达信号与反射信号确定与样本管网水位观测点的预测距离值;确定与样本管网水位观测点的样本距离值;计算样本距离值与预测距离值的差值的绝对值,筛选出最小的差值的绝对值对应的信号发射参数为目标发射参数。便于准确的确定目标发射参数,有利于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号提高得到目标距离值的准确性。
根据本发明的一些实施例,还包括:降噪模块,用于在估计模块对差拍信号进行频率估计前,对差拍信号进行降噪处理。
上述技术方案的有益效果:有利于差拍信号中的降噪信号,便于提高频率估计的准确性。
本发明提出了一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,采用频率调制连续波雷达(FMCW)技术对水位进行测量,这种节能、非接触式的测量技术使得设备在测量时不受温度梯度、水面水汽、水中污染物以及沉淀物的影响,通过综合利用FMCW高精度信号、FFT技术,频谱细化技术、频率插值技术,压缩感知技术,超分辨率技术优化的算法,实现精度高和分辨率高的新型频率算法,通过雷达发射点与观测点间的精确距离测量,结合高程关系,换算得到管网水位值,可以使测量结果更加精确。相对于传统的脉冲喇叭式水位计具有体积小、方便安装、维护量小的特点。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,包括:
发射及接收模块,用于基于目标发射参数发射目标雷达信号并接收目标反射信号;
信号处理模块,用于:
获取目标反射信号的数量,在确定目标反射信号的数量为1时,将目标雷达信号与目标反射信号进行混频,得到混频信号;
将混频信号输入低通滤波器,得到差拍信号;
估计模块,用于对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;
第一确定模块,用于根据频率估计值查询预设的频率估计值-距离值数据表,确定目标距离值;
第二确定模块,用于确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据;
所述估计模块,包括:
获取模块,用于获取差拍信号中包括的若干个子信号的频率值;
第三确定模块,用于确定各个子信号的频率值之间的差值,确定差值在预设差值范围的数量;
第一估计模块,用于在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量大于预设数量时,基于超分辨率技术,采用基于矩阵重构的子空间算法对差拍信号进行频率估计,得到频率估计值;
所述第一估计模块,包括:
分解模块,用于基于差拍信号构造信号矩阵,对于信号矩阵进行奇异值分解,获得信号矩阵的奇异值向量;
构造模块,用于基于奇异值向量的稀疏性,构造关于奇异值向量估计的优化问题,对于奇异值向量进行重新估计;
重构模块,用于使用重新估计后的奇异值向量对于信号矩阵进行重构,并恢复信号矩阵的Hankel结构;
第四确定模块,用于计算重构后的信号矩阵协方差矩阵,对于协方差矩阵进行特征值分解,从而确定噪声子空间和信号子空间,并利用子空间算法,进行频率估计,得到频率估计值;
确定当地的高程关系,根据目标距离值及所述高程关系进行计算,得到管网水位观测数据,包括:
s1:设定某一信号源到水位的距离为x,那么n个信号源到水位的距离值形成数据集x={xi},i=1,2...,n;
S2:将采集到的高程与目标距离值做差值比较,从而形成n个数据源的水位高程集合:y={yi=hi-xi},i=1,2...,n;hi为第i个高程;
S3:判断水位的采集次数f是否大于所设阈值,若大于阈值,则开始对数据进行分析,通过建立xy轴坐标系,形成水位曲线图;
S4:水位值为a={af},f=1,2,…,τ,τ为采集次数的最大值,以f为横坐标,af为纵坐标,得到新的数据集,通过将每一个数据连接,从而形成水位过程线,基于水位过程线,得到管网水位观测数据。
2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,还包括:第二估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差;
根据频率偏差查询预设的频率偏差-频率估计值数据表,确定频率估计值。
3.如权利要求2所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,所述第二估计模块基于FFT技术对差拍信号进行处理,得到频率偏差的方法,包括:
综合利用FFT谱的幅度与相位信息,通过频率偏差与信号幅值、信号频谱幅值与相位之间的关系,推导和求解频率偏差的估计值,得到频率偏差。
4.如权利要求1所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,还包括:第三估计模块,用于:
在第三确定模块确定差值在预设差值范围的数量小于等于预设数量时,将频谱细化技术与频谱插值技术相结合,在细化谱上推导和求解频率偏差;
推导和求解频率偏差和频率估计误差之间的关系式;
根据频率偏差及关系式,确定频率估计值。
5.如权利要求4所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,所述频谱细化技术包括Chirp-Z变换算法或zoom算法。
6.如权利要求1所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,所述信号处理模块,还用于:
在确定目标反射信号的数量大于1时,确定目标反射信号在频域的稀疏性特征;
基于稀疏性特征,采用将压缩感知与频谱细化的思想相结合的方法,检测同一管网水位观测点的多个目标,确定每个目标对应的频率估计值。
7.如权利要求1所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,所述发射及接收模块,用于:
在发射目标雷达信号并接收目标反射信号前,设置样本管网水位观测点,并模拟了待检测管网水位观测点的目标环境参数,根据目标环境参数调整样本管网水位观测点的环境参数;
在目标环境参数下,分别按照多种不同的信号发射参数来发送雷达信号,并接收反射信号,建立雷达信号与反射信号的关联关系;
基于具有关联关系的雷达信号与反射信号确定与样本管网水位观测点的预测距离值;
确定与样本管网水位观测点的样本距离值;
计算样本距离值与预测距离值的差值的绝对值,筛选出最小的差值的绝对值对应的信号发射参数为目标发射参数。
8.如权利要求1所述的基于毫米波雷达技术的管网水位观测装置,其特征在于,还包括:降噪模块,用于在估计模块对差拍信号进行频率估计前,对差拍信号进行降噪处理。
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