全极化昆虫雷达生物参数反演方法与外场定量试验验证

1、全极化昆虫雷达生物参数反演方法与外场定量试验验证摘 要：全极化雷达是新一代昆虫雷达的发展方向。本文介绍了全极化雷达的昆虫体轴朝向、体重和体长等生物 参数反演方法。相对传统方法，这些方法精度更高，然而，这些方法仅经过微波暗室测量昆虫数据验证了可行 性，还未经过实际全极化雷达外场测量验证。本文利用Ku波段全极化昆虫雷达，设计并开展了基于双无人机协 同飞行悬吊昆虫的外场定量试验，测量了 44只不同体型昆虫在不同朝向下的雷达数据，基于测量数据，成功验 证了面向全极化雷达的昆虫生物参数反演方法在实际外场雷达的应用，并分析了测量精度。关键词：全极化昆虫雷达；朝向；体重；体长；外场定量试验Insect Bi

2、ological Parameters Estimation Method and Field QuantitativeExperiment Verification for Fully Polarimetric Entomological RadarAbstract: The fully polarimetric radar is the development direction for the next generation entomological radar. This paper introduces the estimation methods of insect biolog

3、ical parameters ( including orientation， mass and body length) for fully polarimetric radar. These methods are more accurate than the traditional methods. However，they have only been verified by laboratory experiments，and have not been verified by any actual fully polarimetric radar in field measure

4、ment. In this paper，using a Ku band fully polarimetric entomological radar， a field quantitative experiment was designed and carried out. In the experiment，insects were hanged by two cooperative flight unmanned aerial vehicles，and the radar data of 44 insects of different sizes in different orientat

5、ions were measured. Based on the measured data，the application of the insect biological parameters estimation methods for real fully polarimetric radar in field was successfully verified，and the measurement accuracy was analyzed.Key words： fully polarimetric entomological radar; orientation; mass; b

6、ody length; field quantitative experiment1引言昆虫迁飞是陆地上最重要的动物迁徙行为E。 每年，不计其数的昆虫进行长距离季节性迁飞，庞 大数量的迁飞昆虫影响着生态系统的功能。昆 虫对生态过程至关重要，它们分解有机物、调节害 虫、为农作物授粉、是许多脊椎动物的重要食物来 源。而迁飞昆虫是不同生态系统的沟通纽带， 促进了生态系统之间能量、营养物质、繁殖体（如 花粉）、病原体和寄生虫的传输，并通过构建捕食 与被捕食的关系来影响生态相互作用“。然而， 对于迁飞昆虫在空中生态系统中的生态学意义以 及昆虫迁飞机理还有很多未解之谜。例如，“空中 昆虫群落结构和种群数量

7、的季节性/年际性波动 规律、昆虫种内/种间的物种关系、害虫与天敌的 协同进化关系”等空中生态系统问题，以及“昆虫 由居留型转变为迁飞型的诱导原因、“远距 离迁飞对昆虫种群的生态学意义”、“昆虫迁飞收 益与迁飞风险权衡策略”等迁飞机理问题。若要 研究迁飞昆虫在空中生态系统中的生态学意义以 及昆虫迁飞机理，前提是能对迁飞昆虫进行有效 监测。传统的昆虫迁飞观测手段包括网捕、诱虫灯诱 捕、标记重捕等，均是间接的研究手段，并且这些方 法会干扰昆虫的迁飞行为，从而使得对昆虫迁飞行 为的解译变得困难M。基于传统观测手段的迁飞 昆虫研究进展缓慢，而将雷达用于迁飞昆虫研究彻 底地改变了这一现状。雷达具有全天时、

8、全天候、 探测距离远的特性，可以在不干扰昆虫飞行的情况 下,观测昆虫飞行，测量目标的高度、数量、密度、位 移方向、速度、体轴朝向等行为信息，以及体重、振 翅频率等生物学参数。昆虫雷达的这些测量能 力，使得人们首次具备了深入研究昆虫迁飞行为的 能力，并先后发现了昆虫迁飞时的共同定向、高度 聚集成层等震撼人心的现象，大大提高了人们对于 昆虫迁飞的认识3。昆虫雷达最早出现在20世纪60年代。最开始 的昆虫雷达为非相参扫描体制，探测到的目标回波 强度显示在PPI显示屏上，通过拍照等方式记录目 标回波。扫描雷达仅能观测昆虫的数量、密度以及 群体的共同定向，无法测量个体昆虫的参数，并且 雷达数据的保存和分

9、析费时费力，使用成本很高， 仅适于短期的昆虫迁飞观测研究，难以实现长期观 测10 20世纪90年代出现的垂直雷达（称为 VLR，Vertical-looking radar）实现了长期全自动化观 测，促进了昆虫雷达的推广应用。VLR为波束章动 的旋转线极化体制。其天线垂直对天，波束偏离垂 直轴一个很小的角度，并以垂直轴为中心高速旋 转。波束的旋转使得线极化方向跟着360旋转， 可测量目标腹部在不同极化方向的回波，这使得 VLR具备了测量昆虫体轴朝向的能力;波束章动 对目标回波的调制使得VLR可测量目标在波束中 的位置，从而具备了对个体目标RCS的测量能力， 进而根据昆虫体重与RCS的映射观测，

10、可估计昆 虫的体重;此外，根据昆虫飞行时振翅对回波的微 多普勒调制，通过频谱分析，可得到目标的振翅频 率对个体昆虫体轴朝向、体重和振翅频率的 测量，提升了昆虫雷达的测量能力，帮助人们发现 了迁飞昆虫复杂的朝向和高度选择策略等行为， 极大地促进了迁飞昆虫学的发展9 然而，VLR 为单极化、非相参体制，仅能测量目标幅度信息， 无法测量目标相位和完整的极化信息，由于获取 的信息维度少，VLR在测量目标生物参数时存在 朝向90误差难辨别、体重反演误差大、无法反演 体长等问题mm。为了解决当前VLR在测量生物参数时存在的 问题,本团队开发了相参体制全极化昆虫雷达。全 极化雷达通过发射一组极化正交的脉冲可

11、直接测 量目标的散射矩阵（SM , Scattering matrix） ，SM中不 仅包含了 VLR测量的不同极化方向的目标幅度信 息，还包含了目标相位和完整的极化信息。研究表 明，基于昆虫SM中包含的幅度、极化和相位等更多 维的目标信息，能较大提升全极化昆虫雷达对昆虫 生物参数的测量能力，解决传统VLR测量生物参数 的难题。例如，基于SM相对特征相位，可实现“平 行”和“垂直”昆虫辨别，解决传统体轴朝向测量存 在的谐振区大昆虫90朝向错误难辨别问题皿；基 于SM主特征向量，可实现更高精度的体轴朝向反 演a；基于SM极化不变量，可实现昆虫体长反演 并提高昆虫体重反演精度询。以上研究均基于在

12、微波暗室中，利用矢量网络分析仪搭建的全极化设 备测量的昆虫全极化数据开展，并基于微波暗室实 测数据验证方法的有效性。然而，这些方法还没有 经历实际全极化雷达系统的应用检验，能否实际应 用还需要开展进一步的定量试验验证。定量试验验证就是利用实际全极化雷达测量 体轴朝向、体重和体长已知的昆虫样本，对比雷达 反演值与真值的差别，评估测量精度是否满足实际 应用的需求。定量试验的难点在于实现很困难。 昆虫的体型小（体长几毫米到几厘米），RCS微弱 （低至约DOdBsm）,极易受杂波影响;昆虫生物参数 反演均是基于昆虫平飞、雷达垂直向上照射的情景 下实现，试验测量时需要确保昆虫腹部正对雷达波 束;若要验证

13、体轴朝向测量方法，需精确控制昆虫 的体轴朝向；昆虫雷达通常是脉冲雷达体制，存在 较大的盲距，雷达很难对准目标。以本团队开发 的全极化昆虫雷达为例，该雷达盲距为150 m，在 150 m外将雷达波束对准昆虫，并调整昆虫的姿 态，满足腹部正对雷达以及不同体轴朝向的测量 需求，同时还要防止环境杂波干扰，极难实现。最 简单的测量方案是在150 m之外，竖立2根高杆， 将昆虫粘在细鱼线上，并将细鱼线系在杆上，通过 调整两个杆上鱼线系的高度，调整昆虫体轴朝向。 该方案的问题在于，地杂波和杆子引入的杂波将 非常强，昆虫微弱的回波将被杂波淹没，另外，很 难控制昆虫的身体姿态使其腹部正对着雷达并准 确调整昆虫体

14、轴朝向（由于重力作用，昆虫身体很 难与鱼线平行）#本文将首先介绍全极化昆虫雷达生物参数反 演方法，然后基于团队开发的全极化昆虫雷达，采 用基于双无人机协同飞行悬吊昆虫的试验方案解 决定量试验的难题，并开展定量试验验证生物参数 反演方法在外场全极化昆虫雷达的应用。本文的安排如下:第2章介绍本团队全极化昆 虫雷达系统和基于全极化的昆虫体轴朝向、体重和 体长等生物参数反演方法;第3章介绍基于全极化 昆虫雷达的外场定量试验，并基于试验数据验证生 物参数反演方法在全极化雷达的实际应用情况，分 析测量精度。2全极化昆虫雷达2.1雷达系统关于本团队开发的全极化昆虫雷达的详细信 息可参考文献：14-16 ,这

15、里仅给出该雷达的简单介 绍。雷达如图1所示，工作在Ku波段，中心频率 16.2 GHz,距离分辨率0.2 m。雷达为相参体制，采 用同时全极化技术通过同时发射水平（H，Horizontal） 和垂直（V，Vertical）线极化雷达波，实现全极化 测量，获取目标的SM。雷达盲距150 m。天线为直 径1 m的双极化抛物面天线，波束宽度约为1.5。 雷达配备二维转台伺服，可在方位（0 360）和俯 仰（0 90。）二维转动。图1全极化昆虫雷达 Fig. 1 The fully polarimetric radar2.2生物参数反演方法传统昆虫雷达为非相参、单极化雷达，对应的 生物参数反演方法均为

16、非相参、单极化的处理。全 极化昆虫雷达直接测量昆虫的SM,可获取目标的极 化、幅度和相位等更多维度的信息。为了充分发挥 全极化雷达的测量优势，需采用全新的基于目标SM 的生物参数反演方法。下面将介绍面向全极化雷 达提出的基于目标SM的体轴朝向、体重和体长等 生物反演方法11_13。相对于传统VLR采用的生物 参数反演方法，这些方法可解决体轴朝向90。错误 难辨别问题，并提高体轴朝向、体重和体长的反演 精度。（1）体轴朝向反演传统昆虫体轴朝向反演是基于当雷达极化方 向平行于体轴时回波RCS最大的假设，然而，该假 设仅对瑞利区昆虫有效，对于谐振区昆虫会存在最 大RCS出现在极化垂直于体轴朝向的情况

17、。我们将满足该假设的昆虫称为“平行(PA, parallel) &昆 虫,而最大RCS出现在极化垂直于体轴朝向的昆虫 称为“垂直(PE , perpendicular)”昆虫。对于PE昆 虫，传统VLR是没有能力辨别的，因此，传统体轴朝 向反演存在90。朝向反演错误难辨别问题。若要正 确反演昆虫体轴朝向，首先需要辨别昆虫的类型 (PA/PE)，然后提取最大RCS的方向，获得体轴朝 向。基于SM的相对特征相位和主特征向量可分别 实现PA和PE昆虫辨别，并提高体轴朝向反演 精度mW。假设雷达测量的目标SM为011S12e)S022317其中，S%1 #S%2#021和022分别定义为HH、HV、V

18、H和VV 极化RCS(单位:011S12e)S022317对S进行特征值分解，可得到散射矩阵的2个 特征值：,1 =；( 011+0223”)( S11_S22e)2+40120213V从2 二( 011+022eJ)( 011_022)2+4012021(%成( 2) 其中，扇1 | ,扇2 I。相对特征相位定义为:= arg( 3),2 7其中，arg( )表示取相位运算。基于微波暗室实测不同体型昆虫数据的研究 发现，对于PA昆虫，-恒小于0;而对于PE昆虫， 恒大于0。由该发现可得到昆虫类型辨别方法：昆虫类型= PA昆虫/ 4)昆虫类型= pE昆虫-o( 4)辨别昆虫的类型后，提取出昆虫

19、最大RCS对应 的极化方向即可得到昆虫体轴朝向。根据极化理 论，当雷达的极化方式为目标散射矩阵主特征向量 时，回波功率最大，即目标RCS最大。此时极化的 方向就是最大RCS对应的极化方向。散射矩阵主 特征向量可表示为其中，012e伊戍 1_其中，012e伊戍 1_011(6)将主特征向量写为雷达极化方式的极化椭圆 表示式:COS *8 _S/n *8COS!4in *COS *8 _S/n *8COS!4in *8 COS *8ESi*!8(7)另式(5)与式(7)相等，可得到昆虫最大RCS 对应的极化方向的表达式:戍1_011 戍1_011 -0戍1_011 =(8)_*8-0( 9)体重/

20、体长反演基于昆虫实测数据的研究发现，昆虫SM的两 个极化不变量！和T与体重、体长有很强的单调映 射关系，通过多项式拟合可得到体重/体长与极化 不变量的关系式，用于体重/体长反演。！表示 极化方向与昆虫体轴垂直时的RCS； T表示极化方 向与昆虫体轴平行和垂直时的RCS乘积。2个极化 不变量！和T的表达式分别为：!-0( 10) TOC o 1-5 h z T =# 2( 11)( 10)其中，,(N11 +g22)!( g11_g22)2+4g12g211=2V2( 12),(N11 +g22)顼 g11_g22)2+4g12g212=t-2 , 2_ 011 +012g12 =011012

21、3弟+012022 3”先将昆虫位置调整在雷达正上方再起飞的方式，避 免雷达远距离难对准问题。jS .j()-2 , 2_ 011 +012g12 =011012 3弟+012022 3”先将昆虫位置调整在雷达正上方再起飞的方式，避 免雷达远距离难对准问题。jS .j()%)N21 = 011 012 3+012 0 22 3(13)22N22 = 012 +022两种体重反演经验公式分别为：Mv = 1O007(lg/)2+1(13板必51 ,lgve 5. 7 ,3. 4Md( mg)=.1296( Igd) 2+1. 9455 lgd+7. =014lgde 5. 1 ,3.6(14)(

22、15)两种体长反演经验公式分别为：F/ = 1.82（lg/）3+26.72（ lg/）2 134. 31 lg/+243.78 ,lg/& -5.7,-3.4 (16)Ld( mm) = 0. 9498( lgd)37. 6202( lgd)2 (a) Diagram of the experiment无人机2(b)试验场景图(b) Experimental scene4. 0505 lgd+62. 8207 ,lgd & 5. 1 ,3.6图2双无人机协同吊飞昆虫测量试验场景Fig. 2 Experimental scene of measuring insect liftedby two

23、 cooperative flight UAVs(17)3.1定量试验为避免杂波干扰、便于昆虫体轴朝向调整，提 出了基于双无人机协同飞行悬吊昆虫的测量试验 方案。试验测量示意如图2 （a）所示,实际测量场景 如图2（ b）所示。两架无人机（大疆经纬M600 Pro） 相距120 m,中间悬挂一根120 m长0. 1 mm直径的 细鱼线，昆虫位于两个无人机中间，背部中央粘在 鱼线上，体轴与鱼线平行,鱼线拉直后，昆虫为平飞 姿态。雷达垂直对天观测，无人机协同飞行至200 m高度悬停,将昆虫悬吊在雷达正上方。在无人机 起飞前，调整昆虫的位置，使其位于雷达正上方;调 整雷达方位角，使得雷达水平极化方向

24、与昆虫体轴 朝向（鱼线）平行,此时测量的体轴朝向真值为0。； 无人机升空后保持悬停,通过旋转雷达极化方向调 整昆虫体轴朝向（雷达测量的体轴朝向为昆虫体轴 朝向与H极化的夹角）。综上所述,该试验方案通 过雷达垂直对天、双无人机协同悬吊昆虫的方式， 解决地面杂波干扰强、难探测问题，两架无人机间 隔120 m、悬吊昆虫的鱼线直径仅0. 1 mm,均不会 引入杂波;通过昆虫背部粘在水平拉直的细鱼线的 方式,解决昆虫姿态难控制问题;通过昆虫朝向不 变、雷达极化方向旋转的方式调整雷达测量的昆虫 朝向，解决昆虫体轴朝向难精确调整的问题;通过所测量的昆虫样本是在试验的前一晚用探照灯 诱捕得到。共测量了 44只

25、昆虫样本，包括棉铃虫、小 地老虎、甘蓝夜蛾、粘虫、玉米螟等种类，样本的体重 范围19.8 -274.1 mg、体长范围8.5-22.1 mm,所有 昆虫的体型分布如图3所示。对于每只昆虫样本， 分别测量了体轴朝向为0。、30。、45。、60。、90。等情况 的昆虫数据。在试验中，同时测量了直径13 cm的 金属球，用于极化和RCS定标14 3.2生物参数反演精度验证（1）体轴朝向反演根据前面的介绍，为了避免90。错误，体轴朝向 反演首先要根据相对特征相位的符号辨别昆虫 的类型（PA或者PE）,若- 0,则昆虫为PE昆虫,其最大RCS出现的极化方向 与体轴朝向垂直。图4给出了测量的44只昆虫样

26、本在不同体轴朝向下的每个图的横轴表示昆 虫编号（按照体重由小到大顺序），纵轴表示中 间的实线指示了 = 0的位置，圆点表示PA昆虫， 方框表示PE昆虫。每个图的右面给出了测量时昆 虫体轴朝向。根据判别准则，圆点（PA昆虫）应位 于实线之下（!-0）。不满足以上规则的昆虫会被错误判别为 相反的类型。从图4可以看到，在0。体轴朝向下,2 只PA昆虫的大于0,会被错误判别为PA昆虫,昆虫编号(a)体重(a) Mass01020304050昆虫编号(b)体长(b) Body length图3昆虫样本体型分布昆虫编号(a)体重(a) Mass01020304050昆虫编号(b)体长(b) Body le

27、ngth图3昆虫样本体型分布Fig. 3 Body size of measured insect specimensO 52 1 umi/平基编号图4昆虫相对特征相位Fig. 4 Insect relative phase of eigenvalues昆虫序号(a)散点图 (a) Scatter plot因而在0体轴朝向的判别正确率为95.45%；在 30。、45。和60。体轴朝向下，所有昆虫的均满足 判别准则,正确率100% ；在90体轴朝向下,4只PA 昆虫的大于0、1只PE昆虫小于0,均会发 生判别错误，因而在90体轴朝向的判别正确率为 88.64%。若将昆虫在所有朝向下的判别结果一起

28、 统计，则PA和PE昆虫判别正确率为96. 82%。因 此,PA和PE昆虫辨别方法在全极化雷达实际应用 时，正确率较高，可较好地用于90。朝向错误的 辨别。在PA和PE辨别的基础上，根据式(9)可反演 昆虫的体轴朝向。由于上面已分析过PA和PE昆 虫辨别的情况，下面将不再考虑PA和PE昆虫辨 别，默认所有昆虫都能正确辨别类型，仅考虑体轴 朝向反演的精度。在试验中，昆虫体轴朝向的调整通过旋转雷达 天线改变H极化方向与体轴的夹角实现的,而初始 的0。朝向是通过肉眼观察，将H极化方向调整至与 体轴平行,会存在一定的偏差。对同一只昆虫，这 个偏差在不同朝向下是固定的，因此，可以做统一 的补偿。补偿的方

29、法是，对每一只昆虫，计算不同 朝向下的朝向测量误差的均值作为该固定偏差，并 对所有朝向的测量值均减去该均值。不同昆虫的 测量偏差一般是不同的，因此，在补偿时对每一只 昆虫单独补偿。统计的所有昆虫朝向测量固定偏 差的散点图和直方图如图5所示。可以看到，朝向 测量固定偏差分布在-10 -10之间，固定偏差的 分布基本符合正态分布。一 -T自*白 ,丰 T + 一 -T自*白 ,丰 T + 一6 4 2 O-2-4-6(。眠44坦030456090朝向真值(a)误差分布(a) Error distribution2.4 I.090304560朝向真值(b)误差标准差(b) Error standar

30、d deviation体重真值/mg(b)仿法(b) d method图7昆虫体重反演误差Fig. 7 Insect mass estimation error体重真值/mg(a) v方法(a) v method图6昆虫朝向测量误差Fig. 6 Measurement error of insect orientation(b)直方图(b) Histogram图5昆虫朝向测量固定偏差Fig. 5 Fixed deviation of insect orientation measurement图6给出了补偿固定偏差之后的朝向测量误 差分布箱形图(图6 ( a)以及朝向误差标准差(图 6( b)

31、。从图6( a)可以看到，在所有朝向下，朝向 误差中位数在-1。1。之间分布，超过一半的昆 虫，朝向误差在2。以内，绝大多数昆虫的朝向误 差不超过3。图6( b)给出了不同朝向下的朝向 误差标准差,可以见到,朝向为0。时的误差标准差最 大，约为2.3。；其余朝向下,误差标准差在1.2。1.8。 之间。所有昆虫总体朝向误差的标准差为1.7。总 体而言，朝向测量精度较高，可满足迁飞昆虫体轴朝 向测量需求。(2)体重反演基于式(14)和式(15)表示的昆虫体重反演经 验公式，反演了所测量昆虫的体重，并计算了体重 反演的相对误差，相对误差定义为：相对误差=I反演值真值 X100%( 18)真值两种方法

32、对所有昆虫的体重测量相对误差如图7所 示，可以看到，方法反演体重的相对误差基本在 40%以下,均值为22.5% ；而T方法的误差相对大 一些，绝大多数在60%以下，均值为28.66%。图8v方法图8昆虫体重反演误差箱形图Fig. v方法图8昆虫体重反演误差箱形图给出了两种方法反演体重的相对误差箱形图，可以 看到,方法相对误差的中位数为19. 18%，有一半 昆虫的体重测量相对误差分布在9. 34% - 32. 17% 之间，相对误差最小值为0. 53%，最大值为 63. 27% ; T方法相对误差的中位数为24. 75%，有一 半昆虫的体重测量相对误差分布在8. 27% - 45. 73%之间

33、，相对误差最小值为0. 02%，最大值为 84.42%。总体而言,方法反演精度高于T方法。 然而，即使对于性能相对较好的$方法，依然有部分 昆虫体重反演误差高达40% 63%。造成较大误 差的可能原因有2个:一方面,外场试验目标到雷达 的距离远，可能存在波束中心未对准昆虫的情况, 此时会造成反演值偏小；另一方面,体重反演公式 所代表的体重与特征量（！和T）的关系并不是绝对 成立的，而是通过数据拟合得到经验公式，它能保 证大多数昆虫的体重反演值误差不大，但是部分昆 虫有较大误差是不可避免的。若要进一步降低体 重反演误差，可行的方法是通过进一步研究寻找与 体重的映射关系更强的特征量。传统昆虫雷达体重反演的不确定度为50% （实 验室环境测量），反演结果对于昆虫迁飞监测依然 具有重要的指导意义。基于$方法的全极化雷达外 场测量的体重精度高于传统方法实验室测量精度， 显然可以很好地用于迁飞昆虫观测。（3）体长反演基于式（16）和式（17）所表示的两种体长反演 经验公式反演的体长相对误差如图9所示,可以