[发明专利]一种改进的TBD算法

权利要求书

1.一种改进的TBD算法，其特征在于，该算法主要包括目标检测、数据预处理和Radon变换处理、对Radon变换后的结果再次进行CFAR检测四个部分；

(1)所述目标检测部分：基于CA-CFAR检测的算法在杂波边缘会引起虚警率的过分上升，而在多目标环境中将导致检测性能的下降，根据参考窗中的数据来判断当前所处的环境；若当前环境为杂波边缘环境，则采用GO-CFAR；若当前环境为多目标，则采用SO-CFAR；若当前环境处在杂波环境中，则采用OS-CFAR；若参考窗中包含有强干扰或者目标，可采用在判决前将参考窗中最大和最小的一部分数据剔除，然后再做门限判决；

(2)所述数据预处理部分：在每个CPI内可采样N_cpi个点，则需要对判决之后的点迹做N/M处理，即在连续的M个周期内至少有N个周期检测到目标，则认为检测到目标，其中N＜M＜＝N_cpi；设预处理后的点迹矩阵M_ycl*N_ycl，M_ycl为距离单元数，N_ycl为扫描周期数，将该点迹矩阵初始化为全0，当N_ycl1周期的M_ycl1位置检测到目标，则点迹矩阵对应位置有两种处理方式，一种是将其设为1，一种是根据前面N/M处理中的N值对其进行置信等级设定，即N越大，等级越高，N越小，等级越低；

(3)所述Radon变换处理部分：对经预处理后做Radon变换的点迹选择，对同一帧雷达数据中的连续N1个周期点迹做Radon变换，N1为固定值；

(4)所述对Radon变换后的结果再次进行CFAR检测部分：由Radon变换后的结果，可得到目标的角度信息和距离中心点位置的距离，根据Radon变换原理将参数空间的位置关系映射到直角坐标系中，求得目标的真实距离信息。

2.根据权利要求1所述一种改进的TBD算法，其特征在于，所述置信等级可根据门限的距离单元与当前单元的门限值的差值以及目标的谱特征等信息来设定。

3.根据权利要求1所述一种改进的TBD算法，其特征在于，所述Radon变换处理部分中对经预处理后做Radon变换的点迹选择，可对同一帧雷达数据中的连续N1个周期点迹做Radon变换，N1随距离单元的变化而变化，近距离N1值较大，远距离N1值较小。

4.根据权利要求1所述一种改进的TBD算法，其特征在于，所述Radon变换处理部分中对经预处理后做Radon变换的点迹选择，可N2帧雷达数据的相同周期连续N1个周期点迹做Radon变换，N1为固定值。