[发明专利]一种雷达数据处理方法有效
申请号: | 201910330735.3 | 申请日: | 2019-04-23 |
公开(公告)号: | CN110187318B | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 徐好;李春林;吴琳拥;彭杰;毛谨;王星 | 申请(专利权)人: | 四川九洲防控科技有限责任公司 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41 |
代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 吴大建;张杰 |
地址: | 621000 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 雷达 数据处理 方法 | ||
1.一种雷达数据处理方法,其特征在于,包括:
获取雷达点迹数据并对所述雷达点迹数据进行预处理得到待选点迹对应的待选点迹数据,所述待选点迹数据包含点迹属性信息;
利用至少两种波门对所述待选点迹数据进行第一层和第二层关联筛选获得目标点迹数据,将所述目标点迹数据对应的目标点迹形成临时航迹;
利用逻辑法对所述临时航迹进行航迹起始判断,若所述临时航迹满足条件,则将所述临时航迹作为真实航迹来起始;
基于所述真实航迹,利用卡尔曼滤波器进行跟踪滤波;
其中,利用至少两种波门对所述待选点迹数据进行第一层和第二层关联筛选获得目标点迹数据,将所述目标点迹数据对应的目标点迹形成临时航迹,包括:
利用至少两种波门对所述待选点迹数据进行第一层和第二层关联筛选;
如果所述待选点迹中有多个点迹与试验航迹相关联,则建立基于目标的特征属性的学习模型,所述学习模型包括速度变化率学习模型、加速度变化率模型和距离变化率模型;将所述待选点迹中与试验航迹相关联的多个点迹输入至少一个学习模型,将至少两个学习模型的输出的量化结果进行加权计算,选择加权值满足一定门限值的点迹作为目标点迹;
如果所述待选点迹中只有一个点迹与试验航迹相关联,则将该点迹作为目标点迹。
2.根据权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,利用至少两种波门对所述待选点迹数据进行筛选,包括:
如果试验航迹的航迹长度小于2,利用环形波门对所述待选点迹数据进行筛选;
如果试验航迹的航迹长度不小于2,利用扇环形波门对所述待选点迹数据进行筛选。
3.根据权利要求2所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述环形波门的内环半径为0.5*Vmin*T,所述环形波门的外环半径为Vmax*T;
所述扇环形波门的内环半径为0.5*Vmin*T,所述扇环形波门的外环半径为Vmax*T,所述扇环形波门的圆心角为θmax;
其中,Vmin为最小速度,Vmax为最大速度,T为时间,θmax为最大角度。
4.根据权利要求3所述的雷达数据处理方法,其特征在于,利用环形波门对所述待选点迹数据进行筛选,包括:
针对每个待选点迹执行:如果该待选点迹与试验航迹中最后一个点迹的距离大于0.5*Vmin*T并且小于Vmax*T,则该待选点迹与试验航迹相关联;
利用扇环形波门对所述待选点迹数据进行筛选,包括:
针对每个待选点迹执行:如果该待选点迹与试验航迹中最后一个点迹的距离大于0.5*Vmin*T并且小于Vmax*T,该待选点迹的加速度大于Amax,以及该待选点迹与试验航迹中最后一个点迹形成的连线与所述扇环形波门的一条直边的角度大于θmax,则该待选点迹与试验航迹相关联,其中,Amax为最大加速度。
5.根据权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述速度变化率的学习模型为其中,参数α取0,参数k取0.1,v为速度;
所述加速度变化率的学习模型为其中,参数α取0,参数k取0.001,a为加速度;
所述距离变化率的学习模型为其中,参数α取8,参数k取0.0005,r为距离。
6.根据权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,利用逻辑法对所述临时航迹进行判断,若所述临时航迹满足条件,则将所述临时航迹作为真实航迹,包括:
利用N/M逻辑法对所述临时航迹进行判断,若所述临时航迹的长度等于M,并且有N个目标点迹,则将所述临时航迹作为真实航迹。
7.根据权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,还包括:
若所述真实航迹连续3次关联不到所述待选点迹,则消除所述真实航迹。
8.根据权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,基于所述真实航迹,进行跟踪滤波,包括:
基于所述真实航迹,利用圆形波门对跟踪点迹进行判断;
如果所述跟踪点迹满足所述圆形波门的数量为1时,则利用卡尔曼滤波器对真实航迹进行更新滤波;
如果所述跟踪点迹满足所述圆形波门的数量大于1时,则采用最近邻的方式选取最佳跟踪点迹,并利用卡尔曼滤波器对真实航迹进行更新滤波;
如果所述跟踪点迹不满足所述圆形波门时,则利用基于匀速模型的卡尔曼滤波器进行外推补点。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川九洲防控科技有限责任公司,未经四川九洲防控科技有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910330735.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。