[发明专利]一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法和系统，其中无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；将障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；以及无人机2在飞行到相近位置时，会通过服务器得到障碍物的GPS坐标，提前预警，本方案降低了无人机对雷达的依赖性，提高障碍物的检测精度，实现了障碍物的信息共享。

技术领域

本发明涉及雷达检测领域，尤其涉及一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测方法和系统。

背景技术

毫米波雷达扫描是无人机飞行过程中障碍物检测的主要手段。毫米波雷达通过发射电磁波并接收物体反射波实现物体检测。但是，因为毫米波雷达发射的是锥状波束，导致毫米波雷达扫描障碍物分辨率低。

现有技术中，针对不同的场景，优化毫米波雷达的检测参数，实现特定场景下的物体检测。然而，无人机的使用场景复杂，优化参数的方案不能很好的实现无人机的障碍物检测需求，从而导致无人机在飞行过程中，出现非正常的规避动作，甚至目标丢失导致不能规避的情况。

现提出一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测方法和系统，对毫米波雷达的检测结果做二次分析，以达到正确识别障碍物的目的。

发明内容

本发明目的是解决现有技术中因毫米波雷达的分辨力不高，即使针对特定场景进行了调试，仍然存在误报情况，且过于依赖雷达的问题。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，包括无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；将障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；以及无人机2在飞行到相近位置时，会通过云服务器得到障碍物的GPS坐标，提前预警。

可选的，确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤包括：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换；转换公式为：

X＝(N+H)*cosB*cosL

Y＝(N+H)*cosB*sinL

Z＝[N*(1-e²)+H]*sinB

或

公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标。

可选的，确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤还包括：将转化后的目标点的坐标存入链表中；对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，当置信度低于阈值时，舍弃该虚假目标。

可选的，对链表中的数据进行整理的步骤包括但不限于：去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；增加检测到的点的置信度；减少未检测到的点的置信度；删除置信度为零的点。

可选的，无人机1也可为多个无人机。