CN104698446A - 基于动目标检测的雷达回波滤波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于动目标检测的雷达回波滤波方法,主要解决现有滤波器组处理雷达回波运算量过大的问题。其实现步骤为:1)设置滤波器组,计算滤波器组权矢量;2)将雷达回波与某滤波器权矢量对应项相乘求和,保存相乘求和结果及中间值;3)将已保存的相乘求和结果相加求和,得到该滤波器的输出;4)改变已保存的中间值中部分值的正负号,将每组中间值相加求和,保存运算结果;5)将已保存的运算结果相加求和,得到与步骤3)中滤波器对应滤波器的输出;6)其余滤波器依次对雷达回波进行处理,输出滤波结果。本发明减少了对雷达回波滤波过程中乘法和加法的使用次数,降低了运算量,提高了滤波速度,可用于雷达目标检测。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,具体的说一种对雷达回波进行滤波的方法,可用于雷达目标检测。
背景技术
自适应杂波抑制是雷达信号处理中的重要内容。在自适应杂波抑制方法中,动目标检测MTD是一种常用的技术。MTD是通过用多个带通滤波器组成的滤波器组对雷达回波进行滤波处理,再对滤波器组输出进行检测来发现目标的。MTD实现方式主要有两种,一种是利用动目标显示MTI滤波器级联快速傅里叶变换FFT滤波器组实现,这种方式实现的MTD滤波器零陷浅,凹口较宽,影响对低速目标的检测,滤波器组中各滤波器副瓣较高,而且FFT的阶数一定要是2的整数幂,这使得MTI加FFT实现方法的应用受到了一定的限制;第二种是利用有限脉冲响应FIR滤波器组实现MTD,这种方法的幅频响应在零频附近有较深的零陷,用于抑制地杂波,这样的FIR滤波器就是通常所说的常规自适应MTD滤波器。FIR滤波器克服了MTI加FFT实现的MTD滤波器的缺陷,但这种实现方式所需运算量非常大。在机械扫描体制雷达中,使用MTD滤波器对回波进行处理时,要先对回波进行分组。由于某些目标信息存在于不同组的回波之间,因此在对回波分组处理时,不同组的回波无法相干叠加,会产生截断损失,造成输出结果信噪比降低,影响对目标的检测。为了减少性能损失,在用MTD滤波器对雷达回波滤波时需用滑窗处理,这样虽可有效减少截断损失,但代价是运算量会急剧增大,导致滤波速度下降。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足,提出一种基于动目标检测的雷达回波滤波方法,以在保证滤波效果的前提下减小滤波过程中的运算量,提高滤波速度。
实现本发明目的的技术方案包括如下步骤:
(1)设置滤波器组,并计算得到滤波器组的权矢量w=[w1,w2,…,wk,…,wM],其中,wk为第k个滤波器的权矢量,k=1,2,…,M,M为滤波器个数;
(2)将雷达回波数据X=[x1,x2,…xi,…,xN]Τ与第k个滤波器权矢量wk=[wk1,wk2,…,wki,…,wkN]Τ的对应项相乘求和,保存相乘求和结果以及中间值,其中,xi为X中第i个数据,wki为wk中第i个系数,i=1,2,…,N,N为要处理的相干脉冲数,[·]Τ表示转置;
(3)将步骤(2)中已保存的相乘求和结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第k个滤波器的输出,输出滤波结果;
(4)改变步骤(2)中已保存的中间值中部分值的正负号,将每组中间值相加求和,保存运算结果,若滤波器个数M为奇数,且第k个滤波器为滤波器组中间的滤波器,则忽略本步骤;
(5)将步骤(4)中已保存的运算结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第M+1-k个滤波器的输出,输出滤波结果;
(6)滤波器组中的其余滤波器依次对雷达回波数据X进行滤波处理:
若滤波器个数M为偶数,则按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果;
若滤波器个数M为奇数,则先按照步骤(2)和步骤(3)单独计算滤波器组中间滤波器,即第个滤波器对雷达回波数据X的滤波输出,除中间滤波器以外的其余滤波器再按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果。
本发明与现有技术相比具有以下优点:
在本发明中,由于滤波器组中每个滤波器对雷达回波数据的滤波输出不需要依次计算,只需计算出前一半滤波器对雷达回波数据的滤波输出,后一半滤波器的输出则可以通过前一半滤波器的输出转换得到,因而充分利用了MTD滤波器组权矢量的共轭对称特征和共轭反对称特征,有效减少了使用MTD滤波器组对雷达回波进行滤波处理过程中乘法和加法的使用次数,从而达到了减少运算量的目的,提高了滤波速度。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
图2是本发明中用同一滤波器在导频矢量表现形式不同时的幅频响应对比图。
图3是本发明中具有共轭对称关系的两滤波器权矢量的幅频响应对比图。
图4是使用现有方法与本发明方法进行滤波处理的运算量对比图。
图5是使用现有方法与本发明方法进行滤波处理的输出结果对比图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详述。
参照图1,本发明的实现步骤如下
步骤1:设置滤波器组,并计算得到滤波器组的权矢量w。
(1a)对第k个滤波器的导频矢量a(fk)进行变形:
当要处理的相干脉冲数N为奇数时,将导频矢量a(fk)变形为:
当要处理的相干脉冲数N为偶数时,将导频矢量a(fk)变形为:
其中,fk为第k个滤波器的通带中心频率,k=1,2,…,M,M为滤波器个数,Tr为脉冲重复周期,为虚数单位,[·]Τ表示矩阵转置;
(1b)依据公式wk=R-1a(fk)计算得到第k个滤波器权矢量wk,其中,R=Rc+σ2I为杂波加噪声协方差矩阵,Rc为杂波协方差矩阵,σ2为白噪声功率,I为单位矩阵,[·]-1表示矩阵求逆,杂波谱的中心频率为零;
(1c)按照步骤(1a)和步骤(1b)计算求得滤波器组中其余滤波器的权矢量,最终得到滤波器组权矢量w=[w1,w2,…,wk,…,wM]。
步骤2:将雷达回波数据X与第k个滤波器权矢量wk的对应项相乘求和,保存相乘求和结果以及中间值。
(2a)当N为偶数时,将权矢量wk=[wk1,wk2,…,wki,…,wkN]Τ中任意一对系数wki和wk(N+1-i)与对应的雷达回波数据X=[x1,x2,…xi,…,xN]Τ中的数据点xi和xN+1-i相乘并求和,得到一个复数值R:
R=(pi+pN+1-i)aki-(qi-qN+1-i)bki+((pi-pN+1-i)bki+(qi+qN+1-i)aki)j,
将复数值R的实部(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki和虚部(pi-pN+1-i)bki、(qi+qN+1-i)aki作为一组中间值保存,其中:
wki=aki+bkij,aki为wki的实部,bki为wki的虚部,wk(N+1-i)=ak(N+1-i)+bk(N+1-i)j,ak(N+1-i)为wk(N+1-i)的实部,bk(N+1-i)为wk(N+1-i)的虚部,xi=pi+qij,pi为xi的实部,qi为xi的虚部,xN+1-i=pN+1-i+qN+1-ij,pN+1-i为xN+1-i的实部,qN+1-i为xN+1-i的虚部,为虚数单位;
将雷达回波数据X中其余数据点和wk中其余系数分别对应相乘并求和,总共得到个相乘求和结果及组中间值,每组4个实数值,保存所有相乘求和结果以及中间值;
(2b)当N为奇数时,将权矢量wk中的第个系数与对应的雷达回波数据点相乘,得到一个复数值G:
将复数值G的实部和虚部作为一组中间值保存,其中, 为的实部,为的虚部, 为的实部,为的虚部;
将雷达回波数据X中其余数据点和wk中其余系数按照(2a)分别对应相乘并求和,总共得到个相乘求和结果和组中间值,每组4个实数值,保存所有相乘求和结果以及中间值。
步骤3:将步骤(2)中已保存的相乘求和结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第k个滤波器的输出,输出滤波结果。
步骤4:改变步骤(2)中已保存的中间值中的部分值正负号,将每组中间值相加求和,保存运算结果。
(4a)当N为偶数时,对于步骤(2)中任意一组已保存的中间值(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki、(pi-pN+1-i)bki和(qi+qN+1-i)aki,改变其中的(pi+pN+1-i)aki和(qi+qN+1-i)aki的正负号,再相加求和,得到一个复数值U:
U=-(pi+pN+1-i)aki-(qi-qN+1-i)bki+((pi-pN+1-i)bki-(qi+qN+1-i)aki)j;
对其余已保存的中间值做相同计算,保存运算结果,总共得到个复数值;
(4b)当N为奇数时,对于权矢量wk的第个系数与对应的雷达回波数据点相乘结果的中间值和改变其中的和的正负号,再相加求和,得到一个复数值Z:
对于步骤(2)中任意一组已保存的中间值(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki、(pi-pN+1-i)bki和(qi+qN+1-i)aki,改变其中的-(qi-qN+1-i)bki和(pi-pN+1-i)bki的正负号,再相加求和,得到一个复数值V:
V=(pi+pN+1-i)aki+(qi-qN+1-i)bki+(-(pi-pN+1-i)bki+(qi+qN+1-i)aki)j;
对其余已保存的中间值做相同计算,得到个复数值;
将复数值Z与上述的个复数值统一保存,总共得到个复数值。
步骤5:将步骤(4)中已保存的运算结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第M+1-k个滤波器的输出,输出滤波结果。
这里,雷达回波数据X不需要与第M+1-k个滤波器权矢量对应项相乘求和来得到滤波输出,只需对第k个滤波器的输出进行变换即可得到。
步骤6:滤波器组中的其余滤波器依次对雷达回波数据X进行滤波处理:
若滤波器个数M为偶数,则按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果;
若滤波器个数M为奇数,则先按照步骤(2)和步骤(3)单独计算滤波器组中间滤波器,即第个滤波器对雷达回波数据X的滤波输出,除中间滤波器以外的其余滤波器再按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果。
本发明的效果可通过以下仿真进一步说明:
1)仿真条件:
本发明仿真实验中软件仿真平台为MATLAB R2010a。
2)仿真内容及结果:
仿真1.设定要处理的相干脉冲数N=10,雷达脉冲重复频率fr=1000Hz,滤波器通带中心频率fk=0.5fr,分别仿真同一滤波器导频矢量a(fk)变形前后该滤波器权矢量wk的幅频响应,仿真结果如图2所示。
由图2可知,同一滤波器导频矢量a(fk)在不同表现形式下的权矢量wk幅频响应完全重合,可见,对a(fk)变形后得到的权矢量wk不影响滤波器对雷达回波数据的处理结果,减少了运算量。
仿真2.设定要处理的相干脉冲数N=11,雷达脉冲重复频率fr=1000Hz,滤波器组中第1个滤波器和第11个滤波器的通带中心频率为和仿真得到这两个滤波器权矢量w1和w11的具体值,如表1所示;
表1
表中:j为虚数单位,
由表1可直观地看出,两滤波器权矢量w1和w11本身关于中间系数共轭对称;w1和w11相同位置的权系数共轭对称。
分别对表1中这两个滤波器权矢量w1和w11的幅频响应进行仿真,结果如图3所示。
由图3可知,w1和w11的幅频响应关于零频对称,可见w1和w11根据共轭对称特征能相互转化得到,也就是说,同一组雷达回波数据通过这两个滤波器,若已计算出其中一个滤波器的输出,另一个滤波器的输出不需要具体计算,可由前一个滤波器输出转换得到,减少了运算量。
仿真3.设定要处理的相干脉冲数为N,用现有方法对雷达回波数据进行滤波处理,需要加法次数为4N2-N,需要乘法次数为4N2;用本发明方法对雷达回波数据进行滤波处理:若N为偶数,需要加法次数为3N2-N,需要乘法次数为N2;若N为奇数,需要加法次数为3N2+N-1,需要乘法次数为(N+1)2。分别仿真随着N变化,对雷达回波数据进行滤波处理所需加法和乘法次数的变化情况,结果如图4所示。其中:
图4(a)为使用现有方法和本发明方法对雷达回波数据进行滤波处理过程中所需加法次数随N变化的变化情况;
图4(b)为使用现有方法和本发明方法对雷达回波数据进行滤波处理过程中所需乘法次数随N变化的变化情况。
由图4(a)可知,相比于现有方法,本发明方法使用的加法次数有所减少;由图4(b)可知,相比于现有方法,本发明方法使用的乘法次数明显减少。总之,本发明方法比现有方法使用的加法和乘法次数少,有效地降低了对雷达回波数据滤波处理过程中的运算量。
仿真4.对比使用现有方法和本发明方法进行滤波处理的输出结果。
设定仿真实验中目标个数为3,目标距离依次为2800m、8025m和19800m,速度依次为50m/s、-100m/s和264m/s,要处理的相干脉冲数N=10,脉冲重复频率fr=5000Hz,雷达发射信号带宽为B=2MHz,采样频率为fs=4MHz,发射信号时宽τ=40μs。
利用上述条件,产生带有目标信息的雷达回波数据,用现有方法和本发明方法产生动目标检测MTD滤波器系数,对雷达回波数据进行滤波处理,输出结果如图5所示,其中,图5(a)为使用现有方法MTD滤波器的输出结果,图5(b)为使用本发明方法MTD滤波器的输出结果。
由图5可知,使用现有方法的MTD滤波器输出结果和使用本发明方法的MTD滤波器输出结果完全相同,可见,本发明方法在减少滤波处理运算量的同时,并不会影响滤波输出,即不会影响对动目标的检测。
综上,本发明方法能有效降低动目标检测滤波器组对雷达回波数据滤波处理过程中的运算量。
Claims (4)
1.基于动目标检测的雷达回波滤波方法,包括如下步骤:
(1)设置滤波器组,并计算得到滤波器组的权矢量w=[w1,w2,…,wk,…,wM],其中,wk为第k个滤波器的权矢量,k=1,2,…,M,M为滤波器个数;
(2)将雷达回波数据X=[x1,x2,…xi,…,xN]Τ与第k个滤波器权矢量wk=[wk1,wk2,…,wki,…,wkN]Τ的对应项相乘求和,保存相乘求和结果以及中间值,其中,xi为X中第i个数据,wki为wk中第i个系数,i=1,2,…,N,N为要处理的相干脉冲数,[·]Τ表示转置;
(3)将步骤(2)中已保存的相乘求和结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第k个滤波器的输出,输出滤波结果;
(4)改变步骤(2)中已保存的中间值中部分值的正负号,将每组中间值相加求和,保存运算结果;
(5)将步骤(4)中已保存的运算结果相加求和,得到雷达回波数据X通过第M+1-k个滤波器的输出,输出滤波结果;
(6)滤波器组中的其余滤波器依次对雷达回波数据X进行滤波处理:
若滤波器个数M为偶数,则按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果;
若滤波器个数M为奇数,则先按照步骤(2)和步骤(3)单独计算滤波器组中间滤波器,即第个滤波器对雷达回波数据X的滤波输出,除中间滤波器以外的其余滤波器再按照步骤(2)到步骤(5)的顺序对雷达回波数据X进行滤波,输出滤波结果。
2.根据权利要求1所述的基于动目标检测的雷达回波滤波方法,其中所述步骤(1)中计算滤波器组的权矢量w,按如下步骤进行:
(1a)对第k个滤波器的导频矢量a(fk)进行变形:
当要处理的相干脉冲数N为奇数时,导频矢量a(fk)变形为:
当要处理的相干脉冲数N为偶数时,导频矢量a(fk)变形为:
其中,fk为第k个滤波器的通带中心频率,k=1,2,…,M,M为滤波器个数,Tr为脉冲重复周期,[·]Τ表示矩阵转置;
(1b)依据公式wk=R-1a(fk)计算得到第k个滤波器权矢量wk,其中,R=Rc+σ2I为杂波加噪声协方差矩阵,Rc为杂波协方差矩阵,σ2为白噪声功率,I为单位矩阵,[·]-1表示矩阵求逆,杂波谱的中心频率为零;
(1c)按照步骤(1a)和步骤(1b)计算求得滤波器组中其余滤波器的权矢量,最终得到滤波器组权矢量w=[w1,w2,…,wk,…,wM]。
3.根据权利要求1所述的基于动目标检测的雷达回波滤波方法,其中所述步骤(2)中,将雷达回波数据X与第k个滤波器权矢量wk的对应项相乘,按如下两种情况进行:
(2a)当N为偶数时,将权矢量wk中任意一对系数wki和wk(N+1-i)与对应的雷达回波数据X中的数据点xi和xN+1-i相乘并求和,得到一个复数值R:
R=(pi+pN+1-i)aki-(qi-qN+1-i)bki+((pi-pN+1-i)bki+(qi+qN+1-i)aki)j,
将复数值R的实部(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki和虚部(pi-pN+1-i)bki、(qi+qN+1-i)aki作为一组中间值保存,其中:
wki=aki+bkij,aki为wki的实部,bki为wki的虚部,wk(N+1-i)=ak(N+1-i)+bk(N+1-i)j,ak(N+1-i)为wk(N+1-i)的实部,bk(N+1-i)为wk(N+1-i)的虚部,xi=pi+qij,pi为xi的实部,qi为xi的虚部,xN+1-i=pN+1-i+qN+1-ij,pN+1-i为xN+1-i的实部,qN+1-i为xN+1-i的虚部,为虚数单位;
将雷达回波数据X中其余数据点和wk中其余系数分别对应相乘并求和,总共得到个相乘求和结果及组中间值,每组4个实数值,保存所有相乘求和结果以及中间值;
(2b)当N为奇数时,将权矢量wk中的第个系数与对应的雷达回波数据点相乘,得到一个复数值G:
将复数值G的实部和虚部作为一组中间值保存,其中, 为的实部,为的虚部, 为的实部,为的虚部;
将雷达回波数据X中其余数据点和wk中其余系数按照(2a)分别对应相乘并求和,总共得到个相乘求和结果和组中间值,每组4个实数值,保存所有相乘求和结果以及中间值。
4.根据权利要求1所述的基于动目标检测的雷达回波滤波方法,其中所述步骤(4)中,改变步骤(2)中已保存的中间值中部分值的正负号,将每组中间值相加求和,按如下两种情况进行:
(4a)当N为偶数时,对于步骤(2)中任意一组已保存的中间值(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki、(pi-pN+1-i)bki和(qi+qN+1-i)aki,改变其中的(pi+pN+1-i)aki和(qi+qN+1-i)aki的正负号,再相加求和,得到一个复数值U:
U=-(pi+pN+1-i)aki-(qi-qN+1-i)bki+((pi-pN+1-i)bki-(qi+qN+1-i)aki)j;
对其余已保存的中间值做相同计算,保存运算结果,总共得到个复数值;
(4b)当N为奇数时,对于权矢量wk的第个系数与对应的雷达回波数据点相乘结果的中间值和改变其中的和的正负号,再相加求和,得到一个复数值Z:
对于步骤(2)中任意一组已保存的中间值(pi+pN+1-i)aki、-(qi-qN+1-i)bki、(pi-pN+1-i)bki和(qi+qN+1-i)aki,改变其中的-(qi-qN+1-i)bki和(pi-pN+1-i)bki的正负号,再相加求和,得到一个复数值V:
V=(pi+pN+1-i)aki+(qi-qN+1-i)bki+(-(pi-pN+1-i)bki+(qi+qN+1-i)aki)j;
对其余已保存的中间值做相同计算,得到个复数值;
将复数值Z与上述的个复数值统一保存,总共得到个复数值。
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---|---|
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106899279A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 西安电子科技大学 | 一种综合的动目标检测滤波器设计方法 |
CN107942298A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-20 | 西安电子科技大学 | 一种用户可配置参数的低速目标检测器及方法 |
CN108051794A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-18 | 湖南时变通讯科技有限公司 | 一种实现mti计算的方法和装置 |
CN108182169A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-06-19 | 北京时代民芯科技有限公司 | 一种mtd滤波器中高效fft实现方法 |
CN108375760A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-07 | 零八电子集团有限公司 | 雷达杂波抑制的fir滤波器设计方法 |
CN108919219A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 西安电子科技大学 | 基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050046597A1 (en) * | 2003-08-18 | 2005-03-03 | Hutchison Michael C. | Traffic light signal system using radar-based target detection and tracking |
CN104035075A (zh) * | 2014-06-27 | 2014-09-10 | 西安电子科技大学 | 可配置存储复用的动目标检测器及其检测方法 |
-
2015
- 2015-03-06 CN CN201510100989.8A patent/CN104698446A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050046597A1 (en) * | 2003-08-18 | 2005-03-03 | Hutchison Michael C. | Traffic light signal system using radar-based target detection and tracking |
CN104035075A (zh) * | 2014-06-27 | 2014-09-10 | 西安电子科技大学 | 可配置存储复用的动目标检测器及其检测方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
向骥: "基于FPGA的三种信号处理器的集成设计", 《航空计算技术》 * |
王启智等: "基于FPGA多普勒滤波器组IP-Core设计与实现", 《中国科技信息》 * |
贺军涛: "雷达杂波抑制及工程实现技术", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
贺军涛等: "基于FPGA的雷达信号处理技术", 《制导与引信》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106899279A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 西安电子科技大学 | 一种综合的动目标检测滤波器设计方法 |
CN106899279B (zh) * | 2017-01-24 | 2020-08-25 | 西安电子科技大学 | 一种综合的动目标检测滤波器设计方法 |
CN107942298A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-20 | 西安电子科技大学 | 一种用户可配置参数的低速目标检测器及方法 |
CN107942298B (zh) * | 2017-11-03 | 2019-10-11 | 西安电子科技大学 | 一种用户可配置参数的低速目标检测器及方法 |
CN108051794A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-18 | 湖南时变通讯科技有限公司 | 一种实现mti计算的方法和装置 |
CN108182169A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-06-19 | 北京时代民芯科技有限公司 | 一种mtd滤波器中高效fft实现方法 |
CN108182169B (zh) * | 2017-12-18 | 2021-06-08 | 北京时代民芯科技有限公司 | 一种mtd滤波器中高效fft实现方法 |
CN108375760A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-07 | 零八电子集团有限公司 | 雷达杂波抑制的fir滤波器设计方法 |
CN108919219A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 西安电子科技大学 | 基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法 |
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