CN111123205A - 一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，包括：在雷达完成目标检测之后，对目标检测器输出的原始点迹数据进行处理，提取单个相参积累周期内所有原始目标信息，包括距离门号、多普勒号和目标功率；根据目标距离远近分别进行近距离目标点迹凝聚处理和远距离目标点迹凝聚处理，最终汇总得到当前积累周期的点迹凝聚结果。本发明在不增加系统复杂度的前提下，提高单目标的距离精度和相邻目标的距离分辨能力。

Description

一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法

技术领域

本发明属于地面侦察雷达数字信号处理领域，具体涉及一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法。

背景技术

随着雷达技术的发展，雷达向着智能化、小型化、信息化和精密化发展。与此同时，人们对雷达的功能和性能提出了更多的要求。雷达不仅仅需要检测出目标，还要提供更为精确的目标信息，同时保障多目标的分辨能力。点迹凝聚技术就是将检测出的原始目标点迹进一步处理，从而得到更为精确的目标信息，同时实现邻近目标距离分辨的过程。

传统雷达主要用于测量目标的距离、速度和方位等基本状态信息，而对于现代雷达而言，目标检测只是基本要求，更需要在存在杂波和干扰的复杂环境下实现目标的识别和跟踪。点迹凝聚技术可以将雷达检测结果中同一目标的信息进行融合，减少雷达后续识别和跟踪中的冗余信息。

在地面侦察雷达中，目标的原始点迹随着目标的距离和RCS变化。现有单一依靠质心法的点迹凝聚方法既无法解决单目标距离上的分裂问题，形成虚假点迹，又无法实现相邻目标的距离分辨，造成目标丢失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，有效提高地面侦察雷达的距离测量精度和邻近目标的分辨能力。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，包括：

在雷达完成目标检测之后，对目标检测器输出的原始点迹数据进行处理，提取单个相参积累周期内所有原始目标信息，包括距离门号、多普勒号和目标功率；

将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，对排序后的检测点，按距离门号大小分成近区点迹和远区点迹两类；

根据目标距离远近分别进行近区点迹凝聚处理和远区点迹凝聚处理，最终汇总得到当前积累周期的点迹凝聚结果。

与现有技术相比，本发明的显著优点为：针对现有点迹凝聚处理方法的缺陷，提出一种地面侦察雷达目标点迹凝聚处理算法，在单个相参积累周期内提取检测出的目标原始点迹，对目标原始点迹进行预处理后利用点迹的距离门及功率数据凝聚，从而在不增加系统复杂度的前提下，提高单目标的距离精度和相邻目标的距离分辨能力，解决地面侦察雷达的目标点迹凝聚问题。

下面结合附图对本发明做进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明的地面侦察雷达目标点迹凝聚处理算法流程图。

图2是近区原始检测点示意图。

图3是远区原始检测点示意图。

图4是近区单人目标原始点迹数据凝聚前后点迹对比图。

图5是远区双人目标原始点迹数据凝聚前后点迹对比图。

具体实施方式

本发明提出一种地面侦察雷达目标点迹凝聚处理算法，针对单个相参积累周期的原始检测点进行点迹凝聚处理，提高雷达目标距离估计的精度和相邻目标的分辨能力。

如图1所示，本发明的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，包括如下步骤：

在雷达完成目标检测之后，对目标检测器输出的原始点迹数据进行处理，提取单个相参积累周期内所有原始目标信息，包括距离门号、多普勒号和目标功率；

将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，对排序后的检测点，按距离门号大小分成近区原始点迹和远区原始点迹两类；

根据目标距离远近分别进行近距离目标点迹凝聚处理和远距离目标点迹凝聚处理，最终汇总得到当前积累周期的点迹凝聚结果。

进一步的，在单个积累周期内，将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，得到i_n＝{r,f,A},n＝1,2,...N，r,f,A分别为距离门号、多普勒号、目标功率，N为目标个数，给出定义：

1)i_n目标点的距离门号r由i_n.r表示；

2)i_n目标点的多普勒号f由i_n.f表示；

3)i_n目标点的功率A由i_n.A表示；

则i_n满足i₁.r＜i₂.r＜…＜i_N.r；以距离门限r_d为分界，将排序后的原始目标分为近区点p＝{r,f,A}和远区点q＝{r,f,A}

其中R_L为近区点集合，L为近区点数，R_F为远区点集合，F为远区点数。

进一步的，近区点迹凝聚过程为：

选择近区原始点迹中第一个点作为目标凝聚起始点，其他作为比较点，按照近区划分规则确定连续域；

根据脉压特性，在连续域内寻找主瓣位置，利用原始点迹的距离门及功率数据对主瓣内的所有目标点进行凝聚；

重复上述步骤直至遍历所有近区原始点迹；

利用初步凝聚后的目标距离门号、多普勒号和目标功率信息对所有近区目标进行旁瓣剔除，得到近区凝聚结果。

进一步的，近区连续域划分；选择R_L中第一个点p₁作为目标凝聚起始点，剩余点p_l,l＝2,3,...,L作为比较点；设计近区连续域划分规则：若满足

其中，Δr₁和Δf₁分别为距离凝聚波门和多普勒凝聚波门，则视p_l与p_l-1为同一目标检测出的点，将其划归为同一连续域CL₁；若不满足规则，则将该点定为新的起始点，再按照连续域的划分规则确定下一个连续域，直至遍历所有目标点迹；连续域划分结束后应满足

其中，K₁为近区连续域个数。

进一步的，根据脉压特性，在连续域内寻找主瓣位置，利用原始点迹的距离门及功率数据对主瓣内的所有目标点进行凝聚，具体为：

确定各连续域内主瓣区域：寻找第j组连续域内功率最大的点p_j,p_j.A≥p.A，p,p_j∈CL_j，向p_j两侧寻找幅值极小点

与

之间的即为目标主瓣区域；

连续域内凝聚：第j组连续域凝聚后输出目标p_j'的距离门号、多普勒号、功率值为

p_j'.f＝p_j.f

p_j'.A＝p_j.A

其中，若连续域内只有一个点，可无需凝聚直接输出。

进一步的，旁瓣剔除方法为：从第一个连续域凝聚点p₁'开始，依次遍历所有初始凝聚结果，若满足

则p_j'属于第1个目标的主旁瓣区T_L1，其中ΔR₁、ΔF₁为旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门；若不满足，则为新的目标主旁瓣区域，遍历所有凝聚点直到所有同一目标主旁瓣区域T_Lk,k＝1,2,...,NTL确定为止，NTL为区域个数；找到T_Lk内功率最大值的点t_Mk，依次比较T_Lk内其他点，若满足

t_Mk.A/t_mk.A≥ΔAT₁,m＝1,2,...,NT_Lk

则剔除该点，其中NT_Lk为T_Lk内点数，ΔAT₁为旁瓣剔除功率门限；全部剔除完毕后，剩余的点即为近区凝聚结果。

进一步的，远区点迹凝聚过程为：

选择远区的原始点迹中第一个点作为目标凝聚起始点，其他作为比较点，按照远区划分规则确定连续域；

在连续域内，选取极大值点视为待凝聚目标点迹，将待凝聚点及其相邻点利用点迹的距离门及功率数据进行凝聚；重复上述步骤直至遍历所有远区原始点迹；

利用初步凝聚后的目标距离门号、多普勒号、目标功率信息对所有远区凝聚点进行旁瓣剔除，得到远区凝聚结果。

上述远区点迹凝聚的具体方法为：

远区连续域划分：假设距离凝聚波门和多普勒凝聚波门分别为Δr₂和Δf₂，划分完后连续域为CF_j,j＝1,2,...K₂，K₂为远区连续域个数；

搜索连续域内极大值：若连续域内点数为1或2，则全部视为该连续域的初始凝聚点；若点数大于2，则需要搜索连续域内目标的极大值；假设第j组连续域内根据距离门从小到大排序，即

NCF_j为第j组连续域内点数；从q_j1开始，寻找第一个点

使其满足

q_jw.A＞q_j(w+1).A,w＝1,2,...NCF_j-1

若可以找到点

则从w₁+1开始继续寻找满足上述条件的第二个点

若找不到这个点，则表示该连续域内最后一个点

的幅值最大，直接将其作为该连续域的初始凝聚结果输出；当确定

与

之后，寻找该连续域内其他点中幅值最大的点

作为目标参考点；

连续域内凝聚：将

和

由小到大排序，假设排序结果为

考虑如下情况：

1)若

则选取

对应的点及其两侧点凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

的距离门号、多普勒号、功率值为

2)若

则直接选取排序后的两个功率较大值点

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

3)若

则直接选取步骤2中的两个极大值

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

4)若

则以步骤2中的两个极大值

及

为中心分别进行凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

和

的距离门号、多普勒号、功率值分别为：

旁瓣剔除：令远区旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门分别为ΔR₂和ΔF₂，同一目标主旁瓣区域T_Fk,k＝1,2,...,NFL的判定与近区类似，NFL为区域个数；找到T_Fk内功率最大值的点s_Mk，依次比较T_Fk内其他点，若满足

或

则剔除该点，其中NT_Fk为T_Fk内点数，ΔAT₂为旁瓣剔除功率门限，ΔAT₃为目标保护功率门限，ΔRT₂为目标保护距离门阈值；

筛查、二次凝聚：若存在2点c、d满足

则需利用点迹的距离门及功率数据对其进行二次凝聚，避免单一目标产生的虚警，其中Δr，Δf分别为二次凝聚距离波门和二次凝聚多普勒波门；假设c.A≥d.A，则c、d两点的二次凝聚结果c'的距离门、多普勒号、功率值为

c'.f＝c.f

c'.A＝c.A

全部完成筛查和二次凝聚的结果即为远区点迹凝聚结果。

下面结合实施例对本发明进行详细说明。

实施例

本发明点迹凝聚处理流程如图1所示，在单个积累周期内，首先将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，得到i_n＝{r,f,A},n＝1,2,...N，r,f,A分别为距离门号、多普勒号、目标功率，N为目标个数，给出定义：

1)i_n目标点的距离门号r由i_n.r表示；

2)i_n目标点的多普勒号f由i_n.f表示；

3)i_n目标点的功率A由i_n.A表示。

则i_n,n＝1,2,...N满足i₁.r＜i₂.r＜…＜i_N.r。以距离门限r_d为分界，将排序后的原始目标分为近区点p＝{r,f,A}和远区点q＝{r,f,A}

其中R_L为近区点集合，L为近区点数，R_F为远区点集合，F为远区点数。

结合图2，近区点迹凝聚方法如下：

步骤1：近区连续域划分。选择R_L中第一个点p₁作为目标凝聚起始点，剩余点p_l,l＝2,3,...,L作为比较点。设计近区连续域划分规则：若满足

其中，Δr₁和Δf₁分别为距离凝聚波门和多普勒凝聚波门，则视p_l与p_l-1为同一目标检测出的点，将其划归为同一连续域CL₁；若不满足规则，则将该点定为新的起始点，再按照连续域的划分规则确定下一个连续域，直至遍历所有目标点迹。

连续域划分结束后应满足

其中，K₁为近区连续域个数。

步骤2：确定各连续域内主瓣区域。寻找第j组连续域内功率最大的点p_j,p_j.A≥p.A(p,p_j∈CL_j)，向p_j两侧寻找幅值极小点

与

之间的即为目标主瓣区域，如图2中的阴影部分。此时的主瓣区域仅针对连续域而言，与传统意义上脉压主副瓣概念不同。

步骤3：连续域内凝聚。第j组连续域凝聚后输出目标p_j'的距离门号、多普勒号、功率值为

p_j'.f＝p_j.f

p_j'.A＝p_j.A

其中，若连续域内只有一个点，可无需凝聚直接输出。

步骤4：旁瓣剔除。此时，初始凝聚点迹仍存在由脉压旁瓣导致的虚假点迹，需要进行进一步的旁瓣剔除处理。从第一个连续域凝聚点p₁'开始，依次遍历所有初始凝聚结果，若满足

则p_j'属于第1个目标的主旁瓣区T_L1，其中ΔR₁、ΔF₁为旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门；若不满足，则为新的目标主旁瓣区域，遍历所有凝聚点直到所有同一目标主旁瓣区域T_Lk,k＝1,2,...,NTL确定为止，NTL为区域个数。找到T_Lk内功率最大值的点t_Mk，依次比较T_Lk内其他点，若满足

t_Mk.A/t_mk.A≥ΔAT₁,m＝1,2,...,NT_Lk

则剔除该点，其中NT_Lk为T_Lk内点数，ΔAT₁为旁瓣剔除功率门限。全部剔除完毕后，剩余的点即为近区凝聚结果。

结合图3，下面介绍远区点迹凝聚。

步骤1：远区连续域划分。远区连续域划分方法与近区类似，假设距离凝聚波门和多普勒凝聚波门分别为Δr₂和Δf₂，划分完后连续域为CF_j,j＝1,2,...K₂，K₂为远区连续域个数。

步骤2：搜索连续域内极大值。若连续域内点数为1或2，则全部视为该连续域的初始凝聚点；若点数大于2，则需要搜索连续域内目标的极大值。假设第j组连续域内根据距离门从小到大排序，即

NCF_j为第j组连续域内点数。从q_j1开始，寻找第一个点

使其满足

q_jw.A＞q_j(w+1).A,w＝1,2,...NCF_j-1

若可以找到点

则从w₁+1开始继续寻找满足上述条件的第二个点

若找不到这个点，则表示该连续域内最后一个点

的幅值最大，直接将其作为该连续域的初始凝聚结果输出。当确定了

与

之后，寻找该连续域内其他点中幅值最大的点

作为目标参考点。

步骤3：连续域内凝聚。将

和

由小到大排序，这里为方便起见，假设排序结果为

考虑如下情况：

1)若

则选取

对应的点及其两侧点凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

的距离门号、多普勒号、功率值为

2)若

则直接选取排序后的两个功率较大值点

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

3)若

则直接选取步骤2中的两个极大值

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

4)若

则以步骤2中的两个极大值

及

为中心分别进行凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

和

的距离门号、多普勒号、功率值分别为

步骤4：旁瓣剔除。令远区旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门分别为ΔR₂和ΔF₂，同一目标主旁瓣区域T_Fk,k＝1,2,...,NFL的判定与近区类似，NFL为区域个数。找到T_Fk内功率最大值的点s_Mk，依次比较T_Fk内其他点，若满足

或

则剔除该点，其中NT_Fk为T_Fk内点数，ΔAT₂为旁瓣剔除功率门限，ΔAT₃为目标保护功率门限，ΔRT₂为目标保护距离门阈值。

步骤5：筛查、二次凝聚。为了避免由于信号采样导致的单个目标产生虚假点迹的问题，若存在2点c、d满足

则需利用点迹的距离门及功率数据对其进行二次凝聚，避免单一目标产生的虚警，其中Δr，Δf分别为二次凝聚距离波门和二次凝聚多普勒波门。假设c.A≥d.A，则c、d两点的二次凝聚结果c'的距离门、多普勒号、功率值为

c'.f＝c.f

c'.A＝c.A

全部完成筛查和二次凝聚的结果即为远区点迹凝聚结果。

最后汇总近区及远区点迹凝聚结果，得到本点迹凝聚处理算法的结果。

使用有源相扫地面侦察雷达实地采集原始目标点迹来验证本方法在实际工作中的性能。雷达距离门号范围为1到4000，为保证凝聚后距离门号可以取整，将距离门号首先放大十倍。设置近、远区距离门限r_d＝2000，近区距离凝聚波门Δr₁＝10，近区多普勒凝聚波门Δf₁＝5，近区旁瓣剔除距离波门ΔR₁＝1000，近区旁瓣剔除多普勒波门ΔF₁＝5，近区旁瓣剔除功率门限ΔAT₁＝4；远区距离凝聚波门Δr₂＝10，远区多普勒凝聚波门Δf₂＝2，远区参考功率门限ΔA＝4，远区旁瓣剔除距离波门ΔR₂＝1000，远区旁瓣剔除多普勒波门ΔF₂＝2，远区旁瓣剔除功率门限ΔAT₂＝3，目标保护功率门限ΔAT₃＝5，目标保护距离门阈值ΔRT₂＝10，二次凝聚距离波门Δr＝10，二次凝聚多普勒波门Δf＝2。凝聚前后近区单人目标点迹对比如图4所示，凝聚前后远区双人目标点迹对比如图5所示，可以看出同一个目标在凝聚前被检测出的点迹个数很多，导致雷达终端上单目标的距离分裂，冗余信息过多，在经过本发明的凝聚算法处理过后，从复杂的原始点迹信息中，得到实际目标的信息，实现目标信息精简的同时减少了虚假目标。此外目标距离精确得到了提升，相邻目标分辨能力得到了提高。

Claims (8)

1.一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，包括：

在雷达完成目标检测之后，对目标检测器输出的原始点迹数据进行处理，提取单个相参积累周期内所有原始目标信息，包括距离门号、多普勒号和目标功率；

将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，对排序后的检测点，按距离门号大小分成近区点迹和远区点迹两类；

根据目标距离远近分别进行近区点迹凝聚处理和远区点迹凝聚处理，最终汇总得到当前积累周期的点迹凝聚结果。

2.根据权利要求1所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，在单个积累周期内，将所有的原始目标按照距离门号进行升序排列，得到i_n＝{r,f,A},n＝1,2,...N，r,f,A分别为距离门号、多普勒号、目标功率，N为目标个数，给出定义：

1)i_n目标点的距离门号r由i_n.r表示；

2)i_n目标点的多普勒号f由i_n.f表示；

3)i_n目标点的功率A由i_n.A表示；

则i_n满足i₁.r＜i₂.r＜…＜i_N.r；以距离门限r_d为分界，将排序后的原始目标分为近区点p＝{r,f,A}和远区点q＝{r,f,A}

其中R_L为近区点集合，L为近区点数，R_F为远区点集合，F为远区点数。

3.根据权利要求1或2所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，近区点迹凝聚过程为：

选择近区原始点迹中第一个点作为目标凝聚起始点，其他作为比较点，按照近区划分规则确定连续域；

在连续域内寻找主瓣位置，利用原始点迹的距离门及功率数据对主瓣内的所有目标点进行凝聚；

重复上述步骤直至遍历所有近区原始点迹；

利用初步凝聚后的目标距离门号、多普勒号和目标功率信息对所有近区目标进行旁瓣剔除，得到近区凝聚结果。

4.根据权利要求3所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，近区连续域划分；选择R_L中第一个点p₁作为目标凝聚起始点，剩余点p_l,l＝2,3,...,L作为比较点；设计近区连续域划分规则：若满足

其中，Δr₁和Δf₁分别为距离凝聚波门和多普勒凝聚波门，则视p_l与p_l-1为同一目标检测出的点，将其划归为同一连续域CL₁；若不满足规则，则将该点定为新的起始点，再按照连续域的划分规则确定下一个连续域，直至遍历所有目标点迹；连续域划分结束后应满足

其中，K₁为近区连续域个数。

5.根据权利要求3所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，根据脉压特性，在连续域内寻找主瓣位置，利用原始点迹的距离门及功率数据对主瓣内的所有目标点进行凝聚，具体为：

确定各连续域内主瓣区域：寻找第j组连续域内功率最大的点p_j,p_j.A≥p.A，p,p_j∈CL_j，向p_j两侧寻找幅值极小点

与

之间的即为目标主瓣区域；

连续域内凝聚：第j组连续域凝聚后输出目标p_j'的距离门号、多普勒号、功率值为：

p_j'.f＝p_j.f

p_j'.A＝p_j.A

其中，若连续域内只有一个点，无需凝聚直接输出。

6.根据权利要求3所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，旁瓣剔除方法为：从第一个连续域凝聚点p₁'开始，依次遍历所有初始凝聚结果，若满足

则p_j'属于第1个目标的主旁瓣区T_L1，其中ΔR₁、ΔF₁为旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门；若不满足，则为新的目标主旁瓣区域，遍历所有凝聚点直到所有同一目标主旁瓣区域T_Lk,k＝1,2,...,NTL确定为止，NTL为区域个数；找到T_Lk内功率最大值的点t_Mk，依次比较T_Lk内其他点，若满足

t_Mk.A/t_mk.A≥ΔAT₁,m＝1,2,...,NT_Lk

则剔除该点，其中NT_Lk为T_Lk内点数，ΔAT₁为旁瓣剔除功率门限；全部剔除完毕后，剩余的点即为近区凝聚结果。

7.根据权利要求1所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，远区点迹凝聚过程为：

选择远区的原始点迹中第一个点作为目标凝聚起始点，其他作为比较点，按照远区划分规则确定连续域；

在连续域内，选取极大值点视为待凝聚目标点迹，将待凝聚点及其相邻点利用点迹的距离门及功率数据进行凝聚；

重复上述步骤直至遍历所有远区原始点迹；

利用初步凝聚后的目标距离门号、多普勒号、目标功率信息对所有远区凝聚点进行旁瓣剔除，得到远区凝聚结果。

8.根据权利要求7所述的地面侦察雷达目标点迹凝聚方法，其特征在于，远区点迹凝聚的具体方法为：

远区连续域划分：假设距离凝聚波门和多普勒凝聚波门分别为Δr₂和Δf₂，划分完后连续域为CF_j,j＝1,2,...K₂，K₂为远区连续域个数；

搜索连续域内极大值：若连续域内点数为1或2，则全部视为该连续域的初始凝聚点；若点数大于2，则需要搜索连续域内目标的极大值；假设第j组连续域内根据距离门从小到大排序，即

q_jw∈CF_j,w＝1,2,...,NCF_j，NCF_j为第j组连续域内点数；从q_j1开始，寻找第一个点

使其满足

q_jw.A＞q_j(w+1).A,w＝1,2,...NCF_j-1

若可以找到点

则从w₁+1开始继续寻找满足上述条件的第二个点

若找不到这个点，则表示该连续域内最后一个点

的幅值最大，直接将其作为该连续域的初始凝聚结果输出；当确定

与

之后，寻找该连续域内其他点中幅值最大的点

作为目标参考点；

连续域内凝聚：将

和

由小到大排序，假设排序结果为

考虑如下情况：

1)若

则选取

对应的点及其两侧点凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

的距离门号、多普勒号、功率值为

2)若

则直接选取排序后的两个功率较大值点

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

3)若

则直接选取两个极大值

及

作为第j个连续域内的目标，无需凝聚；

4)若

则以两个极大值

及

为中心分别进行凝聚，第j个连续域内凝聚后的目标

和

的距离门号、多普勒号、功率值分别为：

旁瓣剔除：令远区旁瓣剔除距离波门和旁瓣剔除多普勒波门分别为ΔR₂和ΔF₂，同一目标主旁瓣区域T_Fk,k＝1,2,...,NFL的判定与近区相同，NFL为区域个数；找到T_Fk内功率最大值的点s_Mk，依次比较T_Fk内其他点，若满足

或

则剔除该点，其中NT_Fk为T_Fk内点数，ΔAT₂为旁瓣剔除功率门限，ΔAT₃为目标保护功率门限，ΔRT₂为目标保护距离门阈值；

筛查、二次凝聚：若存在2点c、d满足

则需利用点迹的距离门及功率数据对其进行二次凝聚，其中Δr，Δf分别为二次凝聚距离波门和二次凝聚多普勒波门；假设c.A≥d.A，则c、d两点的二次凝聚结果c'的距离门、多普勒号、功率值为

c'.f＝c.f

c'.A＝c.A

全部完成筛查和二次凝聚的结果即为远区点迹凝聚结果。

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