CN111398911B - Mimo雷达目标检测方法及装置 - Google Patents

Mimo雷达目标检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111398911B
CN111398911B CN202010213389.3A CN202010213389A CN111398911B CN 111398911 B CN111398911 B CN 111398911B CN 202010213389 A CN202010213389 A CN 202010213389A CN 111398911 B CN111398911 B CN 111398911B
Authority
CN
China
Prior art keywords
suspected target
target echo
value
local
average value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010213389.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111398911A (zh
Inventor
黄勇
陈小龙
薛永华
宋伟健
张海
张�林
关键
何友
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Naval Aeronautical University
Original Assignee
Naval Aeronautical University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Naval Aeronautical University filed Critical Naval Aeronautical University
Priority to CN202010213389.3A priority Critical patent/CN111398911B/zh
Publication of CN111398911A publication Critical patent/CN111398911A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111398911B publication Critical patent/CN111398911B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/285—Receivers
    • G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
    • G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
    • G01S7/2927—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods by deriving and controlling a threshold value
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种MIMO雷达目标检测方法及装置，其中方法包括接收雷达回波信号，对雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；确定包络数据矢量的疑似目标回波，并根据疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据规则计算疑似目标回波的局部均值；根据计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算疑似目标回波的局部标准差；根据局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果。本发明实施例在复杂非均匀环境下的适应能力强，具有良好的易操作性。

Description

MIMO雷达目标检测方法及装置
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，更具体地，涉及MIMO雷达目标检测方法及装置。
背景技术
在MIMO(multiple-in multiple-out，多进多出)雷达较高距离分辨率(本发明实施例不考虑距离扩展目标的情况)、低擦地角、高海情探测条件下，海杂波的幅度分布特性通常表现为对数正态分布、韦布尔分布、K分布等非高斯分布类型。这些非高斯的幅度分布类型通常包含两个或两个以上未知参数，因此仅基于背景功率水平估计构建的恒虚警率(CFAR：Constant False Alarm Rate)检测方法(例如均值类CFAR、有序统计量类CFAR等)在这类海杂波背景下难以获得良好的CFAR性能。
目前，除了K分布以外，对数正态分布、韦布尔分布等分布类型条件下的CFAR检测器都已经被开发出来了，但这些检测器在构建过程中通常会在参数估计方面面临如下两个问题：
1)可能会涉及二阶以上的矩运算
高阶矩运算一方面会带来较大的计算复杂度，这使得在雷达系统规定的毫秒级的处理时间内难以完成一条距离线上动辄数千上万次的检测过程；另一方面，复杂多变的背景环境也难以保证基于高阶矩运算的参数估计的精度，反而导致检测器检测性能的不稳定，甚至会出现检测性能急剧恶化的现象。
2)对实际复杂非均匀环境适应能力较低、受局部区域特征影响较大等问题。
传统CFAR方法在估计未知参数时总是基于背景类型的空间均匀性假设来获取足够的独立同分布(IID，Independent and Identical Distribution)样本。例如工程中常用的CA-CFAR(Cell Average-CFAR)方法是基于均匀的瑞利杂波背景假设，相应的未知参数(即检测单元背景功率水平)是利用邻近距离单元的样本均值来估计的；适用于韦布尔杂波背景的双参数最佳线性无偏估计也是基于均匀背景假设来估计其形状参数和尺度参数的；而GO-CFAR(Greatest Of-CFAR)方法则是基于杂波边缘背景假设，相应的未知参数(即检测单元背景功率水平)是通过选择两侧邻近距离单元样本均值中的较大者来估计。然而，在实际雷达工作环境中，只有单一背景类型(背景类型分为三类：均匀背景、杂波边缘背景和多目标环境)的情况是很难出现的，更常见的是，同时由海面、岛屿、陆地、海尖峰、其他目标、强散射点距离旁瓣以及不同海情等形成的、涵盖三类背景类型的复杂非均匀环境。这种复杂非均匀环境使得基于单一背景类型假设而设计的CFAR检测算法难以获得足够的IID样本来进行背景功率水平估计。通常的解决办法是，设计复杂的样本单元删除逻辑、CFAR算法选择逻辑以及算法参数调整方案来适应实际的复杂非均匀环境。但是这类解决办法大大增加了算法的工程实现难度和可操作性，在实际雷达装备中难以被完整的采用。
发明内容
本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的MIMO雷达目标检测方法及装置。
第一个方面，本发明实施例提供一种MIMO雷达目标检测方法，包括：
接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；
确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；
根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；
根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。
进一步地，所述根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，具体为：
根据所述疑似目标回波中包含的极大值和左、右两个极小值，分别确定所述疑似目标回波的左、右删除门限；
根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值；根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值；
根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则。
进一步地，所述根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则，具体为：
若左均值与右均值相差不大于预设阈值，则以规则一计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值，且左极小值与右极小值均接近左均值，则以规则二计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值，且左极小值与右极小值均接近右均值，则以规则三计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值、左极小值接近左均值且右极小值接近右均值，则以规则四计算所述疑似目标回波的局部均值；
其中，所述规则一为：将左均值和右均值的平均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则二为：将左均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则三为：将右均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则四为：将左均值和右均值中的较大值作为所述疑似目标回波的局部均值。
进一步地，所述根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波左侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述左删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点；
所述根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波右侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述右删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点。
进一步地，所述计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值，具体为：
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的均值，作为所述左均值；
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将所述疑似目标回波的左删除门限作为所述左均值；
相应地，所述计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值，具体为：
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的均值，作为所述右均值；
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将所述疑似目标回波的右删除门限作为所述右均值。
进一步地，所述根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差，具体为：
计算每个样本点对应的初级检测门限矢量，根据所述初级检测门限矢量，分别对所述疑似目标回波左、右两侧预设距离的采样点进行异常点剔除；
根据疑似目标回波的局部均值，计算剔除异常点后的左侧预设距离的采样点的左标准差和剔除异常点后的右侧预设距离的采样点的右标准差；
根据计算局部均值的规则，以及所述左标准差和右标准差，计算所述疑似目标回波的局部标准差。
进一步地，所述根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，具体根据以下公式确定检测门限矢量χ：
Figure BDA0002423572920000051
其中，v表示局部均值矢量，包括所有疑似目标回波的局部均值；
Figure BDA0002423572920000052
表示局部标准差矢量，包括所有疑似目标回波的局部标准差，η表示预设的门限因子；
相应地，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果，具体为：
对于包络数据矢量中任意一个采样点，若所述采样点的值不小于对应距离的检测门限，则将所述采样点对应距离的检测门限作为所述采样点的检测结果；
若所述采样点的值小于对应距离的检测门限，则将零作为所述采样点的检测结果。
第二个方面，本发明实施例提供一种MIMO雷达目标检测装置，包括：
非相参积累模块，用于接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；
局部均值计算模块，用于确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；
局部标准差计算模块，用于根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；
门限检测模块，用于根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的MIMO雷达目标检测方法及装置，在复杂非均匀环境下的适应能力强，在本发明实施例中，局部均值和局部标准差的估计过程利用疑似目标回波的形状特征进行异常点的剔除，因此可较大程度的减轻多目标、杂波边缘、强散射点距离旁瓣、海尖峰、陆地、岛屿、海情等因素导致的复杂非均匀环境对局部均值和局部标准差估计过程的影响；本发明实施例中需要设置的算法参数较少，而且这些算法参数主要由雷达参数决定，受背景环境的影响较小，因此可事先设定，从而使得本发明实施例具有良好的易操作性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的MIMO雷达目标检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的MIMO雷达目标检测装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决现有技术的上述问题，本发明实施例的发明构思为：。
图1为本发明实施例的MIMO雷达目标检测方法的流程示意图，如图1所示，包括：
S101、接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量。
具体地，本发明实施例对每个脉冲的回波经混频、放大、解调、包络检波后沿距离维进行采样，在观测距离范围内得到采样点数为M。于是，一个波束宽度内N个脉冲的回波经上述处理后，可得到N×M维的包络数据矩阵X：
Figure BDA0002423572920000071
其中xn,m(n＝1,…,N，m＝1,…,M)表示一个波束内第n个脉冲的第m个距离采样点。
对于MIMO雷达，在每个距离采样点处，采用多脉冲回波包络求和来实现一个波束内的多脉冲非相参积累，也将该波束的输出记为矢量z＝[z1,…,zm,…,zM]，其中元素zm的计算表达式如下：
Figure BDA0002423572920000081
经过脉冲间非相参积累后，包络数据矩阵X被转化为包络数据矢量z。
可选地，本发明实施例还包括通过预先确定的平滑滤波器对所述包络数据矢量进行滤波，获得平滑后的包络数据矢量。
可选地，本发明实施例采用长度较短的平滑滤波器，以保证在提高疑似目标回波包络光滑性的同时不改变其形状趋势。平滑滤波器的长度H设置为奇数，其值由连续三个距离分辨单元所包含的距离采样点数H0来确定，若H0为奇数，则H＝H0，否则H＝H0-1。平滑滤波器的系数矢量记为[b1,…,bH]，其计算式如下：
Figure BDA0002423572920000082
其中初值b1需事先设置，满足条件b1≤1/H。典型值：H＝3，b1＝0.3。距离维平滑滤波操作如下，其输出的平滑后的包络数据矢量记为s：
Figure BDA0002423572920000083
上式中，元素sm是平滑后的包络数据矢量s中的第m个元素。
可选地，本发明实施例在进行平滑滤波后，对所述平滑后的包络数据矢量中单边深度为1的极小值进行删除和重新插值，包括：
遍历所述平滑后的包络数据矢量中的所有元素，若当前遍历的元素为单边深度为1的极小值，则将当前遍历的元素替换为新的元素，所述新的元素为所述当前遍历的元素前、后两个元素的平均值。
具体地：
S1、建立新的包络数据矢量w，且令w＝s，w中的第i个元素用wi表示，1≤i≤M，令m0＝0；
S2、计算m0＝m0+1，判断m0是否等于M，若是，则输出包络数据矢量w；若否，则执行S3；
S3、取出数据矢量s中的第m0个元素
Figure BDA0002423572920000091
判断
Figure BDA0002423572920000092
是否是极小值点且单边深度是否为1；若是，则执行运算
Figure BDA0002423572920000093
并更新包络数据矢量w中的第m0个元素
Figure BDA0002423572920000094
若否，则执行S2。
S102、确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值。
本发明实施例的每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值
对包络数据矢量，从近距离(左)往远距离(右)，按照如下具体操作步骤，依次估计每个疑似目标回波的局部均值。根据疑似目标回波的定义，在包络数据矢量上标记出所有的疑似目标回波，其中每个疑似目标回波均包含从“左极小值点”到“极大值点”再到“右极小值点”的这一段距离采样点，也即每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。可以理解的是，当该采样点均小于其左右相邻的采集点，则该采集点为极小值点，当该采样点均大于其左右相邻的采集点，则该采集点为极大值点。
下面以第i个疑似目标回波为例，阐述计算局部均值的步骤。第i个疑似目标回波所包含的从“左极小值点”到“极大值点”再到“右极小值点”的这一段距离采样点记为Ti＝[wm-p,…,wm,…,wm+q]，其中下标m、m-p、m+q分别表示第i个疑似目标回波中的极大值点的距离编号、左极小值点的距离编号、右极小值点的距离编号。
本发明实施例在确定疑似目标回波后，并不是直接基于疑似目标回波内的所有采样点计算出均值(即局部均值)，而是根据疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点先确定计算局部矩阵的规则，再根据确的规则计算局部均值。可较大程度的减轻多目标、杂波边缘、强散射点距离旁瓣、海尖峰、陆地、岛屿、海情等因素导致的复杂非均匀环境对局部均值估计过程的影响。
S103、根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差。
本发明实施例在计算局部标准差的过程中，还进一步考虑了计算局部均值的规则，实现了自适应的局部标准差计算以及恒虚警率的检测，通过步骤S102和S103的处理，本发明实施例剔除了异常点对局部均值估计和局部标准差估计的影响。
S104、根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
与传统CFAR检测方法相比，本发明实施例的有益效果在于：
本发明实施例在复杂非均匀环境下的适应能力强，在本发明实施例中，局部均值和局部标准差的估计过程利用疑似目标回波的形状特征进行异常点的剔除，因此可较大程度的减轻多目标、杂波边缘、强散射点距离旁瓣、海尖峰、陆地、岛屿、海情等因素导致的复杂非均匀环境对局部均值和局部标准差估计过程的影响；
本发明实施例具有易操作性，本发明实施例中需要设置的算法参数较少，而且这些算法参数主要由雷达参数决定，受背景环境的影响较小，因此可事先设定，从而使得本发明实施例具有良好的易操作性；
除此之外，本发明实施例可工程实现，本发明实施例所涉及的操作步骤中，脉间积累是常规操作；距离维平滑滤波的滤波器系数可以事先确定；局部均值和局部标准差估计并非逐距离采样点进行，而是以疑似目标回波为单位进行计算的，故运算量并不大，因此本发明实施例的工程实现难度并不高。
在上述各实施例的基础上，作为一种可选实施例，所述根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，具体为：
S201、根据所述疑似目标回波中包含的极大值和左、右两个极小值，分别确定所述疑似目标回波的左、右删除门限。
具体地，根据以下公式计算第i个疑似目标回波的左删除门限El和右删除门限Eγ：
Figure BDA0002423572920000111
从左极小值点往左提取N个采样点，称为左参考距离单元数据，对应包络数据矢量w中的元素为[wm-p-N,…,wm-p-1]。
S202、根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值；根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值。
具体地，对于所述疑似目标回波左侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述左删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点；
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例(例如为1/3)，则将剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的均值，作为所述左均值；
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例(例如为1/3)，则将所述疑似目标回波的左删除门限作为所述左均值。
对于所述疑似目标回波右侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述右删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点。
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例(例如为1/3)，则将剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的均值，作为所述右均值；
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例(例如为1/3)，则将所述疑似目标回波的右删除门限作为所述右均值。
下面以第i个疑似目标回波为例阐述具体的操作步骤。第i个疑似目标回波所包含的从“左极小值点”到“极大值点”再到“右极小值点”的这一段距离采样点记为Ti＝[wm-p,…,wm,…,wm+q]，其中下标m、m-p、m+q分别表示第i个疑似目标回波中的极大值点的距离编号、左极小值点的距离编号、右极小值点的距离编号。
①按下式计算第i个疑似目标回波的左删除门限El和右删除门限Eγ，
Figure BDA0002423572920000121
②从左极小值点往左提取N个距离采样点，称为左参考距离单元数据，对应包络数据矢量w中的元素为[wm-p-N,…,wm-p-1]；按如下规则剔除左参考距离单元中的异常点：
[1]如果wk＞El，k＝m-p-N,…,m-p-1，则剔除wk；
[2]如果wk≤El，k＝m-p-N,…,m-p-1，则观察wk所在的疑似目标回波的极大值点，若该极大值点不小于第i个疑似目标回波的极大值点wm，则剔除wk，否则保留wk。
左参考距离单元中剩余的样本点称为有效的左参考距离单元数据，在w中记为[wz1,…,wzA]，元素数为A；按如下规则计算左均值
Figure BDA0002423572920000123
Figure BDA0002423572920000122
③从右极小值点往右提取N个距离采样点，称为右参考距离单元数据，对应包络数据矢量w中的元素为[wm+q+1,…,wm+q+N]；按如下规则剔除右参考距离单元中的异常点：
[1]如果wk＞Eγ，k＝m+q+1,…,m+q+N，则剔除wk；
[2]如果wk≤Eγ，k＝m+q+1,…,m+q+N，则观察wk所在的疑似目标回波的极大值点，若该极大值点不小于第i个疑似目标回波的极大值点wm，则剔除wk，否则保留wk。
右参考距离单元中剩余的样本点称为有效的右参考距离单元数据，在w中记为[wy1,…,wyB]，元素数为B；按如下规则计算右均值
Figure BDA0002423572920000132
Figure BDA0002423572920000131
S203、根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则。
具体地，本发明实施例根据左均值与右均值的大小，判断目标是在均匀杂波区还是在杂波边缘区，进而给出当前疑似目标回波的局部均值。
若左均值与右均值相差不大于预设阈值(例如为5dB)，则认为左右两边是均匀背景，以规则一计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值(例如为5dB)，则认为目标处在杂波边缘区，若左极小值与右极小值均接近左均值，则以规则二计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值(例如为5dB)，则认为目标处在杂波边缘区，若左极小值与右极小值均接近右均值，则以规则三计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值(例如为5dB)，则认为目标处在杂波边缘区，若左极小值接近左均值且右极小值接近右均值，则以规则四计算所述疑似目标回波的局部均值；
其中，所述规则一为：将左均值和右均值的平均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则二为：将左均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则三为：将右均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则四为：将左均值和右均值中的较大值作为所述疑似目标回波的局部均值。
具体做法是：
首先，建立新的数据矢量v用于存储局部均值估计，且令v＝w；
然后，按如下规则更新数据矢量v中的元素[vm-p,…,vm,…,vm+q]：
规则[1]如果左均值与右均值相差不大于5dB，则认为左右两边是均匀背景，二者的均值就作为当前疑似目标回波的局部均值估计，用计算式表示为：
如果
Figure BDA0002423572920000141
那么，
Figure BDA0002423572920000142
规则[2]如果左均值与右均值相差大于5dB，则认为目标处在杂波边缘区；若左极小值与右极小值均接近左均值，则取左均值作为当前疑似目标回波的局部均值估计，用计算式表示为：
如果
Figure BDA0002423572920000143
且
Figure BDA0002423572920000144
且
Figure BDA0002423572920000145
那么，
Figure BDA0002423572920000146
规则[3]如果左均值与右均值相差大于5dB，则认为目标处在杂波边缘区；若左极小值与右极小值均接近右均值，则取右均值作为当前疑似目标回波的局部均值估计，用计算式表示为：
如果
Figure BDA0002423572920000147
且
Figure BDA0002423572920000148
且
Figure BDA0002423572920000149
那么，
Figure BDA00024235729200001410
规则[4]如果左均值与右均值相差大于5dB，则认为目标处在杂波边缘区；若左极小值接近左均值，而右极小值接近右均值，则取左均值与右均值中的较大者作为当前疑似目标回波的局部均值估计，用计算式表示为：
如果
Figure BDA00024235729200001411
且
Figure BDA00024235729200001412
且
Figure BDA00024235729200001413
那么，
Figure BDA00024235729200001414
其中，
Figure BDA00024235729200001415
表示在
Figure BDA00024235729200001416
与
Figure BDA00024235729200001417
中取大者。
在上述各实施例的基础上，作为一种可选实施例，所述根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差，具体为：
计算每个样本点对应的初级检测门限矢量，根据所述初级检测门限矢量，分别对所述疑似目标回波左、右两侧预设距离的采样点进行异常点剔除；
根据疑似目标回波的局部均值，计算剔除异常点后的左侧预设距离的采样点的左标准差和剔除异常点后的右侧预设距离的采样点的右标准差；
根据计算局部均值的规则，以及所述左标准差和右标准差，计算所述疑似目标回波的局部标准差。
下面以第i个疑似目标回波为例阐述局部标准差估计的具体操作步骤，其对应的w中的元素为[wm-p,…,wm,…,wm+q]；其左参考距离单元数据对应的w中的元素为[wm-p-N,…,wm-p-1]；其右参考距离单元数据对应的w中的元素为[wm+q+1,…,wm+q+N]；该疑似目标回波在计算局部均值采取的规则为规则[g]，g是1～4中的某个数。
①利用下式计算每个距离样本点对应的检测门限矢量ξ，
ξj＝20lg(vj)+η1,j＝1,…,M
其中，η1表示预设的门限因子，单位是dB，其值小于正常的门限因子，意思是可以允许有较多的虚警，此值可根据具体的MIMO雷达系统来确定；ξj是检测门限矢量ξ中的第j个元素。
②利用检测门限，分别对左右参考距离单元数据进行异常点剔除：
[1]如果wk＞ξk，k＝m-p-N,…,m-p-1,m+q+1,…,m+q+N，则剔除wk；
[2]如果wk≤ξk，k＝m-p-N,…,m-p-1,m+q+1,…,m+q+N，则观察wk所在的疑似目标回波的极大值点，若该极大值点大于其对应的初级检测门限，则剔除wk，否则保留wk。
剩余的左参考距离单元数据记为[wz1,…,wzC]，元素数为C，其中每个元素对应的局部均值估计组成的矢量记为[vz1,…,vzC]；剩余的右参考距离单元数据记为[wy1,…,wyD]，元素数为D，其中每个元素对应的局部均值估计组成的矢量记为[vy1,…,vyD]。
③计算左标准差σz和右标准差σy：
Figure BDA0002423572920000161
④根据该疑似目标回波在计算局部均值时采取的规则，给出该疑似目标回波的局部标准差估计，具体做法是：
首先，建立新的数据矢量
Figure BDA0002423572920000162
用于存储局部标准差估计；
然后，按如下规则更新数据矢量
Figure BDA0002423572920000163
中的元素
Figure BDA0002423572920000164
如果采取的是规则[1]，那么，
Figure BDA0002423572920000165
如果采取的是规则[2]，那么，
Figure BDA0002423572920000166
如果采取的是规则[3]，那么，
Figure BDA0002423572920000167
如果采取的是规则[4]，那么，
Figure BDA0002423572920000168
Figure BDA0002423572920000169
⑤针对包络数据矢量w上的每个疑似目标回波金酸局部标准差，输出整个距离维上所有样本点的局部标准差估计构成的矢量
Figure BDA00024235729200001610
在上述各实施例的基础上，作为一种可选实施例，所述根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，具体根据以下公式确定检测门限矢量：
Figure BDA00024235729200001611
其中，v表示局部均值矢量，包括所有疑似目标回波的局部均值；
Figure BDA00024235729200001612
表示局部标准差矢量，包括所有疑似目标回波的局部标准差，η表示预设的门限因子；
相应地，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果，具体为：
对于包络数据矢量中任意一个采样点，若所述采样点的值不小于对应距离的检测门限，则将所述采样点对应距离的检测门限作为所述采样点的检测结果；
若所述采样点的值小于对应距离的检测门限，则将零作为所述采样点的检测结果。
最终的检测结果用数据矢量x表示，计算式如下，
Figure BDA0002423572920000171
其中xm是x中的第m个元素，χm是χ中的第m个元素。
图2为本发明实施例提供的MIMO雷达目标检测装置的结构示意图，如图2所示，MIMO雷达目标检测装置包括：
非相参积累模块201，用于接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；
局部均值计算模块202，用于确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；
局部标准差计算模块203，用于根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；
门限检测模块204，用于根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。
本发明实施例提供的MIMO雷达目标检测装置，具体执行上述方法实施例流程，具体请详见上述MIMO雷达目标检测方法实施例的内容，在此不再赘述。本发明实施例提供的MIMO雷达目标检测装置，在复杂非均匀环境下的适应能力强，在本发明实施例中，局部均值和局部标准差的估计过程利用疑似目标回波的形状特征进行异常点的剔除，因此可较大程度的减轻多目标、杂波边缘、强散射点距离旁瓣、海尖峰、陆地、岛屿、海情等因素导致的复杂非均匀环境对局部均值和局部标准差估计过程的影响；本发明实施例中需要设置的算法参数较少，而且这些算法参数主要由雷达参数决定，受背景环境的影响较小，因此可事先设定，从而使得本发明实施例具有良好的易操作性。
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储在存储器330上并可在处理器310上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的MIMO雷达目标检测方法，例如包括：接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的MIMO雷达目标检测方法，例如包括：接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种MIMO雷达目标检测方法，其特征在于，包括：
接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；
确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；
根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；
根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值；
根据所述疑似目标回波中包含的极大值和左、右两个极小值，分别确定所述疑似目标回波的左、右删除门限；
根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值；根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值；
根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则；
所述根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波左侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述左删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点；
所述根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波右侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述右删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点。
2.根据权利要求1所述的MIMO雷达目标检测方法，其特征在于，所述根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则，具体为：
若左均值与右均值相差不大于预设阈值，则以规则一计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值，且左极小值与右极小值均接近左均值，则以规则二计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值，且左极小值与右极小值均接近右均值，则以规则三计算所述疑似目标回波的局部均值；
若左均值与右均值相差大于预设阈值、左极小值接近左均值且右极小值接近右均值，则以规则四计算所述疑似目标回波的局部均值；
其中，所述规则一为：将左均值和右均值的平均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则二为：将左均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则三为：将右均值作为所述疑似目标回波的局部均值；
所述规则四为：将左均值和右均值中的较大值作为所述疑似目标回波的局部均值。
3.根据权利要求1所述的MIMO雷达目标检测方法，其特征在于，所述计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值，具体为：
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的均值，作为所述左均值；
若剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述左侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将所述疑似目标回波的左删除门限作为所述左均值；
相应地，所述计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值，具体为：
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数不小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的均值，作为所述右均值；
若剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点的个数小于剔除异常点前的所述右侧预设距离的采样点的个数的预设比例，则将所述疑似目标回波的右删除门限作为所述右均值。
4.根据权利要求1所述的MIMO雷达目标检测方法，其特征在于，所述根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差，具体为：
计算每个样本点对应的初级检测门限矢量，根据所述初级检测门限矢量，分别对所述疑似目标回波左、右两侧预设距离的采样点进行异常点剔除；
根据疑似目标回波的局部均值，计算剔除异常点后的左侧预设距离的采样点的左标准差和剔除异常点后的右侧预设距离的采样点的右标准差；
根据计算局部均值的规则，以及所述左标准差和右标准差，计算所述疑似目标回波的局部标准差。
5.根据权利要求1所述的MIMO雷达目标检测方法，其特征在于，所述根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，具体根据以下公式确定检测门限矢量χ：
Figure FDA0003342867360000041
其中，v表示局部均值矢量，包括所有疑似目标回波的局部均值；
Figure FDA0003342867360000042
表示局部标准差矢量，包括所有疑似目标回波的局部标准差，η 表示预设的门限因子；
相应地，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果，具体为：
对于包络数据矢量中任意一个采样点，若所述采样点的值不小于对应距离的检测门限，则将所述采样点对应距离的检测门限作为所述采样点的检测结果；
若所述采样点的值小于对应距离的检测门限，则将零作为所述采样点的检测结果。
6.一种MIMO雷达目标检测装置，其特征在于，包括：
非相参积累模块，用于接收雷达回波信号，对所述雷达回波信号在一个波束内的每个脉冲，沿距离维进行采样后进行脉冲间非相参积累，获得包络数据矢量；
局部均值计算模块，用于确定所述包络数据矢量的疑似目标回波，并根据所述疑似目标回波左右两侧预设距离的采样点确定计算局部均值的规则，根据所述规则计算所述疑似目标回波的局部均值；
局部标准差计算模块，用于根据所述计算局部均值的规则以及疑似目标回波的局部均值计算所述疑似目标回波的局部标准差；
门限检测模块，用于根据所述局部均值和局部标准差确定检测门限矢量，对所述包络数据矢量进行逐元素的过门限检测，输出最终的检测结果；
其中，每个所述疑似目标回波中的有且仅有一个极大值，且所述疑似目标回波的左、右两端分别为与所述极大值最近的一个极小值；
局部均值计算模块包括，根据所述疑似目标回波中包含的极大值和左、右两个极小值，分别确定所述疑似目标回波的左、右删除门限；
根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述左侧预设距离的采样点中的左均值；根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，并计算剔除异常点后的所述右侧预设距离的采样点中的右均值；
根据所述左均值和右均值确定计算所述疑似目标回波的局部均值的规则；
局部均值计算模块还包括，所述根据所述疑似目标回波的左删除门限剔除所述疑似目标回波左侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波左侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述左删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点；
所述根据所述疑似目标回波的右删除门限剔除所述疑似目标回波右侧预设距离的采样点中的异常点，具体为：
对于所述疑似目标回波右侧预设距离的任意一个采样点，若所述采样点大于所述右删除门限，则删除所述采样点；若所述采样点所在的疑似目标回波的极大值点不小于所述疑似目标回波的极大值点，则删除所述采样点。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述MIMO雷达目标检测方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5中任意一项所述的MIMO雷达目标检测方法。
CN202010213389.3A 2020-03-24 2020-03-24 Mimo雷达目标检测方法及装置 Active CN111398911B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010213389.3A CN111398911B (zh) 2020-03-24 2020-03-24 Mimo雷达目标检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010213389.3A CN111398911B (zh) 2020-03-24 2020-03-24 Mimo雷达目标检测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111398911A CN111398911A (zh) 2020-07-10
CN111398911B true CN111398911B (zh) 2022-03-08

Family

ID=71431152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010213389.3A Active CN111398911B (zh) 2020-03-24 2020-03-24 Mimo雷达目标检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111398911B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111856411B (zh) * 2020-07-28 2023-09-29 北京环境特性研究所 一种双门限目标检测方法及装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL300780A (zh) * 1963-11-21
JP4476681B2 (ja) * 2004-04-21 2010-06-09 富士通テン株式会社 物標特定装置、物標特定方法および物標特定プログラム
US10627480B2 (en) * 2014-07-17 2020-04-21 Texas Instruments Incorporated Distributed radar signal processing in a radar system
DE102014116448A1 (de) * 2014-11-11 2016-05-12 Infineon Technologies Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verarbeitung von Radarsignalen
CN105005983A (zh) * 2015-04-13 2015-10-28 西南科技大学 一种sar图像背景杂波建模及目标检测方法
CN106019391B (zh) * 2016-06-15 2018-10-09 中国人民解放军第四军医大学 一种基于全向生物雷达的二维ca-cfar人体随机体动的检测方法
CN106291492B (zh) * 2016-07-19 2019-07-09 西安电子科技大学 一种基于精细杂波图的自适应目标检测方法
CN106997042A (zh) * 2017-03-31 2017-08-01 北京润科通用技术有限公司 一种目标信号检测方法及装置
CN107765228B (zh) * 2017-09-29 2019-11-01 西安电子科技大学 一种基于区域相似性的在线雷达目标检测方法
CN109061640B (zh) * 2018-07-02 2022-06-21 南京信息工程大学 一种用于顺轨干涉sar海流反演的方位模糊抑制方法
CN109581313B (zh) * 2018-11-26 2022-12-23 西安电子科技大学 一种脉组频率捷变雷达的目标检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111398911A (zh) 2020-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109471072B (zh) 基于fpga的单脉冲雷达二维cfar检测方法及系统
CN111398910B (zh) 雷达信号检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113376613B (zh) 用于雷达探测的恒虚警检测方法、装置及电子设备
CN108627819B (zh) 基于雷达观测的距离扩展目标检测方法和系统
CN110764069B (zh) 一种基于知识辅助的稀疏恢复stap色加载方法
CN110632571B (zh) 一种基于矩阵流形的稳健stap协方差矩阵估计方法
CN111830480B (zh) 一种雷达海杂波短时谱特征参数估计方法及系统
CN110376582B (zh) 自适应gm-phd的机动目标跟踪方法
CN111398911B (zh) Mimo雷达目标检测方法及装置
CN116908853B (zh) 高相干点选取方法、装置和设备
CN106842143A (zh) 基于滤波的雷达目标快速cfar检测方法
CN113567944B (zh) 海杂波中frft域奇异值特征的目标检测方法和装置
CN108196238B (zh) 高斯背景下基于自适应匹配滤波的杂波图检测方法
CN105866748A (zh) 一种基于检测先验的固定窗长恒虚警检测方法
CN117115575A (zh) 一种基于尺度空间理论的改进rpca红外小目标检测方法
CN115616514A (zh) 一种基于背景熵的密集目标快速检测方法及系统
Hammoudi et al. Distributed IVI-CFAR detection in non-homogeneous environments
CN113608190B (zh) 基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统
CN115291181A (zh) 基于相位特征的恒定虚警概率检测方法、装置和设备
CN111123233B (zh) 一种基于相关性的海杂波纹理估计方法
CN111308436B (zh) 基于体积相关函数的雷达空时自适应处理方法及装置
Musa’ed et al. A Backward Automatic Censored Cell Averaging Detector for Multiple Target Situations in Log-normal Clutter
CN115267712B (zh) 复合高斯环境下基于ar模型的目标检测方法及装置
CN107607931A (zh) 一种激光雷达回波图像处理方法
CN114019469A (zh) 基于凹包判决的海面目标检测方法及设备、介质和产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant