CN114779180A - 一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法 - Google Patents

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CN114779180A CN202210697385.6A CN202210697385A CN114779180A CN 114779180 A CN114779180 A CN 114779180A CN 202210697385 A CN202210697385 A CN 202210697385A CN 114779180 A CN114779180 A CN 114779180A
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Abstract

本发明提供一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，涉及雷达技术领域。本发明分别通过横向距离识别步骤和参数关联匹配识别步骤对镜像目标与真实目标进行识别与区分，横向距离识别步骤能快速排除非测量路面范围的目标点数据，滤除远离道路中间隔离护栏区域的镜像目标干扰；参数关联匹配识别步骤通过对雷达测量的目标点的目标速度、相对距离、相对角度数据，结合测量时间间隔，利用惯性物体运动方程即可判断出数据有效性，同时利用相对距离和相对角度得到目标点的定位数据，结合雷达应用目标场景，识别出镜像目标数据，滤除多径干扰镜像目标，该方法快捷高效，能很好地应用到车路协同雷达上。

Description

一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法。
背景技术
车路协同雷达是用于实时测量高速道路路面行驶车辆目标的相对距离、目标速度和相对角度的一种雷达系统，工作在80GHz毫米波频段，采用宽波束天线、机械扫描天线或电子扫描天线技术，覆盖高速道路的双向所有车道，具有作用距离远（达到约1000m），实时测量的目标数量多，探测车辆目标的角度分辨率高，全天时全天候工作等技术特点。车路协同雷达安装在高速道路的中间或路侧两端，通常雷达架设高度为6m～12m，对雷达作用距离范围内高速道路上行驶的所有车辆，实现相对距离、目标速度和相对角度的全态测量，根据这些测量数据即可用于发现高速道路出现的各种实时事件状态。
高速道路用于行驶高速车辆，为安全考虑，道路上不允许行人行走，且道路两端设置有金属的波形护栏，在来向和去向两个行驶方向中间区域还设置有隔离带，因此，对于车路协同雷达工作应用环境而言，高速道路的使用环境是极为复杂的。车路协同雷达在这种场景下工作，往往测量行驶车辆目标会出现多径干扰，就是本来是一个车辆目标，结果雷达测量得到2个或多个车辆目标数据，且2个或多个车辆目标的相对距离、目标速度和相对角度不同，其中只有一个目标数据是雷达与目标的直线连接数据，代表真实目标，其余的数据是该目标经过不同的路径返回到雷达而得到的测量数据，目标反射信号经过比如波形护栏、道路边缘电线杆、中间隔离带物体等的反射后，经不同路径到达雷达系统中，称为多径信号。
雷达对该多径信号进行处理而得到的测量数据称为镜像目标数据，该镜像目标数据会造成雷达虚报测量目标，使得雷达单个时刻测量得到目标数量增多，干扰了雷达对真实目标的正确判断。镜像目标包括两种状态，一种是位于靠近道路中间隔离护栏车道镜像目标，另一种是远离道路中间隔离护栏车道镜像目标，靠近道路中间隔离护栏镜像目标与真实目标相隔很近，更加逼近真实目标。针对高速道路车路协同雷达实际应用，需解决因多径信号效应带来的测量干扰问题，保障车路协同雷达对真实目标的正确可靠测量。
因此，有必要提供一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法来解决上述技术问题。
发明内容
为解决上述之一技术问题，本发明提供的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，在道路中部/旁侧设置有车路协同雷达，所述车路协同雷达对道路路段进行电子扫描，接收回波信号；所述回波信号包括目标回波信号和杂波信号；将杂波信号剔除，并对目标回波信号进行目标识别，得到目标测量数据，所述目标测量数据包括若干目标点的位置数据，其中，所述目标点混合有真实目标和镜像目标，并通过横向距离识别步骤和参数关联匹配识别步骤对镜像目标进行识别并滤除。
作为更进一步的解决方案，所述横向距离识别步骤通过各目标点的位置数据计算目标点到道路旁的横向距离，若横向距离超过预设的阈值，则认定目标点为镜像目标。
作为更进一步的解决方案，所述参数关联匹配识别步骤通过建立各目标点对应的惯性物体运动方程，并对目标点进行持续观察，将持续观察得到的位置数据分别作为方程参数判断是否与对应的惯性物体运动方程存在关联匹配；若在持续观察过程中，目标点各位置数据均与惯性物体运动方程存在关联匹配，则认为目标点为真实目标，并对数据进行保留；若目标点各位置数据与惯性物体运动方程存在不关联匹配，则认为目标点为镜像目标。
作为更进一步的解决方案，所述车路协同雷达为毫米波雷达，并通过电子扫描天线对道路路面进行扫描，增大雷达波束覆盖范围。
作为更进一步的解决方案，所述毫米波雷达工作频率为80GHz毫米波频段，自动滤除杂波信号，并采集各目标点的位置数据；所述位置数据包括相对距离、目标速度和相对角度，其中，所述相对距离和相对角度为目标点相对毫米波雷达的距离与角度。
作为更进一步的解决方案，所述横向距离识别步骤通过如下步骤进行：
A1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
A2 将相对距离R映射到横向，得到横向距离值D，计算公式为
Figure 490144DEST_PATH_IMAGE002
；其中，i为目标点ID编号；
A3 设置横向判定阈值
Figure 579323DEST_PATH_IMAGE004
；
A4 将横向距离值D与横向判定阈值
Figure 295475DEST_PATH_IMAGE004
进行比较，若D大于
Figure 789429DEST_PATH_IMAGE004
，则认定目标点为镜像目标；若D未大于
Figure 503307DEST_PATH_IMAGE004
，则初步认定目标点为真实目标。
作为更进一步的解决方案，所述参数关联匹配识别步骤通过如下步骤进行：
B1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
B2 各目标点的位置数据进行持续采集，获得若干帧数据；
B3 对各帧数据中目标点进行目标跟踪，得到目标点的时间序数据
Figure 283044DEST_PATH_IMAGE006
；其中，i表示目标点的ID编号，n表示数据帧数，各数据帧采样间隔为t，
Figure 474991DEST_PATH_IMAGE008
表示第n帧ID编号为i目标点的位置数据；
B4 建立帧间数据距离变化方程，得到计算帧间相对距离变化值：
Figure 617259DEST_PATH_IMAGE010
；
其中，
Figure 767618DEST_PATH_IMAGE012
表示i目标点第n帧与第n+1帧的帧间相对距离变化值；
Figure 769072DEST_PATH_IMAGE014
表示i目标点第n帧时雷达获取的相对距离数据值；
Figure 827027DEST_PATH_IMAGE016
表示i目标点第n+1帧时雷达获取的相对距离数据值；
B5 建立惯性物体运动方程，得到惯性物体运动距离变化值：
Figure 166346DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 284344DEST_PATH_IMAGE020
表示i目标点第n帧时刻与第n+1帧时刻惯性物体沿径向方向的距离变化值；
Figure 428886DEST_PATH_IMAGE022
表示i目标点第n帧时刻目标速度的数据值；
Figure 24953DEST_PATH_IMAGE024
表示i目标点第n帧时刻径向方向矢量值；
Figure 610655DEST_PATH_IMAGE026
表示相邻两帧的采样时间间隔；
B6 将各目标点的位置数据填充至帧间数据距离变化方程和惯性物体运动方程中，得到帧间相对距离变化值
Figure 371325DEST_PATH_IMAGE028
与惯性物体运动距离变化值
Figure 612950DEST_PATH_IMAGE030
；若目标点各帧数据得到的
Figure 215970DEST_PATH_IMAGE032
与
Figure 187337DEST_PATH_IMAGE034
的差值未超过误差偏量Δ，则物体运动轨迹与惯性物体运动方程关联匹配；否则与惯性物体运动方程不关联匹配；
B7 将关联匹配惯性物体运动方程的目标点初步认定为真实目标，将不关联匹配惯性物体运动方程的目标点认定为镜像目标。
作为更进一步的解决方案，根据上述任一项所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，将横向距离识别步骤与参数关联匹配识别步骤均初步认定为真实目标的目标点作为真实目标进行保留；将其余目标点作为镜像目标，并进行目标点滤除。
作为更进一步的解决方案，一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，部署在设备或存储器上，其特征在于，所述设备包括：一个或多个处理器；所述存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述任一项所述的方法。
与相关技术相比较，本发明提供的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法具有如下有益效果：
本发明分别通过横向距离识别步骤和参数关联匹配识别步骤对镜像目标与真实目标进行识别与区分，横向距离识别步骤能快速排除非测量路面范围的目标点数据，滤除远离道路中间隔离护栏区域的镜像目标干扰；参数关联匹配识别步骤通过对雷达测量的目标点的目标速度、相对距离、相对角度数据，结合测量时间间隔，利用惯性物体运动方程即可判断出数据有效性，同时利用相对距离和相对角度得到目标点的定位数据，结合雷达应用目标场景，识别出镜像目标数据，滤除多径干扰镜像目标，该方法快捷高效，能很好地应用到车路协同雷达上。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法的较佳流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法的场景示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
如图1所示，本实施例提供的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，在道路中部/旁侧设置有车路协同雷达，所述车路协同雷达对道路路段进行电子扫描，接收回波信号；所述回波信号包括目标回波信号和杂波信号；将杂波信号剔除，并对目标回波信号进行目标识别，得到目标测量数据，所述目标测量数据包括若干目标点的位置数据，其中，所述目标点混合有真实目标和镜像目标，并通过横向距离识别步骤和参数关联匹配识别步骤对镜像目标进行识别并滤除。
作为更进一步的解决方案，所述横向距离识别步骤通过各目标点的位置数据计算目标点到道路旁的横向距离，若横向距离超过预设的阈值，则认定目标点为镜像目标。
作为更进一步的解决方案，所述参数关联匹配识别步骤通过建立各目标点对应的惯性物体运动方程，并对目标点进行持续观察，将持续观察得到的位置数据分别作为方程参数判断是否与对应的惯性物体运动方程存在关联匹配；若在持续观察过程中，目标点各位置数据均与惯性物体运动方程存在关联匹配，则认为目标点为真实目标，并对数据进行保留；若目标点各位置数据与惯性物体运动方程存在不关联匹配，则认为目标点为镜像目标。
需要说明的是：本实施例采用惯性物体运动方程参数关联匹配和横向距离对比的综合方法，解决车路协同雷达测量目标时出现的多径干扰镜像目标问题，实现对高速道路上行驶车辆目标的精准可靠跟踪测量。车路协同雷达解决多径信号干扰而出现目标数量虚增问题，主要采用惯性物体运动方程参数关联匹配方法。雷达测量目标得到的真实数据，往往是目标与雷达直线连接的相对距离、目标速度和相对角度三个参数，通过该三个参数，雷达可对真实目标进行定位。多径信号来源于真实目标反射信号再通过其它物体反射后而进入雷达系统中的信号，雷达测量该多径信号得到的目标，与真实目标成镜像关系，其镜像目标的相对距离、目标速度和相对角度数据与真实目标不相等，对雷达测量的相对距离、目标速度，结合测量时间间隔，利用惯性物体运动方程即可判断出数据有效性，同时利用相对距离和相对角度得到目标定位数据，结合雷达应用目标场景，识别出镜像目标数据，滤除多径干扰镜像目标。
作为更进一步的解决方案，所述车路协同雷达为毫米波雷达，并通过电子扫描天线对道路路面进行扫描，增大雷达波束覆盖范围。
作为更进一步的解决方案，所述毫米波雷达工作频率为80GHz毫米波频段，自动滤除杂波信号，并采集各目标点的位置数据；所述位置数据包括相对距离、目标速度和相对角度，其中，所述相对距离和相对角度为目标点相对毫米波雷达的距离与角度。
需要说明的是：车路协同雷达是用于实时测量高速道路路面行驶车辆目标的相对距离、目标速度和相对角度的一种雷达系统，本实施通过毫米波雷达来对车路协同雷达进行部署，毫米波雷达工作在80GHz毫米波频段，采用宽波束天线、机械扫描天线或电子扫描天线技术，覆盖高速道路的双向所有车道，具有作用距离远（达到约1000m），实时测量的目标数量多，探测车辆目标的角度分辨率高，全天时全天候工作等技术特点。车路协同雷达安装在高速道路的中间或路侧两端，对雷达作用距离范围内高速道路上行驶的所有车辆，实现相对距离、目标速度和相对角度的全态测量，根据这些测量数据即可用于发现高速道路出现的各种实时事件状态。
作为更进一步的解决方案，所述横向距离识别步骤通过如下步骤进行：
A1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
A2 将相对距离R映射到横向，得到横向距离值D，计算公式为
Figure 115979DEST_PATH_IMAGE036
；其中，i为目标点ID编号；
A3 设置横向判定阈值
Figure 313742DEST_PATH_IMAGE038
；需要补充的是：此处设置横向判定阈值
Figure 189294DEST_PATH_IMAGE038
可以设置为当前道路的横向路宽，其目的是在于排除超出阈值的镜像目标，故也可以根据实际情况设定为其他值。
A4 将横向距离值D与横向判定阈值
Figure 546326DEST_PATH_IMAGE038
进行比较，若D大于
Figure 521235DEST_PATH_IMAGE038
，则认定目标点为镜像目标；若D未大于
Figure 330928DEST_PATH_IMAGE038
，则初步认定目标点为真实目标。
需要说明的是：车路协同雷达探测路径上的车辆目标，故在目标点横向距离超出道路相对于雷达位置的道路路段横向距离时，即可视为该目标点为异常目标点，本实施例将异常目标点视为镜像目标进行排除，车辆驶出道路范围（如发生车祸）属特殊情况，本实施例旨在讨论排除镜像干扰目标，故对此不做讨论。
作为更进一步的解决方案，所述参数关联匹配识别步骤通过如下步骤进行：
B1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
B2 各目标点的位置数据进行持续采集，获得若干帧数据；
B3 对各帧数据中目标点进行目标跟踪，得到目标点的时间序数据
Figure 13101DEST_PATH_IMAGE040
；其中，i表示目标点的ID编号，n表示数据帧数，各数据帧采样间隔为t，
Figure 427902DEST_PATH_IMAGE042
表示第n帧ID编号为i目标点的位置数据；
B4 建立帧间数据距离变化方程，得到计算帧间相对距离变化值：
Figure 104871DEST_PATH_IMAGE044
；
其中，
Figure 339543DEST_PATH_IMAGE046
表示i目标点第n帧与第n+1帧的帧间相对距离变化值；
Figure 822477DEST_PATH_IMAGE048
表示i目标点第n帧时雷达获取的相对距离数据值；
Figure 357364DEST_PATH_IMAGE050
表示i目标点第n+1帧时雷达获取的相对距离数据值；
B5 建立惯性物体运动方程，得到惯性物体运动距离变化值：
Figure 267551DEST_PATH_IMAGE052
；
其中，
Figure 51836DEST_PATH_IMAGE054
表示i目标点第n帧时刻与第n+1帧时刻惯性物体沿径向方向的距离变化值；
Figure 72882DEST_PATH_IMAGE056
表示i目标点第n帧时刻目标速度的数据值；
Figure 868799DEST_PATH_IMAGE058
表示i目标点第n帧时刻径向方向矢量值；
Figure 15134DEST_PATH_IMAGE060
表示相邻两帧的采样时间间隔；
B6 将各目标点的位置数据填充至帧间数据距离变化方程和惯性物体运动方程中，得到帧间相对距离变化值
Figure 224399DEST_PATH_IMAGE062
与惯性物体运动距离变化值
Figure 455660DEST_PATH_IMAGE064
；若目标点各帧数据得到的
Figure 496297DEST_PATH_IMAGE066
与
Figure 748287DEST_PATH_IMAGE068
的差值未超过误差偏量Δ，则物体运动轨迹与惯性物体运动方程关联匹配；否则与惯性物体运动方程不关联匹配；
B7 将关联匹配惯性物体运动方程的目标点初步认定为真实目标，将不关联匹配惯性物体运动方程的目标点认定为镜像目标。
需要说明的是：如图2所示，雷达安装在高速道路路侧，车辆以速度V向雷达靠近行驶，雷达测量真实车辆目标的相对距离、目标速度和相对角度数据为
Figure 382531DEST_PATH_IMAGE070
，车辆反射信号经隔离护栏反射，经过
Figure 542117DEST_PATH_IMAGE072
和
Figure 374943DEST_PATH_IMAGE074
路径回到雷达系统中，成为多径信号，雷达测量该多径信号就得到镜像目标，其镜像目标的相对距离、目标速度和相对角度数据为
Figure 735518DEST_PATH_IMAGE076
，因高速道路车辆行驶过程中，车辆与护栏间隔距离具有不一致性，车辆是一个漫反射体，护栏具有不均匀性，这些就导致雷达测量得到多径目标的相对距离、目标速度和相对角度值，结合雷达的观测时间，该数据呈现非持续关联匹配惯性物体运动方程，也就是雷达测量的镜像目标是随机的，根据这个特征可以去处镜像目标。
由于本实施例采用的毫米波雷达，采样间隔极短，对于车辆等惯性运动物体，其运动路径可以视为若干段线段组成，从数据的相对角度上来讲，当我们在计算目标点与毫米波雷达之间的相对距离时，因为两相邻帧之间同一个目标点的目标速度数据差异极小，故可以视为匀速直线运动建立惯性物体运动方程，即：通过将当前帧的目标速度作为匀速运动的速度值进行计算，其匀速运动时间为
Figure 716112DEST_PATH_IMAGE078
，并得到惯性物体运动距离变化值；
此时，雷达通过多物体进行扫描，得到目标点相邻帧之间的相对距离数据值，通过对两相对距离数据值做差，能得到对应目标点的帧间相对距离变化值；从数据上来讲：帧间相对距离变化值与惯性物体运动方程所表述的路径为同一条，故其数值应相等；但本实施例对惯性物体运动方程为了方便计算，做了近似处理，故其数据值之间相差一个微小值，即误差偏量Δ；误差偏量Δ的具体数值由具体环境所决定，通常为人工测量的经验数值，故不做赘述。
若当前帧的目标点实际的相对距离与通过上一帧计算得到的相对距离近似相等时，则可认为当前帧与上一帧是连续的，即满足惯性物体运动方程；若当前帧的目标点实际的相对距离与通过上一帧计算得到的相对距离不相等时，则可认为当前帧与上一帧是非连续的，即出现跳跃，而惯性运动物体其运动轨迹为连续的，不会发生跳跃，结合镜像干扰目标的运动数据呈现非持续关联匹配惯性物体运动方程；故可认定为镜像目标。
作为更进一步的解决方案，根据上述任一项所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，将横向距离识别步骤与参数关联匹配识别步骤均初步认定为真实目标的目标点作为真实目标进行保留；将其余目标点作为镜像目标，并进行目标点滤除。
作为更进一步的解决方案，一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，部署在设备或存储器上，其特征在于，所述设备包括：一个或多个处理器；所述存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述任一项所述的方法。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，在道路中部/旁侧设置有车路协同雷达，所述车路协同雷达对道路路段进行电子扫描，接收回波信号；所述回波信号包括目标回波信号和杂波信号；将杂波信号剔除，并对目标回波信号进行目标识别，得到目标测量数据，所述目标测量数据包括若干目标点的位置数据，其中，所述目标点混合有真实目标和镜像目标，并通过横向距离识别步骤和参数关联匹配识别步骤对镜像目标进行识别并滤除。
2.根据权利要求1所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述横向距离识别步骤通过各目标点的位置数据计算目标点到道路旁的横向距离，若横向距离超过预设的阈值，则认定目标点为镜像目标。
3.根据权利要求1所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述参数关联匹配识别步骤通过建立各目标点对应的惯性物体运动方程，并对目标点进行持续观察，将持续观察得到的位置数据分别作为方程参数判断是否与对应的惯性物体运动方程存在关联匹配；若在持续观察过程中，目标点各位置数据均与惯性物体运动方程存在关联匹配，则认为目标点为真实目标，并对数据进行保留；若目标点各位置数据与惯性物体运动方程不存在关联匹配，则认为目标点为镜像目标。
4.根据权利要求2与权利要求3任一项所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述车路协同雷达为毫米波雷达，并通过电子扫描天线对道路路面进行扫描，增大雷达波束覆盖范围。
5.根据权利要求4所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述毫米波雷达工作频率为80GHz毫米波频段，自动滤除杂波信号，并采集各目标点的位置数据；所述位置数据包括相对距离、目标速度和相对角度，其中，所述相对距离和相对角度为目标点相对毫米波雷达的距离与角度。
6.根据权利要求5所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述横向距离识别步骤通过如下步骤进行：
A1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
A2 将相对距离R映射到横向，得到横向距离值D，计算公式为
Figure 398617DEST_PATH_IMAGE001
；其中，i为目标点ID编号；
A3 设置横向判定阈值
Figure 378074DEST_PATH_IMAGE002
；
A4 将横向距离值D与横向判定阈值
Figure 236440DEST_PATH_IMAGE002
进行比较，若D大于
Figure 693966DEST_PATH_IMAGE002
，则认定目标点为镜像目标；若D未大于
Figure 586967DEST_PATH_IMAGE002
，则初步认定目标点为真实目标。
7.根据权利要求5所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，所述参数关联匹配识别步骤通过如下步骤进行：
B1 通过毫米波雷达获取各目标点的位置数据，其中，位置数据包括目标点ID、相对距离R、目标速度V和相对角度θ；
B2 各目标点的位置数据进行持续采集，获得若干帧数据；
B3 对各帧数据中目标点进行目标跟踪，得到目标点的时间序数据
Figure 612692DEST_PATH_IMAGE003
；其中，i表示目标点的ID编号，n表示数据帧数，各数据帧采样间隔为t，
Figure 207621DEST_PATH_IMAGE004
表示第n帧ID编号为i目标点的位置数据；
B4 建立帧间数据距离变化方程，得到计算帧间相对距离变化值：
Figure 210782DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 473136DEST_PATH_IMAGE006
表示i目标点第n帧与第n+1帧的帧间相对距离变化值；
Figure 279549DEST_PATH_IMAGE007
表示i目标点第n帧时雷达获取的相对距离数据值；
Figure 237140DEST_PATH_IMAGE008
表示i目标点第n+1帧时雷达获取的相对距离数据值；
B5 建立惯性物体运动方程，得到惯性物体运动距离变化值：
Figure 302048DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，
Figure 904062DEST_PATH_IMAGE010
表示i目标点第n帧时刻与第n+1帧时刻惯性物体沿径向方向的距离变化值；
Figure 661803DEST_PATH_IMAGE011
表示i目标点第n帧时刻目标速度的数据值；
Figure 919740DEST_PATH_IMAGE012
表示i目标点第n帧时刻径向方向矢量值；
Figure 332879DEST_PATH_IMAGE013
表示相邻两帧的采样时间间隔；
B6 将各目标点的位置数据填充至帧间数据距离变化方程和惯性物体运动方程中，得到帧间相对距离变化值
Figure 117295DEST_PATH_IMAGE014
与惯性物体运动距离变化值
Figure 593407DEST_PATH_IMAGE015
；若目标点各帧数据得到的
Figure 587908DEST_PATH_IMAGE016
与
Figure 479772DEST_PATH_IMAGE017
的差值未超过误差偏量Δ，则物体运动轨迹与惯性物体运动方程关联匹配；否则与惯性物体运动方程不关联匹配；
B7 将关联匹配惯性物体运动方程的目标点初步认定为真实目标，将不关联匹配惯性物体运动方程的目标点认定为镜像目标。
8.根据权利要求2与权利要求3任一项所述的一种面向车路协同雷达的多径干扰镜像目标滤除方法，其特征在于，将横向距离识别步骤与参数关联匹配识别步骤均初步认定为真实目标的目标点作为真实目标进行保留；将其余目标点作为镜像目标，并进行目标点滤除。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115113157A (zh) * 2022-08-29 2022-09-27 成都瑞达物联科技有限公司 一种基于车路协同雷达的波束指向校准方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104880692A (zh) * 2015-06-04 2015-09-02 芜湖航飞科技股份有限公司 一种反隐身雷达目标检测方法
CN108318864A (zh) * 2018-02-06 2018-07-24 成都纳雷科技有限公司 一种用于雷达目标检测中消除多径目标的方法及装置
CN110068818A (zh) * 2019-05-05 2019-07-30 中国汽车工程研究院股份有限公司 通过雷达和图像采集设备进行交通路口车辆及行人检测的工作方法
CN110940980A (zh) * 2019-11-22 2020-03-31 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种基于车载角雷达的镜像目标去除方法
CN111650576A (zh) * 2020-05-11 2020-09-11 安徽百诚慧通科技有限公司 一种fmcw雷达系统的测速测距方法、装置及存储介质
CN111699404A (zh) * 2019-05-30 2020-09-22 深圳市大疆创新科技有限公司 行驶辅助目标获取方法与装置、雷达、行驶系统与车辆
CN112184749A (zh) * 2020-10-09 2021-01-05 西安电子科技大学 基于视频sar跨域联合的动目标跟踪方法
CN112285656A (zh) * 2020-09-27 2021-01-29 西安空间无线电技术研究所 一种基于航迹特征的抗时敏目标欺骗干扰方法
CN113077494A (zh) * 2021-04-10 2021-07-06 山东沂蒙交通发展集团有限公司 一种基于车辆轨迹的路面障碍物智能识别设备
CN214122456U (zh) * 2021-07-28 2021-09-03 成都瑞达物联科技有限公司 一种高速公路车路协同毫米波雷达
CN114443636A (zh) * 2022-01-25 2022-05-06 同济大学 一种基于毫米波雷达的隧道轨迹数据镜像去除方法
CN114442100A (zh) * 2022-01-17 2022-05-06 深圳市九洲卓能电气有限公司 一种检测干扰对象的方法、装置及车辆

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104880692A (zh) * 2015-06-04 2015-09-02 芜湖航飞科技股份有限公司 一种反隐身雷达目标检测方法
CN108318864A (zh) * 2018-02-06 2018-07-24 成都纳雷科技有限公司 一种用于雷达目标检测中消除多径目标的方法及装置
CN110068818A (zh) * 2019-05-05 2019-07-30 中国汽车工程研究院股份有限公司 通过雷达和图像采集设备进行交通路口车辆及行人检测的工作方法
CN111699404A (zh) * 2019-05-30 2020-09-22 深圳市大疆创新科技有限公司 行驶辅助目标获取方法与装置、雷达、行驶系统与车辆
CN110940980A (zh) * 2019-11-22 2020-03-31 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种基于车载角雷达的镜像目标去除方法
CN111650576A (zh) * 2020-05-11 2020-09-11 安徽百诚慧通科技有限公司 一种fmcw雷达系统的测速测距方法、装置及存储介质
CN112285656A (zh) * 2020-09-27 2021-01-29 西安空间无线电技术研究所 一种基于航迹特征的抗时敏目标欺骗干扰方法
CN112184749A (zh) * 2020-10-09 2021-01-05 西安电子科技大学 基于视频sar跨域联合的动目标跟踪方法
CN113077494A (zh) * 2021-04-10 2021-07-06 山东沂蒙交通发展集团有限公司 一种基于车辆轨迹的路面障碍物智能识别设备
CN214122456U (zh) * 2021-07-28 2021-09-03 成都瑞达物联科技有限公司 一种高速公路车路协同毫米波雷达
CN114442100A (zh) * 2022-01-17 2022-05-06 深圳市九洲卓能电气有限公司 一种检测干扰对象的方法、装置及车辆
CN114443636A (zh) * 2022-01-25 2022-05-06 同济大学 一种基于毫米波雷达的隧道轨迹数据镜像去除方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115113157A (zh) * 2022-08-29 2022-09-27 成都瑞达物联科技有限公司 一种基于车路协同雷达的波束指向校准方法
CN115113157B (zh) * 2022-08-29 2022-11-22 成都瑞达物联科技有限公司 一种基于车路协同雷达的波束指向校准方法

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