CN111273246B - 一种基于宽带雷达hrrp舰船目标数目自动判断方法及*** - Google Patents

一种基于宽带雷达hrrp舰船目标数目自动判断方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法及***，方法包括：对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；基于预处理结果计算海噪声均值，基于预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性，基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。本发明能够有效准确的根据舰船目标高分辨率距离像的特点进行目标数目的自动估计，能够有效提高操作员的工作效率。

Description

一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法及***
技术领域
本发明涉及舰船目标判别技术领域，尤其涉及一种基于宽带雷达HRRP(HighResolution Range Profile，高分辨距离像)舰船目标数目自动判断方法及***。
背景技术
随着雷达带宽的增大，雷达的距离分辨能力增强，当雷达信号带宽足够大时，距离分辨率远小于目标的尺寸，目标各等效散射中心在雷达视线上被分开，目标回波占据了多个距离单元，表现为沿雷达视线分布的像。宽带雷达回波中呈现出的起伏和尖峰，反映了目标散射特性沿视线方向的分布，常称为HRRP。
HRRP是目标散射中心在雷达视线方向上的投影，反映目标各散射中心间的径向位置关系，体现目标的部分结构特征，是雷达感知、识别目标的重要途径。HRRP为雷达目标识别技术带来强有力的技术支撑，成为近年来国内外研究的热点。
部分舰船目标由于RCS(Radar Cross-Section，雷达散射截面积)回波弱小，经过数据处理后，常常在雷达终端显示界面中无法显示。因此为了精确看到目标，雷达操作员需要进行成高分辨距离像，在同一个距离窗口内往往观测到不止一个目标，由于舰船运动在海面上，对于距离比较接近的目标的观察尤其重要。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法，能够有效准确的根据舰船目标高分辨率距离像的特点进行目标数目的自动估计，能够有效提高操作员的工作效率。
本发明提供了一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法，包括：
对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
基于所述预处理结果计算海噪声均值；
基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：
基于所述预处理结果和所述海噪声均值确定舰船目标位置；
基于所述舰船目标位置和所述海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
基于所述舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。
优选地，所述对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果，包括：
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像；
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理；
对归一化后的高分辨距离像求期望。
优选地，所述对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像，包括：
基于公式
Figure BDA0002375963990000021
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像Tj(i)；
所述对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，包括：
基于公式
Figure BDA0002375963990000022
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，得到归一化后的高分辨距离像
Figure BDA0002375963990000023
所述对归一化后的高分辨距离像求期望，包括：
基于公式
Figure BDA0002375963990000031
对归一化后的高分辨距离像求期望，得到期望值
Figure BDA0002375963990000032
其中，M表示平滑的尺度常数，k表示变量，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
优选地，所述基于所述预处理结果计算海噪声均值，包括：
基于公式
Figure BDA0002375963990000033
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
优选地，所述基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在，包括：
判断是否
Figure BDA0002375963990000034
或是否
Figure BDA0002375963990000035
其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断***，包括：
预处理模块，用于对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
计算模块，用于基于所述预处理结果计算海噪声均值；
判断模块，用于基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在；
第一确定模块，用于当基于所述预处理结果判断舰船目标存在时，基于所述预处理结果和所述海噪声均值确定舰船目标位置；
第二确定模块，用于基于所述舰船目标位置和所述海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
第三确定模块，用于基于所述舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数置信度。
优选地，所述预处理模块包括：
平滑处理单元，用于对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像；
归一化处理单元，用于对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理；
期望计算单元，用于对归一化后的高分辨距离像求期望。
优选地，所述平滑处理单元具体用于：
基于公式
Figure BDA0002375963990000041
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像Tj(i)；
所述归一化处理单元，具体用于基于公式
Figure BDA0002375963990000042
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，得到归一化后的高分辨距离像
Figure BDA0002375963990000043
所述期望计算单元，具体用于基于公式
Figure BDA0002375963990000044
对归一化后的高分辨距离像求期望，得到期望值
Figure BDA0002375963990000045
其中，M表示平滑的尺度常数，k表示变量，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
优选地，计算模块具体用于：
基于公式
Figure BDA0002375963990000046
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
优选地，所述判断模块具体用于：
判断是否
Figure BDA0002375963990000047
或是否
Figure BDA0002375963990000048
其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
综上所述，本发明公开了一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法，当需要对舰船目标数目进行自动判别时，首先对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；然后基于预处理结果计算海噪声均值，基于预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性，基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。本发明能够有效准确的根据舰船目标高分辨率距离像的特点进行目标数目的自动估计，能够有效提高操作员的工作效率。
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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明公开的一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法实施例的方法流程图；
图2为本发明公开的一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断***实施例的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
如图1所示，为本发明公开的一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法实施例的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S101、对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
当需要对舰船目标数目进行自动判别时，首先对高分辨距离像进行预处理，其中，定义Pj(i)表示高分辨距离像，i＝1，...，N，N为距离单元数，j＝1，...，R，R为高分辨距离像的个数。
具体的，在对高分辨距离像进行预处理时，首先对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像，然后对平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，对归一化后的高分辨距离像求期望。
在对高分辨距离像进行滚动平滑处理时，基于公式
Figure BDA0002375963990000061
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，平滑后的高分辨距离像记为Tj(i)，其中，k表示变量，M表示平滑的尺度常数；
为了计算的方便需要对Tj(i)通过公式
Figure BDA0002375963990000062
进行归一化处理，归一化处理后的结果记为
Figure BDA0002375963990000063
其中，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
然后，对归一化后的高分辨距离像通过公式
Figure BDA0002375963990000064
求期望，记为
Figure BDA0002375963990000065
S102、基于预处理结果计算海噪声均值；
在对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果后，进一步根据得到的预处理结果计算出海噪声均值。
具体的，在计算海噪声均值时，可以通过公式
Figure BDA0002375963990000066
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
S103、基于预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则进入S104：
然后，进一步根据得到的预处理结果判断是否存在舰船目标。
具体的，已知
Figure BDA0002375963990000071
进行了归一化处理，所以最大值显然为255，如果
Figure BDA0002375963990000072
则认为存在舰船目标，或者，如果
Figure BDA0002375963990000073
则认为存在舰船目标，其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
S104、基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；
然后，进一步根据得到的预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置。
具体的，对
Figure BDA0002375963990000074
求出舰船目标的最大值，记作
Figure BDA0002375963990000075
最大值的序号记为Positionmax。
然后，计算出舰船目标的左边界：
以最大值的序号位置按照向左方向进行滚动计算均值，如果满足
Figure BDA0002375963990000076
也就是大于一定的值，则认为属于舰船目标区域，否则认为左边界，终止边界计算：
其中，L为计算尺寸，也就计算连续2*L+1个距离单元，k为变量，Th3为第三门限阈值。舰船目标右边界的计算方法同上。按照上述方法计算的舰船目标左边界记作Positionleft，右边界记作Positionright，根据舰船目标的边界令边界内的值更新为海噪声均值Noise大小，重新计算高分辨距离像的期望并更新，直至不存在舰船目标。
S105、基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
在基于预处理结果和海噪声均值确定出舰船目标位置后，进一步根据舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性。
具体的，假设得到舰船目标的数量为Q个，按照舰船目标边界位置的顺序进行排序，可表示为：
Tempj(i)＝(Positionleft,Positionright)
其中：i＝1,...,Q。
在实际成像过程中，由于信号噪声以及地球曲率的影响，造成了部分舰船目标分化为两个部分，这样就容易误判出舰船目标为两个，因此需要对此进行重新判断是否为同一个舰船目标。对于两个相邻舰船目标的计算如下所示：
以计算第i个和第i+1个为例说明，判断舰船目标之间是否为同一个目标，当
Figure BDA0002375963990000081
或
Figure BDA0002375963990000082
或
Tempj(i+1).Positionright-Tempj(i).Positionleft≤Th6
或
Figure BDA0002375963990000083
或
Figure BDA0002375963990000084
则认为为同一个舰船目标。通过此方法计算，舰船目标数目设为Q'。
则第j幅像的舰船目标个数可表示为：
Num(j)＝Q'。
其中，Th4为第四门限阈值，Th5为第五门限阈值，Th6为第六门限阈值，Th7为第七门限阈值，Th8为第八门限阈值，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
S106、基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。
最后，根据上述步骤得到第j幅像的舰船目标数目信息，记作Num(j)，统计出这组像的数目分布：[Num(1),Num(2),......,Num(R)]，其中，R为高分辨距离像的个数。
然后，根据数目分布统计出含有相同数目的个数[A1,A2,......,AQ]，根据统计结果，设最多个数为Ax，则相应的舰船数目置信度可定义为：
Figure BDA0002375963990000091
综上所述，本发明当需要对舰船目标数目进行自动判别时，首先对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；然后基于预处理结果计算海噪声均值，基于预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性，基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。本发明能够有效准确的根据舰船目标高分辨率距离像的特点进行目标数目的自动估计，能够有效提高操作员的工作效率。
如图2所示，为本发明公开的一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断***实施例的结构示意图，所述***可以包括：
预处理模块201，用于对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
当需要对舰船目标数目进行自动判别时，首先对高分辨距离像进行预处理，其中，定义Pj(i)表示高分辨距离像，i＝1，...，N，N为距离单元数，j＝1，...，R，R为高分辨距离像的个数。
具体的，在对高分辨距离像进行预处理时，首先通过平滑处理单元对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像，然后通过归一化处理单元对平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，通过期望计算单元对归一化后的高分辨距离像求期望。
在对高分辨距离像进行滚动平滑处理时，基于公式
Figure BDA0002375963990000101
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，平滑后的高分辨距离像记为Tj(i)，其中，k表示变量，M表示平滑的尺度常数；
为了计算的方便需要对Tj(i)通过公式
Figure BDA0002375963990000102
进行归一化处理，归一化处理后的结果记为
Figure BDA0002375963990000103
其中，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
然后，对归一化后的高分辨距离像通过公式
Figure BDA0002375963990000104
求期望，记为
Figure BDA0002375963990000105
计算模块202，用于基于预处理结果计算海噪声均值；
在对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果后，进一步根据得到的预处理结果计算出海噪声均值。
具体的，在计算模块计算海噪声均值时，可以通过公式
Figure BDA0002375963990000106
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
判断模块203，用于基于预处理结果判断舰船目标是否存在；
然后，进一步根据得到的预处理结果判断是否存在舰船目标。
具体的，已知
Figure BDA0002375963990000111
进行了归一化处理，所以最大值显然为255，如果
Figure BDA0002375963990000112
则认为存在舰船目标，或者，如果
Figure BDA0002375963990000113
则认为存在舰船目标，其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
第一确定模块204，用于当基于预处理结果判断舰船目标存在时，基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；
然后，进一步根据得到的预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置。
具体的，对
Figure BDA0002375963990000114
求出舰船目标的最大值，记作
Figure BDA0002375963990000115
最大值的序号记为Positionmax。
然后，计算出舰船目标的左边界：
以最大值的序号位置按照向左方向进行滚动计算均值，如果满足
Figure BDA0002375963990000116
也就是大于一定的值，则认为属于舰船目标区域，否则认为左边界，终止边界计算：
其中，L为计算尺寸，也就计算连续2*L+1个距离单元，k为变量，Th3为第三门限阈值。舰船目标右边界的计算方法同上。按照上述方法计算的舰船目标左边界记作Positionleft，右边界记作Positionright，根据舰船目标的边界令边界内的值更新为海噪声均值Noise大小，重新计算高分辨距离像的期望并更新，直至不存在舰船目标。
第二确定模块205，用于基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
在基于预处理结果和海噪声均值确定出舰船目标位置后，进一步根据舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性。
具体的，假设得到舰船目标的数量为Q个，按照舰船目标边界位置的顺序进行排序，可表示为：
Tempj(i)＝(Positionleft,Positionright)
其中：i＝1,...,Q。
在实际成像过程中，由于信号噪声以及地球曲率的影响，造成了部分舰船目标分化为两个部分，这样就容易误判出舰船目标为两个，因此需要对此进行重新判断是否为同一个舰船目标。对于两个相邻舰船目标的计算如下所示：
以计算第i个和第i+1个为例说明，判断目标之间是否为同一个目标，当
Figure BDA0002375963990000121
或
Figure BDA0002375963990000122
或
Tempj(i+1).Positionright-Tempj(i).Positionleft≤Th6
或
Figure BDA0002375963990000123
或
Figure BDA0002375963990000124
则认为为同一个舰船目标。通过此方法计算，舰船目标数目设为Q'。
则第j幅像的舰船目标个数可表示为：
Num(j)＝Q'。
其中，Th4为第四门限阈值，Th5为第五门限阈值，Th6为第六门限阈值，Th7为第七门限阈值，Th8为第八门限阈值，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值。
第三确定模块206，用于基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。
最后，根据上述步骤得到第j幅像的舰船目标数目信息，记作Num(j)，统计出这组像的数目分布：[Num(1),Num(2),......,Num(R)]，其中，R为高分辨距离像的个数。
然后，根据数目分布统计出含有相同数目的个数[A1,A2,......,AQ]，根据统计结果，设最多个数为Ax，则相应的舰船数目置信度可定义为：
Figure BDA0002375963990000131
综上所述，本发明当需要对舰船目标数目进行自动判别时，首先对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；然后基于预处理结果计算海噪声均值，基于预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：基于预处理结果和海噪声均值确定舰船目标位置；基于舰船目标位置和海噪声均值确定舰船目标之间的关联性，基于舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。本发明能够有效准确的根据舰船目标高分辨率距离像的特点进行目标数目的自动估计，能够有效提高操作员的工作效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断方法，其特征在于，包括：
对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
基于所述预处理结果计算海噪声均值；
基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在，若是，则：
基于所述预处理结果和所述海噪声均值确定舰船目标位置；
基于所述舰船目标位置和所述海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
基于所述舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果，包括：
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像；
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理；
对归一化后的高分辨距离像求期望。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像，包括：
基于公式
Figure FDA0003224942560000011
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像Tj(i)；
所述对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，包括：
基于公式
Figure FDA0003224942560000012
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，得到归一化后的高分辨距离像
Figure FDA0003224942560000013
所述对归一化后的高分辨距离像求期望，包括：
基于公式
Figure FDA0003224942560000021
对归一化后的高分辨距离像求期望，得到期望值
Figure FDA0003224942560000022
其中，Pj(k)表示第j幅高分辨距离像，M表示平滑的尺度常数，k表示变量，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值，i＝1，...，N，N为距离单元数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理结果计算海噪声均值，包括：
基于公式
Figure FDA0003224942560000023
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在，包括：
判断是否
Figure FDA0003224942560000024
或是否
Figure FDA0003224942560000025
其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
6.一种基于宽带雷达HRRP舰船目标数目自动判断***，其特征在于，包括：
预处理模块，用于对高分辨距离像进行预处理，得到预处理结果；
计算模块，用于基于所述预处理结果计算海噪声均值；
判断模块，用于基于所述预处理结果判断舰船目标是否存在；
第一确定模块，用于当基于所述预处理结果判断舰船目标存在时，基于所述预处理结果和所述海噪声均值确定舰船目标位置；
第二确定模块，用于基于所述舰船目标位置和所述海噪声均值确定舰船目标之间的关联性；
第三确定模块，用于基于所述舰船目标之间的关联性确定舰船目标个数及置信度。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述预处理模块包括：
平滑处理单元，用于对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像；
归一化处理单元，用于对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理；
期望计算单元，用于对归一化后的高分辨距离像求期望。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述平滑处理单元具体用于：
基于公式
Figure FDA0003224942560000031
对高分辨距离像进行滚动平滑处理，得到平滑后的高分辨距离像Tj(i)；
所述归一化处理单元，具体用于基于公式
Figure FDA0003224942560000032
对所述平滑后的高分辨距离像进行归一化处理，得到归一化后的高分辨距离像
Figure FDA0003224942560000033
所述期望计算单元，具体用于基于公式
Figure FDA0003224942560000034
对归一化后的高分辨距离像求期望，得到期望值
Figure FDA0003224942560000035
其中，Pj(k)表示第j幅高分辨距离像，M表示平滑的尺度常数，k表示变量，Max()表示Tj(i)这幅像的最大值，i＝1，...，N，N为距离单元数。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，计算模块具体用于：
基于公式
Figure FDA0003224942560000036
计算海噪声均值，其中，L为计算尺寸，Min()表示最小值，即连续2*L+1个距离单元均值的最小值。
10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述判断模块具体用于：
判断是否
Figure FDA0003224942560000041
或是否
Figure FDA0003224942560000042
其中，Th1表示第一门限阈值，Th2表示第二门限阈值。
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