CN112485783A - 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112485783A CN112485783A CN202011055464.4A CN202011055464A CN112485783A CN 112485783 A CN112485783 A CN 112485783A CN 202011055464 A CN202011055464 A CN 202011055464A CN 112485783 A CN112485783 A CN 112485783A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- motion parameter
- unit data
- detection
- frame
- 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.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 215
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 29
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 25
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 7
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 claims description 6
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- BULVZWIRKLYCBC-UHFFFAOYSA-N phorate Chemical compound CCOP(=S)(OCC)SCSCC BULVZWIRKLYCBC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
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
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
-
- 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
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
- G01S13/56—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds for presence detection
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
本申请涉及一种目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过获取一帧雷达回波信号；将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，用第二门限值检测得到第二检测目标，这样，第一级门限过滤了大量无目标的参数区域，使得第二级门限检测时，参数搜索范围缩小，实现了调频连续波雷达的微弱机动目标探测，保证了目标探测的实时性及准确性，且降低了运算开销。
Description
技术领域
本申请涉及雷达技术领域及目标识别技术领域，特别是涉及一种目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着雷达***以及目标探测技术的发展，针对微弱机动目标的探测成为雷达的研究热点。长时间相参积累技术是一种针对微弱机动目标有效的探测技术，提高在低信噪比下的检测能力。
但是，在FMCW雷达(Frequency Modulated Continuous Wave Radar，调频连续波雷达)对运动目标长时间观测中，目标运动会跨距离单元和跨多普勒单元，导致距离走动和多普勒走动，即使目标匀速运动，但是FMCW雷达独有的距离-速度耦合现象，使距离走动和多普勒走动依旧存在。
目前针对脉冲多普勒雷达的微弱目标检测提出了很多算法，由于脉冲多普勒雷达与调频连续波雷达的工作原理不同，目前基于脉冲多普勒雷达的微弱目标检测算法并不适用于调频连续波雷达。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质，能够实时探测调频连续波雷达的微弱机动目标。
一种目标探测方法，该方法包括：
获取一帧雷达回波信号；
将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
在其中一个实施例中，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：
将一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
在其中一个实施例中，根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：
确定第一目标单元数据的归一化值；
根据该第一目标单元数据的归一化值在该目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；
将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
在其中一个实施例中，该第一参照集合的确定，包括：
获取多帧雷达回波信号；
将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；
将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
在其中一个实施例中，将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：
将该一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
在其中一个实施例中，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：
将第二参照集合中小于该第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
在其中一个实施例中，该第二参照集合的确定，包括：
将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；
将每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
一种目标探测装置，该装置包括：
获取模块，用于获取一帧雷达回波信号；
第一确定模块，用于将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
第一检测模块，用于根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
第二确定模块，用于将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
第二检测模块，用于根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：
获取一帧雷达回波信号；
将该一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
一种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下步骤：
获取一帧雷达回波信号；
将该一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
上述目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取一帧雷达回波信号；而后，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；再根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；接着，将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；最后，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，这样，第一级门限过滤了大量无目标的参数区域，使得第二级门限检测时，参数搜索范围缩小，实现了调频连续波雷达的微弱机动目标探测，保证了目标探测的实时性及准确性，且降低了运算开销。
附图说明
图1为一个实施例中目标探测方法的应用环境图；
图2为一个实施例中目标探测方法的流程示意图；
图3为一个实施例中目标探测方法的原理示意图；
图4为另一个实施例中目标探测方法的原理示意图；
图5为另一个实施例中目标探测方法的原理示意图；
图6为一个实施例中目标探测装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的目标探测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种目标探测方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取一帧雷达回波信号。
其中，雷达是用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置，例如，雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率、方位、高度等信息，雷达回波信号是指雷达接收自身对目标发射的电磁波并经过目标反射回来的回波信号。
具体地，雷达在应用场景中对目标发射电磁波，并接收目标反射回来的回波信号，终端实时获取一帧雷达回波信号。其中，应用场景可以是机场场面、天空、平原、陆地边境等具有背景杂波平稳或具有变化慢特点的场景。这里的雷达是指FMCW雷达(FrequencyModulated Continuous Wave Radar，调频连续波雷达)，FMCW雷达是通过对连续波进行频率调制，根据发射信号和回波信号的频率差、相位差来获取目标信息的一种雷达体制，FMCW雷达发射功率低，不易被截获，而且FMCW雷达工作电压就比较低，不需要使用高功率、高电压器件，因此结构简单，体积较小、重量较轻、成本较低。目标可以是不同类型的无人机，也可以是其他目标，在此不做限定。回波信号是指IQ(In-phase Quadrature，同向正交信号)两路回波信号。
步骤204，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域。
具体地，当终端获取到一帧雷达接收的回波信号后，对这帧雷达回波信号进行第一次预处理，优选地，第一次预处理可以是是二维快速傅里叶变换，将这一帧雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，将应用场景内各个方位上的数据变换到f-fm(快频率-慢频率)平面上，得到第一目标单元数据，快频率-慢频率平面上有多个单元数据，第一目标单元数据包含了快频率-慢频率平面上的各个单元数据。然后计算快频率-慢频率平面上各个单元数据的模值平方，并将各个单元数据的模值平方进行归一化，在第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域，例如，根据f-fm平面上各个单元内第i行，第j列数据模值平方|xij|2的归一化值
在距离-速度参数空间内搜索，针对每一个距离-速度信息(R0,v0)，在f-fm平面上确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域Ω(R0,v0)。
其中，(R0,v0)是通过在搜索空间内进行逐一搜索得到的。假设雷达最大观测距离为Rmax，最大观测速率为vmax。假设有目标(R0,v0)存在于搜索空间，即R0∈[0,Rmax],v0∈[-vmax,vmax]，那么在该空间内搜索所有可能的(R0,v0)，R0的集合为
v0的集合为
ΔR，Δv分别是距离搜索步进和速度搜索步进，round(·)是取整函数。
假设一次观测发射M个脉冲，慢时间tm＝mT(m＝0,1,…M-1)，快时间
T是脉冲周期。根据FMCW原理，则第m个脉冲中的快频率峰值频率为
慢频率峰值与快时间
的关系为
其中Tchirp是脉冲持续时间。在第一个脉冲中(m＝0)快频率峰值位于
在最后一个脉冲中(m＝M-1)快频率峰值位于
慢频率峰值起始于
时刻，位置位于
慢频率峰值截止于
时刻，位置位于
对于数字***，设快频率间隔
fs是采样率，Nf是FFT点数；慢频率间隔
快频率数字化后的集合为
慢频率数字化后的集合为{fm|fm(r)＝rΔfm,r＝0,1,……M-1}。由于目标的飞行方向(远离雷达或接近雷达)、慢频率存在频率迷糊、慢频率峰值范围存在跨奈奎斯特域等因素，都会影响目标运动的参数区域Ω(R0,v0)，目标运动的区域Ω(R0,v0)分下列四中情况确定。
情况1：目标远离，不跨奈奎斯特域。
此时，v0>0，快频率峰值的范围等于
这里k是线性调频率，f0是载频，c是光速；目标在快频率维度上跨越单元范围是
由于不跨奈奎斯特域，即
则目标在慢频率维度上跨越单元范围是
mod(·，M)是除以M的余数。那么在快频率-慢频率平面上确定目标运动的区域Ω(R0,v0)表示为
情况2：目标飞远，跨奈奎斯特域。
此时，v0>0，快频率峰值的范围等于
目标在快频率维度上跨越单元范围是
由于跨奈奎斯特域，即
则目标在慢频率维度上跨越单元范围是
那么在快频率-慢频率平面上确定目标运动的区域Ω(R0,v0)表示为
情况3：目标飞近，不跨奈奎斯特域。
此时，v0<0，快频率峰值的范围等于
目标在快频率维度上跨越单元范围是
由于不跨奈奎斯特域，即
则目标在慢频率维度上跨越单元范围是
那么在快频率-慢频率平面上确定目标运动的区域Ω(R0,v0)表示为
情况4：目标飞近，跨奈奎斯特域。
此时，v0<0，快频率峰值的范围等于
目标在快频率维度上跨越单元范围是
由于跨奈奎斯特域，即
则目标在慢频率维度上跨越单元范围是
那么在快频率-慢频率平面上确定目标运动的区域Ω(R0,v0)表示为
步骤206，根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间。
具体地，根据在快频率-慢频率平面上确定的目标运动参数的区域Ω(R0,v0)得到区域内各个单元数据的归一化和，根据各个单元数据的归一化和与第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间其中，第一检测目标是指疑似参数目标。第一门限值可以实现恒虚警检测，假设集合
中的元素个数分别为Na。由于观测数据足够多，可以认为
是第一级门限检测的虚警率。通常情况，第一门限值γ1取值较小，即虚警率较大，目的是滤除大量无目标的参数区域，减小第二级门限检测的计算量，且不滤除有目标的参数区域。
步骤208，将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
具体地，将终端获取到的IQ两路回波信号在疑似目标的参数空间中进行第二次预处理，优选地，第二次预处理可以是调频连续波雷达的Radon-Fourier(拉东傅里叶)变换，将应用场景内各个方位上的数据变换到R-v(距离-速度)平面上，得到第二目标单元数据，R-v平面上有多个单元数据，第二目标单元数据包含了R-v平面上的各个单元数据。然后计算R-v平面上疑似目标参数单元变换结果的模值。
步骤210，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
具体地，根据R-v平面上疑似目标参数单元变换结果的模值和第二门限值检测得到第二检测目标，其中，第二检测目标是指参数目标。第二门限值可以实现恒虚警检测，假设集合
中的元素个数Nb。由于观测数据足够多，可以认为
是第二级门限检测的虚警率。通常情况，第二门限值γ2取值较大，即虚警率较小，目的是准确地检测目标。
上述目标探测方法中，通过获取一帧雷达回波信号；而后，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；再根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；接着，将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；最后，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，这样，第一级门限过滤了大量无目标的参数区域，使得第二级门限检测时，参数搜索范围缩小，实现了调频连续波雷达的微弱机动目标探测，保证了目标探测的实时性及准确性，且降低了运算开销。
在一个实施例中，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：
将一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
具体地，FMCW雷达在应用场景中对目标发射电磁波，接收目标反射回来的IQ两路回波信号，终端获取一帧IQ两路回波信号，并将这一帧IQ两路回波信号经过2D-FFT变换(2DFast Fourier Transform，二维快速傅里叶变换)，将一帧IQ两路回波信号变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据，第一目标单元数据包含了快频率-慢频率平面上的所有单元数据。
在一个实施例中，根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：
确定第一目标单元数据的归一化值；
根据该第一目标单元数据的归一化值在该目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；
将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
具体地，计算快频率-慢频率平面上各个单元内第i行，第j列的数据模值平方|xij|2的归一化值
然后计算目标的运动参数区域内计算各个单元数据归一化和
将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和
的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到疑似目标，否则认为无目标；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
在一个实施例中，该第一参照集合的确定，包括：
获取多帧雷达回波信号；
将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；
将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
具体地，如图3和图4所示，终端获取应用场景中多帧FMCW雷达IQ两路回波信号，将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行二维快速傅里叶变换，将应用场景内各个方位上的数据变换到f-fm平面上，得到第一目标单元数据。然后计算快频率-慢频率平面上各个单元数据的方差
然后计算每帧数据f-fm平面中各个单元数据模值平方|Aij|2，计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和
最后将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合
其中，多帧数据的方差
的确定过程如下：假设f-fm平面上第i行，第j列单元中的一个样本包含N次观测值s1,s2,…sN，则样本方差
其中样本均值
*代表共轭。这里的sn是第n次观测，也就是第n帧数据2D-FFT变换后，f-fm平面上第i行，第j列单元中的数值。
在一个实施例中，将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：
将该一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
具体地，终端获取一帧FMCW雷达IQ两路回波信号，并将这一帧IQ两路回波信号经过调频连续波雷达的Radon-Fourier变换，将一帧IQ两路回波信号变换到R-v平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数，R-v平面上有多个单元数据，第二目标单元数据包含了R-v平面上的各个单元数据。
在一个实施例中，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：
将第二参照集合中小于该第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
具体地，根据R-v平面上疑似目标参数单元变换结果的模值
和第二门限值γ2检测得到第二检测目标，其中，第二检测目标是指参数目标。将该第二参照集合中小于疑似目标参数单元变换结果的模值
的元素数目与第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到参数目标，否则认为无目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
在一个实施例中，该第二参照集合的确定，包括：
将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；
将每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
具体地，如图5所示，将终端获取到的IQ两路回波信号在疑似目标的参数空间中进行FMCW雷达的Radon-Fourier变换，将应用场景内各个方位上的数据变换到R-v(距离-速度)平面上，得到第二目标单元数据，并记录R-v平面上疑似目标参数单元变换结果的模值
然后将每一帧雷达回波信号处理得到的模值
进行汇合，得到第二参照集合
FMCW雷达的Radon-Fourier变换的处理过程如下：对一帧雷达回波信息做dechirp处理；在一帧数据中，根据距离-速度搜索参数(R0,v0)，确定各脉冲中待处理数据的位置；构造相位补偿函数，消除多普勒相位和距离-速度耦合相位；各脉冲中待处理数据与相位补偿函数做内积。
Radon-Fourier变换处理过程的数学表达如下：
其中：
上式反映了第p个距离单元R0(p)、第q个速度单元v(q)对应的Radon-Fourier值RFT(p,q)等于M个脉冲的dechirp频谱Sd(·)与相位补偿函数Hd(·)乘积和，其中Sd(m,npeak)代表第m个脉冲经过dechirp后的第npeak个快频率单元。Hd(p,q,m)代表第m个脉冲下第p个距离单元R0(p)、第q个速度单元v(q)对应的相位补偿值。f0是载频，c是光速，T是脉冲重复周期，k是线性调频率，Rmax是最大搜索距离，vmax是最大搜索速度，ΔR是搜索距离步进，Δv是搜索速度步进，Δf是dechirp中FFT频率间隔。
根据距离-速度搜索参数(R0,v0)确定各脉冲中待处理数据的位置的过程如下：假设目标的假设距离-速度信息(R0,v0)，则根据FMCW原理，经过dechirp处理后，峰值位于第
个快频率单元，这里的k是线性调频率，f0是载频，c是光速，Δf是dechirp中FFT频率间隔。由于目标运动产生距离走动，则在第m个脉冲中(m＝0,1,…M-1，一次观测发射M个脉冲)，峰值位于
npeak仅取决于未知信息(R0,v0)，这样就根据距离-速度搜索参数(R0,v0)确定各脉冲中待处理数据的位置。
本实施例中，通过获取一帧雷达回波信号；而后，将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；再根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；接着，将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；最后，根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，这样，第一级门限过滤了大量无目标的参数区域，使得第二级门限检测时，参数搜索范围缩小，实现了调频连续波雷达的微弱机动目标探测，保证了目标探测的实时性及准确性，且降低了运算开销。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种目标探测装置，包括：获取模块602、第一确定模块604、第一检测模块606、第二确定模块608和第二检测模块610，其中：
获取模块602，用于获取一帧雷达回波信号。
第一确定模块604，用于将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在所述第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域。
第一检测模块606，用于根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间。
第二确定模块608，用于将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
第二检测模块610，用于根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
在一个实施例中，第一确定模块604将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：将一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
在一个实施例中，第一检测模块606根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：确定第一目标单元数据的归一化值；根据该第一目标单元数据的归一化值在该目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
在一个实施例中，该第一参照集合的确定，包括：获取模块602获取多帧雷达回波信号；第一确定模块604将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
在一个实施例中，第二确定模块608将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：将该一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
在一个实施例中，第二检测模块610根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：将第二参照集合中小于该第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
在一个实施例中，该第二参照集合的确定，包括：第二确定模块608将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
关于目标探测装置的具体限定可以参见上文中对于目标探测方法的限定，在此不再赘述。上述目标探测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种目标探测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取一帧雷达回波信号；
将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：将一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：确定第一目标单元数据的归一化值；根据该第一目标单元数据的归一化值在该目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取多帧雷达回波信号；将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：将该一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：将第二参照集合中小于该第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：该第二参照集合的确定，包括：将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取一帧雷达回波信号；
将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：将一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：确定第一目标单元数据的归一化值；根据该第一目标单元数据的归一化值在该目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；将该第一参照集合中小于该第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取多帧雷达回波信号；将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在该第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；计算该目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将该一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：将该一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据该第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：将第二参照集合中小于该第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：该第二参照集合的确定，包括：将多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；将每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种目标探测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取一帧雷达回波信号；
将所述一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在所述第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
将所述一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录所述第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
根据所述第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述一帧雷达回波信号进行第一次预处理，包括：
将所述一帧雷达回波信号用二维快速傅里叶变换变换到快频率-慢频率平面上，得到第一目标单元数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间，包括：
确定第一目标单元数据的归一化值；
根据所述第一目标单元数据的归一化值在所述目标运动参数的区域内得到第一目标单元数据的归一化和；
将所述第一参照集合中小于所述第一目标单元数据的归一化和的元素数目与第一门限值进行比较，若第一目标参数数目大于第一门限值，则检测到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；其中，第一参照集合记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和的集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一参照集合的确定，包括：
获取多帧雷达回波信号；
将所述多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号分别进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在所述第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
计算所述目标运动参数的区域内第一目标单元数据的归一化和，得到参照归一化和；
将所述每一帧雷达回波信号处理得到的参照归一化和进行汇合，得到第一参照集合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，包括：
将所述一帧雷达回波信号在在存在第一检测目标的运动参数空间中用调频连续波雷达的拉东傅里叶变换变换到距离-速度平面上，得到第二目标单元数据，记录所述第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标，包括：
将第二参照集合中小于所述第一检测目标的模值参数的元素数目第二门限值进行比较，若第二目标参数数目大于第二门限值，则检测到第二检测目标；其中，第二参照集合中记载的是多帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数的集合。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二参照集合的确定，包括：
将所述多帧雷达回波信号中的每一帧雷达回波信号进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录所述第二目标单元数据中第一检测目标的参照模值参数；
将所述每一帧雷达回波信号处理得到的参照模值参数进行汇合，得到第二参照集合。
8.一种目标探测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取一帧雷达回波信号；
第一确定模块，用于将所述一帧雷达回波信号进行第一次预处理，得到第一目标单元数据，在所述第一目标单元数据中确定运动参数空间内每个运动参数对应的目标运动参数的区域；
第一检测模块，用于根据目标运动参数的区域和第一门限值检测得到第一检测目标，并确定存在第一检测目标的运动参数空间；
第二确定模块，用于将一帧雷达回波信号在存在第一检测目标的运动参数空间中进行第二次预处理，得到第二目标单元数据，记录该第二目标单元数据中第一检测目标的模值参数；
第二检测模块，用于根据所述第一检测目标的模值参数和第二门限值检测得到第二检测目标。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011055464.4A CN112485783B (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011055464.4A CN112485783B (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112485783A true CN112485783A (zh) | 2021-03-12 |
| CN112485783B CN112485783B (zh) | 2024-05-10 |
Family
ID=74921031
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011055464.4A Active CN112485783B (zh) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112485783B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113302511A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-08-24 | 华为技术有限公司 | 一种干扰处理方法和装置 |
| CN113687358A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市万集科技有限公司 | 目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113985393A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 一种目标检测方法、装置及*** |
Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4930513A (en) * | 1988-07-26 | 1990-06-05 | U.S. Philips Corporation | Two dimensional processing of pulsed Doppler signals |
| US20020030623A1 (en) * | 2000-06-06 | 2002-03-14 | Orhan Arikan | System and method for detection and tracking of targets |
| US20070167729A1 (en) * | 2005-09-22 | 2007-07-19 | Mistretta Charles A | Highly constrained magnetic resonance spectroscopy image reconstruction method |
| EP1939647A2 (en) * | 2000-06-06 | 2008-07-02 | Altratek, Inc. | System and method for detection and tracking of targets |
| CN102866391A (zh) * | 2012-09-05 | 2013-01-09 | 中北大学 | 基于短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换的多目标检测方法 |
| CN103344949A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-10-09 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于Radon-线性正则模糊函数的雷达微弱动目标检测方法 |
| CN103399310A (zh) * | 2013-08-07 | 2013-11-20 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于相位差分Radon-Lv分布的雷达微弱动目标检测方法 |
| US20140159947A1 (en) * | 2012-12-06 | 2014-06-12 | Yao-Hwa Wen | Processing method for fmcw radar signal with dual pulse repetition frequency |
| CN104237866A (zh) * | 2014-10-13 | 2014-12-24 | 武汉中原电子集团有限公司 | 一种改进的船载线性调频连续波雷达恒虚警检测方法 |
| CN104459661A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-03-25 | 零八一电子集团有限公司 | 检测快速火炮类微弱目标的方法 |
| CN104502906A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国民航大学 | 基于rmdcft的空间超高速机动目标检测方法 |
| CN105652258A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-06-08 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 多项式拉东-多项式傅里叶变换的高超声速目标检测方法 |
| JP2016170023A (ja) * | 2015-03-12 | 2016-09-23 | 株式会社東芝 | レーダ装置及びレーダ信号処理方法 |
| CN106646447A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 武汉雷博合创电子技术有限公司 | 基于线性调频连续波的雷达目标长时间积累检测方法 |
| US20180018757A1 (en) * | 2016-07-13 | 2018-01-18 | Kenji Suzuki | Transforming projection data in tomography by means of machine learning |
| CN107886121A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-06 | 北京清瑞维航技术发展有限公司 | 基于多波段雷达的目标识别方法、装置及*** |
| CN108226929A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-29 | 北京航空航天大学 | 一种正侧视sar慢速目标的检测方法及检测*** |
| CN108761404A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-11-06 | 电子科技大学 | 一种基于二次相位函数参数估计及补偿的改进算法 |
| CN109001708A (zh) * | 2018-08-05 | 2018-12-14 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法 |
| CN109035304A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-18 | 北京清瑞维航技术发展有限公司 | 目标跟踪方法、介质、计算设备和装置 |
| CN109143184A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-01-04 | 北京理工大学 | 一种扫描雷达的双门限检测方法 |
| CN109188385A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 西安电子科技大学 | 杂波背景下的高速微弱目标检测方法 |
| CN109787620A (zh) * | 2017-11-10 | 2019-05-21 | 深圳市中兴微电子技术有限公司 | 一种基于数字分频器的校准频率的方法及装置 |
| CN110361734A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-10-22 | 北京无线电测量研究所 | 微弱动目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110443138A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-12 | 东南大学 | 基于车载毫米波雷达联合svm和cnn多目标分类方法 |
| CN110824439A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-21 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种雷达目标快速长时间相参积累方法 |
| CN110907929A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-24 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于双门限检测的车载雷达目标检测方法及装置 |
| CN111316126A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-06-19 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 目标探测方法、雷达、车辆以及计算机可读存储介质 |
| CN111352102A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-06-30 | 重庆邮电大学 | 一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置 |
| CN111443334A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-24 | 中山大学 | 基于ieemd的目标微动参数估计方法、***、装置及存储介质 |
-
2020
- 2020-09-29 CN CN202011055464.4A patent/CN112485783B/zh active Active
Patent Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4930513A (en) * | 1988-07-26 | 1990-06-05 | U.S. Philips Corporation | Two dimensional processing of pulsed Doppler signals |
| US20020030623A1 (en) * | 2000-06-06 | 2002-03-14 | Orhan Arikan | System and method for detection and tracking of targets |
| EP1939647A2 (en) * | 2000-06-06 | 2008-07-02 | Altratek, Inc. | System and method for detection and tracking of targets |
| US20070167729A1 (en) * | 2005-09-22 | 2007-07-19 | Mistretta Charles A | Highly constrained magnetic resonance spectroscopy image reconstruction method |
| CN102866391A (zh) * | 2012-09-05 | 2013-01-09 | 中北大学 | 基于短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换的多目标检测方法 |
| US20140159947A1 (en) * | 2012-12-06 | 2014-06-12 | Yao-Hwa Wen | Processing method for fmcw radar signal with dual pulse repetition frequency |
| CN103344949A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-10-09 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于Radon-线性正则模糊函数的雷达微弱动目标检测方法 |
| CN103399310A (zh) * | 2013-08-07 | 2013-11-20 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 基于相位差分Radon-Lv分布的雷达微弱动目标检测方法 |
| CN104459661A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-03-25 | 零八一电子集团有限公司 | 检测快速火炮类微弱目标的方法 |
| CN104237866A (zh) * | 2014-10-13 | 2014-12-24 | 武汉中原电子集团有限公司 | 一种改进的船载线性调频连续波雷达恒虚警检测方法 |
| CN104502906A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国民航大学 | 基于rmdcft的空间超高速机动目标检测方法 |
| JP2016170023A (ja) * | 2015-03-12 | 2016-09-23 | 株式会社東芝 | レーダ装置及びレーダ信号処理方法 |
| CN105652258A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-06-08 | 中国人民解放军海军航空工程学院 | 多项式拉东-多项式傅里叶变换的高超声速目标检测方法 |
| US20180018757A1 (en) * | 2016-07-13 | 2018-01-18 | Kenji Suzuki | Transforming projection data in tomography by means of machine learning |
| CN106646447A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-05-10 | 武汉雷博合创电子技术有限公司 | 基于线性调频连续波的雷达目标长时间积累检测方法 |
| CN107886121A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-06 | 北京清瑞维航技术发展有限公司 | 基于多波段雷达的目标识别方法、装置及*** |
| CN109787620A (zh) * | 2017-11-10 | 2019-05-21 | 深圳市中兴微电子技术有限公司 | 一种基于数字分频器的校准频率的方法及装置 |
| CN108226929A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-29 | 北京航空航天大学 | 一种正侧视sar慢速目标的检测方法及检测*** |
| CN108761404A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-11-06 | 电子科技大学 | 一种基于二次相位函数参数估计及补偿的改进算法 |
| CN109001708A (zh) * | 2018-08-05 | 2018-12-14 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于分级积累检测的雷达机动目标快速精细化处理方法 |
| CN109035304A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-18 | 北京清瑞维航技术发展有限公司 | 目标跟踪方法、介质、计算设备和装置 |
| CN109188385A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 西安电子科技大学 | 杂波背景下的高速微弱目标检测方法 |
| CN109143184A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-01-04 | 北京理工大学 | 一种扫描雷达的双门限检测方法 |
| CN111316126A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-06-19 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 目标探测方法、雷达、车辆以及计算机可读存储介质 |
| CN110443138A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-12 | 东南大学 | 基于车载毫米波雷达联合svm和cnn多目标分类方法 |
| CN110361734A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-10-22 | 北京无线电测量研究所 | 微弱动目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110824439A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-21 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种雷达目标快速长时间相参积累方法 |
| CN110907929A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-24 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于双门限检测的车载雷达目标检测方法及装置 |
| CN111443334A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-24 | 中山大学 | 基于ieemd的目标微动参数估计方法、***、装置及存储介质 |
| CN111352102A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-06-30 | 重庆邮电大学 | 一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| LONGHUI WANG 等: ""Radon-Fourier Transform in FMCW Radar"", 《2020 IEEE RADAR CONFERENCE (RADARCONF20)》, 25 September 2020 (2020-09-25), pages 1 - 6 * |
| LONGHUI WANG: ""Searching Velocity Fourier Transform: A Novel Focus-Before-Detection Algorithm in FMCW Radar "", 2020 IEEE RADAR CONFERENCE (RADARCONF20), 25 September 2020 (2020-09-25), pages 1 - 6 * |
| 朱政: ""基于线性调频的多目标测距***硬件设计和实现"", 《中国优秀硕士论文全文数据库》, 15 February 2018 (2018-02-15) * |
| 潘超: ""长线列红外成像搜索***技术研究"", 《中国优秀硕士论文全文数据库》, 15 June 2020 (2020-06-15) * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113302511A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-08-24 | 华为技术有限公司 | 一种干扰处理方法和装置 |
| CN113302511B (zh) * | 2021-03-31 | 2022-05-24 | 华为技术有限公司 | 一种干扰处理方法和装置 |
| CN113687358A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市万集科技有限公司 | 目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113985393A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 一种目标检测方法、装置及*** |
| CN113985393B (zh) * | 2021-10-25 | 2024-04-16 | 南京慧尔视智能科技有限公司 | 一种目标检测方法、装置及*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112485783B (zh) | 2024-05-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112485783B (zh) | 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| EP1485729B1 (en) | System and method for target signature calculation and recognition | |
| Zhou et al. | Pseudo-spectrum based speed square filter for track-before-detect in range-Doppler domain | |
| CN108020834B (zh) | 基于改进edpca的运动目标检测方法、装置及电子设备 | |
| Zhou et al. | Hough transform‐based large micro‐motion target detection and estimation in synthetic aperture radar | |
| Sun et al. | Track-to-track association based on maximum likelihood estimation for T/RR composite compact HFSWR | |
| CN113109797B (zh) | 调频连续波凝视雷达的目标探测方法、装置和计算机设备 | |
| Chen et al. | LFM signal detection and estimation based on deep convolutional neural network | |
| CN113093187B (zh) | 一种无道路信息辅助的csar地面动目标跟踪方法 | |
| Fang et al. | E 2 DTF: An End-to-End Detection and Tracking Framework for Multiple Micro-UAVs With FMCW-MIMO Radar | |
| CN113419238A (zh) | 基于毫米波雷达的山体滑坡监测方法、电子设备、存储介质 | |
| CN115877350B (zh) | 一种和差波束体制雷达时变目标角度估计方法和装置 | |
| US20200018821A1 (en) | Object sensing apparatus, object sensing method, and computer readable recording medium | |
| EP3657212A1 (en) | Method and system of decomposition of composite targets on elements of a radar target signature with a super-resolution, using the total signal spectrum | |
| Olbrich et al. | New pre-estimation algorithm for FMCW radar systems using the matrix pencil method | |
| Ni et al. | A novel scan SAR imaging method for maritime surveillance via Lp regularization | |
| Hu et al. | High resolution 3D imaging in MIMO radar with sparse array | |
| Zhang et al. | Application of an improved DPCA algorithm in rock-fall monitoring based on synthetic aperture radar | |
| Xie et al. | Range-dependence compensation method for bistatic STAP radar | |
| CN116256716B (zh) | 基于加权线性拟合的毫米波雷达超分辨方法和*** | |
| Zheng et al. | Multipath False Target Removal for Indoor Localization | |
| CN116027317B (zh) | 一种基于星载宽带雷达的海面舰船目标二维速度估计方法 | |
| CN115932779B (zh) | 基于避障雷达距离多普勒积分的枯树目标检测方法 | |
| Li et al. | Detection, velocity estimation and imaging of fast moving targets using single antenna SAR | |
| Li et al. | Parameter estimation of air maneuvering target for multi-antenna system via reconstructing time samples and signal |
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 |