申请/专利权人：重庆交通大学

申请日：2021-08-24

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN113687340B

主分类号：G01S13/04

分类号：G01S13/04;G01S13/72;G01S7/41;G01S7/36;G06F17/14;G06F18/15

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.23#授权;2021.12.10#实质审查的生效;2021.11.23#公开

摘要：本发明涉及运动目标检测技术领域，具体涉及一种基于毫米波雷达的远距离运动目标检测方法，包括：获取用于检测对应远距离运动目标的目标雷达各个天线阵列的差拍信号；然后滤除所述差拍信号中的静止杂波信号；对所述滤波差拍信号进行range‑FFT处理；对range‑FFT处理后的所述滤波差拍信号进行RFT处理，以校正所述滤波差拍信号中远距离目标运动带来的距离走动；对RFT处理后的所述滤波差拍信号进行angle‑FFT处理；对angle‑FFT处理后的所述滤波差拍信号进行PF‑TBD算法处理，以实现对应远距离运动目标的检测和跟踪。本发明中的远距离运动目标检测方法能够保证毫米波雷达的相参积累性能和检测准确性，从而能够保证远距离运动目标检测的效果和效率。

主权项：1.一种基于毫米波雷达的远距离运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取用于检测对应远距离运动目标的目标雷达各个天线阵列的差拍信号；然后滤除所述差拍信号中的静止杂波信号，得到对应的滤波差拍信号；S2：对所述滤波差拍信号进行range-FFT处理，以将所述滤波差拍信号距离维度的时域信号转换到频域上；S3：对range-FFT处理后的所述滤波差拍信号进行RFT处理，以校正所述滤波差拍信号中远距离目标运动带来的距离走动；S4：对RFT处理后的所述滤波差拍信号进行angle-FFT处理，以将所述滤波差拍信号角度维度的时域信号转换到频域上；S5：对angle-FFT处理后的所述滤波差拍信号进行PF-TBD算法处理，以实现对应远距离运动目标的检测和跟踪；进行PF-TBD算法处理时，使用粒子滤波近似状态的后验概率密度，并通过重要性采样和粒子重采样分别定义概率密度函数qxk|Zk和解决粒子权值退化问题；其中，重要权重表示为重要权重的归一化处理表示为进行PF-TBD算法处理时，利用采样的目标样本集合来近似计算目标状态及其存在概率的联合密度；然后将采样得到的粒子分为新生粒子和继续粒子，目标状态可以通过新生粒子和继续粒子的概率密度加权求和得到；所述存在概率表示为两个因子的乘积：pxk,Ek∣Zk＝pxk∣Ek,ZkPEk∣Zk；式中：xk表示目标状态；Zk表示从时间1到k的所有测量值，即Zk＝{zk，k＝1,2，…k}；Ek表示目标存在状态的变量，其值只能取0或者1，取值为0代表目标不存在，取值为1代表存在；化简得到后验概率密度表示为： 式中：L是利用粒子及其权重计算得到的似然函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆交通大学 一种基于毫米波雷达的远距离运动目标检测方法

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