The invention relates to a person vehicle recognition method based on four-dimensional information weight, belonging to the technical field of radar target recognition. Including: 1. Cache the tracking data of X targets; 2. Calculate x normalized RCS values; 3. Analyze the spectrum of radar target echo after MTD, find the maximum peak position of the target, and calculate the number of other peaks of the target echo within \u00b1 n point of the position; 4. Calculate the first-order moment M of normalized RCS
【技术实现步骤摘要】
一种基于四维信息权重的人车识别方法
本专利技术涉及一种基于四维信息权重的人车识别方法,属于雷达目标识别
技术介绍
雷达进行目标识别时,常规识别方式是:(1)利用目标的幅度和速度信息,当目标低速运动时,基本靠幅度信息来区分人和车,而幅度的起伏会导致识别结果特别不稳定。而本专利技术正是对这些方法的缺陷进行改进,采用多维信息来提高识别概率和稳定性,主要利用目标的四个维度信息,分别为归一化RCS一阶矩、归一化RCS二阶矩、谱峰数和速度。(2)采用小波变换、微多普勒、基于极化等先进方法进行目标识别,这些方法识别概率较高,但是运算量大。经过仿真及实测,发现1:统计目标的归一化RCS一阶矩的值后,发现人正常情况下比车小;2:统计归一化RCS二阶矩的值,发现人正常情况下比车小;3:速度大于8m/s,发现目标是车的概率较大;4:统计后发现人的谱峰数正常情况下比车多;但是这些信息都没有绝对的分界线,如何利用好这四个维度信息并使识别概率达到最佳成为本申请的目标。本申请拟基于雷达方程和目标的多普勒频谱信息,利用多维信息联合进而分别计算目标判为人和车的概率值,然后去比较这两个值得出最终的识别结果。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对当前目标识别利用目标信息不全面导致目标识别概率不理想的情况,提出了一种基于四维信息权重的人车识别方法。一种基于四维信息权重的人车识别方法,包括如下步骤:步骤一、目标进入跟踪模式下,缓存X次目标的跟踪数据;其中,X的取值范围为大于10小于等于50 ...
【技术保护点】
1.一种基于四维信息权重的人车识别方法,其特征在于:包括如下步骤:/n步骤一、目标进入跟踪模式下,缓存X次目标的跟踪数据;/n其中,每次缓存的目标跟踪数据中均包含如下信息:目标幅度A、距离D、谱峰数P以及速度V;/n其中,目标幅度A为回波做完MTD后的模值,速度V为估计的目标运动实际速度;/n步骤二、根据公式(1)计算步骤一中的每一次目标跟踪数据的归一化RCS值σ,得出X个归一化RCS值:/n
【技术特征摘要】
1.一种基于四维信息权重的人车识别方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤一、目标进入跟踪模式下,缓存X次目标的跟踪数据;
其中,每次缓存的目标跟踪数据中均包含如下信息:目标幅度A、距离D、谱峰数P以及速度V;
其中,目标幅度A为回波做完MTD后的模值,速度V为估计的目标运动实际速度;
步骤二、根据公式(1)计算步骤一中的每一次目标跟踪数据的归一化RCS值σ,得出X个归一化RCS值:
其中,σ为当前跟踪数据的归一化RCS值;K为系数,A为当前跟踪数据的幅度,D为当前跟踪数据的距离,A0为人在距离D0处多次测量统计的幅度值;α为幂次;
步骤三、分析雷达目标回波进行MTD后的谱,找到目标的最大谱峰位置,在目标最大谱峰值位置±N点内计算该目标回波的其他谱峰数目;
其中,统计的谱峰数目,记为P;
步骤四、对步骤二算出的X个归一化RCS值求一阶矩,得到归一化RCS一阶矩Mσ,再对步骤二算出的X个归一化RCS值中的后Y个归一化RCS值求二阶矩,得到归一化RCS二阶矩υσ;
步骤五、将权重H1、H2、H3以及H4分别乘以归一化RCS一阶矩、归一化RCS二阶矩、谱峰数和速度,再带入下列公式(2)和公式(3),计算得到当前缓存的X次跟踪数据判断为人的概率和判断为车的概率:
其中,权重H1、H2、H3以及H4满足如下a)和b)条件:
a)H1>0、H2>0、H3>0以及H4>0;
b)H1+H2+H3+H4=1;
其中,函数f1、f2、f3以及f4分别定...
【专利技术属性】
技术研发人员:田黎育,孙宝鹏,张明发,
申请(专利权)人:北京理工大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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