一种基于概率统计的雷达目标识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于概率统计的雷达目标识别方法，包括：构建基础数据库，所述基础数据库中包含多种目标类型、多项点迹特征、以及各点迹特征在不同取值情况下对各目标类型的概率值；获取当前帧的雷达图像，并在雷达图像上筛选出属于跟踪目标的信号点；获取信号点的分类特征；将信号点的分类特征与基础数据库中的点迹特征进行匹配，确定每一个分类特征对各目标类型的概率值；将各分类特征对同一目标类型的概率值求和，并获取归一化值；将归一化值最大的目标类型作为跟踪目标在当前帧雷达图像中的分类结果。该雷达目标识别方法简单有效、实时性高，且对跟踪目标的分类结果的准确率可高达90%以上，能够满足一定范围内的精度要求。

A method of radar target recognition based on probability and statistics

【技术实现步骤摘要】
一种基于概率统计的雷达目标识别方法
本专利技术涉及雷达检测
，特别涉及一种基于概率统计的雷达目标识别方法。
技术介绍
雷达目标识别是通过分析多帧图像中的点迹测量信息来实现的，目标的点迹测量信息主要包括距离、速度、角度、信号幅值等，基于对点迹测量信息的分析，车辆能够感知周围车辆或其他物体的存在，能够提前进行预警，以使驾驶员及时作出避让。在实际应用过程中往往需要设置检测目标的告警区域、持续时间、方位信息等，而且不同类型的目标所对应的策略也有所不同。因此，尽可能早地对检测到的目标进行分类就显得尤为重要，比如尽早区分出目标是大车、小车还是行人，就能够给驾驶员后续的决策提供关键的依据和充裕的时间，大大降低了事故发生的概率。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述技术问题，提供了一种基于概率统计的雷达目标识别方法，包括构建基础数据库，所述基础数据库中包含多种目标类型、多项点迹特征、以及各点迹特征在不同取值情况下对各目标类型的概率值；获取当前帧的雷达图像，并在雷达图像上筛选出属于跟踪目标的信号点；<br>获取信号点的分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于概率统计的雷达目标识别方法，其特征在于，包括/n构建基础数据库，所述基础数据库中包含多种目标类型、多项点迹特征、以及各点迹特征在不同取值情况下对各目标类型的概率值；/n获取当前帧的雷达图像，并在雷达图像上筛选出属于跟踪目标的信号点；/n获取信号点的分类特征，所述分类特征包括信号点数量、信号点最小分布面积、信号点与雷达的平均相对距离以及信号幅值；/n将信号点的分类特征与基础数据库中的点迹特征进行匹配，确定每一个分类特征对各目标类型的概率值，且同一分类特征对不同目标类型的概率值之和为1；/n将各分类特征对同一目标类型的概率值求和，并获取归一化值；/n将归一化值最大的目标类型作为跟踪目标...

【技术特征摘要】
1.一种基于概率统计的雷达目标识别方法，其特征在于，包括
构建基础数据库，所述基础数据库中包含多种目标类型、多项点迹特征、以及各点迹特征在不同取值情况下对各目标类型的概率值；
获取当前帧的雷达图像，并在雷达图像上筛选出属于跟踪目标的信号点；
获取信号点的分类特征，所述分类特征包括信号点数量、信号点最小分布面积、信号点与雷达的平均相对距离以及信号幅值；
将信号点的分类特征与基础数据库中的点迹特征进行匹配，确定每一个分类特征对各目标类型的概率值，且同一分类特征对不同目标类型的概率值之和为1；
将各分类特征对同一目标类型的概率值求和，并获取归一化值；
将归一化值最大的目标类型作为跟踪目标在当前帧雷达图像中的分类结果。


2.如权利要求1所述一种基于概率统计的雷达目标识别方法，其特征在于，所述基础数据库还包括各目标类型在上一帧雷达图像中所对应的归一化值；在当前帧的雷达图像中，与各目标类型相对应的归一化值的计算包括：
将各分类特征对同一目标类型的概率值求和；
将和值与该目标类型在上一帧雷达图像中对应的归一化值相加，得到概率总和；
将分类特征的种类数加1，作为除数；
将概率总和对除数求平均值，将平均值作为该目标类型在当前帧雷达图像中的归一化值。


3.如权利要求1所述一种基于概率统计的雷达目标识别方法，其特征在于，所述获取当前帧的雷达图像，并在雷达图像上筛选出属于跟踪目标的信号点步骤，包括：
将上一帧雷达图像与当前帧雷达图像进行匹配，利用相应的历史运动状态信息获取跟踪目标在当前帧雷达图像上的预测位置；
利用波门阈值对预测位置内的点迹进行聚类，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：周琼峰，倪如金，
申请(专利权)人：南京市德赛西威汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32