基于距离-角度联合估计的RATM-CFAR检测器及检测方法技术

公开了一种基于距离‑角度联合估计的RATM‑CFAR检测器及检测方法，所述方法包括：采集雷达回波数据，对数据进行2D‑FFT得到(RDM)距离多普勒矩阵，然后对RDM矩阵进行CFAR的过程之中，采用距离‑角度估计的结果用于CFAR算法的先验估计，将频域转成空域进行处理，剔除待测单元附近的干扰目标和距离较远的前提目标，然后将剩余单元进行基于背景杂波估计的CFAR算法选择，得到最终检测结果。本发明专利技术首次将距离‑角度估计的结果用于CFAR算法的先验估计，实现了频域到空域的转换，具有实现方法简单、能够避免小目标的漏检，且检测精度高、环境适应性及抗干扰性强的优点，提高了雷达在复杂环境和多目标环境下的检测性能，为CFAR算法提供了新方法。

【技术实现步骤摘要】
基于距离-角度联合估计的RATM-CFAR检测器及检测方法
本专利技术涉及雷达信号多目标检测
，尤其涉及一种基于RATM-CFAR的雷达信号多目标检测方法及其背景杂波处理方法。
技术介绍
随着社会和科技的发展，人工智能和汽车工业的快速发展,毫无疑问，驾驶员配合辅助驾驶系统是未来汽车出行的主要形态，而车载毫米波雷达作为辅助驾驶系统的重要组成，具有很高的研究价值。然而雷达在检测过程中，接收到的信号不仅仅是目标信号，还包含了一些实时变化的杂波信号，面对这种情况，雷达恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate，CFAR)处理也就应运而生。CFAR处理技术的问世可以使雷达检测目标的虚警概率保持一定范围不变，减少了进行检测时的信杂比损失，使得目标的检测概率最大化。相对于传统的固定门限检测，CFAR可以根据雷达杂波背景分布提供的先验信息，通过特定的算法，自适应的改变检测门限，对目标有无进行判决，从而方便对目标进行下一步的处理。因此，雷达恒虚警处理技术在雷达信号处理和目标检测领域中是最为关键的环节。伴随着雷达技术的发展，许多恒虚警检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于距离-角度联合估计的RATM-CFAR检测方法，其特征在于，包括：/n将雷达收到的数据组成雷达三维矩阵RadarCube；/n将RadarCube三维数据矩阵进行二维FFT得到RDM距离-多普勒矩阵。/n对RDM的距离维进行角度估计得到每个距离单元的角度{θ

【技术特征摘要】
1.一种基于距离-角度联合估计的RATM-CFAR检测方法，其特征在于，包括：
将雷达收到的数据组成雷达三维矩阵RadarCube；
将RadarCube三维数据矩阵进行二维FFT得到RDM距离-多普勒矩阵。
对RDM的距离维进行角度估计得到每个距离单元的角度{θ1，θ2，…，θU,…θn}和距离{r1,r2,…,ru,…,rn}；
对距离单元进行恒虚警检测，将训练单元{x1,x2,...,xn/2-1,xn/2+1,...,xn}从时域转移到空域，求得待测单元附近的训练单元的位置{D1,D2,…，DU,…,Dn}；
设定一个半径R，将待测目标[rU*sin(θU),rU*cos(θU)]附近半径为R内的信息提取出来，然后找到对应的距离单元{di}；
将di之外的距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：凃玲英，朱鑫潮，巩朋成，张正文，周顺，秦宇，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42