一种目标对象的确定方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标对象的确定方法、装置及设备，所述方法包括：获取雷达回波信号的扫描线数据；利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据；根据所述目标扫描线数据，确定目标对象。本发明专利技术提供的方案可以提高目标对象的检测概率与准确度。准确度。准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种目标对象的确定方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及雷达回波信号处理
，特别是指一种目标对象的确定方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]接收机是雷达、通信系统中重要的组成部分。噪声是限制雷达接收机灵敏度的主要因素。雷达接收的噪声来源是多方面的，主要可以分为两种，即内部噪声和外部噪声。
[0003]内部噪声主要由接收机中的馈线、电路中的电阻元器件、放大器、混频器等产生；外部噪声是通过天线引入的，有各种人为干扰、天线热噪声、天电干扰、宇宙干扰和工业干扰等。
[0004]如何正确量化检测出噪声信号对改善雷达接收机性能指标起到了关键性的作用。噪声量化的核心要求是保证噪声与小目标具有足够的识别度，提升小目标的发现概率。现有噪声线性量化方法对于接收电平接近的噪声信号与目标信号量化出的结果是接近的。导航雷达的接收回波通常需要进行幅值量化处理以满足后端软件接收数据的要求，其中现有技术对于噪声与目标的识别需要手动设置阈值进行判定，通过调谐功能适当微调量化的结果以达到最佳显示效果。然而判定阈值与调谐的参数需要人为手动设定并不断校准，效率与准确度上均存在较大的不足。另一方面，现有噪声量化技术，使得噪声量化处理后与小目标幅值接近，容易造成目标漏检或者误检。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是提供一种目标对象的确定方法、装置及设备，以提高目标雷达回波信号的发现概率，进而提高目标雷达回波信号的检测概率。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供一种目标对象的确定方法，包括：获取雷达回波信号的扫描线数据；利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据；根据所述目标扫描线数据，确定目标对象。
[0007]可选的，利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组，包括：利用所述预设滑动窗口的预设计算点数，动态计算所述扫描线数据的平均值，得到所述滑动平均值数组；其中，n为所述预设滑动窗口滑动的次数，n为正整数。
[0008]可选的，根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值，包括：
获取所述滑动平均值数组中的最小值；根据所述最小值，获得所述扫描线数据中的噪声数据段；其中，表示所述滑动平均值数组中最小值的下标，为所述预设滑动窗口的预设计算点数，和均为正整数；确定所述噪声数据段的边界值，所述边界值包括：所述噪声数据段中的噪声最大值与噪声最小值。
[0009]可选的，根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据，包括：根据所述扫描线数据与所述边界值的最大值，确定所述扫描线数据中大于所述最大值的数据为目标对象的目标信号；否则，确定为噪声信号；根据所述噪声数据段中的噪声最大值与噪声最小值，获得噪声幂次量化系数；根据所述噪声幂次量化系数和预设量化方法，对所述扫描线数据进行量化处理，获得量化处理后的目标扫描线数据。
[0010]可选的，根据所述噪声数据段中的噪声最大值与噪声最小值，获得噪声幂次量化系数，包括：通过公式：计算得到噪声幂次量化系数；其中，为噪声幂次量化系数，为预设噪声量化上限，为噪声量化幂指数，为最大值为噪声最大值，为最小值为噪声最小值。
[0011]可选的，根据所述噪声幂次量化系数和预设量化方法，对所述扫描线数据进行量化处理，获得量化处理后的目标扫描线数据，包括：根据所述噪声幂次量化系数，对所述噪声信号进行量化处理，获得量化后的噪声信号；根据预设量化方法，对所述目标信号进行量化处理，获得量化后的目标信号；根据所述量化后的噪声信号和所述量化后的目标信号，获得量化处理后的目标扫描线数据。
[0012]可选的，根据所述噪声幂次量化系数，对所述噪声信号进行量化处理，获得量化后的噪声信号，包括：通过公式：，获得量化处理后的噪声信号；其中，为量化后的噪声信号对应的扫描线数据，为噪声信号对应的扫描线数据。
[0013]本专利技术的实施例还提供一种目标对象的确定装置，包括：获取模块，用于获取雷达回波信号的扫描线数据；处理模块，用于利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据。
[0014]本专利技术的实施例还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上述任一项所述的方法。
[0015]本专利技术的实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述任一项所述的方法。
[0016]本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：本专利技术的上述方案，通过获取雷达回波信号的扫描线数据；利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据；根据所述目标扫描线数据，确定目标对象，提高了雷达回波信号中的噪声信号和目标信号的区分度，提高了目标信号的发现概率，进而提高目标雷达回波信号的检测概率。
附图说明
[0017]图1是本专利技术实施例提供的目标对象的确定方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的目标对象的确定方法流程图具体实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的目标对象的确定装置模块框示意图。
具体实施方式
[0018]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0019]如图1所示，本专利技术的实施例提出一种目标对象的确定方法，包括：步骤11，获取雷达回波信号的扫描线数据；步骤12，利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；步骤13，根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；步骤14，根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据；步骤15，根据所述目标扫描线数据，确定目标对象。
[0020]该实施例中，所述雷达回波信号的扫描线数据为雷达回波信号对应的数据点集合，其中每个雷达回波信号对应一个数据点，所述雷达回波信号对应的数据点可以形成所述扫描线数据，其可以表示为S=[S1，S2，...，S
i
]，其中S
i
表示雷达回波信号对应的数据点，i表示所述扫描线数据中数据点的个数，且i为正整数；所述雷达回波信号包括噪声信号和目标信号，相应的所述扫描线数据中包含所述噪声信号对应的数据，以及所述目标信号对应的数据；所述预设滑动窗口是所述扫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的确定方法，其特征在于，包括：获取雷达回波信号的扫描线数据；利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组；根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值；根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据；根据所述目标扫描线数据，确定目标对象。2.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，利用预设滑动窗口动态计算所述扫描线数据的平均值，获得所述扫描线数据的滑动平均值数组，包括：利用所述预设滑动窗口的预设计算点数，动态计算所述扫描线数据的平均值，得到所述滑动平均值数组；其中，n为所述预设滑动窗口滑动的次数，n为正整数。3.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，根据所述滑动平均值数组，获得所述扫描线数据中噪声数据段的边界值，包括：获取所述滑动平均值数组中的最小值；根据所述最小值，获得所述扫描线数据中的噪声数据段；其中，表示所述滑动平均值数组中最小值的下标，为所述预设滑动窗口的预设计算点数，和均为正整数；确定所述噪声数据段的边界值，所述边界值包括：所述噪声数据段中的噪声最大值与噪声最小值。4.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，根据所述扫描线数据和所述边界值，获得目标扫描线数据，包括：根据所述扫描线数据与所述边界值的最大值，确定所述扫描线数据中大于所述最大值的数据为目标对象的目标信号；否则，确定为噪声信号；根据所述噪声数据段中的噪声最大值与噪声最小值，获得噪声幂次量化系数；根据所述噪声幂次量化系数和预设量化方法，对所述扫描线数据进行量化处理，获得量化处理后的目标扫描线数据。5.根据权利要求4所述的目标对象的确定方法，其特征在于，根据所述噪声数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：周双林，沈伟，张伟华，赵君林，孙泽林，黄冬平，夏文涛，
申请(专利权)人：北京海兰信数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：