一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法技术

本发明专利技术属于高速运动目标变点检测跟踪技术领域，公开了一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法


[0001]本专利技术属于高速运动目标变点检测跟踪
，尤其涉及一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法
。

技术介绍

[0002]雷达是一种电子设备，利用发射的电磁波照射目标并接收其回波，通过分析回波数据来确定目标的位置和运动状态
。
它通过测量回波的时间延迟和频率变化来确定目标与雷达的距离和径向速度
。
随着微电子等领域的不断进步，雷达技术的研究不断演进，其内容和应用领域也得到了广泛的拓展
。
现代雷达已经实现了多种光学探测手段的融合和协同工作，包括红外光
、
紫外光和激光等
。
这种综合利用不同探测手段的方式使得现代雷达具备了更多功能
。
通过这些功能的结合，雷达系统能够更好地满足军事需求，并为战场指挥决策提供重要的支持
。
[0003]然而，现有雷达技术仍存在一些问题和缺陷
。
其中一个问题是现有的超宽带雷达目标检测方法对目标速度检测准确率不够高
。
针对这个问题，可以采用多普勒雷达技术和机器学习算法来处理雷达回波信号，从而提高目标速度检测的准确率
。
另一个问题是对目标追踪精度不高
。
为了解决这个问题，可以采用跟踪滤波算法
、
变点检测技术
、
多传感器数据融合技术和自适应控制算法等技术手段，通过使用跟踪滤波算法，可以对目标运动轨迹进行实时估计和预测，并实现目标的连续跟踪
。
变点检测技术能够识别目标运动状态的突变，进而对目标轨迹进行调整和更新
。
多传感器数据融合技术将来自不同传感器的信息进行整合，提供更全面和准确的目标状态估计
。
同时，自适应控制算法能够根据实时反馈信息，自动调整参数和策略，以适应不同环境和目标的追踪需求
。
综合运用这些技术手段，可以显著提升雷达目标追踪的精度和效能
。
[0004]综上所述，通过采用多种技术手段，可以进一步优化雷达技术，提高目标速度检测准确率和目标追踪的精度，为雷达在军事
、
民用等多个领域的应用提供更加强大的支持
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法
。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法包括：步骤一，配置超宽带雷达检测参数；向目标发射电波；针对目标雷达反射信号，首先进行脉冲压缩操作，然后运用快速傅里叶变换（
FFT
）将回波信号转换为距离频域
‑
慢时间域；步骤二，在距离频域构建距离频域自相关函数，根据距离频域自相关函数确定目标距离；并确定目标运动速度；步骤三，对高速运动的目标进行跟踪
。
[0007]进一步，所述确定目标运动速度方法如下：（1）建立目标资料库，将获取的目标数据储存至目标资料库中；获取超宽带雷达的各个接收通道接收到的高速运动目标数据，并根据超宽带雷达的各个接收通道接收到的高速运动目标数据确定超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据及目标所在的多普勒通道的值；（2）根据超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据确定所述目标的角度；根据所述多普勒通道的值确定所述目标的速度
。
[0008]进一步，所述根据超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据确定所述目标的角度，包括：对超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据分别进行幅相一致性校准，得到各个校准后的峰值高速运动目标数据；对所述各个校准后的峰值高速运动目标数据分别进行相位补偿，得到各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据，所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据形成第一高速运动目标数据序列；去除所述第一高速运动目标数据序列中的冗余高速运动目标数据，形成第二高速运动目标数据序列；根据所述第二高速运动目标数据序列确定所述目标的角度
。
[0009]进一步，所述对所述各个校准后的峰值高速运动目标数据分别进行相位补偿，得到各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据，所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据形成第一高速运动目标数据序列，包括：根据各个校准后的峰值高速运动目标数据确定重叠接收通道的相位差，根据所述重叠接收通道的相位差对所述各个校准后的峰值高速运动目标数据分别进行相位补偿，得到所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据，所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据形成第一高速运动目标数据序列
。
[0010]进一步，所述根据所述第二高速运动目标数据序列确定所述目标的角度，包括：获取预设的角度维傅里叶变换的点数，并根据所述预设的角度维傅里叶变换的点数对所述第二高速运动目标数据序列进行角度维傅里叶变换，获得角度维傅里叶变换结果；确定所述角度维傅里叶变换结果中幅值最大的点对应的点数值；根据所述幅值最大的点对应的点数值确定所述目标的角度
。
[0011]进一步，所述对高速运动目标进行追踪方法如下：1）建立超宽带雷达高速运动目标跟踪模型库，所述模型库中含有至少一种高速运动目标跟踪模型；初始化高速运动目标跟踪模型，并初始化模型的组合策略，得到初始化了的组合高速运动目标跟踪模型；
k(k
＝
1 ,2
……
)
时刻获取超宽带雷达检测到的高速运动目标信息，所述高速运动目标信息包括高速运动目标的运动速度
、
高速运动目标距超宽带雷达的位置
、
高速运动目标的运动加速度中的一个或多个；2）根据获取的超宽带雷达检测到的
k(k
＝
2 ,3
……
)
时刻的高速运动目标信息
、
外部控制信息
、k
时刻的组合高速运动目标跟踪模型，估计
k+1
时刻跟踪高速运动目标信息，得到
k+1
时刻跟踪高速运动目标信息预测值和
k+1
时刻的组合高速运动目标跟踪预测模型；根
据获取的超宽带雷达检测到的
k(k
＝
2 ,3
……
)
时刻的高速运动目标信息
、k
时刻的组合高速运动目标跟踪模型，计算联合跟踪门；3）判断
k+1
时刻跟踪高速运动目标信息预测值是否落入联合跟踪门中，若有跟踪高速运动目标信息预测值落入联合跟踪门中，则对落入联合跟踪门中的高速运动目标信息进行滤波，并根据滤波结果优化
k+1
时刻跟踪高速运动目标信息预测值
、k+1
时刻的组合高速运动目标跟踪预测模型，得到
k+1
时刻跟踪高速运动目标信息优化值和
k+1
时刻的组合高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，配置超宽带雷达检测参数；向目标发射电波；针对目标雷达反射信号，首先进行脉冲压缩操作，然后运用
FFT
将回波信号转换为距离频域
‑
慢时间域；步骤二，在距离频域构建距离频域自相关函数，根据距离频域自相关函数确定目标距离；并确定目标运动速度；步骤三，对高速运动的目标进行跟踪
。2.
如权利要求1所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法，其特征在于，该技术方案基于超宽带雷达技术，用于高速运动目标变点检测跟踪
。
该方案包括以下步骤：1） 配置超宽带雷达检测参数，向目标发射电波；在
S101
步骤中，需要针对目标类型
、
环境条件
、
目标速度和距离等因素，配置适当的雷达检测参数，以获得足够的信号强度和距离分辨率；然后向目标发射电波，等待雷达反射信号；2） 进行脉冲压缩操作，并进行
FFT
变换；当雷达接收到目标的反射信号后，在
S101
步骤中，需要对信号进行脉冲压缩操作；脉冲压缩可以将长时间的脉冲压缩成短时间的脉冲，从而提高距离分辨率
。
接着，可以使用快速傅里叶变换（
FFT
）将回波信号转换为距离频域
‑
慢时间域；该步骤可以提高信号处理的效率和准确性；3）构建距离频域自相关函数，确定目标距离和速度；在
S102
步骤中，需要在距离频域中构建距离频域自相关函数，以确定目标距离和速度；距离频域自相关函数可以描述回波信号的周期性和相位信息，从而确定目标的距离和速度信息；4） 对高速运动目标进行跟踪；在
S103
步骤中，需要对高速运动目标进行跟踪；该步骤涉及运动模型和测量误差模型的建立
、
目标状态的预测和更新等过程；通过跟踪算法，可以实时更新目标位置和速度信息，从而实现对高速运动目标的准确跟踪
。3.
如权利要求1所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法，其特征在于，所述确定目标运动速度方法如下：（1）建立目标资料库，将获取的目标数据储存至目标资料库中；获取超宽带雷达的各个接收通道接收到的高速运动目标数据，并根据超宽带雷达的各个接收通道接收到的高速运动目标数据确定超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据及目标所在的多普勒通道的值；（2）根据超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据确定所述目标的角度；根据所述多普勒通道的值确定所述目标的速度
。4.
如权利要求3所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标检测方法，其特征在于，所述根据超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据确定所述目标的角度，包括：对超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据分别进行幅相一致性校准，得到各个校准后的峰值高速运动目标数据；
对所述各个校准后的峰值高速运动目标数据分别进行相位补偿，得到各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据，所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据形成第一高速运动目标数据序列；去除所述第一高速运动目标数据序列中的冗余高速运动目标数据，形成第二高速运动目标数据序列；根据所述第二高速运动目标数据序列确定所述目标的角度
。5.
如权利要求3所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标检测方法，其特征在于，所述根据超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据确定所述目标的角度，包括：对超宽带雷达的各个接收通道内的峰值高速运动目标数据分别进行幅相一致性校准，得到各个校准后的峰值高速运动目标数据；对所述各个校准后的峰值高速运动目标数据分别进行相位补偿，得到各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据，所述各个相位补偿后的峰值高速运动目标数据形成第一高速运动目标数据序列；去除所述第一高速运动目标数据序列中的冗余高速运动目标数据，形成第二高速运动目标数据序列；根据所述第二高速运动目标数据序列确定所述目标的角度
。6.
如权利要求3所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第二高速运动目标数据序列确定所述目标的角度，包括：获取预设的角度维傅里叶变换的点数，并根据所述预设的角度维傅里叶变换的点数对所述第二高速运动目标数据序列进行角度维傅里叶变换，获得角度维傅里叶变换结果；确定所述角度维傅里叶变换结果中幅值最大的点对应的点数值；根据所述幅值最大的点对应的点数值确定所述目标的角度
。7.
如权利要求1所述基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法，其特征在于，所述对高速运动目标进行追踪方法如下：1）建立超宽带雷达高速运动目标跟踪模型库，所述模型库中含有至少一种高速运动目标跟踪模型；初始化高速运动目标跟踪模型，并初始化模型的组合策略，得到初始化了的组合高速运动目标跟踪模型；
k(k
＝
1 ,2
……
)
时刻获取超宽带雷达检测到的高速运动目标信息，所述高速运动目标信息包括高速运动目标的运动速度
、
高速运动目标距超宽带雷达的位置
、
高速运动目标的运动加速度中的一个或多个；2）根据获取的超宽带雷达检测到的
k(k
＝
2 ,3
……
)
时刻的高速运动目标信...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏添，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：