【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车载雷达，尤其是涉及一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法及系统。
技术介绍
1、车载毫米波雷达是现代汽车用于主动安全和自动驾驶的主要传感器之一。雷达通过向目标发射信号并收集其回波来感知周边环境。对于自由空间中的单个目标，目标以直接路径反射回雷达，然而实际目标环境还会包含有道路旁护栏、建筑墙壁等反射面，雷达信号可能会遇到它们并以间接路径反射到雷达，产生虚假目标信号，虚假信号的存在将严重影响车载雷达的目标检测，形成多径假目标。
2、目前对于多径问题的处理主要都是针对多径点数较少，特征上与真实目标距离接近且速度一致，只是角度的不同的多径假目标，可以通过数据处理的方式对其识别与抑制；另外，常规方式需要事先构造出符合实际多径场景的发射路径几何模型，然后在该模型下对比真实目标与被判断目标的点迹信息对其判别，只能识别出简单场景下的多径目标。
3、针对上述中的相关技术，认为对于形成机理更为复杂的多径假目标，其多径点数更多，速度与真实目标相差较大，距离也比真实目标距离远，且角度随机，其复杂性导致很难将其识别与抑制。
技术实现思路
1、为了改善对于形成机理更为复杂的多径假目标，其多径点数更多，速度与真实目标相差较大，距离也比真实目标距离远，且角度随机，其复杂性导致很难将其识别与抑制的问题，本申请提供一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法及系统。
2、第一方面，本申请提供的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，采用如下的技术方案：包括：
3、在接收
4、根据所述目标信息计算聚类之后的每一类数据的最大mag值或目标点数；
5、检测所述最大mag值或所述目标点数大于预设阈值的数据分类，记录为大反射体；
6、若存在所述大反射体，则遍历其余所有的分类数据；
7、若存在所述分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标。
8、通过上述技术方案，系统在接收到雷达信息时，基于距离多普勒域的聚类信息对其分析识别，得到目标信息，根据目标信息计算每一类数据的最大mag值或者目标点数，并据此检测大于阈值的大反射体，当检测到大反射体时，系统遍历其余所有分类数据，并将分类数据与大反射体的数据进行比较，从而确定多径假目标，进而便于识别形成机理更加复杂的多径假目标，以便于提高车载雷达的目标检测效果，同时无需事先知道多径目标几何模型，以及无需通过构建几何模型及目标与被判断目标之间的信息关联来识别假目标，适用于任意几何模型下的多径假目标识别。
9、可选的，所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标，包括：
10、假设静止目标相对速度为vs，将满足所述标准条件的分类数据所代表的目标标记为所述多径假目标；
11、其中，所述标准条件为：vs+2*vm<＝0.67*th、rm大于rc且mag值小于mag1；
12、其中，vm表示平均速度，th是预设的门限值，rm表示平均距离，mag代表平均功率参数值，rc表示所述大反射体的速度，mag1表示所述大反射体的功率参数。
13、通过上述技术方案，系统将分类数据与大反射体的数据进行比较，将满足标准条件的分类数据代表的目标确定为多径假目标，从而无需通过构建几何模型及目标与被判断目标之间的信息关联来识别假目标。
14、可选的，在所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标之前，还包括：
15、th为动态门限值，且与汽车的速度呈正相关。
16、通过上述技术方案，通过动态门限可以增加多径假目标识别的准确率。
17、可选的，在所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标之后，还包括：
18、若未找到所述多径假目标，则再次遍历所有的所述分类数据；
19、将满足vs+2*vm<＝th、rm大于rc且mag值小于mag1的分类数据代表的目标标记为多径假目标。
20、通过上述技术方案，系统在未识别到多径假目标时，系统再次遍历数据，并放宽标准，再次识别多径假目标，从而便于依次放宽条件，直至多径假目标被识别，以便于增加多径假目标识别的准确率。
21、第二方面，本申请一种车载毫米波雷达多径假目标抑制装置，采用如下技术方案，包括：
22、接收模块，用于在接收到雷达信号时，基于距离多普勒域的聚类对所述雷达信号进行分析，得到目标信息；
23、聚类模块，用于根据所述目标信息计算聚类之后的每一类数据的最大mag值或目标点数；
24、检测模块，用于检测所述最大mag值或所述目标点数大于预设阈值的数据分类，记录为大反射体；
25、遍历模块，用于若存在所述大反射体，则遍历其余所有的分类数据；
26、判定模块，用于若存在所述分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标。
27、通过上述技术方案，系统在接收到雷达信息时，基于距离多普勒域的聚类信息对其分析识别，得到目标信息，根据目标信息计算每一类数据的最大mag值或者目标点数，并据此检测大于阈值的大反射体，当检测到大反射体时，系统遍历其余所有分类数据，并将分类数据与大反射体的数据进行比较，从而确定多径假目标，进而便于识别形成机理更加复杂的多径假目标，以便于提高车载雷达的目标检测效果，同时无需事先知道多径目标几何模型，以及无需通过构建几何模型及目标与被判断目标之间的信息关联来识别假目标，适用于任意几何模型下的多径假目标识别。
28、第三方面，本申请还提供一种控制设备，所述设备包括：
29、包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述车载毫米波雷达多径假目标抑制方法的计算机程序。
30、第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述车载毫米波雷达多径假目标抑制方法的计算机程序。
31、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述车载毫米波雷达多径假目标抑制方法的步骤。
32、综上所述，本申请至少包括以下有益效果：
33、1.通过遍历其余所有分类数据，并将分类数据与大反射体的数据进行比较，从而确定多径假目标，进而便于识别形成机理更加复杂的多径假目标，以便于提高车载雷达的目标检测效果。
34、2.无需事先知道多径目标几何模型，以及无需通过构建几何模型及目标与被判断目标之间的信息关联来识别假目标，适用于任意几何模型下的多径假目标识别。
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1.一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，在所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，在所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标之后，还包括：
5.一种车载毫米波雷达多径假目标抑制装置，其特征在于，所述装置包括：
6.一种控制设备，其特征在于，所述设备包括：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至4中任一种所述方法的计算机程序。
8.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法，其特征在于，在所述若存在其余的分类数据满足预设的标准条件，则判定满足所述标准条件的分类数据所代表的目标为多径假目标之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种车载毫米波雷达多径假目标抑制方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈承文，周珂，蔡永俊，朱信鹏，
申请(专利权)人：深圳承泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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