【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达数据处理，具体涉及一种安防雷达杂波区动态检测方法。
技术介绍
1、毫米波雷达因具有体积小、探测距离远、全天时工作的优势，近年来在智能安防领域中得到广泛应用。在雷达数据处理的过程中，抑制雷达回波中的杂波是实现目标探测和移动目标跟踪的基础。然而，在安防雷达的探测区域内，由于树木、铁皮、栅栏等强反射物体的存在，常常形成杂波从而造成雷达的误检，严重影响了雷达对真实目标的探测性能。
2、现有方法主要从两方面解决上述问题：一方面，通过人工绘制屏蔽区，屏蔽掉某些特定区域的雷达杂波点；另一方面，在雷达数据处理过程中，通过算法感知杂波区，进而屏蔽雷达杂波。人工绘制屏蔽区虽然简单方便，但该方法需要完成大量的人工标校工作，并且不能动态感知和调整屏蔽区，同时落在屏蔽区的真实目标点也将被完全屏蔽。
3、在申请公布号为cn 113093132 a的专利技术专利申请中公开了一种在雷达数据处理过程中通过算法感知杂波区的方法，该专利提出当目标子区域的累加点迹数满足第一预设条件，且包含目标子区域的若干邻近子区域的累加点迹数量总和满足第二预设条件时，目标子区域被确定为杂波区域。上述专利中，杂波区的识别范围受限于初始子区域划分的大小，难以识别不规则的杂波区，并且没有考虑动态调整杂波区的大小。
技术实现思路
1、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种安防雷达杂波区动态检测方法，能够有效克服现有技术所存在的难以有效识别不规则的杂波区、不能动态调整杂波区的大小，以及难以对进
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、一种安防雷达杂波区动态检测方法，包括以下步骤：
4、s1、将雷达的探测区域划分为若干子区域；
5、s2、获取雷达点迹数据，并将各帧点迹按照位置关联至各子区域；
6、s3、计算各子区域的第一点迹出现频次数，基于第一点迹出现频次数判定潜在杂波子区；
7、s4、将潜在杂波子区及其邻近子区域分割成若干小区域，计算各小区域的第二点迹出现频次数，基于第二点迹出现频次数判定杂波小区；
8、s5、将杂波小区凝聚成杂波区，并统计杂波区的特性。
9、优选地，s1中将雷达的探测区域划分为若干子区域，包括：
10、按照由近到远、自左向右的顺序将各子区域标记为数组c[nl][nθ]；
11、其中，nl、nθ分别为子区域在距离维、方位角度的个数，对于探测距离为l、探测水平角为θ的雷达，nl=l/dell，nθ=θ/delθ，dell、delθ分别为子区域之间的距离差值、角度差值。
12、优选地，s2中获取雷达点迹数据，包括：
13、s21、设定m个雷达周期的滑动时间窗，采用滑动窗口法实时动态更新雷达点迹数据，实现动态采集m帧雷达点迹数据p={p1,p2,p3,…,pm}，m[20,50]；
14、其中，第m帧雷达点迹数据pm中包含若干点迹，即pm={,…,}，mn为第m帧雷达点迹数据pm中包含的雷达点迹个数；
15、第m帧雷达点迹数据pm中第n个点迹包含相关点迹信息，即={}，表示目标距离，θ表示目标角度，amp表示目标信号强度， v表示目标运动速度。
16、优选地，所述采用滑动窗口法实时动态更新雷达点迹数据，实现动态采集m帧雷达点迹数据p={p1,p2,p3,…,pm}，包括：
17、当接收到新一帧雷达点迹数据pnew时，删除m帧雷达点迹数据中最先获取的一帧雷达点迹数据pm，并将剩余m-1帧雷达点迹数据的下标分别加1，构成m-1帧雷达点迹数据p={p2,p3,p4,…,pm}；
18、将新一帧雷达点迹数据pnew修改为p1，并添加至m-1帧雷达点迹数据中，实现m帧雷达点迹数据p={p1,p2,p3,…,pm}的动态采集。
19、优选地，s2中将各帧点迹按照位置关联至各子区域，包括：
20、s22、分别计算m帧雷达点迹数据p={p1,p2,p3,…,pm}中各帧点迹在子区域c[nl][nθ]的距离维值nl和方位角度值nθ，对于第m帧雷达点迹数据pm中第n个点迹={}，其距离维值、方位角度值分别采用下式计算：
21、=；
22、；
23、为向下取整函数；
24、s23、将各帧点迹按照距离维值nl和方位角度值nθ关联至各子区域。
25、优选地，s3中计算各子区域的第一点迹出现频次数，基于第一点迹出现频次数判定潜在杂波子区，包括：
26、s31、分别计算各子区域在m个雷达周期的第一点迹出现频次数num[nl][nθ]；
27、s32、当某个子区域的第一点迹出现频次数num[nl][nθ]满足判定子区域为潜在杂波子区的条件时，则判定该子区域为潜在杂波子区；
28、其中，判定子区域为潜在杂波子区的条件采用下式表示：
29、num[nl][]>m*p1
30、上式中，p1为预设的第一固定概率值，p1[0.8,0.95]。
31、优选地，s31中分别计算各子区域在m个雷达周期的第一点迹出现频次数num[nl][nθ]，包括：
32、对于某个子区域，若某一雷达周期没有关联点迹，则num[nl][nθ]+=0；
33、若某一周期仅有一个关联点迹，则num[nl][nθ]+=1；
34、若某一雷达周期存在多个关联点迹，除了针对第一个关联点迹执行num[nl][nθ]+=1外，为防止某一帧雷达点迹数据对潜在杂波子区的判断影响过大，对于剩余k个关联点迹分别执行num[nl][nθ]+=1*0.5(k-1)。
35、优选地，s4中将潜在杂波子区及其邻近子区域分割成若干小区域，包括：
36、s41、采用与s1中将雷达的探测区域划分为若干子区域相同的方法，将潜在杂波子区c[nl][nθ]按照距离维和方位角度分割成若干小区域，并按照由近到远、自左向右的顺序将各小区域标记为数组c[nl][nθ][snl][snθ]；
37、s42、对于潜在杂波子区c[nl][nθ]，其邻近子区域自右上角顺时针依次为c[(n+1)l][(n-1)θ]、c[(n+1)l][nθ]、c[(n+1)l][(n+1)θ]、c[nl][(n+1)θ]、c[(n-1)l][(n+1)θ]、c[(n-1)l][nθ]、c[(n-1)l][(n-1)θ]、c[nl][(n-1)θ]，这些邻近子区域采用与上述将潜在杂波子区c[nl][nθ]分割成若干小区域相同的方法进行分割；
38、其中，c[nl][nθ][snl][snθ]中的snl、snθ分别为将潜在杂波子区c[nl][nθ]分割成若干小区域时小区域在距离维、方位角度的个数。
39、优选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S1中将雷达的探测区域划分为若干子区域，包括：
3.根据权利要求2所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S2中获取雷达点迹数据，包括：
4.根据权利要求3所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：所述采用滑动窗口法实时动态更新雷达点迹数据，实现动态采集M帧雷达点迹数据P={P1,P2,P3,…,PM}，包括：
5.根据权利要求3所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S2中将各帧点迹按照位置关联至各子区域，包括：
6.根据权利要求5所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S3中计算各子区域的第一点迹出现频次数，基于第一点迹出现频次数判定潜在杂波子区，包括：
7.根据权利要求6所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S31中分别计算各子区域在M个雷达周期的第一点迹出现频次数Num[nL][nθ]，包括：
8.根据权利要求7所述的安防雷达杂波区动
9.根据权利要求8所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S4中计算各小区域的第二点迹出现频次数，基于第二点迹出现频次数判定杂波小区，包括：
10.根据权利要求9所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：S5中将杂波小区凝聚成杂波区，并统计杂波区的特性，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：s1中将雷达的探测区域划分为若干子区域，包括：
3.根据权利要求2所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：s2中获取雷达点迹数据，包括：
4.根据权利要求3所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：所述采用滑动窗口法实时动态更新雷达点迹数据，实现动态采集m帧雷达点迹数据p={p1,p2,p3,…,pm}，包括：
5.根据权利要求3所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于：s2中将各帧点迹按照位置关联至各子区域，包括：
6.根据权利要求5所述的安防雷达杂波区动态检测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡宗品，李昂，路同亚，秦胜贤，任梦奇，刘志勇，吴皓，李展，林岩林，
申请(专利权)人：安徽隼波科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。