基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法与系统技术方案

本发明专利技术提出基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法与系统，属于雷达信号处理技术领域。所述方法包括：依据雷达工作机理，参考参差雷达脉冲重复间隔帧周期的范围，设定变换平面的宽度；对接收的脉冲流进行平面变换处理，获得雷达脉冲的映射图像，并保存为二值化图像；采用Hough变换算法在二值化图像上进行线型图像检测与参数估计；依据线型图像检测与参数估计结果，判定交迭脉冲流中是否存在PRI参差的雷达脉冲序列；确定参差雷达的所有PRI值及其组合顺序，从交迭的脉冲流中分步提取对应的各子脉冲序列；组合子脉冲序列，并剔除异常脉冲，提高PRI参差雷达信号分选的正确率。本发明专利技术能够降低PRI参差类型识别的计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理，尤其涉及基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法与系统。

技术介绍

1、机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单来说就是用机器代替人眼来做测量和判断，即通过对数字化的图像/图形进行各种运算来抽取目标的特征，进行目标判别以及设备控制。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、凸显数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机器控制执行模块。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和自动化程度。

2、雷达信号分选是指在在密集的随机交迭的脉冲流中提取出来自同一部雷达辐射的信号，本质上是一种脉冲流去交错，主要利用同一雷达信号的相关性以及不同雷达信号之间的差异性，将多部雷达脉冲序列一一分离。在雷达信号分选领域，基于toa参数的信号分选方法是雷达脉冲序列去交错的重要方法，主要原因有两个方面：一是相对于雷达脉冲的幅度（pa）和脉宽（pw）信息，脉冲达到时间测量更准确、可靠，二是toa是不可逆的，体现了客观事物变化的因果性，在rf分集、捷变等复杂情况下，to本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤S2中：

3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤S2中：

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤S3中：

5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤S4中：

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤s2中：

3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤s2中：

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤s3中：

5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤s4中：

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉检测技术的参差雷达信号分选方法，其特征在于，在所述步骤s5中：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊甫华，秦立龙，史英春，王海，唐波，张坤峰，王贵生，张硕，张峻宁，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：