【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达信号目标检测技术邻域，具体地说，涉及未知杂波的多目标判别中采用的多目标点云聚类方法。
技术介绍
1、点云（point cloud），是指三维空间中分布的点，汇聚并呈现出云状形态，因此，点云是一种海量点的集合，“点”则是构成点云的基本单位。各种场景体系或者测量原理下得到的点，包含三维空间坐标（xyz）、颜色信息（rgb）以及激光反射强度（intensity）等信息。
2、例如，由于具备宽频率带和高分辨率等特性，毫米波雷达被较广泛地运用于智驾、跟踪、监控等技术邻域中的目标判别需求。在这些场景中，毫米波雷达发出的雷达波信号，经覆盖空域内目标（固定目标、移动目标）反射得到回波，目标的回波信号，是由具有距离、速度和角度信息的海量云点所构成的点云。
3、因前述提到的频带宽和分辨率高的优点，回波点云可以有效地帮助雷达判别出目标的大小和姿态，这些判别结果又可以被用来对目标的位置和运动趋势作出进一步的判断和预测。但另一方面，受场景内未知的杂波、不确定的噪声的影响，以及考虑到目标物不同状态下对电磁波的反射特性存在差...
【技术保护点】
1.一种多目标点云聚类方法，该方法用于对雷达回波信号进行聚类处理，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多目标点云聚类方法，其中，根据所述预测值配置所述簇在下一时刻的聚类区域的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的多目标点云聚类方法，其中，还包括对云点进行唯一划归的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的多目标点云聚类方法，其中，将云点划至最近的簇之后，还包括：判断其他重叠簇中余下点是否满足最小成簇条件的步骤，若不满足，则将该簇内的云点判别为噪声点。
5.根据权利要求1所述的多目标点云聚类方法，其中，按照距离、速度和...
【技术特征摘要】
1.一种多目标点云聚类方法，该方法用于对雷达回波信号进行聚类处理，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多目标点云聚类方法，其中，根据所述预测值配置所述簇在下一时刻的聚类区域的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的多目标点云聚类方法，其中，还包括对云点进行唯一划归的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的多目标点云聚类方法，其中，将云点划至最近的簇之后，还包括：判断其他重叠簇中余下点是否满足最小成簇条件的步骤，若不满足，则将该簇内的云点判别为噪声点。
5.根据权利要求1所述的多目标点云聚类方法，其中，按照距离、速度和角度分别配置聚类算法参数的步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱万智，蒋琦，张凡，王可，罗海峰，高康强，熊翔，曹财荣，张志坚，黎晟昊，王书楠，任赫，周兴海，汪凯，
申请(专利权)人：杭州岸达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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