【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达领域，尤其涉及一种多径识别方法及其相关设备。
技术介绍
1、由于具有作用距离远、穿透力强等优点，车载毫米波雷达广泛应用于现代汽车自动驾驶领域中。在工作时雷达发射和接收电磁波，并通过对回波信号进行信息提取来感知目标区域环境状况。但由于复杂的道路状况以及物理上的限制，毫米波雷达在应用时会产生诸多问题，多径便是其中之一。参照图1，目前常见的多径现象传播路径如图所示，此类多径的传播路径清晰，多径假点的特征明显，可以较为方便地根据距离、速度、角度等特征值进行判断。但这种常规的多径判断方法只能检测此类简单场景的多径假目标，要求场景中有清晰的强反射体，且需要实现构造出多种可能场景的几何模型，然后逐个目标逐个场景地进行对比。对于相对复杂或者强反射体不清晰的场景，传统的多径判断方法则较难进行识别判断。由多径问题产生的虚假目标会干扰雷达的目标检测，造成虚警等问题，严重影响了汽车的自动驾驶。
2、目前比较普遍的多径识别方法是基于几何模型来进行虚假目标判断，该类方法依赖于电磁波传播路径的几何表示，总结归纳出可能产生多径的电磁波传播...
【技术保护点】
1.一种多径识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多径识别方法，其特征在于，所述基于密度聚类算法，将所述原始点云数据进行聚类，得到类簇结果，并将当前帧的所述类簇结果与前一帧的所述类簇结果进行关联的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的多径识别方法，其特征在于，所述逐个计算所遍历的所述第三类簇结果与所述第一类簇结果的欧式距离，并记录欧式距离最小的所述第三类簇结果，将所述第一类簇结果与欧式距离最小的所述第三类簇结果进行关联的步骤，包括：
4.根据权利要求2或3所述的多径识别方法，其特征在于，所述欧氏距离的计算公式为：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种多径识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多径识别方法，其特征在于，所述基于密度聚类算法，将所述原始点云数据进行聚类，得到类簇结果，并将当前帧的所述类簇结果与前一帧的所述类簇结果进行关联的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的多径识别方法，其特征在于，所述逐个计算所遍历的所述第三类簇结果与所述第一类簇结果的欧式距离，并记录欧式距离最小的所述第三类簇结果，将所述第一类簇结果与欧式距离最小的所述第三类簇结果进行关联的步骤，包括：
4.根据权利要求2或3所述的多径识别方法，其特征在于，所述欧氏距离的计算公式为：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的多径识别方法，其特征在于，多维特征包括所述类簇结果中点云的数量、距离、速度、角度、mag值、信噪比、雷达散射截面、横向坐标、纵向坐标，类簇中点云的加权平均距离、加权平均速度、加权平均角度、加权平均mag值、加权平均信噪比、加权平均雷达散射截面、...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈承文，周珂，杨鲁超，蔡亚林，邓峰，刘英杰，
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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