首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

环扫雷达距离模糊和方位模糊鉴别方法 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:西安空间无线电技术研究所

摘要:本发明提出环扫雷达距离模糊和方位模糊鉴别方法,通过建立环扫雷达距离模糊目标与真实目标的位置及能量对应模型,对待输出目标是否是距离模糊虚警进行鉴别;通过建立环扫雷达方位模糊目标与真实目标的位置及能量对应模型,对待输出目标是否是方位模糊虚警进行鉴别。若目标是由于这两种模糊造成的虚警,则予以剔除,以降低系统虚警率,增强雷达检测目标的置信度。

主权项:1.环扫雷达距离模糊和方位模糊鉴别方法,其特征在于,首先进行方位模糊鉴别与剔除,然后再进行距离模糊鉴别与剔除;方位模糊鉴别与剔除的步骤如下:f1对回波进行分景,对每个分景数据进行多普勒波束锐化及检测处理,得到目标点的距离和多普勒单元;f2记录目标点的距离单元的位置,形成表征目标位置的二值矩阵,该矩阵中元素只有0和1两种状态;矩阵每一行表示一个分景图像的目标所在的距离单元索引,0表示该距离单元未检测到目标,1表示该距离单元检测到目标;f3计算相邻两景图像中同一目标的“方位模糊目标对”的跨越距离单元数;f4根据目标斜距、脉冲重复频率以及目标方位角,计算“方位模糊目标对”的方位向位置偏差量;f5对表征目标位置的二值矩阵进行连通域计算,按照步骤f3得到的跨越距离单元数和步骤f4得到的方位向位置偏差量,设置两维的连通半径;f6每处理一个分景图像,更新一次目标位置二值矩阵;f7目标位置二值矩阵最下面两行都不存在元素1时,该目标连通域计算过程结束,取同一连通域中信噪比SNR最大的目标作为主目标,该连通域内的其他目标是方位模糊或者方位向能量非完全积累点,将这些目标剔除;直到所有分景数据处理完毕,完成方位模糊鉴别与剔除,得到所有分景的检测点迹;距离模糊鉴别的步骤如下:假设总的目标数为N,初始化设置n=0;j1选择第n+1个点,令该点为P1,从剩余的第n+2~第N个目标中依次选择一个作为目标P2,判断是否满足以下条件 若满足,则将当前目标P2放入目标集合Q中,Q中的第i个元素为Qi,i∈[1,2,...NRamb];|P1,P2|表示目标P1,P2之间的地面距离,ΔR是两个目标的斜距差,θin表示波束中心入射角,θr是俯仰向波束宽度,ξΔR为距离差门限,ξΔR=ΔRsinθin-θr2-ΔRsinθin+θr2,以适应俯仰向内目标入射角的微小变化对地面距离的影响,ΔR=c2PRF表示距离模糊虚警与真实目标的斜距差;PRF是脉冲重复频率;j2对集合中的第i个点Qi验证以下条件a和b是否成立,其中O1表示检测到目标P1时刻雷达的位置,Oi表示检测到目标Qi时刻雷达的位置,i的初值为1:a|O1P1-O1Qi|=ΔRb|OiP1-OiQi|=ΔR若都不成立,则P1和Qi不满足距离模糊条件,继续比较集合Q中下一个目标,循环执行本步骤;若满足条件a,P1可能是Qi的模糊,验证是否满足条件 fdcP1表示目标P1的多普勒中心,fdcQi表示目标Qi的多普勒中心,nr表示距离模糊次数,为整数;和SNRQi分别表示目标P1和Qi的信噪比;若满足上式条件,则P1极高的概率是Qi的距离模糊,将P1目标剔除,n的值加1,然后返回步骤j1,继续进行模糊判别;若不满足上式,则返回步骤j2,继续验证候选目标集合中的下一个点是否满足剔除条件;若满足条件b,Qi可能是P1的模糊,验证是否满足条件 若满足上述条件,则Qi极高的概率是P1的距离模糊,将Qi目标剔除,n的值加1,然后返回步骤j1,继续进行模糊判别;若不满足上式,则返回步骤j2,继续验证候选目标集合中的下一个点是否满足剔除条件。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安空间无线电技术研究所 环扫雷达距离模糊和方位模糊鉴别方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。