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申请/专利权人：成都积微物联集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于OTFS的多目标检测方法、系统、存储介质及设备，涉及雷达探测技术领域，包括根据基础目标的信号搜寻信息，获取基础目标的搜寻信号，并确定基础目标的通信感知需求。本发明通过根据对目标的感知通信需求，将扫描搜寻获取到的搜寻信号进行数据帧分帧处理，而后根据感知帧对基础目标的搜寻信号进行符号信息抑制处理，以及对基础目标的搜寻信号输出进行特征检测和筛选工作，最终可确定基础目标的搜寻信号中符合检测筛选标准的目标数量和目标位置信息。该检测方法能够对多目标实现极低虚警概率下的高检测效果。即有效的实现解决现有技术中存在的恒虚警检测器不能实现高检测概率的多目标检测的缺点。

主权项：1.一种基于OTFS的多目标检测方法，其特征在于，包括：根据基础目标的信号搜寻信息，获取基础目标的搜寻信号，并确定基础目标的通信感知需求；根据基础目标的通信感知需求，将基础目标的搜寻信号进行数据帧分帧，获得搜寻信号的感知帧和通信帧；根据搜寻信号的感知帧，确定目标感知帧的导频信息；根据目标感知帧的导频信息，对基础目标的搜寻信号进行符号信息抑制处理，获得基础目标的搜寻信号输出信息；对基础目标的搜寻信号输出信息进行去噪检测，确定基础目标的搜寻信号特征信息；根据基础目标的通信感知需求，制作特征搜寻信息；根据特征搜寻信息，对基础目标的搜寻信号特征信息进行分析筛选，确定基础目标的搜寻信号中特定目标的数量位置信息；其中，所述确定基础目标的搜寻信号特征信息的方法包括：对二维扩展矩阵进行特征提取，获得基础目标的搜寻信号的特征矩阵；根据基础目标的搜寻信号的特征矩阵，生成搜寻信号的特征矩阵图像，并进行区域划分，在搜寻信号的特征矩阵图像中获得至少一个建议划分区域；根据基础目标的感知通讯需求和基础目标的搜寻信号的特征矩阵，对多个建议划分区域进行特征去噪分类，获得至少一个目标特征区域；根据基础目标的感知通讯需求，并结合基础目标的搜寻信号的特征矩阵，对每个目标特征区域进行特征概率提取，分别获得每个目标特征区域中的特征概率信息；根据每个目标特征区域中的特征概率信息，并结合基础目标的信号搜寻信息，对每个目标特征区域进行位置回归处理，分别获得每个目标特征区域中特征位置信息；根据每个目标特征区域中的特征概率信息和每个目标特征区域中特征位置信息进行整合，生成基础目标的搜寻信号特征信息；具体的，所述生成基础目标的搜寻信号特征信息的方法还包括： ，其中，表示总代价函数，表示建议划分区域的索引，表示第个建议划分区域包含目标的概率，表示真实标记取值为[0,1]，如果第个建议划分区域包含目标则为1，否则为0，表示权重系数用于平衡分类任务和回归任务的损失权重，和分别为真实值向量和预测的位置向量；其中，对任意的划分区域j而言，和均可以通过以下关系式分别计算： ，其中，，，和分别表示建议划分区域的中心的二维坐标，宽度和高度，，，分别表示建议框、真实框和锚区域框的中心横轴坐标，，，分别表示建议框、真实框和锚区域框的中心纵轴坐标，和表示真实框的宽度和高度，和分别表示锚区域框的宽度和高度；在特征去噪分类任务中，采用交叉熵损失函数，表示如下： ，其中，为代价函数，是目标特征区域的总数；在位置回归处理任务中，位置回归损失函数表示如下： ，其中，为正则化代价函数，表示目标特征区域数量，和分别表示第个真实向量和预测向量位置，，，，分别表示预测向量的横坐标，纵坐标，宽度和高度；其中，。

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