FMCW雷达动目标恒虚警检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113671459A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110781265.X(22)申请日2021.07.10(71)申请人亿太特（陕西）科技有限公司地址710116陕西省西安市沣东新城镐京大道汉池一路沣悦云创中心3号楼4层402室-7号工位(72)发明人张华冯保国(74)专利代理机构西安长和专利代理有限公司61227代理人黄伟洪(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)G01S13/02(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图6页(54)发明名称FMCW雷达动目标恒虚警检测方法(57)摘要本发明属于雷达检测技术领域，公开了一种FMCW雷达动目标恒虚警检测方法，根据蒙特卡洛原理，对FMCW雷达数据处理过程中的二维距离‑多普勒矩阵进行随机采样以模拟蒙特卡洛独立随机实验得到未知特征量估计的过程，通过对随机采样的样本点处理得到当前时刻目标背景噪声的估计，利用噪声估计值得到目标判决门限最终实现当前动目标检测。本发明采用基于随机采样的恒虚警算法实现FMCW雷达背景噪声的估计和目标恒虚警检测；本发明消除了常规恒虚警算法的窗口设计和窗口滑动，通过对整个RDM检测域的采样实现当前RDM域的整体噪声估计；同时避免了二维窗口的滑动操作，提高了检测效率，大大降低了算法的时间复杂度。CN113671459ACN113671459A权利要求书1/2页1.一种FMCW雷达动目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述FMCW雷达动目标恒虚警检测方法包括：采用基于随机采样的恒虚警算法进行FMCW雷达动目标检测；所述基于随机采样的恒虚警算法即利用根据蒙特卡洛原理，对FMCW雷达数据处理过程中的二维距离‑多普勒矩阵(RDM)进行随机采样以模拟蒙特卡洛独立随机实验得到未知特征量估计的过程，通过对随机采样的样本点处理得到当前时刻目标背景噪声的估计，利用噪声估计值得到目标判决门限最终实现当前动目标检测。2.如权利要求1所述的FMCW雷达动目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述FMCW雷达动目标恒虚警检测方法包括以下步骤：步骤一，构建基于随机采样的恒虚警算法模型即MC‑CFAR模型，并确定所述基于随机采样的恒虚警算法的参数；步骤二，利用基于确定参数的MC‑CFAR对整个雷达检测RDM区域进行随机采样，并确定雷达检测的背景噪声估计值以及决策门限，进行雷达多目标检测。3.如权利要求2所述的FMCW雷达动目标恒虚警检测方法，其特征在于，所述恒虚警算法的参数包括：采样点和门限因子。4.如权利要求2所述的FMCW雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤一中，所述确定所述基于随机采样的恒虚警算法的参数包括：采用蒙特卡罗方法确定采样点以及门限因子的值。5.如权利要求4所述的FMCW雷达动目标检测方法，其特征在于，所述采用蒙特卡罗方法确定采样点以及门限因子的值包括：1)提取无目标下的雷达RDM矩阵；设置一组采样点M和门限因子α；2)根据MC‑CFAR算法模型，执行10000次独立重复恒虚警检测；统计本组M、α参数下，恒虚警实验产生虚警的概率；3)重新设置新的一组M、α参数下，返回步骤2)，直至恒虚警实验产生虚警的概率小至预设阈值。6.如权利要求2所述的FMCW雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤一中，所述利用构建的基于随机采样的恒虚警算法模型确定雷达检测的背景噪声估计值和门限因子，并确定决策门限包括：(1)随机采样初步得到样本点：对RDM矩阵中的检测点进行随机抽取，得到M个样本点其中m，n表示RDM矩阵中的行列号；(2)根据样本点的幅值大小对样本点进行排序，即：(3)去除目标点，保留背景噪声点；并对剩下的样本点进行求平均，得到背景整个RDM区内的背景噪声估计值μ：(4)将得到的背景噪声估计值与门限因子相乘得到最终决策门限T：T＝μ·α。7.如权利要求6所述的FMCW雷达动目标检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述去除目标点，保留背景噪声点包括：去除序列中k个最大值和序列中k个最小值，选择中间M‑2k个样2CN113671459A权利要求书2/2页本点。3CN113671459A说明书1/8页FMCW雷达动目标恒虚警检测方法技术领域[0001]本发明属于雷达检测技术领域，尤其涉及一种FMCW雷达动目标恒虚警检测方法。背景技术[0002]目前：在实际雷达应用中，探测目标总是出现在噪声背景前，尽管固定阈值的检测方法最简单，但该方法无法适应的复杂多变的背景噪声环境(例如因时间或空间变化引起噪声幅度变化)。雷达恒虚警处理的根本目的是根据不同杂波环境自适应设置检测门限，实现雷达目标的有效检测降低虚警率。因此，研究很虚假算法对提高雷达目标检测精度具有重要意义。[0003]目前检测过程中常用