[發明專利]基于毫米波雷達回波的目標特征提取方法

有效

• 申請號: 202011298444.X
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112505648B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 杜蘭;于增雨;陳曉陽;李增輝;王純鑫
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G01S13/931
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;王喜媛

本發明公開了一種基于毫米波雷達回波的目標特征提取方法，主要解決現有技術無法充分利用雷達原始回波信息獲取更具可分性的特征，及對物理形態、運動狀態這些相似目標區分不準確的問題。其實現步驟是：獲取目標實測數據并生成原始RD圖，并去除該圖的地雜波；對去除地雜波后的RD圖依次進行目標檢測、聚類和質心凝聚；獲取連續多幀RD圖并進行目標跟蹤；根據跟蹤軌跡選擇候選區域并分別提取基于單張RD圖的特征和基于連續兩張RD圖的特征。本發明提高了目標切片的提取效率，充分利用雷達信息，獲得更多有利于目標分類的特征，在雷達硬件條件受限情況下易于對物理形態相似、運動狀態相似的目標區分，可用于無人駕駛過程中的路面目標識別任務。

技術領域

本發明屬于雷達技術領域，更進一步涉及一種雷達目標特征提取方法，可用于無人駕駛過程中的路面目標識別任務。

背景技術

現有基于視覺信息的路面目標識別發展迅速，基于雷達信息的路面目標識別方法則剛剛起步。在基于毫米波雷達的目標識別領域，現有技術大部分集中于對點云數據的處理和應用，同時也有部分機構提出利用距離多普勒RD圖進行特征提取的方法。

Zhao?Z等人在Point?Cloud?Features-Based?Kernel?SVM?for?Human-VehicleClassification?in?Millimeter?Wave?Radar中提出一種根據物體的物理特性在目標點云切片中提取目標相關特征的方法，包括目標不同方向的展寬、速度的均值方差、雷達散射截面積的均值方差等特征，并采用不同的支持向量機完成目標分類。但點云數據的獲取過程復雜，對毫米波雷達硬件條件要求較高，需要雷達具有較高的角分辨率，所包含的信息也并不豐富，對單個目標切片的特征提取受限。

基于目標RD圖的特征提取方法的研究，主要集中在利用單幅RD圖進行提取過程。Robert?Prophet等人在Pedestrian?Classification?for?79GHz?Automotive?RadarSystems中提取了包括目標距離維展寬、速度維展寬等能夠反映目標物理結構或微動的特征，利用支持向量機完成對目標的分類。這一類的特征提取方法受限于單張RD圖，對于運動狀態、物理結構相似的目標無法得到有效的分類特征。

發明內容

本發明的目的在于針對上述現有技術存在的不足，提出一種基于毫米波雷達的目標特征提取方法，以在雷達硬件條件有限的情況下，充分利用雷達原始回波信息，獲得更多有利于路面目標分類的特征。

本發明的技術思路是：通過利用原始的雷達回波信息對自動駕駛過程中出現的路面目標進行充分的特征提取，獲得更加豐富的分類特征，以達到對具有相似物理形態、運動狀態的目標更好的分類效果，其實現方案包括如下：

(1)獲取基于毫米波雷達的目標實測數據，并利用該實測數據生成目標原始距離多普勒RD圖；

(2)利用CLEAN算法去除目標原始距離多普勒RD圖中的地雜波；

(3)采用改進的單元平均CFAR算法對去雜波后的RD圖進行目標檢測：

(3a)選擇待檢測單元，分別計算待檢測單元左側鄰近若干參考單元、右側若干參考單元、上方若干參考單元和下方若干參考單元的能量平均值；

(3b)根據具體實驗場景、實驗條件，利用(3a)所求能量平均值設置門限，將當前待檢測單元能量與該門限進行比較：若待檢測單元能量大于等于該門限，則判斷該單元為目標，并記錄其坐標，反之，則不予考慮；

(3c)對RD圖中所有像素點執行(3a)及(3b)的操作，獲得RD圖中所有檢測到的目標點；

(4)利用DBSCAN算法對檢測到的目標進行聚類，并對聚類后的目標進行質心凝聚；

(5)重復(1)到(4)，獲取連續多幀RD圖；