[發明專利]一種基于機器學習的點跡過濾處理方法有效
| 申請號： | 202110392273.5 | 申請日： | 2021-04-13 |
| 公開（公告）號： | CN112986947B | 公開（公告）日： | 2021-07-23 |
| 發明（設計）人： | 馬志強;凌凱;柯樹林;吳東東;張夢;常子鵬 | 申請（專利權）人： | 南京雷電信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G01S7/41 | 分類號： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 南京華恒專利代理事務所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 裴素艷 |
| 地址： | 210000 江蘇省南京市*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 機器 學習 過濾 處理 方法 | ||
1.一種基于機器學習的點跡過濾處理方法，其特征在于：包括以下步驟：
步驟S1：雷達進行多周期掃描探測，對雜波圖建立笛卡爾坐標系，然后設置初始化相應配置參數；
步驟S2：在笛卡爾坐標系中按雷達X方向距離量化值和雷達Y方向距離量化值對雷達探測范圍進行網格化處理；
步驟S3：將雷達每個掃描周期依次檢測到的點跡映射到相應的雜波圖網格內，累計對應雜波圖上相同網格內的點跡數，存儲點跡幅度；
步驟S4：若雜波網格內點跡幅度大于或等于點跡幅度門限，則對該點跡進行過濾處理；否則執行步驟S5；
步驟S5：構建非參數統計模型計算點跡數，若雷達掃描周期計數值滿足雜波圖更新條件，則更新雜波圖區域信息，設置雜波圖為有效狀態；同時，將雜波圖更新周期重置為零；
步驟S6：對于強雜波網格區域，對其網格內的點跡幅度按從小到大排序，建立非參數統計模型，計算點跡幅度門限值；
步驟S7：重復步驟S3~步驟S6，直至雷達不再運行。
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的點跡過濾處理方法，其特征在于：所述步驟S2中網格化的公式為：
；
3.根據權利要求1所述的基于機器學習的點跡過濾處理方法，其特征在于：所述步驟S3的詳細方法為：
步驟S3.1、設雷達掃描周期計數值ScanCnt，第
其中，
計算該回波點跡
步驟S3.2、將點跡對應的雜波網格進行點跡累加更新，同時存儲點跡幅度信息：累加更新的方法如下：
；
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