[发明专利]一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取由调频连续波雷达连续扫描多次得到的检测范围内运动目标的前景数据Ⅰ以及背景数据Ⅰ所构成的差频后的调频段回波信号频率数据；

利用傅里叶变换得到差频后的调频段回波信号频率数据对应的频谱数据；

基于回波频谱数据建立高斯混合模型，将所述频谱数据中与其对应的前景数据Ⅱ与背景数据Ⅱ进行分离；

基于所述前景数据Ⅱ利用霍夫变换得到运动目标的运动速度与运动方向数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法，其特征在于，所述基于回波频谱数据建立高斯混合模型包括：

根据所述频谱数据，针对每一个频率为j Hz的频点数据建立一个高斯混合模型，去除重复出现的高斯混合模型后，获得K个高斯混合模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法，其特征在于，所述将所述频谱数据中与其对应的前景数据Ⅱ与背景数据Ⅱ进行分离包括：

每一个频率为j Hz的频点在其对应周期内的幅度值g_j出现的概率为：

P(gj)=Σk=1Kwk,j×φ(gj|μk,j,σk,j2),]]>

其中，w_k，j表示第k个高斯混合模型中频率为j Hz的频点的权重，表示高斯概率密度函数，μ_k，j表示g_j的均值，表示g_j的方差；

从K个高斯混合模型中选取B个高斯混合模型满足以下条件作为背景数据Ⅱ对应的分布：

其中，Td为设定的阈值。

4.根据权利要求3所述的一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法，其特征在于，所述基于回波频谱数据建立高斯混合模型，将所述频谱数据中与其对应的前景数据Ⅱ与背景数据Ⅱ进行分离还包括高斯混合模型更新，所述高斯混合模型更新包括：

读取新的周期的所述频谱数据，将其中的的每个频点的幅度值与已有的K个高斯混合模型进行比较，判断是否符合Mahalanobis距离；

如果是，更新K个高斯混合模型的相关参数；

如果否，增添新的高斯混合模型。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种基于调频连续波雷达的运动目标检测方法，其特征在于，所述基于所述前景数据Ⅱ利用霍夫变换得到运动目标的运动速度与运动方向数据后还包括：

判断是否继续检测运动目标，

如果是，至所述获取由调频连续波雷达连续扫描多次得到的检测范围内运动目标的前景数据Ⅰ以及背景数据Ⅰ所构成的差频后的调频段回波信号频率数据；

如果否，结束检测。