[发明专利]基于雷达的运动目标识别方法及装置

说明书

本发明提供了基于雷达的运动目标识别方法及装置，预先基于与运动目标类别一一对应的关联模型建立得到分类器，其中，每个关联模型表征一类运动目标的RCS数据与观测角度之间的关联关系。识别待测运动目标的类别时，获取待测运动目标的RCS数据及观测角度，然后，将RCS数据和观测角度输入至分类器中得到该待测运动目标的分类结果。而且，该方案充分考虑了RCS数据与观测角度之间的相关性，因此保证运动目标类型的识别准确率较高。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，尤其涉及基于雷达的运动目标识别方法及装置。

背景技术

雷达的工作原理是发射机发射电磁波，接收机接收发出的电磁波遇到目标被反射的回波信号，通过对回波信号进行处理实现对运动目标的测速或测距等功能。

雷达对雨雾具有较好的穿透能力，因此，成为智能驾驶领域中不可或缺的传感器。目前的雷达能够实现运动目标的定位、跟踪、测速等，但是无法实现运动目标的类型识别，例如，识别出运动目标是自行车、行人、车辆等。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供基于雷达的运动目标识别方法及装置，以解决目前的车载雷达无法准确识别运动目标类型的技术问题，其技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种基于雷达的运动目标识别方法，包括：

获取待测运动目标的雷达散射截面RCS数据及观测角度，所述观测角度是指由所述待测运动目标的中心指向雷达的向量与所述待测运动目标的横向轴之间的夹角，所述横向轴是与所述待测运动目标正向运动方向垂直的水平方向的几何中轴；

将所述RCS数据和所述观测角度输入至预先建立的分类器中，得到所述待测运动目标的分类结果；

其中，所述分类器基于与运动目标类别一一对应的关联模型建立得到，每个关联模型表征一类运动目标的RCS数据与观测角度之间的关联关系。

可选地，获取所述分类器的过程包括：

针对每类运动目标，建立表征RCS数据与观测角度之间关联关系的关联模型；

依据各关联模型创建得到所述分类器。

可选地，所述分类器为朴素贝叶斯分类器；

所述依据各关联模型创建得到所述分类器，包括：

针对每类运动目标，基于该类运动目标对应的关联模型得到该类运动目标对应的RCS数据在任一观测角度对应的概率密度分布，并将该概率密度分布等效为在任一观测角度下，该类运动目标对应的RCS数据的条件概率分布；

针对每类运动目标，获得该类运动目标对应的先验概率；

基于每类运动目标对应的先验概率和每类运动目标对应的RCS数据的条件概率分布，得到所述朴素贝叶斯分类器。

可选地，所述针对每类运动目标，建立表征RCS数据与观测角度之间关联关系的关联模型，包括：

获取每一类运动目标的RCS数据及对应的观测角度；

利用曲线拟合方式对所述每一类运动目标的RCS数据及观测角度进行拟合，得到每一类运动目标对应的表征RCS数据与观测角度之间关联关系的关联模型。

可选地，所述将所述RCS数据和所述观测角度输入至预先建立的分类器中，得到所述待测运动目标的分类结果，包括：

将所述待测运动目标的所述RCS数据和所述观测角度输入至所述分类器中，得到所述待测运动目标属于各类运动目标的概率分布；

依据所述概率分布，确定概率最大的运动目标类别为所述待测运动目标的类别。

可选地，所述获取待测运动目标的RCS数据，包括：