[发明专利]一种海面搜索雷达大批量点迹净化方法、装置及雷达系统

权利要求书

1.一种海面搜索雷达大批量点迹净化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练用目标位置集和目标类别集，所述目标位置集包括目标水平距离集和目标地理系方位角集，根据所述雷达搜索量程及所述目标水平距离集确定目标水平距离最优划分点集，根据所述雷达搜索量程及所述目标地理系方位角确定目标地理系方位角最优划分点集；

以所述目标水平距离集或所述目标地理系方位角集任一参数为根节点；

确定上述参数相对应的最优划分点，根据所述最优划分点划分所述目标位置集得到两个二级目标位置集，确定所述二级目标位置集对应的二级目标位置集最优划分点，并重复该步骤，直至N+1级目标位置集的数据为空，或所述N+1级目标位置集的数据为一个，或所述N+1级目标位置集的数据为多个且与相应的N级目标位置集最优划分点的差值小于预设精度；

若所述N+1级目标位置集的数据为空，则此节点为叶结点，若所述N+1级目标位置集的数据为一个且与相应的N级目标位置集最优划分点的差值小于预设精度，则确定另一参数的相对应的最优划分点，并重复上述步骤，直至M级目标位置集的数据为一个，根据所述目标位置集的数据对应的目标类型判定，以此产生叶结点；

建立以所述根节点和叶结点的决策树；

获取目标点迹数据，以所述决策树判断所述目标点迹类型，完成目标识别。

2.如权利要求1所述的海面搜索雷达大批量点迹净化方法，其特征在于，所述根据雷达搜索量程及所述目标水平距离信息确定目标水平距离最优划分点集，包括：

根据所述雷达搜索量程截取所述目标水平距离信息中符合要求的目标水平距离信息；

排序所述符合要求的目标水平距离信息；

根据排序后符合要求的目标水平距离信息确定相邻目标水平距离的中位点形成所述目标水平距离最优划分点集。

3.如权利要求2所述的海面搜索雷达大批量点迹净化方法，所述根据雷达搜索量程及所述目标地理系方位角信息确定目标地理系方位角最优划分点集，包括：

根据所述雷达搜索量程截取所述目标地理系方位角信息中符合要求的目标地理系方位角信息；

排序所述符合要求的目标地理系方位角信息；

根据排序后符合要求的目标地理系方位角信息确定相邻目标地理系方位角的中位点形成所述目标地理系方位角最优划分点集。

4.如权利要求3所述的海面搜索雷达大批量点迹净化方法，确定所述最优划分点，包括：

根据目标类型信息确定信息熵；

根据所述信息熵及数据集确定各子数据集的信息增益；

根据所述子数据集的信息增益确定最大信息增益。

5.一种海面搜索雷达大批量点迹净化装置，其特征在于，所述装置包括：

最优划分点集确定模块，用于获取训练用目标位置集和目标类别集，所述目标位置集包括目标水平距离集和目标地理系方位角集，根据所述雷达搜索量程及所述目标水平距离集确定目标水平距离最优划分点集，根据所述雷达搜索量程及所述目标地理系方位角确定目标地理系方位角最优划分点集；

根节点选择模块，用于确定以所述目标水平距离集或所述目标地理系方位角集任一参数为根节点；

循环处理模块，用于确定上述参数相对应的最优划分点，根据所述最优划分点划分所述目标位置集得到两个二级目标位置集，确定所述二级目标位置集对应的二级目标位置集最优划分点，并重复该步骤，直至N+1级目标位置集的数据为空，或所述N+1级目标位置集的数据为一个，或所述N+1级目标位置集的数据为多个且与相应的N级目标位置集最优划分点的差值小于预设精度；

叶结点生成模块，用于若所述N+1级目标位置集的数据为空，则此节点为叶结点，若所述N+1级目标位置集的数据为一个且与相应的N级目标位置集最优划分点的差值小于预设精度，则确定另一参数的相对应的最优划分点，并重复上述步骤，直至M级目标位置集的数据为一个，根据所述目标位置集的数据对应的目标类型判定，以此产生叶结点；

决策树生成模块，用于建立以所述根节点和叶结点的决策树；

目标处理模块，用于获取目标点迹数据，以所述决策树判断所述目标点迹类型，完成目标识别。