[发明专利]一种雷达遮挡检测方法及计算机存储介质

权利要求书

1.一种雷达遮挡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

在同一场景下采集不同遮挡程度下的雷达回波信号，构建训练数据集；

通过所述训练数据集对神经网络进行迭代优化训练，得到训练后的神经网络；

基于训练后的神经网络对实时雷达回波信号进行测试，以对雷达的遮挡程度进行检测；

其中，所述在同一场景下采集不同遮挡程度下的雷达回波信号，构建训练数据集的步骤包括：

采集不同遮挡程度下的雷达回波信号，并对所述雷达回波信号进行傅里叶变换得到对应的频谱数据；

根据每个所述频谱数据得到对应的频谱能量，包括多个实验组频谱能量以及一组作为参考的对照组频谱能量；

根据每个所述实验组频谱能量和所述对照组频谱能量得到对应的遮挡程度数据；

以所述频谱数据和所述遮挡程度数据构建所述训练数据集。

2.根据权利要求1所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，频谱能量的计算公式为：

其中，FSj＝(x_1j,x_2j,x_3j,…,x_nj)，j代表第j次遮挡实验，x_ij为频域中第i个频率值的辐值大小，P_j代表第j次遮挡实验的频谱能量，k的取值依据实际有效探测距离内的频谱能量确定。

3.根据权利要求1所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，遮挡程度数据的计算公式为：

其中，degreej表示第j次实验的遮挡程度数据，P_A代表完全不遮挡实验的频谱能量，P_B代表完全遮挡实验的频谱能量，P_A和P_B作为参考的对照组频谱能量。

4.根据权利要求1所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，以所述频谱数据和所述遮挡程度数据构建所述训练数据集的步骤包括：

对所述频谱数据进行预处理得到预处理后的数据信息；

以预处理后的数据信息和所述遮挡程度数据构建所述训练数据集。

5.根据权利要求4所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，对所述频谱数据进行预处理得到预处理后的数据信息的步骤包括：

将频谱数据FS分为m个互不相交的频率区间FR1、FR2、…、FRm，然后获取每个频率区间的最值和/或均值，以及高频率段FRi和低频率段FR1的最大频值比例max(FRi)/max(FR1)，i1，以得到所述预处理后的数据信息，其中，FS为n维向量的频谱数据，FS＝(x₁,x₂,x₃,…,x_n)。

6.根据权利要求1所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，通过所述训练数据集对神经网络进行迭代优化训练，得到训练后的神经网络的步骤包括：

采用BP神经网络，在给定隐藏层和输出层的激活函数，损失函数和终止迭代条件下，将所述训练数据集导入BP神经网络中，经过多次训练，得到训练后的神经网络。

7.根据权利要求1所述的雷达遮挡检测方法，其特征在于，基于训练后的神经网络对实时雷达回波信号进行测试，以对雷达的遮挡程度进行检测的步骤包括：

在预设时长内多次采集实时雷达回波信号，并进行快速傅里叶变化得到对应的频谱数据；

对所述频谱数据进行预处理得到输入数据，所述预处理包括提取所述频谱数据的统计特征；

将所述输入数据输入训练后的神经网络中得到多个数据结果；

对所述多个数据结果进行平滑处理，得到遮挡程度数据，以对雷达的遮挡程度进行检测。