[发明专利]点迹处理方法及装置

权利要求书

1.一种点迹处理方法，其特征在于，包括：

获取车辆数据，并对所述车辆数据进行解析，得到至少一个包括速度维和距离维的初始二维矩阵，其中，所述初始二维矩阵包括至少一个检测点；

根据所述至少一个初始二维矩阵进行矩阵处理，得到目标二维矩阵；

根据单元平均恒虚警检测CA-CFAR算法和最小选择恒虚警检测SO-CFAR算法对所述目标二维矩阵进行处理，得到车辆的噪声信息；

根据所述车辆的噪声信息对所述目标二维矩阵中检测点进行过滤，得到所述车辆的点迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据CA-CFAR算法和SO-CFAR算法对所述目标二维矩阵进行处理，得到车辆的噪声信息，包括：

根据CA-CFAR算法对所述目标二维矩阵的速度维进行处理，得到各所述检测点的第一噪声水平，其中，所述第一噪声水平为所述检测点的左侧检测窗内的噪声水平和右侧检测窗内的噪声水平的平均值；以及

根据SO-CFAR算法对所述目标二维矩阵的距离维进行处理，得到所述车辆的第二噪声水平，其中，所述第二噪声水平为左侧检测窗内的噪声水平和右侧检测窗内的噪声水平中的最小值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述车辆的噪声信息对所述目标二维矩阵中检测点进行过滤，得到所述车辆的点迹，包括：

根据所述第一噪声水平，对所述目标二维矩阵中的速度维对应的检测点进行第一过滤处理，得到第一过滤处理后的目标二维矩阵；

根据所述第二噪声水平，对所述第一过滤处理后的目标二维矩阵中的距离维对应的检测点进行第二过滤处理，得到第二过滤处理后的目标二维矩阵，所述第二过滤处理后的目标二维矩阵包括所述车辆的至少一个轨迹点；

根据所述车辆的至少一个轨迹点，得到所述车辆的点迹。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个初始二维矩阵进行矩阵处理，得到目标二维矩阵，包括：

针对任意一个所述初始二维矩阵，对所述初始二维矩阵进行加窗处理和快速傅里叶变换处理，得到处理后的初始二维矩阵；

根据各所述处理后的初始二维矩阵，进行非相参积累，得到目标二维矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述初始二维矩阵进行加窗处理和快速傅里叶变换处理，得到处理后的初始二维矩阵，包括：

对所述初始二维矩阵中的速度维和距离维分别进行加窗处理，得到加窗处理后的速度维和加窗处理后的距离维；

对所述加窗处理后的距离维和加窗处理后的速度维分别进行快速傅里叶变换，得到处理后的初始二维矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆数据为毫米波雷达接收的回波信号。

7.一种点迹处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆数据，并对所述车辆数据进行解析，得到至少一个包括速度维和距离维的初始二维矩阵，其中，所述初始二维矩阵包括至少一个检测点；

处理模块，用于根据所述至少一个初始二维矩阵进行矩阵处理，得到目标二维矩阵；

所述处理模块，还用于根据单元平均恒虚警检测CA-CFAR算法和最小选择恒虚警检测SO-CFAR算法对所述目标二维矩阵进行处理，得到车辆的噪声信息；

所述处理模块，还用于根据所述车辆的噪声信息对所述目标二维矩阵中检测点进行过滤，得到所述车辆的点迹。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：

根据CA-CFAR算法对所述目标二维矩阵的速度维进行处理，得到各所述检测点的第一噪声水平，其中，所述第一噪声水平为所述检测点的左侧检测窗内的噪声水平和右侧检测窗内的噪声水平的平均值；以及

根据SO-CFAR算法对所述目标二维矩阵的距离维进行处理，得到各所述检测点的第二噪声水平，其中，所述第二噪声水平为所述检测点的左侧检测窗内的噪声水平和右侧检测窗内的噪声水平中的最小值。