[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供的一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述目标检测方法包括：获取雷达回波数据；确定所述雷达回波数据中雷达杂波的杂波类型；至少基于所述杂波类型，确定对应的目标检测算法，其中，不同的杂波类型对应的检测算法不同；基于所述目标检测算法对所述雷达回波数据进行目标检测。

技术领域

本申请涉及雷达技术领域，特别地涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

雷达探测低空慢速小目标时，目标附近总是存在着各种干扰，这些干扰主要来源于地物、云雨、海浪等杂波，在目标信号被接收机接收的同时，这些不需要的干扰信号不可避免的也被接收。干扰是雷达信号处理中固有的背景环境，导致目标常常难以分辨，对目标检测效果有很大的影响。

雷达系统中，由接收机接收的雷达回波信号，经信号处理器后在一定程度上对杂波起到抑制作用，之后通过恒虚警检测发现目标。对于地杂波，常常采用经典恒虚警检测(CFAR)方法，比如单元平均CFAR(CA-CFAR)、单元平均选大(GO-CFAR)\单元平均选小(SO-CFAR)、有序统计类(OS-CFAR)等恒虚警检测检测方法；针对海杂波，选择自适应匹配滤波(AMF)、基于分形特征的检测算法等一系列方法。随着雷达在军事、民用的广泛应用，杂波环境日趋复杂，CFAR技术依然存在着许多问题与挑战。

目前的CFAR目标检测技术只能检测到单一环境下的目标，并且通常只使用某一种CFAR检测方法，无法根据环境的改变而自动的匹配最适宜的CFAR检测方法。同时，在地杂波环境采取的经典CFAR策略，该策略存在自身局限性，常规的CA-CFAR策略在均匀杂波背景下，其具有最佳的检测性能，但在多目标背景和杂波边缘背CA-CFAR检测性能严重下降。另外，最大选择(GO-CFAR)和最小选择(SO-CFAR)检测算法作为CA-CFAR策略的改进只能改善在多目标背景或杂波边缘背景中一种情况下的检测性能，另一类有序统计类(OS-CFAR)恒虚警检测算法通过简单选择N个参考单元中第k个排序值作为当前杂波功率水平的估计，在多干扰目标背景中具有比均值类检测器更好的抵抗性能，然而在均匀杂波环境中伴随有较大的恒虚警率损失，且杂波边缘条件下恒虚警尖峰控制能力差。相关技术中，CFAR检测器的环境适应性差，目标检测准确性较低，检测方式不够灵活。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

本申请提供了一种目标检测方法，包括：

获取雷达回波数据；

确定所述雷达回波数据中雷达杂波的杂波类型；

至少基于所述杂波类型，确定对应的目标检测算法，其中，不同的杂波类型对应的检测算法不同；

基于所述目标检测算法对所述雷达回波数据进行目标检测。

在一些实施例中，所述确定所述雷达回波数据中雷达杂波的杂波类型，包括：

确定所述雷达回波数据中的雷达杂波数据；

基于所述雷达杂波数据确定所述雷达杂波的杂波分类特征；

基于所述杂波分类特征，确定所述雷达杂波的杂波类型。

在一些实施例中，所述基于所述雷达杂波数据确定所述雷达杂波的杂波分类特征，包括：

基于所述雷达杂波数据，确定杂波样本数据；

基于所述杂波样本数据确定样本特征函数，其中，所述样本特征函数包括：杂波分类特征；

基于所述样本特征函数确定杂波分类特征。

在一些实施例中，所述杂波类型包括海杂波，所述至少基于所述杂波类型，确定对应的目标检测算法，包括：

基于所述海杂波，确定自适应匹配滤波算法。