[发明专利]一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法

权利要求书

1.一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法，其特征在于，对于两个满足凝聚条件的一次点迹1和2，首先找到两个点迹中幅度较大的那一个，假设点迹1的幅度A₁大于等于点迹2的幅度A₂，此时如果满足A₁≥α·A₂，则将一次点迹2的被凝聚标志位设置为true，一次点迹2不参与后续雷达数据处理过程。其中，α为凝聚的幅度比例门限，并且α≥1，主要步骤如下：

S1、判断两个点迹的距离差是否满足临近凝聚的门限，如果满足，转S2，否则转S4；

S2、判断两个点迹的方位、俯仰和速度等信息的差值的绝对值能否满足对应的临近凝聚门限值，如果能满足，则转S3，否则转S7；

S3、采用临近凝聚的凝聚比例参数，然后根据权利要求书1中的方法对两个点迹进行凝聚，转S7；

S4、判断两个点迹的距离差是否满足较远凝聚的门限，如果满足，转S5，否则转S7；

S5、判断两个点迹的方位、俯仰和速度等信息的差值的绝对值能否满足对应的较远凝聚门限值，如果能满足，则转S6，否则转S7；

S6、采用较远凝聚的凝聚比例参数，然后根据权利要求书1中的方法对两个点迹进行凝聚，转S7；

S7、结束点迹凝聚。

2.根据权利要求1所述的一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法，其特征在于：设定两套不同的凝聚门限和比例参数，第一套参数针对同一个目标在不同方位/俯仰波束中的不同测量值，这些测量值的距离和速度相近，称之为“临近凝聚”；第二套针对同一个目标在同一个波束能可能产生的距离不同的测量值，这些量测值的距离相差较大，速度相近，称之为“较远凝聚”。

3.根据权利要求1所述的一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法，其特征在于：其特征在于，每个一次点迹中的信息至少包括：径向距离R、方位俯仰θ、径向速度v_r、回波幅度A等。

4.根据权利要求1所述的一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法，其特征在于：凝聚条件为两个一次点迹的各项信息之间的差值同时满足对应的门限，即同时满足：

式中，|·|为取绝对值；ΔR、Δθ、Δv_r分别是径向距离、方位角、俯仰角和径向速度的差值；δ_R、δ_θ、分别是径向距离、方位角、俯仰角和径向速度的凝聚门限。

5.根据权利要求4所述的一种基于幅度比例选大原则的雷达一次点迹凝聚算法，其特征在于：方位角的差值在-180°到180°之间，即