[发明专利]基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法和系统

权利要求书

1.一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1、异常回波点迹剔除：根据N倍的波束宽度范围和原始点迹数据中带有的和差比值对点迹数据进行剔除；

步骤S2、帧内点迹凝聚：采用二级流水式处理架构，在距离维上先对到来的异常回波点迹剔除后的脉组内的点迹数据，进行脉组内的点迹分类归并和凝聚处理，将分类归并和凝聚处理后的脉组内凝聚点放入缓存，并等待下一个脉组内的点迹数据到来，完成脉组内的距离维点迹凝聚处理，直到同波束内的所有脉组内的全部完成脉组内的距离维点迹凝聚处理，再次对缓存内所有同波束内数据进行同波束内脉组间距离维上的分类归并和凝聚处理，得到同波束凝聚结果，完成一次帧内点迹凝聚处理；

步骤S3、帧间点迹凝聚与输出：采用一级流水式处理架构，将第一个到来的波束点迹数据作为第一次波束间的凝聚结果直接放入缓冲队列，等待下一个波束点迹数据到来与缓冲队列所有中间点迹依次进行分类判别，对识别为同一个目标的点迹数据直接完成凝聚处理，用新的目标凝聚点信息更新缓冲队列中旧的点迹信息，而新增目标的点迹信息直接添加到缓冲队列，凝聚完成后依次对凝聚结果进行目标结束判断，直接输出满足结束准则的目标点迹作为目标估计值，完成一次帧间点迹凝聚处理流程；完成帧间点迹凝聚后，根据目标在方位上的展宽特征依次判断目标点迹结束准则，达到目标点迹结束准则后，进行流水式输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S1中，根据N倍的波束宽度范围对点迹数据进行剔除的具体方法包括：

剔除N倍的波束宽度范围外的点迹数据，其中1.2≤N≤1.5；

所述根据原始点迹数据中带有的和差比值对点迹数据进行剔除的具体方法包括：

当脉组内的原始点迹的和差比值既有边界条件内的值又有边界条件外的值，将边界条件外的值的点迹数据剔除；当和所述差比值均为边界条件外的值，则将所有原始点迹保留。

3.根据权利要求1所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在距离维将区分不同目标的点迹的依据包括：目标信噪比、距离以及多普勒。

4.根据权利要求3所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述分类归并的准则包括：

信噪比大于零、距离的刻度连续以及多普勒的刻度连续，即在信号处理给出了噪声均值的情况下，首先过滤掉信噪比不符的点迹数据，然后再判断点迹的距离单元差值是否小于距离门限，以及多普勒的刻度差值是否小于多普勒门限。

5.根据权利要求4所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述分类归并的准则还包括：如果信号处理未给出多普勒信息，则用目标幅度的变化特征来替代多普勒信息区分在距离上邻近的或是交叉的目标点迹。

6.根据权利要求1所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述方法还包括：

优化传统的质心法，再采用幅度加权或是功率加权得到凝聚后点迹的距离、方位和仰角。

7.根据权利要求1所述的一种基于三坐标雷达的滑窗流水式点迹凝聚处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述帧间点迹凝聚的归并准则包括：

同距离单元、方位刻度连续、仰角刻度连续以及多普勒FD刻度连续，即点迹数据的距离差是否小于1个或是2个距离单元，方位差是否小于方位门限，俯仰差是否小于俯仰门限，以及多普勒FD刻度差值是否小于多普勒门限。