[发明专利]双列垂直雷达波的车辆分型方法无效
申请号: | 201110133048.6 | 申请日: | 2011-05-23 |
公开(公告)号: | CN102289938A | 公开(公告)日: | 2011-12-21 |
发明(设计)人: | 范德日;曲秋江;郑学明;武志东;田威;王强;李鸿飞;姚国梁;秦勤;华丹军;杨晓非;宋训洋;于光华 | 申请(专利权)人: | 辽宁金洋集团信息技术有限公司 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G01S13/91;G01S13/92;G01S7/41 |
代理公司: | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人: | 孙国瑞 |
地址: | 118008 辽宁省丹东*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明一种双列垂直雷达波的车辆分型方法,在道路侧向装有微波车辆检测器,微波车辆检测器采用阵列式双微波雷达,微波车辆检测器是由向量分解模块、频率分析模块及微处理器组成。本发明方法是对回波特征的综合识别分析,对回波的特征值进行分析,得出一组分型结果,对回波的频率进行分析,再得出一组分型结果;最后将这两个分型结果进行加权处理得出最后的车辆分型结果。由于本产品在神经网络方面采用了二级小网络分型的方法,因此可以大大地提高分型速度,解决了车辆分型的实时性问题,并提高分型的准确性和稳定性。 | ||
搜索关键词: | 垂直 雷达 车辆 方法 | ||
【主权项】:
1.一种双列垂直雷达波的车辆分型方法,其特征是:⑴检测装置设置:在道路侧向装有微波车辆检测器,微波车辆检测器采用阵列式调频连续双微波雷达,微波车辆检测器是由向量分解模块、频率分析模块及微处理器组成;⑵发射波与回波:微波车辆检测器在一个周期内向固定方向发射一种频率随时间线性地增加的连续波,并连续地接收来自该方向的回波,任何时刻的回波频率和同时刻的发射波频率之差,正比于目标物和雷达站的距离,对差拍信号进行频谱分析,分离出来自不同距离处目标物的回波信号,最小可分辨距离h由下式决定: h =c / kF式中c为光速,F为发射连续波的频率跨度,k是量级为1的常数;将采集的回波导入运算处理单元,通过回波特征综合识别算法,对回波进行分析,得出分型结果;⑶向量分解模块解析:当回波导入向量分解模块时,此模块对一维的回波做向量分解,将一维信号分解到二维及多维空间里,本发明发射波格式为X,通过对X格式波做相关运算取第N个零点作为采样点,连续采M个波,将回波分解到M维空间中:采样序列为:M维空间为:作则A为轨迹协方差矩阵,A为一个M×M的矩阵,且A必定是一个满秩矩阵;对A进行特征值分解,得其中,U为A的特征向量矩阵,为对角阵,对角线上的值为A的特征值,,,,……取A最大的两个特征值对应的特征向量作为二维平面的两个坐标轴,此平面即为最大主元平面,得到状态转移轨迹X在此平面上的投影得出点图,对于这些点的分布做分维数分析,不同目标回波的特征值对应一个分型结果;⑷频率分析模块解析:本发明在车速提取上采用了Chirp ZT,对于大小不同的车辆,其在特定路段上的行驶速度有一定的分布规律,通过对回波的Chirp ZT分析,运用Doppler原理:并解除多值性以后,提取出目标的行驶速度,然后将其速度并入概率分布计算,得出相应的车辆分型结果;⑸神经网络集成:以上向量分解模块及频率分析模块中,每种分型方法自成一个小型神经网络,这些一输入多输出的小型神经网络对于同一回波信号都有一个分型结果,将几个分型结果进行加权处理得出最后的车辆分型结果;下式Y为最后分型结果,P1为向量分解模块分型结果,P2为频率分析模块分型结果,P3为可扩展磁模块分型结果,则:Y =a·P 1+b·P 2+c·P 3;其中a,b,c为根据Bayes准则提取到的自适应系数,且a +b +c =1,即式中的c=1-a-b,由三个权值变为两个权值。
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