[发明专利]基于全卷积网络和卡尔曼滤波的雷达小目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202110995010.3 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113808174A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;王陈幸;田江敏;王天磊;王晓洪 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/277 | 分类号： | G06T7/277;G01S13/66;G01S7/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积网络和卡尔曼滤波的雷达小目标跟踪方法。本发明步骤：1、对雷达接收机采集的回波信号进行预处理，获取信号的R‑D图；2、构建全卷积神经网络并利用网络预测特征图像素点对应R‑D图中每个感受野区域分别属于目标和背景的类别概率，以及该区域包含目标时，特征图像素点在每个网格划分区域中相对于左上单元的偏移量，从而判断存在目标时的目标位置；3、将目标位置的俯仰角、方位角及径向距离作为雷达系统的量测值，通过坐标转换卡尔曼滤波器实现目标跟踪。本发明利用特征图像素点对应的感受野替代传统深度学习方案的滑窗技术，大幅提升模型训练及检测的速度，并通过坐标转换卡尔曼滤波器跟踪目标，更准确快速得到目标轨迹。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 网络 卡尔 滤波 雷达 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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