一种基于最优群特征参数辅助的密集目标检测方法

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正文
推荐专利
一种基于最优群特征参数辅助的密集目标检测方法
申请号:CN202410805699
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118604768A
公开日期:2024-09-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于最优群特征参数辅助的密集目标检测算法;可用于集群目标检测跟踪处理流程,可有效利用群特征参数辅助确定检测器的最优参数,减少了现有技术手段对集群目标进行检测时产生的漏检。本发明首先根据当前时刻的集群目标量测确定该时刻的集群状态集合,基于随机矩阵法相关模型预测下一时刻的集群状态集合,然后利用下一时刻的集群状态集合计算集群目标在雷达波束中心方向上的投影长度,并依此计算参考窗内集群目标所占的平均参考单元数目,最后利用平均参考单元数目计算确定下一时刻的检测参数;本发明利用实测数据验证了其有效性,克服了现有技术手段中未能有效利用集群目标空间分布先验统计知识的弊端,提升集群目标的检测概率。
技术关键词
集群 计算方法 CFAR检测器 参数 预测时间间隔 概率密度函数 波束 特征值 协方差矩阵 数据验证 雷达 有效性 半轴 滤波 因子 算法 速率
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